Cognificación: un paso obligado hacia el smart-business
AI + IoT aplicadas a un caso de logística del negocio portuario
Actualmente las compañías cuentan con procesos que permiten alcanzar los objetivos de negocio. Y las soluciones informáticas dan soporte a estos procesos. Está claro que la digitalización es una carrera en donde siempre se va un paso atrás, ya que se requiere de una necesidad concreta para invertir en un sistema; y darse cuenta de que una actividad puede ser optimizada requiere de claridad y cierta valentía.
En un contexto en el que la Inteligencia Artificial (IA) e Internet of Things (IoT) son dos buzzwords que se explotan de forma independiente (y mayormente sin una estrategia detrás), me gustaría reflexionar alrededor del concepto de cognificación, que consiste en “dar inteligencia a cosas” combinando IoT con IA, y que puede aplicarse a lo que se nos ocurra.
Este concepto, no obstante, omite dos componentes fundamentales, que son la tarea que se realiza con el objeto y el usuario que la realiza.
Por ejemplo, desde que dispongo Ok Google instalado en mi S8, no dejo de utilizar el dictado para llamar por telefono mientra conduzco el auto, redactar un mail o un mensaje de Whatsapp breve. No estoy hablando de una solución simple de voice recognition, sino de una combinación inteligente de recursos físicos (línea y enlace a internet), información disponible en el celular (números de teléfono), y motores de deep-learning state-of-the-art para simplificar una tarea compleja.
Si este tipo de soluciones ya se encuentra disponible para la crowd, la pregunta que nos debemos hacer es ¿cómo podemos innovar para convertir nuestro negocio en smart-business? Soy de los que evitan los proyectos faraónicos, y prefiero pensar en la cognificación como un proceso gradual a través del cual convertir pequeñas cosas en inteligentes para que se produzca un efecto bottom-up, alcanzando una reinvención de procesos más grandes.
Un caso-problema en las terminales portuarias
Desde hace 5 años trabajo con el equipo de Flux IT Ports en el diseño de soluciones para terminales portuarias. Estas tienen como principal misión gestionar la carga -en este caso contenerizada- para importaciones y exportaciones. Cuando es una importación, la terminal descarga el contenedor desde un buque para almacenarlo en alguna de las pilas de contenedores ubicadas en la zona que se conoce como “patio”, para que en otro momento un camión pase a retirar ese contenedor y lo lleve a su destino.
Antes de ser entregado, el operador de la terminal debe inspeccionar unos precintos que son utilizados como garantía de que el contenedor no haya sido abierto por personas no autorizadas. Esta es una tarea manual tediosa y propensa a error, que aqueja a los operadores en terminales de LatAm. Hoy en día existen precintos RFID (identificación por radiofrecuencia) pero por diversas razones no son adoptados.
Además, estos precintos tienen pésima legibilidad, ya que se construyen de materiales brillosos, colores con bajo contraste, y largas cadenas de caracteres que dificultan tomar notas (como se puede ver en la imagen que sigue).
Este escenario comúnmente concluye en una lectura parcial de los datos y de baja calidad. Parcial porque el operador solo toma nota de algunos datos del precinto, ya que la lectura se realiza de noche o hasta bajo la lluvia, y con iluminación inadecuada. Por otro lado, suele ser de baja calidad, porque se confunden letras y/o números. Por ejemplo: para un precinto “ABCD1234567800” se toma como nota “73OO”, documentando solo los últimos dígitos y confundiendo el 8 con el 3 y el cero con la letra “O”.
Además, debo decir que los precintos no son muy prácticos, ya que están rotados, con la etiqueta contra el contenedor, boca abajo, etc., demandando que el operador los manipule para lograr un ángulo que permita la lectura.
Con todo, como mencioné antes, tiene un valor significativo, porque brinda garantía de que el contenedor no fue abierto; y un precinto con número diferente al manifestado por el cliente dispara todo tipo de alarmas. En este caso, un operador debe:
- Dejar su puesto de trabajo.
- Vestirse con chaleco, calzado de seguridad y casco.
- Acceder a zona primaria (donde se encuentran almacenados los contenedores) cruzando molinetes de seguridad.
- Conducir un vehículo hasta donde se encuentre el contenedor en conflicto.
- Posicionar el contenedor para que pueda ser leído (esto podría requerir de que una grúa desapile un contenedor).
- Y, finalmente, tomar una nueva lectura.
Por lo tanto, una tarea manual que a simple vista podría ser subestimada, representa un costo muy alto en el negocio.
Manos a la obra: haciendo un proceso más inteligente
La cognificación puede ser un camino para optimizar el negocio, no solo mejorando la calidad de datos (y ahorrando esfuerzo en rectificar los errores), sino que también mejorando la experiencia laboral (en este caso, de un operador portuario), asistiendo una tarea tediosa y propensa a equivocaciones.
Con la problemática anterior en mente, desarrollamos una Prueba de Concepto (POC) con el propósito de evaluar el beneficio de una solución. Combinamos tecnología de Computer Vision junto con integraciones entre diversos sistemas para dar contexto a la actividad de un operador y registrar en tiempo real información de alta calidad.
El sistema no implicó modificar el proceso, sino incorporar una nueva herramienta basada en diferentes conceptos:
- IoT: un dispositivo móvil para la captura de imágenes que puedan ser procesadas. A diferencia de los gates automáticos (o puertas de acceso) que capturan el número de placa de un camión y el identificador del contenedor, los precintos se localizan de formas irregulares. Un dispositivo móvil brinda la libertad necesaria para cumplir con esta tarea.
- AI: aplicamos Computer Vision para procesar imágenes en tiempo real y asistir a la lectura.
- Integraciones: los datos obtenidos en tiempo real se cruzan con el sistema utilizado para gestionar el stock de contenedores en la terminal, denominado Terminal Operating System (TOS), dando un valor agregado a la solución.
- Exception handling: las herramientas de este tipo (incluyendo a las world-class), tienen una tasa de error que debe ser gestionada. El sistema de exception handling permite auditar estas situaciones utilizando las imágenes capturadas como respaldo, evitando que el operador deba acceder a la zona primaria y ahorrando mucho dinero a la terminal.
Los resultados de la POC fueron óptimos, y destaco algunos de ellos por su importancia en el proceso de negocio:
- +95% de precisión en las lecturas: tanto durante el día como en la noche, se procesaron adecuadamente todas las etiquetas.
- Mejor calidad de servicio a menor costo: la herramienta permitió a Customer Service brindar evidencia sobre la lectura de precintos ante el reclamo de un cliente; y puertas para adentro, ahorrar la necesidad de acceder a la zona primaria.
Es llamativo cómo una tarea que parece minúscula en el complejo flujo de trabajo de la organización puede ser optimizada presentando beneficios en la calidad laboral de los operadores y en la eficiencia de la terminal, ahorrando tiempo y esfuerzo. De esta forma, tomando pequeñas piezas de la cadena logística, se pueden producir cambios incrementales que, en su conjunto, permitan reinventar el negocio.
Desde Flux IT entendemos la innovación como parte fundamental de la reinvención digital de las organizaciones. Los invito a leer otras notas de casos similares en los que exploramos tendencias, como el uso de la Realidad Aumentada para mejorar la información de nuestros espacios (con especial foco en la experiencia de los fluxers), el desafío de aplicar Blockchain en distintos dominios, y la creación de un chatbot para asistir al usuario en la banca.
