IA, robótica avanzada y cobots, una sinergia aún por explorar

¿Qué oportunidades podrían surgir de la integración de dos tecnologías ya disruptivas por sí mismas? Esta cuestión es el trasfondo de una conversación con Sergio Bautista, director de Robótica y Automatización Discreta en México de ABB.

Día a día la tecnología da pasos agigantados y, a nivel industrial, lo que comenzó con la automatización de tareas simples ha dado un vuelco en sistemas completamente capaces de aprender, adaptarse y trabajar codo a codo con los humanos en cientos de campos. Testigo y mejor exponente de ello es la ingeniería robótica, cuyos desarrollos no solo han redefinido los límites de la colaboración humano-máquina, también han abierto nuevas fronteras en la eficiencia y la creatividad.

Es así como orilladas a la automatización y la hiperautomatización para optimizar el rendimiento su producción, miles de empresas han implementado tecnologías avanzadas de robótica, como los cobots: máquinas diseñadas para interactuar directamente con los humanos en un espacio de trabajo compartido, complementándose en actividades que requieran precisión, fuerza, eficiencia, repetitividad y más.

No obstante, incluso en este panorama, caracterizado por un incremento exponencial en velocidad y capacidad productiva, emerge un nuevo protagonista: la inteligencia artificial. Siendo esta una tecnología con nuevas características que puede optimizar la producción con máquinas per se inteligentes, vale la pena preguntarse entonces: ¿qué oportunidades surgirán de la sinergia entre la robótica avanzada y la inteligencia artificial?

En diálogo con Sergio Bautista, director de Robótica y Automatización Discreta en México para ABB, este destaca que a pesar de que la integración de la robótica con la inteligencia artificial aún se encuentra en una etapa de investigación y desarrollo en términos de aplicación, ya se divisan las oportunidades en la toma de decisiones dentro de una planta de producción.

Al final, el gran éxito de esta sinergia, radica en “una toma de decisiones en base a información que los mismos robots colectan de su operación”, como afirma Bautista. Así, el núcleo de la operación realmente depende de la utilidad de la información recopilada por los robots para la toma de decisiones automatizada, y es en este ámbito donde continúan emergiendo oportunidades de mejora en la interacción entre la IA y la robótica.

En esencia, la IA es el resultado del progreso en ciencias de la computación y más específicamente del data collection y el data mining, pues es su capacidad de extracción y análisis de datos de valor lo que la que la distingue como "inteligente". De manera que si un sistema de IA es alimentado constantemente por cientos de datos de la operación de robots que podrían, incluso, estar 24 horas en planta, es claro que el algoritmo identificará patrones y similitudes en los procesos que pueden optimizarse.

Aplicaciones de la IA en colaboración con los robots y cobots

La manera en que concebimos el trabajo, la eficiencia y la resolución de problemas se ha transformado con la llegada de la IA y el uso de robots cada vez más avanzados, y la fusión de estas dos herramientas están creando estándares de calidad y optimización mucho más rigurosos, con márgenes de rendimiento muy superiores a las líneas de producción de hace unos años, en cualquiera de las industrias que pudiesen automatizarse: manufactura, metalmecánica, automotriz, empaques, etc.

En un proceso de soldadura, explica Bautista, al unir tres o cuatro partes, se emplea una cámara de visión para medir la pieza y determinar si se ha torcido ligeramente, si la superficie mantiene una uniformidad o si las dimensiones son exactamente las mismas. Si se detectan discrepancias, se envía información de vuelta a los robots para alertar sobre la parte específica con fallos. Esto permite ajustar el programa con precisión, corrigiendo diferencias mínimas.

Este es el núcleo de la inteligencia en el ámbito industrial, donde la relevancia se centra en el data mining, es decir, en una eficiente interpretación de datos que posibilita ajustes automáticos en procesos anteriores. ¡Lo mismo se aplica a los cobots! En un entorno donde la máquina es consciente de su colaboración con humanos, tiene la capacidad de discernir patrones de comportamiento del operario en tareas específicas y efectuar correcciones basadas en dicha información.

