robotica industrial

La robótica industrial es clave para mejorar la eficiencia y productividad de las empresas. A lo largo de este artículo, analizaremos todo su potencial y la importancia de la integración con el resto de tecnologías para desarrollarla plenamente.

Estamos asistiendo a la incorporación de nuevas tecnologías en diferentes campos industriales. Esto nos puede hacer caer en el error de ver cada innovación de manera independiente, pero el éxito radica en afrontar los retos de la transformación digital de una manera global e integrada, buscando plataformas digitales que unifiquen los sistemas informáticos actuales con los que están llegando. Uno de las áreas que más está evolucionando dentro de la estrategia de la Industria 4.0 es la robótica industrial, siendo un pilar fundamental para la mejora de la eficiencia y productividad de las empresas.





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Una de las razones fundamentales para usar la robótica industrial en la automatización de fábricas y procesos es su creciente capacidad para poder realizar operaciones repetitivas y peligrosas. Quitar a las personas de estas tareas podría crear un lugar de trabajo más seguro, con empresas capaces de reubicar a los trabajadores en tareas de mayor valor.

Estos sistemas robóticos llevan desde hace tiempo utilizando el potencial del Internet de las Cosas (IoT). Para muchas fábricas y entornos industriales, capturar datos en tiempo real de los robots y realizar estimaciones con los datos conseguidos no es nada nuevo. Lo que sí es nuevo es llevar estos datos a otros sistemas para optimizar y mejorar otras tareas gracias la información extraída y, al mismo tiempo, ayudar a los propios robots a ser más eficientes y flexibles.

No podemos infravalorar el impacto de esta tecnología: Accenture estima que el Internet industrial de las cosas (IIoT) podría suponer $ 14.2 billones de dólares a la economía global para el 2030.

Robótica Industrial y Machine Learning 

El poder de los robots industriales radica en los sensores que utilizan para realizar tareas y en el uso de los datos que toman esos sensores. Si dotamos a estas herramientas inteligentes con tecnologías como visión 3D, imágenes multiespectrales y lo combinamos con Deep Learning, una rama de la Inteligencia Artificial para un análisis de datos más profundo y una predicción de modelos más precisa, conseguiremos una inteligencia artificial que dote de mayor flexibilidad a los robots industriales y les generen mayor aprendizaje. De esta manera, se desarrolla la capacidad de configurar un robot a través del aprendizaje en lugar de una programación prediseñada.

Los robots industriales utilizan sensores conectados, análisis y capacidades cognitivas para detectar, comunicar y auto-diagnosticar problemas a fin de optimizar el rendimiento y reducir el tiempo de inactividad. Al combinar y analizar información de diferentes fuentes como son los flujos de trabajo, procesos y sensores, las organizaciones pueden mejorar la calidad y optimizar las operaciones.

Los datos recopilados de la robótica industrial pueden suponer grandes cantidades de información dependiendo de los sensores de los que disponga y de la integración con otros sistemas. Este Big Data Industrial nos permitirá conseguir generar una mayor precisión en los sistemas de Machine Learning y, cuantos mayores sean los datos útiles con los que alimentemos al modelo, mejores serán sus predicciones y aprendizajes. El análisis de datos producirse en la propia máquina (Edge Computing) o en la nube (Cloud).

Robótica Industrial y su Integración con otros sistemas 

El potencial de los sistemas digitales en IIoT es la integración de diferentes componentes críticos para fabricación industrial para optimizar su rendimiento global. Podemos obtener grandes beneficios cuando los robots almacenan y analizan sus propios datos de uso, de manera que luego puedan comunicar esos datos de forma inteligente a otros dispositivos conectados.

Estaríamos hablando de Internet of Robotic Things (IoRT) y se integrarían no sólo con los sistemas de backend actuales, sino también con dispositivos wearable (gafas o relojes inteligentes) para ayudar a optimizar el trabajo de los operarios ante una avería o un mantenimiento programado. O, por ejemplo, conectarse con otros robots (Robots colaborativos o cobots) para la optimización del trabajo con humanos y mejora en la fabricación. Este sistema nos llevaría a un aprendizaje colaborativo (Collaborative Machine learning).

Todas estas áreas tecnológicas están confluyendo para crear una robótica industrial que se espera que sea entre un 15-20% menos costosa para los empleadores que el personal humano para 2025, según el Boston Consulting Group.

Robótica Industrial y Flexibilidad de fabricación 

La flexibilidad en la fabricación de componentes por parte de los robots industriales es el sueño anhelado en la industria. Implica que un robot pueda fácilmente cambiar el ensamblado, montaje y fabricación bajo demanda. Todo ello al mismo tiempo que almacena información, se relaciona e intercambia dicha información con otros sistemas y aprende rápidamente a realizar nuevas tareas.

Con una mayor flexibilidad e inteligencia, los robots proliferarán en las industrias en las que no se han despegado tradicionalmente. La robótica industrial colaborativa y el IoRT permiten una cadena de suministro sincronizada y conectada que mejora la capacidad de reaccionar a las demandas cambiantes de los consumidores y producir just in time.

Como conclusión, el futuro de los robots y del conjunto de la robótica industrial se basa fundamentalmente en las siguientes características: flexibilidad, aprendizaje automático e integración con otros sistemas.

La robótica industrial es una muestra del gran potencial de IoT y la transformación digital. Fórmate en este campo con el Programa Superior en Internet de las Cosas e Industria 4.0 de ICEMD. Toda la información y matrícula, aquí.





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Comentarios

Aldo Milla - hace 9 dia

Un articulo que contribuye al entendimiento de uno de los mayores desafios actual de las empresas

suka min - hace 17 dia

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