Après une période d’enthousiasme au départ, les retards dans les projets d’automatisation compromettent souvent le retour sur investissement de l’initiative ainsi que la motivation des parties impliquées. Par conséquent, garantir un court délai de réalisation de la valeur – « Time-to-value » (TTV) – peut être aussi crucial pour le succès de l’automatisation que la qualité de la technologie appliquée elle-même. Le « Time to Value » est le temps nécessaire pour que les clients obtiennent une valeur tangible de leurs achats. Dans une interview récente avec le journal Port Technology International (PTI), Adriaan Landman, COO et co-fondateur d’AllRead, explique comment AllRead valorise un court TTV comme avantage compétitif, lors de l’automatisation du contrôle d’accès pour le gate-in/gate-out de conteneurs, le ship-to-shore et le transport ferroviaire.
En quoi la technologie d’AllRead diffère-t-elle des autres solutions pour terminaux à conteneurs disponibles sur le marché ?
Les solutions actuelles de reconnaissance optique de caractères (OCR) dépendent fortement du matériel « hardware »: portes métalliques avec de nombreuses caméras, panneaux lumineux, détecteurs de mouvement, etc. Elles doivent créer des conditions optimales pour la capture d´image. Le moteur d’apprentissage profond (Intelligence Artificielle) d’AllRead offre une grande précision de reconnaissance même dans les conditions les plus exigeantes. Nos réseaux neuronaux sont tolérants et robustes face à différentes distorsions et déformations telles que le mouvement, le flou, la poussière, la saleté, les occlusions partielles, les dommages, la rotation, la perspective, etc. Cette robustesse est essentielle lorsqu’il s’agit de biens de fret vieux de plusieurs années qui parcourent les océans. En mettant tout le poids sur le logiciel et sa performance, AllRead peut fonctionner avec un niveau minimaliste de matériel : il propose des systèmes de contrôle de transit légers et rentables pour des ports et terminaux de toutes tailles.
Pouvez-vous nous présenter un processus typique de mise en œuvre de la technologie AllRead dans un terminal à conteneurs?
Une intégration standardisée et « plug and play » fait partie de la proposition de valeur d’AllRead : AllRead vise à fournir le plus court « time to value » de l’industrie. AllRead coordonne le projet, travaillant main dans la main avec l’équipe IT du client et éventuellement un intégrateur tiers jusqu’à la livraison finale. Une intégration typique maximise l’utilisation de l’infrastructure existante, mais peut impliquer l’installation (par le client ou un fournisseur) d’une ou deux caméras ordinaires et d’un équipement d’éclairage. Un serveur sur les lieux du client (« On Premise ») est configuré et accessible à distance via SSH via un VPN.
L’intégration comprend :
- Conception de l’installation et évaluation des besoins matériels.
- Documentation et assistance pour la préparation et l’accès au serveur.
- Configuration du logiciel pour fournir la sortie souhaitée pour l’intégration.
- Tests de performance.
En quoi la technologie d’AllRead a-t-elle aidé les terminaux de conteneurs à améliorer leur efficacité opérationnelle et à augmenter l’efficacité ?
Le concept d’automatisation des portes par OCR remonte à quelques décennies. L’objectif est d’éviter les arrêts inutiles à l’entrée et à la sortie des terminaux de conteneurs, de réduire les interventions manuelles et les files d’attente, tout en renforçant la sécurité et en fournissant une preuve de l’état des conteneurs. AllRead partage cette mission pour augmenter le débit et la qualité des services fournis par les terminaux de conteneurs. Grâce à sa technologie AI de pointe, elle veut démocratiser l’automatisation de l’accès en la rendant plus facile, plus rapide à mettre en œuvre et plus rentable. Avec AllRead, les terminaux de conteneurs avec 50 000 EVP peuvent envisager d’automatiser leurs accès, alors qu´ils sont laissés de côté par les solutions OCR traditionnelles.
Comment la technologie d’AllRead répond-elle aux défis de l’automatisation et de la numérisation dans les terminaux à conteneurs ?
