Desempenho de Armazém Aumentado com Visão Computacional

Supercarregando o Desempenho de Armazéns com Visão Computacional impulsionada por IA

Você já parou para pensar em como a inteligência artificial e a visão computacional podem transformar um armazém? No mundo acelerado da logística, essas tecnologias estão revolucionando a forma como as operações são realizadas, trazendo eficiência e precisão. Vamos explorar como a visão computacional pode ser utilizada para melhorar a aderência a processos em um armazém e como isso se conecta com os sistemas de gestão de armazéns (WMS).

Aprendizado por Reforço Aplicado à Visão Computacional

O que é reinforcement learning? É uma forma de aprendizado de máquina que permite que modelos de IA aprimorem seu processo de tomada de decisão com base em feedback positivo, neutro ou negativo. Imagine que você está treinando um sistema de visão computacional para reconhecer imagens de cães. Você começaria mostrando milhares de imagens a humanos, que rotulariam as fotos como "cão", "não cão" ou "incerto". Em seguida, o sistema tentaria identificar as imagens, recebendo feedback que ajudaria a melhorar sua precisão.

No caso da Flymingo, uma empresa israelense de visão computacional, o sistema analisa imagens de objetos em tempo real, como paletes, caminhões e pessoas, utilizando câmeras de segurança no armazém. Essa combinação de imagens e dados do WMS permite que o sistema verifique se os processos estão sendo seguidos corretamente.

Como WMS e Visão Computacional funcionam juntos?

Um sistema de gestão de armazéns (WMS) é um software que ajuda a gerenciar a recepção, armazenamento e expedição de produtos. Ele utiliza sistemas de identificação automática, como dispositivos de leitura de código de barras, para registrar mudanças de status em tempo real. Quando os procedimentos operacionais padrão (SOPs) são seguidos, um WMS pode garantir uma precisão de inventário quase perfeita.

Aqui está um exemplo prático:

Porém, mesmo com um WMS, erros podem acontecer. Se um colaborador se distrair, ele pode pegar os itens errados. É aqui que a visão computacional entra em cena. O sistema da Flymingo pode identificar quando um erro provavelmente ocorreu, como se um colaborador não retornasse a uma palete em um determinado tempo.

Tecnologia legal, mas funciona?

Você pode estar se perguntando: “Essa tecnologia realmente funciona?” A resposta é sim! A Flymingo, por exemplo, ajudou a Abaline, uma distribuidora familiar, a melhorar significativamente a aderência aos processos. Antes da implementação da Flymingo, erros como o envio de suprimentos médicos errados poderiam levar semanas para serem descobertos. Agora, os problemas são identificados em tempo quase real, permitindo que os gerentes abordem os colaboradores antes mesmo de eles perceberem o erro.

Benefícios da Implementação de Visão Computacional

• • Feedback em Tempo Real: Melhoria na performance da equipe com feedback quase imediato.

• • Redução de Erros: Identificação de erros antes que eles se tornem problemas maiores.

• • Melhoria nas Relações de Trabalho: Colaboradores podem reconhecer seus erros e aprender com eles de forma mais colaborativa.

Exemplos Práticos de Uso

A Abaline, por exemplo, opera um centro de distribuição de 15.000 m² e utiliza a solução WMS da Made4net. Com a Flymingo, eles conseguem detectar erros rapidamente. Um exemplo prático é a verificação de que um colaborador não retornou a um local de palete em um tempo estipulado. Se isso acontecer, o gerente pode ser alertado e revisar as imagens para entender o que ocorreu.

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