¿Cuál fue el reto o problema a resolver?

Desarrollo de un sistema de visión artificial para la clasificación automática de albaranes

En el sector industrial el reto de manejar grandes volúmenes de documentos como los albaranes, lo cual se presenta como una tarea tanto costosa como tediosa, y plantea la necesidad de disponer de un sistema para la clasificación automática de albaranes.

Nuestro cliente, una empresa con una alta frecuencia de recepción de materiales de distintos proveedores, enfrentaba el desafío de clasificar diariamente estos documentos para procesarlos en su plataforma de gestión. Cada albarán, conteniendo detalles del proveedor, el receptor y el pedido, exigía un método que superase la lenta, y propensa a errores, clasificación manual.

El objetivo de este proyecto fue desarrollar un sistema de visión artificial que, mediante el uso de aprendizaje profundo, pudiera automatizar la clasificación de los albaranes por proveedor. Este sistema no solo debía ser eficiente en el reconocimiento de los variados formatos y diseños de los albaranes, sino que también necesitaba alcanzar una tasa de éxito en la clasificación cercana al 99%, asegurando así una confiabilidad casi total en su desempeño.

Desarrollo de un sistema de visión artificial para la clasificación automática de albaranes

¿Cómo se abordó o cuál fue la solución?

La solución a este desafío comenzó con un estudio detallado del caso de uso. El equipo de desarrollo de producto de INFINITIA llevó a cabo reuniones con el cliente para precisar las especificaciones y determinar los requerimientos técnicos del sistema. Se seleccionaron modelos de redes neuronales adecuados tras un análisis comparativo y se desarrolló una prueba de concepto para evaluar la viabilidad del proyecto.

 

Posteriormente, se procedió al desarrollo del software necesario para la tarea. Este incluyó módulos para el pre-procesamiento de las fotografías de los documentos a analizar, convirtiéndolos en imágenes que pudieran ser procesadas por el sistema de visión por computador. Utilizando Python, un lenguaje líder en el ámbito de la inteligencia artificial, y librerías especializadas como TensorFlow y PyTorch, se construyó la arquitectura de aprendizaje profundo que fundamentaría la clasificación automática.

El sistema completo fue instalado en las instalaciones del cliente, donde se realizaron ajustes finales para asegurar la compatibilidad y el correcto funcionamiento del software. El despliegue final incluyó pruebas exhaustivas para validar la efectividad del sistema, las cuales confirmaron que el sistema no solo cumplía con los requisitos de clasificación establecidos, sino que también optimizaba el proceso administrativo de forma significativa.

Este enfoque integral no solo simplificó una operación crítica para nuestro cliente, sino que también demostró el potencial de estas tecnologías para transformar industrias enteras.

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