Bien que la technologie OCR soit bien connue dans l’industrie, son taux d’adoption est faible. 97 % des terminaux à conteneurs n’ont pas automatisé leurs accès. Malgré une tendance majeure vers la numérisation et l´automatisation, les ports progressent plus lentement que des secteurs présentant des complexités comparables, en partie parce que les projets passés d´automatisation n’ont pas répondu aux attentes et leur retour sur investissement s´est avéré insuffisant. De plus, tous les terminaux à conteneurs n’ont pas la capacité financière d’investir dans l’automatisation. Pour relever ces défis, nous avons développé le logiciel « Agile Recognition Software » (ARS). Une disruption du paradigme OCR, extrêmement précis avec peu de besoins matériels, rendant l’automatisation des accès abordables pour le plus grand nombre, en levant les barrières financières et technologiques à son adoption.
Pouvez-vous partager des histoires à succès de terminaux à conteneurs ayant mis en œuvre la technologie d’AllRead?
AllRead est implanté dans 40+ ports et terminaux en Europe et en Amérique latine, automatisant le contrôle d’accès sur route, rail et grues. Un projet avec le terminal HGK Container Terminal CTS (Allemagne) fournit un exemple concret de la manière dont, avec un minimum d’ajouts matériels, une grue de 30 ans peut être automatisée grâce à la vision par ordinateur et à l´AI. CTS a installé deux caméras et deux spots lumineux sur la grue, ainsi qu’un serveur « Edge », étant donné l’absence de connectivité sur la grue. Le projet « Ship to Shore » inclut le contrôle des conteneurs en import et export ainsi que la remise de preuves visuelles de l´état du conteneur. Nous essaierons d’ajouter la détection de scellés de sécurité dans le projet ultérieurement. Le projet a été lancé pour réduire les coûts d’erreurs en contrôlant les mouvements de conteneurs avant le départ, améliorer l’efficacité des ressources et permettre la réallocation ciblée de travailleurs qualifiés.
En Italie, le Terminal Darsena Toscana (TDT) avait besoin de la traçabilité des conteneurs, pour ses deux sorties routières. AllRead a accompagné le terminal tout au long du processus d’installation des deux caméras nécessaires au projet, ainsi que la préparation du serveur et l’intégration ultérieure des données. AllRead a répondu aux attentes de TDT en matière de contrôle précis de son trafic grâce à une mise en œuvre rentable, sans friction et rapide. Avec seulement deux caméras, il a été possible de réaliser un taux de réussite de 99 % dans l’association de la plaque d’immatriculation avec le conteneur, une précision de lecture de conteneur de 97 % et une lecture de plaques d’immatriculation de 99,5 %. Plus important encore, une fois en production, le nombre d’erreurs de collecte de données a considérablement diminué.
Comment AllRead aborde-t-elle la sécurité des données et la confidentialité pour ses clients de terminaux à conteneurs ?
AllRead est installé sur site (on premise), à l’intérieur des serveurs du terminal à conteneurs. Par conséquent, les données générées restent à l’intérieur du terminal et ne sont pas envoyées à un tiers sur le cloud, par exemple. De plus, AllRead est une entreprise certifiée GDPR à cet égard.
Comment AllRead prévoit-elle de continuer à innover dans l’industrie des terminaux à conteneurs ?
AllRead est une entreprise axée sur l’innovation. L’équipe technique est dirigée par le CTO, co-fondateur et inventeur de sa technologie principale, le Dr. Marçal Rossinyol, qui compte 18 ans d’expérience de recherche dans le domaine de la vision par ordinateur et de l’apprentissage profond, et surtout dans la reconnaissance de texte. Notre objectif est de rester à la pointe des technologies de vision artificielle et d’apprentissage profond appliquées aux terminaux à conteneurs.
Aujourd’hui, nous suivons avec succès divers actifs tels que des conteneurs, des plaques d’immatriculation, des UIC de wagon, des marchandises dangereuses, sur route, rail et à la mer. Mais nous avons encore un long chemin devant nous. De nombreux cas d’utilisation nécessitant la vision artificielle restent non résolus. Par exemple, nous avons déjà des pilotes en cours pour la lecture des codes de scellés de sécurité par caméra fixe, la détection de dommages, l’identification de marchandises en vrac, entre autres développements. De plus, nous continuons à rechercher l’efficacité des ressources : l’ambition de réduire toujours plus la puissance de traitement requise et de fournir des résultats en temps réel. Cela contribuera à atteindre une certaine ubiquité de l’OCR, avec des dispositifs légers sur site, implémentés n’importe où dans les installations.
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