Caso de éxito #MACHINELEARNING #IoT #EDGE #AI

Detección de equipamiento mediante
AI y Edge Computing

Logotipo Cepsa - industria energética

Cepsa es una compañía energética global, que opera de manera integrada en todas las fases de la cadena de valor de los hidrocarburos, además de fabricar productos a partir de materias primas de origen vegetal y contar con presencia en el sector de las energías renovables.

Cuenta con más de 85 años de experiencia y un equipo de cerca de 10.000 profesionales, con excelencia técnica y capacidad de adaptación. Está presente en los cinco continentes a través de sus áreas de negocio de Exploración y Producción, Refino, Química, Comercialización, Gas y Electricidad, y Trading.

AI en entornos de trabajo industriales.

En entornos industriales es necesaria la utilización de equipamiento de seguridad para la realización de determinadas tareas. La no utilización del mismo puede incrementar la siniestralidad y el impacto de los accidentes laborales. La mayoría de los sistemas de control actuales (manuales) son costosos y no son tan efectivos como se desea.

CEPSA se plantea sustituir los mecanismos de control manuales por soluciones basadas en modelos de Deep Learning y probar su efectividad en entornos reales. Su equipo de Data Science ha desarrollado un primer modelo de reconocimiento de imágenes y, en colaboración con Keepler, convierten ese modelo en una solución de aplicabilidad real en sus instalaciones.

Solución en Amazon Web Services

Partiendo del modelo inicial de deep learning desarrollado por los científicos de datos de CEPSA, el reto para Keepler fue convertir ese ejercicio «de laboratorio» (Data Lab) en una solución productiva, configurable, escalable y sencilla de desplegar en las distintas instalaciones.

Un equipo multidisciplinar de Keepler lo refinó y lo “productivizó” creando una solución SaaS (Software as a Service) con una arquitectura cloud serverless y desplegando los modelos en los dispositivos compatibles en el Edge para optimizar rendimiento y costes. La solución analiza las imágenes en tiempo real y envía alertas, vía email y SMS, cuando se detectan incidencias, en este caso, trabajadores sin el equipamiento necesario. A través de una interfaz web muy sencilla, es posible añadir nuevas «ubicaciones», nuevos dispositivos o nuevos usuarios, así como gestionar los existentes.

Keepler adaptó el modelo de deep learning para su ejecución en diferentes dispositivos de entrada (AI en el Edge). La primera versión se puede utilizar tanto dispositivos específicos (AWS Deeplens) como otros de propósito general (Nvidia Jetson Nano), y para garantizar su ejecución en cualquier entorno, se desplegó también en un contenedor Docker.

  • El modelo de reconocimiento de imágenes se entrenó y refinó usando un Sandbox de ciencia de datos en cloud.
  • Para conseguir el mejor resultado al menor coste, el modelo se desplegó para su ejecución en local en dispositivos compatibles y se adaptó a una cámara AWS Deeplens a un módulo Nvidia Jetson Nano  y también se desplegó en un contenedor Docker.
  • Se utilizaron las best practices de aplicaciones SaaS del proveedor cloud elegido para asegurar que la aplicación aprovechara todos los beneficios de la nube pública (escalabilidad, seguridad, resiliencia, coste reducido y excelencia operativa).

La solución se basa completamente en el uso de servicios gestionados, con los que se consigue una implementación serverless fácil de mantener, robusta, segura y escalable. Los principales servicios de Amazon Web Services utilizados son:

  • AWS DeepLens como servicio para la gestión de las cámaras, que cuenta con un modelo local donde se ejecuta un core de AWS Greengrass.
  • AWS Greengrass para la comunicación entre la nube y los dispositivos edge vía MQTT permitiendo el despliegue automático de los modelos de Machine Learning.
  • Amazon S3 para almacenar las evidencias sobre incidencias de seguridad (imágenes y metadatos), los modelos de Machine Learning y el frontal estático de la aplicación.
  • AWS Lambda para el procesamiento de eventos y los servicios REST que ejecutan la lógica de negocio de la aplicación.
  • Amazon API Gateway como gestor de API REST (acceso, throttling, versionado) para la comunicación entre el frontal y los servicios de backend.
  • Amazon Cognito para el control de acceso, proveedor de identidad y la autenticación de los usuarios. 
  • Amazon RDS (Aurora Serverless) para almacenamiento de la información relacional de la solución.
  • Amazon SNS para el envío de notificaciones vía email y SMS cuando se produce una incidencia.
  • Amazon CloudWatch para la monitorización y operación de la infraestructura y gestión de logs.
  • AWS IAM para la gestión de accesos y permisos a la infraestructura.
  • AWS KMS para la administración de claves de cifrado de la aplicación.

Beneficios

  • Funcionamiento del sistema 24×7.
  • Sencillo despliegue de cámaras adicionales para cubrir nuevas áreas a un coste incremental reducido.
  • La solución permite el despliegue sencillo de modelos adicionales de deep learning, lo que facilita monitorizar diferentes equipamientos o adaptarla a otros usos.
  • Reducción del TCO gracias al uso de IA en el Edge y a la arquitectura Serverless.
  • Las incidencias se almacenan, posibilitando la elaboración de estadísticas para los departamentos de Seguridad o Prevención de Riesgos, y modelos predictivos en el futuro.
  • La solución es abierta y permite la conexión con otras aplicaciones corporativas para establecer correlaciones siniestralidad / equipamiento de cara a adoptar medidas correctoras.
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Keepler es una empresa boutique de servicios profesionales tecnológicos especializada en el diseño, construcción, despliegue y operaciones de soluciones software de Big Data y Machine Learning para grandes clientes. Utiliza metodologías Agile y Devops y los servicios nativos de la nube pública para la construcción de sofisticadas aplicaciones de negocio centradas en datos e integradas con diversas fuentes en modo batch y tiempo real. Es nivel Advanced Consulting Partner y cuenta con una plantilla técnica en la que el 90% de sus profesionales están certificados en AWS. Keepler actualmente trabaja para grandes clientes en diversos mercados, como servicios financieros, industria, energía, telecomunicaciones y media.

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