Tenaga Nasional Berhad (TNB) abastece a aproximadamente 10 millones de hogares como principal proveedor de energía de Malasia, operando una extensa red de líneas de distribución y transmisión en toda la península malaya. También gestiona las exportaciones de energía a países vecinos como Singapur y Tailandia. Como parte de su estrategia de transformación tecnológica, TNB buscaba formas eficientes de monitorear y administrar sus operaciones de almacenamiento a gran escala.
Durante una de las sesiones de NestGen '25, hablamos con Azfar Helmi, Gerente Técnico de Producto en el departamento de Operaciones e Ingeniería en Grupo Aerodino, líder mundial en tecnología de drones y análisis de datos con presencia en 45 países. Azfar aporta más de nueve años de experiencia en teledetección con una profunda especialización en tecnología de drones, particularmente en la configuración de las iniciativas de drones integrados de Aerodyne en los sectores de minería y energía. Esto es lo que dijeron sobre la revolución en la monitorización de activos de almacenes:
El desafío
"Realizar inspecciones manuales llevaría mucho tiempo. De hecho, cuando hablamos con nuestro cliente por primera vez en 2023, el principal problema era la falta de tiempo, ya que cada ronda de inspección de activos les llevaría aproximadamente tres meses." - Azfar Helmi, Gerente Técnico de Producto, Aerodyne Group
TNB se enfrentó a varios desafíos críticos en la gestión de sus operaciones de almacén:
- Verificación de inventario que consume mucho tiempoLos ciclos de inspección manual requerían tres meses para completarse, lo que provocaba que los datos quedaran obsoletos en cuestión de días debido al movimiento diario de los activos.
- Visibilidad limitada en espacios ampliosGestionar un almacén de 43 hectáreas dividido entre activos de distribución y transmisión hacía que la supervisión integral fuera prácticamente imposible mediante los métodos tradicionales.
- Dificultades en la optimización del espacioDado que equipos de gran tamaño como transformadores y bobinas de cable requieren una superficie de almacenamiento considerable, TNB necesitaba información en tiempo real sobre el espacio disponible para maximizar la eficiencia del almacenamiento.
- Precisión en el seguimiento de activosEl movimiento diario de activos durante el horario comercial habitual generó discrepancias persistentes entre los registros de inventario y el contenido real del almacén.
El almacén contenía diversos equipos eléctricos, incluidos transformadores, aisladores, interruptores y bobinas de cable, todos en cantidades y dimensiones variables. Los métodos tradicionales no podían proporcionar la velocidad, la precisión ni la frecuencia necesarias para mantener un control de inventario eficaz en este entorno dinámico.
La solución
En septiembre de 2023, TNB se asoció con Aerodyne para implementar una solución de muelle autónomo para drones basada en FlytBase Enterprise. El sistema combina la tecnología de muelles de DJI con análisis avanzados de IA para transformar la gestión de activos de almacén.
La implementación incluyó:
- Instalación de una base de acoplamiento DJI utilizando un dron DJI Matrice 30.
- Conectividad Starlink para comunicaciones fiables
- Integración de la plataforma FlytBase Enterprise con la infraestructura de servidores de AWS.
- Algoritmos de IA personalizados desarrollados específicamente para la detección y clasificación de equipos eléctricos.
- Software de visualización especializado para presentar información sobre activos en un formato accesible.
Cómo funciona
El sistema de drones autónomos sigue un proceso sistemático para proporcionar información útil:
- El área del almacén está dividida en cinco sectores para una cobertura organizada.
- El dron de la terminal realiza vuelos diarios en todos los sectores (si el tiempo lo permite).
- Se capturan aproximadamente 2.000 imágenes durante cada misión completa.
- Todos los datos se transfieren desde la plataforma FlytBase a AWS para su procesamiento.
- Los algoritmos de IA analizan las imágenes para detectar, clasificar y cuantificar activos.
- El software de visualización presenta los datos procesados al equipo de gestión de almacenes de TNB.
- Los resultados se entregan en 24 horas, lo que permite tomar decisiones de planificación al día siguiente.
El sistema de detección por IA está entrenado para reconocer diversos componentes eléctricos con alta precisión, incluyendo transformadores (95 % de precisión), haces de cables (80-85 % de precisión) y aisladores (más del 90 % de precisión). El sistema también puede identificar espacios vacíos para la planificación del inventario.
Implementación
La implementación siguió un enfoque metódico y cuidadoso, comenzando con la instalación del sistema en octubre de 2023. En lugar de programar horarios de vuelo fijos, el equipo adoptó una estrategia de ejecución de misiones flexible para adaptarse a las condiciones climáticas impredecibles de Malasia. Los pilotos en el terreno permanecieron en alerta para ejecutar manualmente las misiones cuando la lluvia o los fuertes vientos interrumpieran los horarios automatizados.
El desafío más importante en la implementación consistió en desarrollar y perfeccionar los algoritmos de detección de IA. Los componentes más pequeños resultaron difíciles de identificar solo a partir de imágenes de mapeo, lo que requirió entrenamiento adicional para estimar cantidades en configuraciones apiladas. Mediante mejoras iterativas, el equipo logró la precisión de detección general actual del 90 % a los pocos meses de la implementación.
