PraxedoNuestro blog especializado Técnico aumentado: los múltiples beneficios de la computer vision en el sector del mantenimiento
inteligencia artificial
  • Técnico
  • Mantenimiento
  • Inteligencia artificial

Técnico aumentado: los múltiples beneficios de la computer vision en el sector del mantenimiento

Xavier Biseul
4 noviembre 2020

Gracias a las tecnologías de la inteligencia artificial, la “visión artificial” permite detectar de manera automática los componentes defectuosos. Únicamente con su smartphone, los técnicos de mantenimiento sobre el terreno se ven “aumentados”.
 
Al igual que el burgués gentilhombre, seguramente todos hemos tenido que utilizar un servicio de computer vision sin saberlo. Como subcategoría de la inteligencia artificial, la visión artificial consiste en tratar y analizar imágenes o vídeos y extraer información. Esta visión artificial se utiliza principalmente para identificar a un individuo en una foto publicada en redes sociales.
 
Para poder “ver” como los humanos, la visión artificial se apoya en tecnologías de tratamiento de imágenes y de aprendizaje profundo por redes neuronales (deep learning). En nuestro actual mundo digital, los datos en forma de “imágenes” invaden nuestro día a día y sus posibilidades son infinitas, especialmente en el mundo profesional.

La visión artificial: múltiples aplicaciones prácticas

En el ámbito de la videovigilancia, una cámara combinada con esta visión artificial detectará automáticamente un intento de intrusión en el domicilio de un particular, una agresión en un aparcamiento, una maleta abandonada en un aeropuerto, una persona en el suelo aquejada de un malestar en el andén de una estación o un comportamiento agresivo en el transporte público. Todo ello, evidentemente, con todas las salvaguardias jurídicas y normativas necesarias para preservar el derecho a la intimidad.
 
Con la llegada de los coches conectados y, en un segundo momento, autónomos, los fabricantes de automóviles van a cambiar los sensores electrónicos por cámaras inteligentes para reducir al máximo el riesgo de accidentes. El sistema instalado a bordo analiza de manera continua el flujo de datos visuales circundantes, como la señalización vial, y mide la distancia con los otros vehículos y con los peatones para poder tomar, en cualquier momento, las decisiones correctas.
 
La visión artificial también ofrece buenas perspectivas en el ámbito sanitario (tratamiento de imágenes médicas), de la gran distribución (optimización de los expositores), de la agricultura (detección de enfermedades partiendo de fotos aéreas del campo) o del transporte ferroviario (vigilancia de las vías ferroviarias mediante drones).

Del control de calidad al mantenimiento predictivo

Sin embargo, es el sector industrial el que más puede ganar gracias a la visión artificial, en especial en el ámbito del control de calidad. Una cámara que disponga de reconocimiento de imágenes y esté ubicada sobre una línea de producción puede detectar de inmediato las piezas defectuosas, liberando a los operadores de esta molesta tarea. La visión artificial también resulta sumamente interesante para poder inspeccionar de manera automatizada infraestructuras o edificios.
 
La visión por ordenador también se puede utilizar en el ámbito del mantenimiento predictivo para poder identificar un problema o una avería antes de que se produzca. Gracias a su capacidad de operar de manera neutral y sin cansarse de los datos de imágenes, la máquina supera con creces las capacidades humanas, ofreciendo un ahorro de tiempo considerable a cambio de una tasa de error muy baja.
 

Bienvenidos al mantenimiento analítico

Una vez registrados por la cámara, los datos de imágenes se envían en tiempo real a unos algoritmos que los van a analizar y emitirán una serie de recomendaciones, como el inicio de una operación de mantenimiento preventivo en caso de desgaste considerable de una pieza de repuesto. Hablamos, en este caso, de “mantenimiento analítico”.
 
Para Agustin Marty, Director General y cofundador de Deepomatic, startup especializada en el desarrollo de soluciones de reconocimiento de imágenes para el sector industrial, la visión artificial se puede aplicar perfectamente a la gestión de intervenciones.
 
Agustin explica que, instalando en los móviles de los técnicos una aplicación de reconocimiento visual, estos pueden “realizar fotografías en cada etapa de sus operaciones de instalación o mantenimiento, y beneficiarse en tiempo real de notificaciones sobre el paso correcto a dar hasta la validación completa del trabajo realizado”.
 
Agustin Marty los denomina “técnicos aumentados”. En su opinión, ahorran tiempo y, además, ganan calidad de trabajo, al recibir formación poco a poco gracias a la información contenida en la aplicación. Al lograr “una tasa de reintervención cero”, los clientes también saldrían ganando.

Desde los proveedores energéticos…

El director de la startup menciona, por poner un ejemplo, la lectura y el mantenimiento de los contadores de gas, agua y electricidad, intervenciones especialmente temidas por los particulares. El motivo es el gran número de errores de conexión y los daños que ello provoca. Por otro lado, “volver a concertar una cita a veces puede ser una auténtica carrera de obstáculos”.
 
Desde el punto de vista de los proveedores energéticos, estas reintervenciones salen caras y resulta muy difícil vigilar de cerca todas las operaciones realizadas por las empresas subcontratistas que intervienen en su nombre en todo el territorio.
 
En otro artículo para L’Usine Nouvelle, Augustin Marty habla de otro posible uso para los distribuidores de redes energéticas: la inspección “inteligente” de las torres eléctricas, puesto que un incorrecto mantenimiento y factores como la corrosión pueden originar cortes generales de corriente e, incluso, en el caso de California, incendios forestales.
 
En la actualidad, el diagnóstico acerca del estado de corrosión de las torres se hace subiendo a las mismas y examinándo las a simple vista o bien a partir de fotos realizadas por un dron. A continuación, se examinan visualmente para detectar el grado de corrosión de un soporte metálico.
 
Teniendo en cuenta la cantidad de fotografías que hay que procesar, no se realiza el diagnóstico in situ, sino más tarde, de regreso a la oficina. La visión artificial permite garantizar el procesamiento automático y en tiempo real de estos datos e incluso de clasificar el nivel de corrosión de los soportes metálicos, desde la corrosión superficial a la corrosión perforante.

… hasta los operadores de telecomunicaciones

El sector energético no es el único afectado. Los operadores de telecomunicaciones también pueden recurrir a la visión artificial. Como cliente de Deepomatic, Bouygues Telecom, una Operadora francesa, utiliza una solución de control de calidad para sus técnicos contratados que hacen intervenciones sobre el terreno para conectar a los abonados a la fibra. Dotados de un smartphone, hacen una fotografía al dispositivo de conexión.
 
Enviadas a la nube, estas fotos son objeto de un análisis por parte de una red neuronal de reconocimiento de imágenes, que va a poder informar sobre los errores como, por ejemplo, fibra no conectada o defectos en el paso de los cables a través de los canales de cables. En caso de duda, el algoritmo envía una alerta al técnico, que conserva el control sobre la decisión final.
 
En este periodo de crisis sanitaria , RENFE también apuesta por los beneficios de la visión artificial para controlar el aforo y asegurar el distanciamiento social.