Cómo Aunt Millie's reduce las lesiones laborales con el video de IA de Samsara

Aunt Millie's ha producido pan para los hogares estadounidenses durante más de un siglo, operando a una escala que pocas empresas alimentarias igualan: cinco panaderías industriales, 55 centros de distribución y una flota de más de 600 vehículos de reparto que atienden clientes en todo el país. Con más de 2,000 empleados que operan maquinaria industrial pesada a diario, las consecuencias de una supervisión de seguridad inadecuada son significativas: desde riesgos de amputación y electrocución en el piso de la panadería hasta el robo de vehículos en los centros de distribución.

Antes de implementar Samsara, la visibilidad de la empresa sobre las operaciones cotidianas estaba limitada por un sistema de cámaras heredado con licencias costosas por usuario. El acceso significativo al video estaba restringido a un puñado de administradores. Cuando ocurrían incidentes, localizar y revisar las imágenes relevantes podía consumir horas de trabajo manual y, en algunos casos, las grabaciones nunca llegaban a examinarse. El descubrimiento de robos de catalizadores en los camiones de la empresa puso el problema en evidencia: la compañía no tenía manera eficiente de investigar lo ocurrido ni de identificar a los responsables.

Aunt Millie's reemplazó su sistema antiguo con Samsara Site Visibility, desplegando cámaras impulsadas por IA en más de 60 ubicaciones. Las capacidades de búsqueda inteligente de la plataforma permiten a los administradores filtrar las grabaciones por movimiento, personas y franjas horarias específicas, reduciendo lo que antes era una revisión manual de horas a un proceso que lleva minutos. El modelo de permisos granulares de Samsara permitió a la empresa ampliar el acceso de un pequeño grupo de administradores a más de 50 supervisores y gerentes, dando al liderazgo de primera línea la visibilidad necesaria para intervenir antes de que los incidentes escalen.

El valor práctico quedó claro rápidamente. Tras los robos de catalizadores en los camiones de la empresa, el equipo utilizó la búsqueda de IA de Samsara para identificar rápidamente a los responsables en las grabaciones, una investigación que habría sido prohibitivamente lenta con el sistema anterior. Los gerentes ahora usan la revisión continua de imágenes para entrenar a los empleados sobre prácticas de seguridad en tiempo real, detectando y corrigiendo comportamientos peligrosos antes de que resulten en lesiones.

Para Aunt Millie's, este despliegue marca el paso de una gestión reactiva de incidentes a una supervisión de seguridad continua y proactiva. Con un ahorro potencial superior a $1 millón en reclamaciones de lesiones evitadas y la visibilidad de seguridad integrada en toda su red operativa, la empresa trata Samsara no como una herramienta de seguridad física, sino como infraestructura fundamental para proteger a su personal.