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Smart Fit enfrentó un desafío importante a la hora de monitorear con precisión la cantidad de estudiantes que asistían a sus clases. El conteo manual no sólo consumía el tiempo de los empleados, sino que también generaba imprecisiones que afectaban directamente la gestión y la asignación de recursos. Esta limitación dificultaba la planificación eficiente de los horarios y comprometía la calidad de la experiencia del cliente. Se necesitaba una solución que permitiera un seguimiento automático y preciso de la ocupación de las clases, optimizando la distribución de las clases y la experiencia de los estudiantes.
En asociación con MadeinWeb y AWS, Smart Fit implementó una solución de visión por computadora serverless utilizando Amazon Rekognition. El sistema cuenta automáticamente a los estudiantes a través de cámaras instaladas en las aulas, procesando y almacenando datos de forma segura y escalable.
El pipeline de procesamiento es orquestado por AWS Step Functions y ejecutado en AWS Lambda, garantizando una arquitectura 100% serverless con escalabilidad automática.
El flujo incluye captura de la imagen, corrección y preprocesamiento, detección vía Rekognition, aplicación de zonas de exclusión, deduplicación multicámara y agregación temporal de los resultados.
La programación de los ciclos de captura es gestionada por Amazon EventBridge, y los resultados de conteo y metadatos por cámara/sesión se almacenan en Amazon DynamoDB.
Las imágenes y videos se almacenan de forma segura en Amazon S3. Los análisis históricos de patrones de ocupación se realizan vía Amazon Athena, y el monitoreo operativo utiliza Amazon CloudWatch.
Además de la precisión del conteo, el sistema permite:
Identificación de patrones de aglomeración
Optimización de la programación
Mejor distribución de los instructores
Gestión eficiente de la clase capacidad
"Buscábamos algo más que contar; queríamos inteligencia empresarial. La asociación con MadeinWeb fue esencial para transformar nuestra necesidad de optimización del espacio en una solución tecnológica sólida". Con esta solución pasamos de la percepción a los datos. Ahora podemos ajustar los horarios de clases, asignar instructores y planificar unidades futuras en función de la demanda real. Los resultados obtenidos con la solución superaron nuestras expectativas y nos dieron la confianza necesaria para ampliar el proyecto”.
— Edmilson de Assis Agripino - Gerente de Projetos – Bioritmo / Smart Fit
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