Ya está, su plataforma de computer vision ha sido configurada e implementada durante 90 días, tras un despliegue gradual. Sus técnicos de campo ya están tomando fotos que son analizadas en tiempo real por la IA. El reto ahora es aprovechar al máximo la tecnología. En este 3er artículo de nuestra serie "Desarrolle un proyecto de computer vision y cree valor en solo 90 días", descubra cómo el acceso a datos obtenidos en campo de alto valor añadido contribuye a mejorar la calidad de sus operaciones.
Una visibilidad completa y detallada del curso de las operaciones
A través del Centro de Inteligencia de Deepomatic, los equipos de back-office pueden acceder a las fotos de todas las operaciones, así como a los resultados del control de calidad realizado por la IA. Esto les permite ser alertados sobre cualquier anomalía detectada, comprender los motivos de un fallo o simplemente buscar información relativa a una o varias operaciones. Cuando una operación se identifica como “problemática”, es decir, cuando se invalida tras un control de calidad en campo, un responsable de calidad o de operaciones puede consultar las fotos en tiempo real desde el back office y proceder a una revisión manual de la situación para validar o invalidar la operación. Aunque la IA controla automáticamente el 100% de las operaciones, esto no elimina la necesidad de un control humano en los casos más problemáticos y de alto valor añadido. Este tipo de uso ilustra perfectamente la sinergia entre los humanos y la IA para lograr un índice elevado de éxito operativo.
Como resultado, los responsables de operaciones y calidad tienen un acceso centralizado a datos detallados, lo cual les proporciona una visión integral de la evolución de sus operaciones.
Datos de alto nivel sobre el rendimiento operativo
Asimismo, los responsables tienen acceso a datos de inteligencia obtenida sobre el terreno mediante indicadores como:
- La exhaustividad de los informes fotográficos, lo que indica el porcentaje de operaciones que contienen el número de fotos requeridas. Estos datos permiten a la empresa medir, por una parte, la tasa de adopción de la solución y, por otra, la capacidad de los agentes de campo para seguir un proceso de control de calidad definido, documentando su trabajo.
- La conformidad de los reportajes fotográficos: analizando el 100% de las operaciones, la plataforma decomputer visiones capaz de establecer la tasa de conformidad de todos los reportajes fotográficos. Esto indica a la empresa si los agentes están progresando en su capacidad de capturar correctamente los datos esperados.
- La tasa de conformidad de las tareas realizadas, es decir, la tasa de convalidación de cada tarea solicitada a los agentes en el conjunto de las operaciones. De este modo, los responsables de las operaciones pueden identificar fácilmente las acciones que tienden a ser invalidadas y que, por tanto, causan problemas.
- La cartografía del índice de conformidad de las operaciones, para visualizar los puntos en los que las operaciones no alcanzan el nivel de calidad esperado.
- El porcentaje de repetición de operaciones en el mismo equipo o para el mismo cliente, para evaluar el éxito de las operaciones.
¿Cuáles son los objetivos de estos indicadores?
Los distintos indicadores dan visibilidad a escala a los responsables de la gestión de las operaciones y les permiten medir el progreso global de la calidad de las operaciones de campo. También pueden revelar rápidamente nuevos comportamientos sobre el terreno y dar lugar a nuevas buenas prácticas. De este modo, la computer vision proporciona datos sobre el terreno totalmente nuevos, datos a los que las empresas no tenían acceso antes, para mejorar la gestión de las operaciones. La computer vision está demostrando ser un catalizador del conocimiento que permite tomar decisiones informadas y mejorar continuamente el rendimiento en campo. El análisis de los indicadores operativos puede animar a los responsables de operaciones a comunicarse asertivamente con sus equipos de campo y a poner en marcha cursos de formación para mejorar la forma en que se llevan a cabo las operaciones y aumentar su índice de "aciertos a la primera". Por lo tanto, el uso de estos datos forma parte de un ciclo de mejora continua.
Algunos de los clientes de Deepomatic han conseguido obtener beneficios rápidamente tras la implantación de nuestra plataforma de Visión Artificial. Unit-T, el principal proveedor de servicios de campo de Bélgica, observó una mejora en la tasa de conformidad de sus instalaciones de medidores de energía inteligentes de casi el 20 % en tan solo 2 meses. Estos logros de calidad también han dado lugar a una tasa de reintervención cero, demostrando el impacto positivo de la IA en los procesos operativos.
Resumamos todas las etapas: en 30 días, su interfaz móvil de control de calidad para los trabajadores en campo está configurada, y sus equipos (incluidos los de back office) reciben formación gradual para utilizar toda la plataforma, mientras que se les explica los objetivos a los que responde. Al cabo de 60 días, los agentes son capaces de documentar su trabajo de acuerdo con las normas establecidas, y se despliega la IA para realizar el control de calidad de las operaciones dentro de un perímetro definido. Al cabo de 90 días, los equipos encargados de las operaciones de campo pueden medir el impacto inicial de la computer vision en la calidad de sus operaciones y pueden tomar las medidas adecuadas para mejorar el rendimiento operativo.
En nuestro próximo artículo, analizaremos la integración informática de la computer vision para automatizar el control de calidad de las operaciones de campo.
