T6 comenzó a operar con un sistema de visión artificial basado en inteligencia artificial que reconoce los vagones que ingresan diariamente al complejo. Con entre 8 y 10 formaciones por día, de aproximadamente 50 vagones cada una, el cambio significa un antes y un después en productividad y control operativo.
Hasta ahora, el proceso de identificación se hacía a mano dos veces por formación: al ingreso y durante el pesaje. Eso implicaba riesgos, demoras y errores. Hoy, todo se digitaliza con una solución desarrollada por la startup española AllRead, junto a la consultora Generática, que aportó su experiencia en integración de sistemas.
Uno de los principales desafíos era técnico: los vagones no usan códigos estándar ni están en buen estado visual, por lo que las herramientas tradicionales de OCR (reconocimiento óptico de caracteres) no funcionaban. El equipo de AllRead resolvió el problema con un sistema de Deep Learning que identifica códigos deteriorados, detecta las uniones entre vagones y reconstruye digitalmente cada tren que entra a T6.
Con apenas un par de cámaras y un servidor virtual integrado al centro de datos de la terminal, la solución opera 24/7, sin intervención humana, sin errores y con actualización en tiempo real. Los operadores pueden acceder a todos los datos desde un panel de control, sin necesidad de moverse del puesto.
El impacto ya se siente: registro automático, eliminación del trabajo manual, mejoras en la verificación de peso, facturación y trazabilidad. Además, se planea expandir el sistema a otras áreas de la terminal y a instalaciones del mismo grupo empresarial.
Para AllRead, este caso es una referencia para futuras aplicaciones tecnológicas en el sector ferroviario y portuario de toda Sudamérica. Y para T6, una muestra concreta de cómo la inteligencia artificial puede potenciar la logística agroexportadora con eficiencia, control y precisión.
