Una startup española desarrolló una heramienta que con deeplearning identifica y registra formaciones en el nodo portuario de Santa Fe, trámite que era un cuello de botella.
En el nodo portuario de Santa Fe, una startup española presentó un desarrollo tecnológico que promete agilizar las operaciones en una terminal ferroviaria clave para el transporte de cereales por la Hidrovía.
Se trata de la automatización de procesos en Terminal 6 (T6), una inciativa que con el respaldo de la consultora argentina Generatica, logró optimizar la identificación de vagones ferroviarios cargados con cereales.
El objetivo de esta solución es eliminar tareas manuales y reducir errores operativos consecuencia de la frecuente intervención humana. Cada día, T6 recibe entre ocho y diez formaciones ferroviarias con aproximadamente cincuenta vagones cada una.
La startup destaca que el sistema permite “eliminar la recolección manual de datos, aumentar la productividad, reducir errores con registros precisos y fiables, operar en tiempo real 24/7, incluso en condiciones de baja visibilidad, y mejorar procesos clave, como la verificación del peso y la facturación”.
Hasta hace poco, el procedimiento de identificación de estos trenes —que debía realizarse al menos dos veces por cada unidad— dependía de operarios que registraban los datos a mano. “Este proceso se realizaba manualmente, representando un cuello de botella operativo y un riesgo elevado de errores”, puntualizó la empresa tecnológica.
IA en un nodo portuario de la Hidrovía
El desafío era particularmente complejo porque los códigos de los vagones no responden a normas internacionales como las ISO, sino que obedecen a una lógica propia del sector de transporte de graneles. Además, la lectura se dificulta por el estado en que suelen encontrarse los códigos: “desgastados, sucios o dañados”, señalaron desde AllRead.
Este contexto hizo inviable la aplicación de soluciones OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) convencionales. La clave del avance fue el uso de modelos de Deep Learning diseñados para condiciones adversas.
Para ello, AllRead desarrolló algoritmos que no solo identifican múltiples tipos de códigos en imágenes de baja calidad, sino que también reconocen los separadores entre vagones, lo que permite reconstruir digitalmente la composición completa de cada tren.
Beneficios y ahorros de la nueva tecnología
Una de las ventajas de la solución radica en su bajo requerimiento de infraestructura. “Todo el sistema se apoya en una infraestructura mínima en T6, utilizando cámaras Dahua y un servidor virtual alojado en su propio data center, lo que facilitó una integración fluida con los sistemas de gestión internos”, explicaron desde la empresa.
Así se evitaron grandes obras o reconfiguraciones físicas, reduciendo los tiempos y costos de implementación. Además, la operación ahora se efectúa a través de un cuadro de mando digital, desde donde los trabajadores pueden controlar y validar la información sin necesidad de desplazarse físicamente.
Según AllRead, este sistema ha posibilitado a T6 “eliminar la recolección manual de datos, aumentar la productividad, reducir errores con registros precisos y fiables, operar en tiempo real 24/7, incluso en condiciones de baja visibilidad, y mejorar procesos clave, como la verificación del peso y la facturación”.
El impacto es directo sobre la eficiencia logística de la terminal, cuya actividad representa una pieza crítica en la cadena exportadora argentina. Ubicada sobre el río Paraná, T6 procesa a diario más de 80.000 toneladas de materias primas que son almacenadas, transformadas y enviadas a mercados internacionales.
Cualquier mejora en la trazabilidad y velocidad de sus operaciones tiene repercusiones inmediatas sobre la competitividad del sector. La articulación entre innovación tecnológica y necesidades locales fue uno de los aspectos más valorados por los impulsores del proyecto.
“Esperamos que este caso de éxito en Terminal 6 se convierta en una vitrina en Argentina y Sudamérica de lo que somos capaces de lograr para mejorar la eficiencia de las terminales portuarias”, declaró João Oliveira, responsable de operaciones de AllRead.
