El proyecto de innovación se constituyó como una prueba de concepto (PoC) cuyo reto fue proporcionar, a partir del uso de las imágenes de vídeo del Sistema de Captación de Imágenes (SCI) de la APBA, información en tiempo real acerca del grado de ocupación de los viales de entrada y salida a distintas zonas portuarias así como de los flujos de llegada de camiones para las diferentes franjas horarias del día, que le permita, tanto a la APBA, como a los demás agentes de la cadena logística, mejorar su eficiencia operativa, reduciendo los tiempos de espera y optimizando el flujo de mercancías.
El reto fue desarrollado por la empresa Babel en colaboración con AWS, cuya solución tecnológica permitió demostrar que mediante herramientas de Visión por Computador e Inteligencia Artificial, es viable detectar las colas de vehículos pesados existentes en los distintos accesos y registrar además la velocidad y los tiempos de espera asociados.
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Hapag-Lloyd announces COO departure in 2026 following mutual agreement
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El objetivo final es minimizar los problemas de congestión de tráfico con el objetivo de mejorar la calidad de servicio ofrecida por el puerto. Y para ello, la APBA pretende disponer de una herramienta que permita la monitorización en tiempo real del estado de actividad en las puertas de las terminales de contenedores, TTP, PIF, acceso a puerto o áreas de embarque y en base a los registros históricos y otras fuentes de datos, permita obtener una predicción de la distribución de llegadas de camiones a lo largo de la jornada y los tiempos de espera estimados a corto-medio plazo.
Esto posibilitará que la APBA, en un futuro, pueda ofrecer información de calidad a los transportistas con el fin de facilitarles la toma de decisiones a la hora de planificar su estancia en puerto, mejorando su eficiencia operativa y a su vez reduciendo las emisiones derivadas del tráfico pesado.
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