Crayon ayuda al embotellador de Coca-Cola a identificar 220.000 piezas de repuesto

Coca-Cola HBC produce anualmente 2.700 millones de cajas unitarias de la bebida. Sus fábricas manejan 220.000 piezas de repuesto, y para minimizar el tiempo de inactividad en la producción, es crucial que los ingenieros y equipos de mantenimiento identifiquen y localicen la pieza correcta lo más rápido posible; sin embargo, esta tarea suele tomar entre 15 y 20 minutos, o incluso más. Una aplicación de reconocimiento de imágenes desarrollada por Crayon está acelerando drásticamente este proceso. Tras una prueba de concepto y un despliegue gradual, Coca-Cola HBC planea implementar la aplicación en todos sus sitios de embotellado en Europa y África para mediados de 2025, con un retorno de inversión en menos de dos años.

Explorando el reconocimiento de imágenes para piezas de repuesto
“Admito que era escéptico”, dice George Stamatiou, Gerente de Producto Digital en Manufactura de Coca-Cola HBC. “La función comercial había llevado a cabo un proyecto de reconocimiento de imágenes con IA sobre cómo posicionamos las botellas en nuestros refrigeradores y cómo luego puedes capturar qué botellas faltan. Mi pensamiento inicial fue que esto nunca funcionaría para piezas de repuesto que son tan diferentes en términos de tamaño y características técnicas en comparación con una botella. Pero finalmente, la tecnología y Crayon demostraron que esto es factible.”

Enfrentando el desafío de gestionar el inventario de piezas de repuesto
La primera prueba de concepto demostró un alto nivel de precisión con un pequeño número de fotografías, por lo que se extendió la fase piloto. Al alcanzar un 97% de precisión para la mejor coincidencia en 200 piezas (esto significaba que solo el 3% de los artículos no se encontraban como la primera coincidencia inmediata; sin embargo, la solución de IA a menudo los encontraba como la segunda o tercera mejor coincidencia y siempre encontraba el artículo entre las cinco mejores coincidencias), Stamatiou y su equipo supieron que la solución de Crayon era viable y comenzaron a implementarla más allá de la planta piloto.

Ampliando el proyecto
Para finales de septiembre de 2024, se habían incorporado 37 plantas, con otras 11 previstas para octubre. Los cinco sitios de Coca-Cola HBC en Egipto se añadirán en 2025. “La primera tarea [de las plantas incorporadas] fue comenzar a recopilar fotografías de las piezas de repuesto para construir una base de datos”, dice George. “Esto es un esfuerzo enorme. Para darte una idea, una de nuestras plantas más grandes almacena 4.000 piezas y deben fotografiarse al menos cinco veces para capturar todos los ángulos y dimensiones. No es una tarea trivial en absoluto.”
Cuánto tiempo se ahorra y el valor que la aplicación liberará no será evidente hasta que esté operativa en todas las plantas. “Tenemos un enfoque para esto”, dice George. “Tenemos un KPI para la ‘pérdida de rendimiento del equipo’ que reduce la eficiencia de nuestra línea de producción. Hemos asumido que con esta aplicación mejoramos el KPI en un 0.05%. Sobre esta base, recuperamos la inversión en el proyecto en menos de dos años.”

Mejorando la eficiencia en la línea de producción
“A medida que la base de datos crezca, también lo harán las eficiencias en la línea de producción, ya que los retrasos e interrupciones que antes tomaban 20 minutos o más se reducirán a un minuto gracias a la aplicación de reconocimiento de imágenes de Crayon”, afirma George. “Ha funcionado bien, y trabajar con Crayon ha sido una gran experiencia. Ha sido un placer colaborar con los muy experimentados consultores de Crayon.”
Renato Luketin, Gerente de Excelencia en Mantenimiento del Grupo Coca-Cola HBC, está emocionado con los resultados. “La aplicación identifica el código SAP y te indica en qué parte de la empresa se almacena la pieza de repuesto”, comenta. “Antes, tenías que enviar correos electrónicos a otros sitios con la esperanza de que tuvieran la pieza que necesitabas, y si no obtenías respuesta, tenías que buscarla externamente, lo que significaba tiempo y dinero desperdiciados.”

Recomendaciones para proyectos futuros
Otras divisiones dentro de Coca-Cola HBC están observando con interés la experiencia con Crayon. “El departamento de calidad quiere realizar un proyecto de inteligencia artificial similar para el reconocimiento de imágenes de microbios. No estoy seguro de cuán avanzada está esta iniciativa ni cuándo estarán listos para discutir esto con Crayon,” concluye George. “Pero, basándome en nuestra experiencia y en el resultado de nuestro proyecto de inteligencia artificial, recomendé plenamente a Crayon.”