El sistema permitirá controlar en tiempo real el transporte de las mercancías refrigeradas con una combinación de visión computacional, aprendizaje automático y sensores
El Instituto Valenciano de Competitividad e Innovación (Ivace+i), que preside la consellera Nuria Montes, financia el desarrollo de un sistema integral para monitorizar en tiempo real las mercancías refrigeradas durante su traslado por carretera y ferrocarril con el objeto de detectar posibles incidencias, como la rotura de la cadena del frío.
Esta nueva plataforma pretende mejorar la operativa de transporte intermodal de mercancías refrigeradas mediante el desarrollo de algoritmos de visión computacional en combinación con sensores conectados (Internet de las Cosas).
Las empresas AllRead Machine Learning Technologies y DHL Exel Supply Chain Spain lideran este proyecto, denominado ‘TRANS_VISION’, que cuenta con financiación de la Unión Europea en el marco del programa FEDER Comunitat Valenciana para el periodo entre 2021 y 2027.
La iniciativa pretende superar así las limitaciones que presentan los actuales dispositivos de monitorización de carga, que no tienen en cuenta todas las variables que pueden llegar a afectar a la seguridad alimentaria como, por ejemplo, las vibraciones a las que están sometidas las mercancías durante su transporte por el estado del firme o la conducción.
Además, los sistemas de control más extendidos tampoco permiten garantizar la trazabilidad de los productos refrigerados en todos los nodos de la cadena, por lo que la información recabada desde el punto de origen hasta el destino final de la mercancía resulta incompleta.
Objetivo
El objetivo de ‘TRANS_VISION’ pasa por desarrollar una nueva generación de modelos de aprendizaje computacional mediante redes neuronales profundas ('deep learning') y de visión por computacional que permita la identificación, trazabilidad y monitorización de activos y mercancías en la cadena de frío en entornos logísticos y tránsitos intermodales.
El algoritmo, basado en visión computacional y 'machine learning', se implementa en cámaras en los centros de intercambio modal y procesamiento de la mercancía, de manera que, mediante imágenes, sea capaz de comprobar automáticamente el estado de los camiones frigoríficos y contendores y el de los palés de su interior tanto en las actividades de carga y descarga como durante su almacenamiento temporal.
A su vez, esta tecnología permitirá también el seguimiento del camión frigorífico o contenedor durante su transporte, mediante la identificación de elementos como la matrícula, el código del contenedor Reefer o las placas de transporte intermodal.
Paralelamente, este proyecto también incluye el desarrollo y despliegue de un sistema de dispositivos de sensorización con tecnología IoT (siglas de Internet de las Cosas, en inglés), para monitorizar las condiciones de conservación de la mercancía refrigerada. De este modo, se controla la temperatura, la humedad relativa, el nivel de degradación mediante la medición de CO₂ o etileno, los choques y vibraciones, así como la localización geográfica la carga, con el objetivo de garantizar en tiempo real la trazabilidad del producto.
Esta información se enviará de forma encriptada a través de las redes 4G y 5G a un centro de control, donde se almacenará y gestionará de forma segura, si bien los resultados podrán consultarse de forma numérica y gráfica en la pantalla de un teléfono inteligente o tableta.
De este modo, la integración de tecnologías como la visión computacional, el 'deep learning' o los sensores IoT que plantea ‘TRANS-VISION’ ofrece un salto tecnológico disruptivo en el sector logístico. No solo se digitaliza el control y la trazabilidad de la carga, identificando posibles incidencias, sino que este sistema permite tomar medidas de forma mucho más rápida y contribuye, además, a generar un entorno de confianza entre los distintos agentes que participan en los servicios de transporte intermodal.
Colaboraciones
El proyecto surge de la colaboración de AllRead, empresa especializada en el desarrollo de soluciones tecnológicas basadas en visión artificial y aprendizaje automático, y DHL Exel Supply Chain Spain, que es la filial en España de la corporación que provee de servicios logísticos integrales, incluyendo la estrategia e implementación de las operaciones de almacenamiento y transporte.
Ambas cooperan con el Instituto Tecnológico del Embalaje, Transporte y Logística (ITENE), que contribuye en diversas fases del proyecto, desde el análisis de requisitos hasta la validación del sistema. De hecho, el desarrollo de la plataforma se encuentra ya en la fase de pruebas, que se está realizando en el centro de distribución y almacenaje de productos refrigerados que DHL posee en el entorno de la ciudad de Valencia.
El proyecto se alinea con las conclusiones de dos de los comités de innovación especializados impulsados por Ivace+i Innovación. En concreto, el equipo de trabajo en Tecnologías Habilitadoras aboga por avanzar en la digitalización orientada hacia la optimización de las operaciones en las empresas, al tiempo que insta a desarrollar tecnologías de visión artificial más robustas. La reducción de emisiones de CO₂ es otro de los objetivos que se pretenden alcanzar con este sistema de control, en línea con las conclusiones del comité de Movilidad, Transporte e Infraestructuras.
‘TRANS_VISION’ también se encuadra en los ejes principales de la Estrategia Especialización Inteligente de la Comunitat Valenciana, S3, que coordina la Conselleria de Innovación, Industria, Comercio y Turismo.
