Las empresas AllRead y DHL Exel Supply Chain impulsan, en colaboraci\u00f3n con ITENE, este proyecto de inter\u00e9s para el sector log\u00edstico<\/li><\/ul> <\/p>
El Instituto Valenciano de Competitividad e Innovaci\u00f3n (Ivace+i), que preside la consellera Nuria Montes, financia el desarrollo de un sistema integral para monitorizar en tiempo real las mercanc\u00edas refrigeradas durante su traslado por carretera y ferrocarril con el objeto de detectar posibles incidencias, como la rotura de la cadena del fr\u00edo.
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Esta nueva plataforma pretende mejorar la operativa de transporte intermodal de mercanc\u00edas refrigeradas mediante el desarrollo de algoritmos de visi\u00f3n computacional en combinaci\u00f3n con sensores conectados (Internet de las Cosas).
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Las empresas AllRead Machine Learning Technologies y DHL Exel Supply Chain Spain lideran este proyecto, denominado \u2018TRANS_VISION\u2019, que cuenta con financiaci\u00f3n de la Uni\u00f3n Europea en el marco del programa FEDER Comunitat Valenciana para el periodo entre 2021 y 2027.
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La iniciativa pretende superar as\u00ed las limitaciones que presentan los actuales dispositivos de monitorizaci\u00f3n 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 est\u00e1n sometidas las mercanc\u00edas durante su transporte por el estado del firme o la conducci\u00f3n.
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Adem\u00e1s, los sistemas de control m\u00e1s extendidos tampoco permiten garantizar la trazabilidad de los productos refrigerados en todos los nodos de la cadena, por lo que la informaci\u00f3n recabada desde el punto de origen hasta el destino final de la mercanc\u00eda resulta incompleta.
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El objetivo de \u2018TRANS_VISION\u2019 pasa por desarrollar una nueva generaci\u00f3n de modelos de aprendizaje computacional mediante redes neuronales profundas (‘deep learning’) y de visi\u00f3n por computacional que permita la identificaci\u00f3n, trazabilidad y monitorizaci\u00f3n de activos y mercanc\u00edas en la cadena de fr\u00edo en entornos log\u00edsticos y tr\u00e1nsitos intermodales.
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El algoritmo, basado en visi\u00f3n computacional y ‘machine learning’, se implementa en c\u00e1maras en los centros de intercambio modal y procesamiento de la mercanc\u00eda, de manera que, mediante im\u00e1genes, sea capaz de comprobar autom\u00e1ticamente el estado de los camiones frigor\u00edficos y contendores y el de los pal\u00e9s de su interior tanto en las actividades de carga y descarga como durante su almacenamiento temporal.
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A su vez, esta tecnolog\u00eda permitir\u00e1 tambi\u00e9n el seguimiento del cami\u00f3n frigor\u00edfico o contenedor durante su transporte, mediante la identificaci\u00f3n de elementos como la matr\u00edcula, el c\u00f3digo del contenedor Reefer o las placas de transporte intermodal.
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Paralelamente, este proyecto tambi\u00e9n incluye el desarrollo y despliegue de un sistema de dispositivos de sensorizaci\u00f3n con tecnolog\u00eda IoT (siglas de Internet de las Cosas, en ingl\u00e9s), para monitorizar las condiciones de conservaci\u00f3n de la mercanc\u00eda refrigerada. De este modo, se controla la temperatura, la humedad relativa, el nivel de degradaci\u00f3n mediante la medici\u00f3n de CO\u2082 o etileno, los choques y vibraciones, as\u00ed como la localizaci\u00f3n geogr\u00e1fica la carga, con el objetivo de garantizar en tiempo real la trazabilidad del producto.
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Esta informaci\u00f3n se enviar\u00e1 de forma encriptada a trav\u00e9s de las redes 4G y 5G a un centro de control, donde se almacenar\u00e1 y gestionar\u00e1 de forma segura, si bien los resultados podr\u00e1n consultarse de forma num\u00e9rica y gr\u00e1fica en la pantalla de un tel\u00e9fono inteligente o tableta.
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De este modo, la integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas como la visi\u00f3n computacional, el ‘deep learning’ o los sensores IoT que plantea \u2018TRANS-VISION\u2019 ofrece un salto tecnol\u00f3gico disruptivo en el sector log\u00edstico. 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 m\u00e1s r\u00e1pida y contribuye, adem\u00e1s, a generar un entorno de confianza entre los distintos agentes que participan en los servicios de transporte intermodal.
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El proyecto surge de la colaboraci\u00f3n de AllRead, empresa especializada en el desarrollo de soluciones tecnol\u00f3gicas basadas en visi\u00f3n artificial y aprendizaje autom\u00e1tico, y DHL Exel Supply Chain Spain, que es la filial en Espa\u00f1a de la corporaci\u00f3n que provee de servicios log\u00edsticos integrales, incluyendo la estrategia e implementaci\u00f3n de las operaciones de almacenamiento y transporte.
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Ambas cooperan con el Instituto Tecnol\u00f3gico del Embalaje, Transporte y Log\u00edstica (ITENE), que contribuye en diversas fases del proyecto, desde el an\u00e1lisis de requisitos hasta la validaci\u00f3n del sistema. De hecho, el desarrollo de la plataforma se encuentra ya en la fase de pruebas, que se est\u00e1 realizando en el centro de distribuci\u00f3n y almacenaje de productos refrigerados que DHL posee en el entorno de la ciudad de Valencia.
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El proyecto se alinea con las conclusiones de dos de los comit\u00e9s de innovaci\u00f3n especializados impulsados por Ivace+i Innovaci\u00f3n. En concreto, el equipo de trabajo en Tecnolog\u00edas Habilitadoras aboga por avanzar en la digitalizaci\u00f3n orientada hacia la optimizaci\u00f3n de las operaciones en las empresas, al tiempo que insta a desarrollar tecnolog\u00edas de visi\u00f3n artificial m\u00e1s robustas. La reducci\u00f3n de emisiones de CO\u2082 es otro de los objetivos que se pretenden alcanzar con este sistema de control, en l\u00ednea con las conclusiones del comit\u00e9 de Movilidad, Transporte e Infraestructuras.
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\u2018TRANS_VISION\u2019 tambi\u00e9n se encuadra en los ejes principales de la Estrategia Especializaci\u00f3n Inteligente de la Comunitat Valenciana, S3, que coordina la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Industria, Comercio y Turismo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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