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Logística

Bosch combina logística e inteligencia artificial

La empresa Bosch ve un enorme potencial de innovación para los métodos de inteligencia artificial en todos sus dominios de productos, incluidos sus propios procesos de desarrollo, fabricación y logística.

Las soluciones de conectividad y los modelos de negocio por sí solos no son suficientes para realizar el IoT. Lo importante, según Bosch, es hacer las cosas inteligentes sobre la base de la conectividad.

Un ejemplo actual es una cámara multifuncional que combina algoritmos de procesamiento de imágenes convencionales con métodos de inteligencia artificial y, por lo tanto, proporciona requisitos previos significativos para la conducción automatizada.

El objetivo de la empresa es que el vehículo use esta cámara para detectar peatones y predecir su comportamiento.

El sistema de sensores Bosch SoundSee predice los tiempos de inactividad de la máquina y puede ayudar a reducir los costos de mantenimiento y aumentar la productividad.

Para hacerlo, el algoritmo SoundSee analiza pistas acústicas sutiles en los sonidos característicos de motores y bombas.

Bosch, otras aplicaciones

También ve aplicaciones comerciales en fabricación, edificios e ingeniería automotriz. Además, la tecnología SoundSee se implementará en la Estación Espacial Internacional (ISS) en 2019 para analizar los sonidos y así determinar si las máquinas o los componentes individuales de la máquina deben reemplazarse.

Actualmente también está trabajando en el uso de inteligencia artificial en sistemas de detección de incendios basados ​​en video. Las cámaras de seguridad utilizan análisis de imágenes inteligentes para detectar incendios mucho más rápido que los sistemas convencionales de detección de incendios y humo.

Además está utilizando cada vez más la inteligencia artificial en bienes de consumo. La última versión del cortacésped robótico Indego, habilitada para la web, recopila y analiza datos basados ​​en sensores, como las corrientes del motor, la aceleración, la velocidad y la orientación cada vez que se utiliza. En base a estos datos, se desarrollan e instalan algoritmos para mejorar la detección de obstáculos en todos los dispositivos.

 

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