COFARTE, como organización puntera en I+D+i en Canarias, ha desarrollado internamente un procedimiento que usa Machine Learning (Inteligencia Artificial) con el que, a través del aprendizaje mediante fotos, el sistema es capaz de identificar diferentes características en ellas que nos permiten la mejora continua de procesos.
Bajo las pautas del Plan Estratégico 19-23 nos planteábamos diferentes proyectos organizados en cinco ejes esenciales: espíritu cooperativista y compromiso con Canarias; excelencia y profesionalidad en la prestación de servicios; atención personalizada y cercana a los socios; eficiencia, optimización de recursos, transformación digital, y comunicación, relaciones e influencia.
Y poniendo el foco en la mejora logística, hemos cumplido ya con los hitos de la instalación de la máquina flejadora, así como la disposición de cámaras de fotos por capas a las cubetas. Esto nos ha permitido dar un paso más y, continuando con el proceso, el departamento de Informática ha acometido en esta última semana la incorporación de Inteligencia Artificial que, entre otras cosas, nos permite:
- Detectar si una cubeta está flejada, no está flejada o si está mal flejada.
- Detectar los posibles restos de fleje en las cubetas,
- Monitorizar la calidad del sistema de flejado, identificando aquellas cubetas que deberían haber sido flejadas y no lo fueron y viceversa.
Veamos algunos ejemplos gráficos de este sistema de I.A:
En la siguiente foto se ve como el sistema ha sido capaz de detectar restos de fleje en una cubeta, incluso con medicamentos, y la ha marcado como “cubeta con basura”. En este caso, buscando el histórico de esa cubeta en el mismo programa, identificamos la farmacia de origen de esos restos. (Pincha en la imagen para ampliarla)
En el siguiente ejemplo, la cubeta ha sido detectada como “flejada”, lo cual es correcto. (Pincha en la imagen para ampliarla)
En el siguiente caso, la cubeta no tenía que ser flejada, y así ha sido. Además, el sistema lo ha detectado correctamente. Hay que destacar la capacidad de detección, incluso en casos como éste, que la cubeta no se ve completa, la etiqueta está un poco borrada y hay diferentes fuentes de luz. (Pincha en la imagen para ampliarla)
El último caso da “error de flejado”, el cual se produce cuando la cubeta tiene tapa, pero no tiene fleje. Además, el sistema es capaz de identificar tanto cubetas grandes como pequeñas. (Pincha en la imagen para ampliarla)
Toda la información que se recoge en el sistema nos es de mucha utilidad para el análisis interno del proceso logístico tanto de despacho como de logística inversa (reclamaciones y devoluciones), con el objetivo de seguir manteniendo la excelencia en nuestro trabajo diario por y para las farmacias y los pacientes.