Skip to content
¡LO LOGRAMOS!, somos parte del cambio. Ahora iNBest está certificado bajo la norma NMX 025.

    Transformando el conteo de inventarios para Flexometal con Computer Vision y Machine Learning

    caso-exito-flexometal

    Flexometal es una empresa líder en la manufactura de tubos de acero, con una trayectoria de 10 años en el mercado. Durante este tiempo, han consolidado un equipo altamente calificado y se han comprometido a satisfacer las necesidades de sus clientes con eficiencia y rapidez.

    Problemática  

    A pesar de su éxito en la producción de tubos de acero, Flexometal se enfrentaba a dificultades en el conteo de inventarios. El proceso manual, que implicaba el uso de tubos de plástico, generaba errores y demoras en los tiempos de entrega. Los errores humanos eran frecuentes, lo que provocaba retrasos y la necesidad de asignar más recursos para asegurar que cada pedido se entregara con la cantidad correcta de tubos en el tiempo estipulado. 

    iNBest-cloud_AWS-partner__

    Nuestra solución 

    Cuando iNBest se acercó a Flexometal, comprendimos sus necesidades y realizamos un análisis exhaustivo de las oportunidades de mejora. Propusimos una solución basada en inteligencia artificial utilizando Computer Vision y Machine Learning. Esta solución permitiría superar el desafío del conteo de inventarios, reduciendo los errores y acelerando significativamente los tiempos de entrega.

    Para el desarrollo de esta solución, se utilizaron los siguientes servicios de Amazon Web Services (AWS):

    • Amazon Rekognition: Utilizado para el reconocimiento y análisis de imágenes de los tubos de acero.
    • Amazon EC2: Utilizado para alojar y ejecutar la aplicación de Computer Vision desarrollada por iNBest en la infraestructura de AWS. 

    Factores determinantes 

    • Esta solución ha permitido a Flexometal tener un mejor control de sus inventarios, lo que se ha reflejado en el sistema de Planificación de Requerimientos de Materiales (MRP) de la compañía. La certeza en cuanto a la cantidad de piezas y tubos producidos con un determinado material ha permitido una planificación de compras más confiable y precisa, lo que ha generado una reducción de costos.
    • Con esta solución basada en Computer Vision y Machine Learning, Flexometal ha logrado optimizar su conteo de inventarios, mejorar la eficiencia en los tiempos de entrega y fortalecer su control de inventario. Esto ha brindado a la empresa una ventaja competitiva en el mercado, al tiempo que permite al equipo centrarse en actividades de mayor valor agregado, como la calidad del producto.

    Resultados  

    Desarrollamos una herramienta innovadora utilizando tecnologías de Amazon Web Services (AWS). Con esta herramienta, simplemente capturando una imagen o fotografía de los tubos, ya sea por surtir o en el almacén, es posible determinar con una precisión del 99.9999% la cantidad de tubos en cuestión ¡en cuestión de segundos! Después de realizar pruebas exhaustivas, ajustes y comprender los productos y procesos de Flexometal, procedimos a implementarla.

    Diseñamos la herramienta con una interfaz de alta calidad, asegurando que no solo el personal calificado pudiera utilizarla, sino que también el personal existente en Flexometal pudiera administrarla con una breve capacitación.

    Los resultados obtenidos han sido excepcionales. Los tiempos de entrega se han reducido significativamente, tanto en horas como en días. Además, el equipo de trabajo ahora puede centrarse en procesos más prioritarios, como la calidad del producto y la mejora continua de la empresa.