Seguridad laboral y eficiencia en la planta

Modelo de visión computacional entrenado por Neural para identificar, en cada trabajador, la presencia o ausencia de Equipos de Protección Personal (overol, guantes, gafas de seguridad, mascarilla y protector facial) a partir de las cámaras ya instaladas. Cada incumplimiento genera una alerta con evidencia fotográfica y alimenta indicadores de seguridad por área, turno y equipo.

Cómo funciona

1. 1Las cámaras (RTSP/IP) envían las imágenes al servidor de inferencia local o en la nube.
2. 2El modelo YOLO detecta personas y cada EPP (o su ausencia) en milisegundos.
3. 3Un rastreador asocia las detecciones a cada trabajador para no generar alertas duplicadas.
4. 4Reglas por área definen qué EPP son obligatorios (p. ej., casco y chaleco en la obra).
5. 5Las alertas con foto se envían al responsable de seguridad (panel, correo electrónico, WhatsApp, webhook).

Beneficios

• Fiscalización continua 24/7, sin depender de rondas presenciales.
• Evidencia fotográfica de cada incidente para capacitaciones y auditorías (normas de seguridad laboral, ISO 45001).
• Indicadores de cumplimiento por área, turno y equipo para acciones preventivas focalizadas.
• Reducción de accidentes, licencias médicas y pasivos laborales.
• Aprovecha la infraestructura de cámaras (CCTV) ya existente.

Estadísticas de tiempo productivo × ocioso de puestos de trabajo a partir de la actividad manual (manos y brazos en relación con el cuerpo). El sistema no identifica a las personas por su nombre: mide el patrón de actividad en el puesto para apoyar el balanceo de línea, el dimensionamiento de equipos y la mejora continua.

Cómo funciona

1. 1El modelo de pose sigue las articulaciones de cada trabajador y el rastreador mantiene la identidad de cada uno.
2. 2El movimiento se mide en las manos en relación con el propio tronco, con puntos suavizados y zona muerta. El balanceo del cuerpo, el cambio de apoyo, caminar, la vibración de la cámara y pequeños tics no cuentan como trabajo.
3. 3Cuenta como productivo manipular algo durante al menos 2 s con las manos separadas del cuerpo y delante/por encima de la cadera, o mantener el brazo extendido sobre una pieza/herramienta haciendo ajustes.
4. 4Las manos colgando, junto a la cara (radio, celular) o sobre el propio cuerpo, así como los gestos de conversación, se consideran pausa.
5. 5Las pausas cortas entre ciclos de trabajo cuentan como productivas; sin actividad manual durante el tiempo configurado, todo el período pasa a ser ocio.
6. 6Los reportes por puesto, turno y período muestran cuellos de botella y oportunidades.

Beneficios

• Estudio de tiempos continuo, sin cronometrista y sin efecto observador.
• Datos objetivos para el dimensionamiento de equipos y turnos.
• Identificación de cuellos de botella y tiempos de espera por material.

La IA localiza la chimenea (o el escape) y el humo que sale de ella, recorta el contorno exacto de la pluma y analiza su paleta de colores. El color del humo indica la calidad de la combustión y lo que se está quemando: el blanco suele ser solo vapor de agua; el gris oscuro y el negro indican combustión incompleta (hollín); el azulado, quema de aceite; el amarillento o marrón, indicio de azufre o NO₂. La opacidad se mide en la escala Ringelmann, la misma que usa la fiscalización ambiental.

Cómo funciona

1. 1Segmentación por texto (CLIPSeg): en cada cuadro la IA marca dónde hay humo o vapor, sin entrenamiento específico.
2. 2La detección por texto (OWLv2) localiza las chimeneas o escapes y descarta estructuras parecidas (torres de destilación, edificios de la planta); la confianza mínima es ajustable.
3. 3En el análisis se usa el contorno de la pluma (y no una caja), para que el cielo, los edificios y la chimenea no contaminen los colores.
4. 4Los colores de la pluma se agrupan en los 4 colores dominantes (k-means en el espacio CIELab) y cada uno se clasifica en una tonalidad.
5. 5Opacidad = cuánto se acerca el humo al negro (0 % = blanco, 100 % = negro). Escala Ringelmann = opacidad ÷ 20 (niveles 0 a 5).
6. 6Cada chimenea se analiza por separado (el humo justo encima de ella; las llamas quedan fuera del análisis de color). Los indicadores muestran la peor chimenea.
7. 7El humo oscuro persistente (a partir del nivel Ringelmann configurado) o una coloración anómala generan una alerta que indica la chimenea, con la imagen del momento.

Beneficios

• Lectura del color del humo → causa probable: vapor, material particulado, combustión incompleta, aceite, azufre o NO₂.
• Escala Ringelmann automática, la misma que se usa en inspecciones (p. ej., límite de humo negro para diésel).
• Evidencia continua para permisos y condiciones ambientales según la normativa aplicable.
• Identificación inmediata de combustión incompleta → ahorro de combustible.

Detección automática de fugas de agua, aceite, productos químicos y efluentes a partir de cámaras. El sistema identifica el foco, mide el área afectada y sigue su evolución, emitiendo alertas para la contención antes de que el problema cause paradas, accidentes o daños ambientales.

Cómo funciona

1. 1Las cámaras cubren áreas críticas (salas de bombas, tanques, tuberías, andenes, pisos de planta).
2. 2La segmentación por texto (CLIPSeg) marca el contorno de chorros, goteos, escurrimientos y charcos, sin entrenamiento específico para cada escena.
3. 3Las regiones más parecidas a vapor o humo se descartan; el modelo entrenado por Neural refuerza la detección.
4. 4La fuga se confirma en al menos 3 de 5 cuadros seguidos, evitando alarmas por reflejos.
5. 5El área afectada se mide cuadro a cuadro para identificar su expansión.
6. 6Las alertas con imagen se envían a mantenimiento y al área de seguridad y salud en el trabajo.

Beneficios

• La detección temprana reduce las pérdidas de producto y el tiempo de máquina detenida.
• Previene resbalones y caídas, una de las principales causas de accidentes.
• Evita la contaminación del suelo y las multas ambientales.
• Registro histórico para mantenimiento predictivo.

Cercas virtuales dibujadas sobre la imagen de la cámara delimitan áreas peligrosas (radio de acción de máquinas, prensas, puentes grúa, andenes, áreas energizadas) o restringidas (bodegas, perímetros). El ingreso de una persona activa una alerta inmediata y puede accionar sirenas o el enclavamiento de la máquina.

Cómo funciona

1. 1El usuario dibuja la zona sobre la imagen de la cámara (polígono libre).
2. 2El detector identifica personas y vehículos; la posición de los pies define la presencia en la zona.
3. 3Cada ingreso genera un evento con foto, duración y horario.
4. 4Las integraciones vía webhook/PLC permiten detener máquinas o activar señalización.

Beneficios

• Prevención de accidentes graves y fatales con máquinas y vehículos.
• Configuración en minutos, sin obras ni sensores físicos.
• Evidencia para la investigación de incidentes y cuasi accidentes.

Estimación de pose humana (17 puntos del cuerpo) aplicada a cada persona en el campo de visión. Al identificar la transición brusca de estar de pie a acostado, o una persona caída por tiempo prolongado, el sistema emite una alerta inmediata al equipo de auxilio, reduciendo el tiempo hasta la atención.

Cómo funciona

1. 1El modelo de pose localiza hombros, caderas, rodillas y tobillos de cada persona; el rastreador sigue a cada individuo.
2. 2De pie: piernas extendidas bajo la cadera (rodilla sobre 140° y pies bien por debajo de la cadera); inclinarse para tomar algo sigue siendo estar de pie.
3. 3Sentado: tronco erguido, muslos casi horizontales y pies por debajo de la cadera (silla, banco, borde de la cama). Tronco recostado con piernas extendidas = reclinado (cama, sillón).
4. 4Agachado/arrodillado: rodillas muy flexionadas con la cadera cerca de los talones, o altura del cuerpo mucho menor que la de la misma persona de pie.
5. 5En el suelo: tronco horizontal sin que las piernas sostengan el cuerpo, o pies por encima de la cadera. Sentado en el suelo: cadera a la altura de los pies.
6. 6Las medidas se normalizan según el tamaño del propio cuerpo y la postura se confirma por votación en varios cuadros, para que no oscile.
7. 7Caída: persona vista de pie que llega al suelo con un descenso rápido de la cadera. Una persona encontrada ya acostada en el suelo genera una alerta tras algunos segundos.
8. 8La alerta con la imagen del momento se envía en segundos; las personas sentadas, reclinadas y agachadas no generan alarma.