"Hemos estado en contacto con TNB para este proyecto específico desde septiembre de 2023. En octubre de 2023, instalamos una base de acoplamiento DJI en el almacén de TNB." - Azfar Helmi, Gerente Técnico de Producto, Grupo Aerodyne
Los resultados
La solución de drones para muelles ha proporcionado mejoras operativas sustanciales para la gestión de almacenes de TNB:
- Tiempo de verificación drásticamente reducidoLo que antes tardaba tres meses ahora se puede completar a diario, con resultados disponibles en 24 horas, lo que supone una mejora de 90 veces en la velocidad de verificación.
- Mayor visibilidad del inventarioLa verificación diaria de activos proporciona información casi en tiempo real sobre el contenido del almacén, incluyendo cantidades, clasificaciones y ubicaciones precisas de los componentes críticos.
- Utilización optimizada del espacioLos ingenieros de TNB reciben ahora información actualizada sobre las áreas de almacenamiento disponibles cada dos días, lo que les permite planificar de manera eficiente las entregas y la ubicación de los equipos.
- Mayor precisión en la clasificaciónEl sistema de IA puede distinguir entre diferentes tipos de componentes eléctricos (transformadores, aisladores, interruptores, etc.) con una precisión de hasta el 95 % para determinadas categorías de equipos.
- Toma de decisiones basada en datosLos responsables de almacén ahora pueden tomar decisiones basándose en el estado actual del inventario en lugar de en información obsoleta, lo que mejora la asignación y la planificación de recursos.
"Sin IA, una persona normal tendría que ir allí y realizar una verificación individual, o incluso si se opta por la cartografía y se deja que los analistas SIG realicen la identificación diariamente, un solo mapa tardaría al menos dos semanas en clasificarse. Pero con IA, podemos tomar fotografías hoy y TNB tendrá los resultados al final del siguiente día hábil. Al tercer día, ya pueden utilizar esa información." - Azfar Helmi, Gerente Técnico de Producto, Aerodyne Group
El camino a seguir
Tras el éxito de la implementación inicial, TNB está ampliando el uso de la tecnología de drones autónomos para muelles:
- Instalación de muelles adicionales en la misma ubicación del almacén para vigilancia de seguridad.
- Expansión prevista a otras instalaciones de TNB para una vigilancia de seguridad integral.
- Fase de pruebas para el despliegue de muelles en subestaciones eléctricas para inspecciones semanales o mensuales.
- Perfeccionamiento continuo de los algoritmos de detección para mejorar la precisión en todos los tipos de equipos.
- Exploración de posibles aplicaciones en almacenes interiores mediante tecnología SLAM y LIDAR.
La experiencia de TNB demuestra la escalabilidad de la tecnología de drones autónomos, ya que cada aplicación exitosa crea oportunidades para expandirse a casos de uso y ubicaciones adicionales.
Conclusión
La alianza entre TNB, Aerodyne y FlytBase demuestra cómo la tecnología de drones autónomos puede transformar la gestión de activos de almacén en el sector energético. Al reducir el tiempo de verificación de meses a días, mejorar la precisión del inventario y permitir la optimización del espacio basada en datos, la solución ofrece un valor operativo inmediato, a la vez que sienta las bases para la innovación y la expansión continuas.
Preguntas frecuentes
P1. ¿Cuáles son los principales desafíos regulatorios para el despliegue de sistemas de drones de muelle en entornos de almacén?
En Malasia, la obtención de la aprobación para operaciones más allá del alcance visual (BVLOS) requiere un riguroso proceso de auditoría de cinco meses por parte de la autoridad de aviación civil. Los operadores deben demostrar la aplicación de protocolos de seguridad, evaluaciones de impacto y sistemas de alerta continua para los pilotos. Los requisitos reglamentarios varían según el país, por lo que es fundamental consultar con las autoridades de aviación locales antes de la implementación.
P2. ¿Cómo mejora el análisis basado en IA la eficiencia de la monitorización de almacenes mediante drones?
La IA transforma las imágenes sin procesar de los drones en información útil mediante la automatización de la identificación, clasificación y cuantificación de los artículos del inventario. Sin IA, procesar 2000 imágenes diarias requeriría semanas de análisis manual. El sistema de IA puede procesar el mismo volumen durante la noche, ofreciendo resultados inmediatamente útiles para la planificación operativa.
P3. ¿Qué niveles de precisión se pueden esperar de los sistemas de detección de inventario basados en drones?
Los sistemas actuales alcanzan una precisión de detección general de aproximadamente el 90 %, con variaciones según el tipo de artículo. Los artículos de mayor tamaño, como los transformadores, alcanzan una precisión del 95 %, mientras que los artículos más pequeños o apilados, como los haces de cables, alcanzan entre el 80 % y el 85 %. La precisión de detección sigue mejorando gracias al entrenamiento iterativo del modelo de IA con datos de inventario verificados.
P4. ¿Cuál es el enfoque recomendado para ampliar la tecnología de drones de muelle a múltiples instalaciones?
Comience con una sola unidad desplegada durante 3 a 6 meses para evaluar el valor operativo y los desafíos de integración. Con base en los resultados comprobados, amplíe gradualmente (de 3 a 5 unidades adicionales) mientras monitorea el rendimiento y la generación de valor. Este enfoque gradual permite a las organizaciones desarrollar experiencia interna y casos de uso óptimos antes del despliegue a gran escala.