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Amazon lleva un año instalando en sus centros de distribución de todo el mundo, empezando por Estados Unidos, Canadá, Reino Unido y Alemania, estaciones de inspección con cámaras equipadas con tecnología basada en inteligencia artificial para inspección automatizada de vehículos.

Oficialmente, esto da tranquilidad a los gestores de flotas, que antes tenían que confiar únicamente en el ojo humano y las inspecciones manuales para comprobar el estado de la furgoneta, en un proceso que duraba unos cinco minutos y que con la IA se hace en un minuto. Sin embargo, el sistema podría también permitir ahorrar ingentes sumas de dinero haciendo que el coste de mantenimiento se traslade al trabajador vía la detección de desperfectos, además de añadir una nueva capa de control a sus conductores.

Una nueva capa más de control de Amazon sobre sus repartidores

Cuando un conductor que trabaja en uno de los 20 centros de reparto equipados actualmente con la inspección visual de los daños de un vehículo vía un sistema de inteligencia artificial devuelve su vehículo al final de su turno, lo conduce lentamente a través de un arco cargado de sensores fabricado por la startup UVeye.

Esta tecnología consta de tres sistemas independientes de cámaras de alta resolución: uno escanea los bajos del vehículo, otro comprueba la calidad de los neumáticos y otro se centra en la carrocería del vehículo. Los datos que recogen se compilan en una imagen 3D de la furgoneta y se utilizan para determinar si el vehículo está dañado o necesita mantenimiento. Los algoritmos deben detectar cualquier clavo en un neumático, fuga de líquido, abolladura en un guardabarros o grieta en el parabrisas.

La tecnología ahorra unos cuatro minutos de lo que suele ser un proceso de inspección de cinco minutos. Esto puede ser mucho si se multiplica por la flota mundial de Amazon, compuesta por unos 100.000 vehículos.

En principio, que el sistema pueda detectar un neumático más desgastado que los otros tres, puede indicar un problema con la geometría, suspensión o un choque. Detectando, por ejemplo, una grieta en el parabrisas cuando aún es muy pequeña y se puede arreglar previene que vaya a más y se tenga que cambiar todo el parabrisas, lo cual sería mucho más caro.

A nivel de la flota propia de Amazon es positivo, pero las dudas acerca del sistema surgen cuando se sabe que desde 2018 Amazon alquila sus furgonetas rotuladas y con los colores corporativos a empresas de reparto asociadas vía el programa DSP, por Delivery Service Partners.

Y ahí, Amazon podría comportarse como una empresa de alquiler de coches, buscando que quién haya alquilado el vehículo pague extras por mantenimiento o reparaciones. Algo que está empezando a ocurrir con Hertz en EE.UU. que usa el mismo sistema de UVEye que Amazon, donde los clientes ven cómo se les cargan extras administrativos además del coste de reparación por la detección de pequeños desperfectos.

Los conductores empleados por las empresas de paqueterías suelen ser responsables de inspeccionar sus propios vehículos y por tanto del estado de la furgoneta. Amazon se hace cargo del mantenimiento, como los neumáticos y frenos, pero las paqueterías tienen que cubrir los daños por desperfectos o colisión, como pasaría con cualquier empresa de alquiler de coches.

Por otra parte, el desgaste detectado por UVeye en las furgonetas da también una idea de cómo se comportan los conductores de esas paqueterías una vez que se asocian los desgastes y desperfectos con las rutas que hacen.

Según Maya Vautier, portavoz de Amazon, el objetivo no es vigilar a los conductores, algo que ya hacen de todos modos con las cámaras Netradyne y la IA que graba todo lo que ocurre en la cabina de la furgoneta y durante la conducción.

Según Vautier, los datos pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales para mejorar la productividad o reducir los gastos. Por ejemplo, evitar ciertas rutas que provocan un desgaste prematuro de las furgonetas hasta que no se arreglen los baches. Al mismo tiempo, también podría influir en el desarrollo de futuras furgonetas al indicar al fabricante qué aspecto mejorar de las suspensiones, por ejemplo, apoyándose en los datos recolectados por su IA.

Fuente: Motorpasion.

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