-01-RESLWC-IO-01-60 METALMECANICA Vol 23 No3 Mexico 51

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AUTOMATIZACIÓN al mínimo, así como los ciclos de producción, incluso, de acuerdo con Kuka, el tiempo de operación de un centro de maquinado se puede extender de 16 a 24 horas, incrementando la productividad en 50%, entre otras ventajas. Adicional a esto, reduce el riesgo de accidentes o enfermedades para los operadores al dejar de realizar operaciones de carga y descarga de piezas o en actividades de rebabeo; en inspección y medición, un robot es mucho más fl exible que una cámara fi ja, y puede medir en menos tiempo y con uno solo se pueden atender varias estaciones de trabajo. Sin embargo, Ernesto Riestra, profesor de Robótica en el Tecnológico de Monterrey y CTO de Metagraphos, asegura que no todo se debe automatizar, sino solo aquellas operaciones donde se tienen volúmenes altos y piezas relativamente regulares con pocas variaciones, y se puede lograr un mejor retorno de inversión que si se tienen piezas muy variables o que requieren un poco más el criterio o ajuste de un técnico. “Por ejemplo en qué casos no, en casos de usos de celdas para producción de componentes no productivos, es decir, herramental, soportería, ahí no nos conviene automatizar, son volúmenes bajos y hay variaciones muy grandes”, aclara. Nuevas capacidades Con las innovaciones que están en puerta, se estima que para 2020, el 45% de los robots industriales recién instalados tendrán al menos una característica inteligente, ya sea análisis predictivo, aprendizaje entre iguales, o la cognición autónoma, por mencionar algunas, según el informe IDC FutureScape: Worldwide Robotics 2018 Predictions, de la compañía de inteligencia de mercado IDC. En tanto, la IFR prevé que los robots colaborativos, el IoT, Machine Learning y la Inteligencia Artifi cial liderarán la robótica en los próximos años. La nueva generación de robots adquirirá o adaptará nuevas habilidades a través de procesos de aprendizaje, y se benefi ciarán de la nube como una base de datos y aprendizaje colectivo. Uno de los retos de los robots en las actividades de carga y descarga está en que si las piezas están desordenadas o vienen con 50 | Edición 3 / Volumen 23 | Junio/Julio 2018 www.metalmecanica.com ligeras variaciones, el robot tendrá difi cultades para hacer frente a esto; sin embargo, las recientes innovaciones en inteligencia artifi cial —como explica Ernesto Riestra— permiten ahora montar un sistema de cámaras en el robot para que detecte dónde están las piezas y responder a la variación de estas de forma fl exible. “La empresa española Vision Online tiene un sistema de visión bastante interesante para alimentación de piezas pequeñas, donde en lugar de poner las piezas en una tolva o en un sistema de alineación, las ponían en una caja de tornillos y de diferentes tamaños, o sea, un tornillo de una pulgada, otro de ¾, etcétera; entonces el sistema de visión del robot podía discernir dónde estaba cada tornillo y decidir si toma uno de tal tamaño y colocarlo en un compartimiento de donde podía integrarse a un proceso”, dice. Para el académico esto responde a una de las tendencias más importantes que vienen con la Industria 4.0 que es el uso avanzado de datos que se recaban de sistemas de manufactura, PLC’s y controles, entre otros, y lo que prevé es un uso cada vez mayor de herramientas de inteligencia artifi cial, como sistemas de visión computarizada que, asociados a un robot industrial, establecen una capacidad mejorada para identifi cación de piezas y manipulación. Otros importantes avances están en la programación de los robots, ya que hoy es posible hacerlo de manera prácticamente intuitiva, en algunos casos es posible programar directamente moviendo el gripper (programación in-line) por lo que los requerimientos de capacitación de programadores se reducen. La programación está en proceso de simplifi carse, según explica Sergio Bautista, de ABB México; sin embargo, en su opinión, lo importante es el conocimiento del proceso, porque eso es algo que el robot no sabe y difícilmente lo sabrá en el corto Cortesía: ABB.


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