Entrevista a Adriaan Landman, Co-Founder & COO de la startup AllRead
DOONAMIS: AllRead es una Startup pionera en usar la tecnología de Machine Learning para ofrecer una tecnología de última generación de reconocimiento de caracteres sobre imagen (OCR), con la que las empresas pueden automatizar procesos. Exactamente, ¿Cómo funciona vuestra tecnología y que beneficios aporta?
ADRIAAN LANDMAN: AllRead desarrolla una tecnología basada en deep learning para detectar y digitalizar texto, códigos y símbolos en las cadenas de suministro. AllRead permite automatizar los procesos de captura de datos, reducir tareas manuales repetitivas y mejorar le eficiencia operativa.
Nuestro “Automatic Reading Software” (ARS) procesa automáticamente las imágenes tomadas por una cámara móvil o fija y proporciona la extracción digital de la información de interés. El ARS se integra como un SDK en una APP, o se instala “On premise” en el servidor del cliente, conectado a las cameras IP. Detecta, lee y digitaliza números de serie, lecturas de sensores o medidores, códigos de barras, matriculas y muchos más códigos estructurados en entornos operativos complejos, para enviarlos en el sistema de información existente.
AllRead presenta una tecnología con deep learning para detectar y digitalizar texto, códigos y símbolos en cadenas de suministro mediante la captura de imágenes con cámara
DOONAMIS: Existen otras soluciones de OCR en el mercado, ¿En qué mejora vuestra tecnología a estas soluciones?
ADRIAAN LANDMAN: AllRead MLT no es otro OCR, sino una solución de detección de información, adaptada para cada problema específico con el entrenamiento rápido del algoritmo de aprendizaje. AllRead alcanza una extracción automática y precisa de texto, códigos o símbolos donde otros OCRs tradicionales fallan: Resiste al movimiento, al desenfoque, desgaste, rotación, manchas… que son retos comunes en entornos operacionales.
Con la capacidad de leer números de serie, lecturas de sensores o contadores, códigos de identificación y otros formatos de datos estandarizados en los procesos, el reconocimiento de texto inteligente representa una nueva forma de recopilar datos en las cadenas de suministro.
La ventaja competitiva de AllRead MLT es que combina 1) la más alta precisión en la extracción de datos con 2) una gran agilidad para la implementación, adaptándose a procesos y hardware existentes. AllRead evita la obsolescencia, al poder desarrollar nuevos campos de lectura y reentrenarse a nuevas casuísticas. Así, AllRead ofrece un mejor rendimiento de inversión, comparado con las soluciones existentes.
AllRead se adapta a cada problema específico evitando la obsolescencia al poderse reentrenar con nuevas casuísticas
DOONAMIS: ¿Qué clientes tenéis y como usan vuestra tecnología?
ADRIAAN LANDMAN: AllRead opera en dos verticales: la logística portuaria y el suministro de agua y gas. Ayudamos los puertos marítimos y terminales portuarias – como la Autoridad Portuaria de Barcelona y la Terminal Hutchison BEST – con la trazabilidad de los activos que transitan por sus instalaciones: Contenedores, vagones, camiones, mercancías peligrosas… a través de la detección por cameras fijas de sus códigos de identificación. Así, aceleramos las entradas y salidas, reducimos cuellos de botella y las emisiones de CO2 asociadas. En cuanto a los distribuidores de gas y agua, como Naturgy o Aguas de Valencia, les ofrecemos una solución de lectura móvil, para la colección de datos de contadores: el consumo y el número de identificación. Permite una mejor experiencia usuario -que sea para el consumidor final o el empleado en el terreno- y optimizamos los procesos de gestión de la información para la empresa.
AllRead operar en dos verticales: la logística portuaria (trazabilidad de los activos) y el suministro de agua y gas (toma de lecturas de contador)
DOONAMIS: ¿Vuestra tecnología puede ser incorporada en otros productos? En caso afirmativo, ¿Cómo se puede integrar en una App?
ADRIAAN LANDMAN: Nuestro software se entrega en forma de API REST y de SDK, lo que permite a nuestros clientes integrarlos con facilidad con sus sistemas de información existentes, o en su APP.
Nuestro software es integrable mediante API Rest y SDK
DOONAMIS: A nivel de Startup, ¿Qué retos os habéis encontrado y que proyección tenéis?
ADRIAAN LANDMAN: Además de los retos habituales que encuentran startups, como encontrar su mercado objetivo, contratar y retener talento, desarrollar el producto… nos enfrentamos a ciclos de venta largos, debidos al tipo de solución que vendemos (software industrial) y al tamaño de nuestros clientes y prospectos. Así, aunque nuestra propuesta de valor se recibe con mucho entusiasmo, hay varios tramites que gestionar antes de llegar a la implementación efectiva. La compañía se fundo en 2019, y hoy somos cerca de 20 personas involucradas en la empresa. Nuestro objetivo, es de consolidar nuestra posición en los nichos de mercado mencionados, y de extender nuestro alcance a otros segmentos de la logística inteligente (Smart Logistics).
El objetivo es consolidar la posición en los nichos actuales y extender el alcance a otros segmentos de la logística inteligente
DOONAMIS: Para acabar, ¿Qué les dirías a esas compañías que no saben si dar o no el paso hacia la tecnología OCR?
ADRIAAN LANDMAN: Existen muchos proveedores de soluciones OCR, y sobre todo unos gigantes, como Amazon Textract o Google Tesseract, que proponen OCR genericos a precios muy competitivos o en Open Source. En sí, el OCR ya no representa ninguna ventaja competitiva. Por lo tanto, lo importante en mi opinión sería la especialización en un segmento de mercado con soluciones OCR especializadas, y / o el desarrollo de un OCR propio, con características únicas incluyendo IA por supuesto. En AllRead nos hemos apoyado en estos dos elementos diferenciadores.