Una de las aplicaciones con un gran potencial en el uso de estas herramientas tecnológicas se encuentra en los robots móviles, y ABB lo ha constatado a través de múltiples casos de éxito. Los robots autónomos móviles (AMRs, por sus siglas en inglés) operan siguiendo trayectorias previamente establecidas por expertos, basadas en puntos y posiciones específicos. En este contexto, la inteligencia artificial desempeña un papel crucial, ya que permitiría “que el robot, mediante algoritmos especializados, reconozca cuando un movimiento no es energéticamente ineficiente y, por tanto, reconfigure su ruta hacia una que requiera un menor consumo", afirma Bautista.

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El futuro de la IA en colaboración con los robots

En el umbral de una nueva era industrial, la inteligencia artificial, la robótica avanzada y los cobots enfrentan el desafío de desarrollar sistemas accesibles y fáciles de operar, facilitando así su adopción en un mercado más amplio. Tras observar la implementación masiva de estos equipos, Sergio Bautista sostiene que el próximo avance en la sinergia entre estas tecnologías residirá en la integración gradual de ciertas herramientas de inteligencia artificial como componentes estándar en los robots.

“Yo veo en el futuro próximo, aplicaciones “pre-programadas” o con información de inteligencia artificial que pueden irse agregando a nuestros equipos, poco a poco. En otras palabras, serían aplicaciones de software que puedes ir agregando a tu interfaz dependiendo de si es: un cobot, un robot móvil, un robot industrial […] para optimizar trayectorias en aplicaciones metalmecánicas (atender a un CNC, a una máquina de control numérico) o apps para mejorar la interacción con una máquina de inyección de plástico”, explica Bautista.

Finalmente, se trata de proveer un servicio cada vez más especializado y personalizado para el cliente, que es justamente lo que se evidencia en las más recientes innovaciones de estas tecnologías, por ejemplo, en la industria automotriz. La suma de la inteligencia artificial, las cámaras de visión robótica y la sensórica han permitido la personalización del producto a niveles inimaginados, con el fin de adaptarlo a las necesidades o preferencias específicas de un usuario o consumidor.

De esta manera, la premisa detrás de dicho futuro podría sugerir que la IA no solo amplifica las capacidades de los cobots, sino que también les infunde una comprensión casi intuitiva de las necesidades humanas, permitiendo una cooperación más estrecha y personalizada.

Recomendaciones de un experto

Pese a los impresionantes avances tecnológicos que han transformado la producción industrial, ya sea en masa o a medida, numerosas empresas aún no han dado el salto hacia la automatización de sus procesos. La pregunta que surge entonces es: ¿cuáles son los factores clave que estas organizaciones deben considerar al iniciar su transición? Sergio Bautista, una autoridad en el campo de la robótica, ofrece valiosas recomendaciones:

1. Al considerar la implementación de un cobot, es crucial identificar que su aplicación en el proceso específico donde colaborará con humanos realmente aporte un beneficio tangible o mejore significativamente dicho proceso. “El cobot y el humano trabajando juntos te tienen que dar tres, no dos”.

2. Elimina los mitos: no, no son caros, tampoco son difíciles de implementar y no es necesario tener todo un ecosistema automatizado para integrar un cobot o un robot a la producción. “Puedes empezar con algo muy básico, muy simple, un Cobot para una aplicación pequeña y empiezas a sacarle tu provecho”.

3. “Evalúa tu retorno de inversión de la manera correcta”, al final, es un tema de negocio y debe dar resultados. No puede comprar un robot pensando en el desplazamiento de un humano, ese no es el camino correcto. Debe pensar en aplicaciones que requieran esfuerzos 24 horas al día o que puedan evitarle contratiempos por la afectación de la repetitividad en una actividad.

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