CASO DE ÉXITO:
Niedersachsen Ports
TRAZABILIDAD FERROVIARIA CON IA
RaDaR4.0 nos aporta seguridad en la planificación, porque aprovechamos datos exhaustivos a través de un sistema único compuesto por cámaras estándar y software especializado. — Holger Banik, Director General, Niedersachsen Ports
Sobre Niedersachsen Ports
NPorts es la autoridad portuaria pública de la región de Baja Sajonia (Alemania), con sede en Oldenburg. Con un total de 15 ubicaciones portuarias, es el mayor operador de puertos marítimos públicos de Alemania. Su cartera incluye cinco puertos marítimos, siete puertos de suministro a islas y tres puertos regionales a lo largo de la costa de Niedersachsen. Constituida como GmbH & Co. KG, la compañía fue fundada en 2005 y es propiedad del Estado federado de Baja Sajonia.
El Reto
¿Qué vagón está en qué vía en el puerto de Brake? Responder a esta pregunta era, hasta hace poco, una tarea que exigía a los operadores de NPorts una verdadera búsqueda del tesoro.
La consecuencia era directa: las vías de apartado en el área portuaria estaban regularmente sobre o infrautilizadas cuando el número real de vagones no coincidía con el declarado. En puertos con una red de vías ramificada y sin visibilidad central — como es el caso de Brake — la situación se volvía rápidamente inmanejable. Para los operadores, eso significaba trabajo adicional y, en última instancia, un coste económico significativo.
La red ferroviaria de NPorts en Brake, Cuxhaven, Emden y Wilhelmshaven se extiende a lo largo de unos 100 kilómetros, con unos 130 trenes semanales circulando por ella. Gestionar ese volumen sin datos fiables en tiempo real era un freno estructural a la eficiencia portuaria.
La Solución
NPorts eligió a AllRead como socio tecnológico para el proyecto RaDaR4.0, financiado por el Ministerio Federal de Digitalización y Transportes de Alemania (BMDV) y supervisado por TÜV Rheinland.
La propuesta de AllRead se diferenciaba de las soluciones OCR tradicionales del mercado — grandes pórticos de captura similares a los del sistema de peaje de autopistas, costosos y poco adaptables — por su enfoque ligero: aprovechar las cámaras de vigilancia ya instaladas en los puertos, o instalar nuevas cámaras estándar a varios metros de distancia de las vías.
Al paso de cada tren, el software de visión artificial (OCR) de AllRead captura automáticamente:
- Número de vagones y códigos UIC
- Números de contenedor (BIC)
- Señalización de mercancías peligrosas
- Dirección de circulación y tiempo de paso
Los datos son procesados en tiempo real y puestos a disposición de los operadores, con capturas incluidas para verificación manual cuando es necesario.
El resultado
El proyecto concluyó con éxito en junio de 2024. Para los operarios, el impacto es inmediato y tangible. Antes de la implementación de AllRead, localizar un vagón concreto en la red de vías implicaba consultar listas incompletas, hacer llamadas, o incluso desplazarse físicamente al área portuaria. Hoy, más de 50 operarios acceden a la plataforma de AllRead para consultar en tiempo real qué trenes han entrado o salido, cuántos vagones los componen, qué contenedores transportan y si hay mercancías peligrosas a bordo — todo ello con capturas de imagen como respaldo para verificación. El trabajo de planificación, antes reactivo y propenso a errores, se convierte en un proceso proactivo basado en datos verificados. Menos tiempo buscando información, menos errores de asignación de vías, y una cadena logística más fluida desde el primer vagón hasta el último.
Uno de los factores diferenciadores del proyecto fue la velocidad de despliegue. Las soluciones OCR tradicionales requieren la construcción de infraestructura pesada que implica plazos de instalación que pueden extenderse durante meses o incluso años. En el caso de RaDaR4.0, el trabajo se limitó a tender cables de fibra óptica y electricidad en determinados puntos remotos, instalar postes con cámaras e iluminación, y conectarlos a servidores dedicados en la red local — sin obras civiles mayores ni hardware propietario. Con ese enfoque, AllRead desplegó 18 puntos de control en 5 puertos en poco más de 6 meses.
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