Beneficios

• Reducción drástica del tiempo entre la caída y el auxilio ("long lie").
• Registro en video para análisis de causa raíz y defensa legal.
• Menor carga de vigilancia visual sobre el equipo de enfermería.

Análisis automático de imágenes y videos de cámaras termográficas para mantenimiento predictivo y seguridad. El sistema convierte la paleta de colores en temperatura, localiza puntos calientes sobre el límite y sigue la tendencia, sin depender de la interpretación manual de un termógrafo en cada inspección.

Cómo funciona

1. 1La imagen térmica en color se convierte de vuelta a intensidad (inversión de la paleta Ironbow/Rainbow/Gris).
2. 2La intensidad se mapea a temperatura según la escala configurada en la cámara.
3. 3Las regiones sobre el límite de alarma se segmentan, etiquetan y siguen.
4. 4Con cámaras radiométricas, la temperatura absoluta puede leerse directamente mediante el SDK del fabricante.

Beneficios

• Mantenimiento predictivo: fallas identificadas semanas antes de la avería.
• Prevención de incendios de origen eléctrico.
• Inspecciones continuas en lugar de rondas mensuales.

Detección de la presencia y el uso de teléfonos celulares en ambientes donde están prohibidos por seguridad, calidad o confidencialidad, como líneas de producción, operación de máquinas, salas limpias, exámenes y entornos con información sensible.

Cómo funciona

1. 1El detector identifica personas y teléfonos celulares en cada cuadro.
2. 2El teléfono se asocia a la persona más cercana (manos/rostro).
3. 3El incidente se registra por persona seguida, con el tiempo de uso acumulado.

Beneficios

• Reduce los accidentes por distracción.
• Garantiza el cumplimiento de las políticas de seguridad de la información.
• Registro objetivo para feedback y capacitación.

Monitoreo facial de conductores y operadores para identificar signos de fatiga y microsueño (ojos cerrados por tiempo prolongado, aumento del PERCLOS, bostezos frecuentes), emitiendo alertas sonoras y notificando a la central antes de que ocurra un accidente.

Cómo funciona

1. 1La malla facial (468 puntos) se calcula en cada cuadro.
2. 2El EAR (Eye Aspect Ratio) mide la apertura de los ojos con un umbral adaptativo por persona.
3. 3El PERCLOS indica el porcentaje de tiempo con los ojos cerrados (estándar de la NHTSA para somnolencia).
4. 4El MAR detecta bostezos; la combinación de las señales define alerta, fatiga o somnolencia.

Beneficios

• Prevención de accidentes causados por sueño: hasta el 20% de los accidentes viales graves.
• Alertas inmediatas en el puesto y en la central de monitoreo.
• Indicadores de fatiga por turno para la gestión de jornadas.

Verificación automática del uso de accesorios (anillos, argollas de matrimonio, relojes, pulseras, collares y aretes) en ambientes donde están prohibidos por riesgo biológico, contaminación del producto o seguridad mecánica. Utiliza un detector de vocabulario abierto: se pueden agregar nuevas clases por texto, sin reentrenamiento.

Cómo funciona

1. 1El detector YOLO-World recibe la lista de accesorios en lenguaje natural.
2. 2Cada accesorio se asocia a la persona que lo usa.
3. 3El incumplimiento genera una alerta con el recorte de la imagen como evidencia.

Beneficios

• Cumplimiento auditable de las normas de seguridad laboral y de las BPM.
• Reducción de la contaminación cruzada y de retiros de productos.
• Prevención de accidentes por atrapamiento y desguantamiento.