CSB-System, reconocimiento automático de cajas y envases

Identificar y asignar cajas, contenedores de transporte o cajas de cartón en un palé de forma manual “lleva mucho tiempo y pueden ocurrir errores. Los procesos logísticos serán más económicos y eficientes si se automatiza la gestión de los envases”, señalan desde CSB-System. Para optimizar esta tarea la empresa ha desarrollado CSB Unit Recognition. Se trata, según indica la compañía, de “un sistema que aporta más eficiencia y rentabilidad para la gestión de envases”.

Esta unidad de reconocimiento escanea y registra en cuestión de segundos contenedores de transporte completos (por ejemplo, europalés cargados) utilizando tecnología de análisis de imágenes industrial, totalmente automatizada y sin intervención humana. Los datos de la imagen se utilizan para determinar el número y los tipos de contenedores, así como sus colores. También se verifica si no se ha excedido la altura máxima permitida del palé.

CSB Unit Recognition “se caracteriza por la plena integración en su sistema ERP. Los datos registrados mediante el análisis de imágenes están disponibles inmediatamente para su posterior procesamiento en el CSB-System, y se documentan directamente aquí. Este elevado grado de integración de procesos es único en el mercado”, asegura la firma.

En la edición de este año de Empack, CSB-System ha mostrado “un equipo industrial, que conectamos con un tren de etiquetado de forma online, de tal forma que gestionamos toda la producción desde nuestro sistema, desde nuestro ERP, de modo que la base de datos de CSB es la que gestiona el tren de etiquetado. Y nosotros somos quienes damos ordenes de arrancada, de parada y todos los datos de las etiquetas de CSB. Igualmente, a la vez que etiquetamos, testeamos todos los datos de trazabilidad, tanto de materia prima como de material auxiliar”, explica Pedro Susarte, Sales Manager de CSB-System.

Además, “hemos estrenado hace relativamente poco una máquina, lo que es un punto de identificación por imágenes, con el sistema inteligente artificial y deep learning, y lo que hacemos es que, en salas de despiece, en las cajas de las diferentes líneas, hacemos una fotografía y con el reconocimiento de imágenes, detectamos e identificamos qué artículo es y le damos destino de forma automática para diferentes destinos, almacenes, etc.”, señala Susarte.