Label Recognition, proyecto de AECOC en colaboración con MIOTI Data & AI Services, digitaliza de forma automática la información de las etiquetas de producto (texto, tablas y pictogramas) mediante OCR e Inteligencia Artificial (LLMs y VLMs). Entrega un dato estructurado y conforme al modelo de AECOC que alimenta AECOC Media y a toda la cadena de valor del gran consumo, acelerando altas y actualizaciones de producto y aportando transparencia a la información del envase.
Candidatura
Digitalización inteligente de las etiquetas de producto con IA. Dato estructurado y sostenible para toda la cadena de valor
Indicadores y procesos de mejora
– Automatización de la digitalización de etiquetas y catálogos PDF, liberando al equipo de tareas manuales para dedicarlo a la revisión y control de calidad del dato.
– Reducción del time-to-market: altas y actualizaciones de producto en AECOC y retailers en menos tiempo, con menos rechazos por datos incompletos.
– Mejora de la calidad y coherencia del dato: homogeneización de los campos extraídos y normalización de la categorización según los códigos CEP y GPC.
– Digitalización de toda la información de la etiqueta y catálogos PDF (no solo texto, sino también tablas y pictogramas), incluyendo información ambiental y símbolos de reciclaje.
– Generación de fichas ricas para e-commerce (descripciones, características comerciales, usos y seguridad) que mejoran el contenido omnicanal.
– Interoperabilidad y escalabilidad: dato capturado una sola vez y disponible para toda la cadena (distribuidores, marketplaces, comparadores).
– Extracción de fotografías y elementos multimedia.
Cuantificación/Estimación reducción consumo
El objetivo principal de Label Recognition es la eficiencia en la carga de información y calidad del dato. No obstante, la solución contribuye de forma indirecta a un uso más eficiente de recursos: al automatizar la captura y estructuración de la información, elimina procesos manuales repetitivos, reduce reprocesos y rechazos, y sustituye flujos basados en Excel y gestión documental por un único proceso digital centralizado. Esta desmaterialización y la reducción de tareas redundantes se traducen en un menor consumo de recursos asociado a los procesos de alta y mantenimiento de producto.
Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2
El proyecto estructura y democratiza la información ambiental del producto (en particular los símbolos de reciclaje que indican el contenedor o fracción en el que depositar el envase, junto a otras marcas como el punto verde, el e-mark o la condición vegana), la solución facilita decisiones de reciclaje y consumo responsable a lo largo de toda la cadena de valor, contribuyendo a los objetivos de economía circular del sector. Adicionalmente, supone una reducción significativa de los recursos utilizados y el tiempo invertido en el proceso.
Innovación aplicada y buenas prácticas
-Reconocimiento universal de etiquetas y PDF: capacidad de interpretar de forma fiable etiquetas y PDF de cualquier fabricante, diseño y formato (foto, escaneado o imprimible), superando la heterogeneidad que hasta ahora exigía trabajo manual.
– Extracción adaptativa por categoría: la solución reconoce el tipo de producto y ajusta automáticamente qué información extraer y con qué estructura, entregando un dato homogéneo y conforme al modelo de datos de AECOC.
– Digitalización integral, más allá del texto: interpretación no solo de textos y tablas, sino también de pictogramas y símbolos de reciclaje (tipo de contenedor, punto verde) y otras marcas del envase (e-mark, condición vegana), aportando transparencia y trazabilidad al dato sostenible.
– De piloto a producto: MIOTI validó alcance, beneficios y límites con un piloto y, con esos aprendizajes, productivizó una solución escalable y mantenible, expuesta como API para su uso por los equipos de AECOC.
– Enfoque replicable.
Uso de tecnologías (TICs)
– OCR para la extracción fiable de texto de las etiquetas en cualquier formato (foto, escaneado o imprimible).
– Últimos modelos de IA (LLMs) del mercado para la interpretación y contextualización de la información de la etiqueta.
– Visión artificial (VLMs) para el reconocimiento de pictogramas y símbolos presentes en el envase.
– Tratamiento de imagen para preparar y normalizar las distintas caras o etiquetas de un mismo producto.
– MINEO, la plataforma sobre la que MIOTI despliega la solución y la expone como API para su consumo por parte de AECOC.
– Modelos de datos estandarizados y salida estructurada en JSON para garantizar la interoperabilidad con las bases de datos de AECOC y el resto de la cadena.
Implementado en:
AECOC
Socio tecnológico destacado:
