El futuro de los robots es múltiple

08 de agosto de 2023

Durante décadas, los robots se construyeron y programaron para una sola tarea: soldar o pintar. Con la tecnología robótica mejorada, los fabricantes ahora utilizan robots para múltiples tareas. La era de los robots de un solo propósito está llegando a su fin. Los fabricantes quieren obtener más de una función de sus robots. "Los días en que teníamos robots de un solo propósito para tareas específicas han quedado atrás", dijo Pablo Molina, presidente y CTO de Avidbots en IEEE Spectrum. "Un robot debe ser multifuncional para resolver los desafíos actuales, ser rentable y aumentar la productividad de una organización".

Design News presentará un seminario web gratuito sobre el tema el jueves 17 de agosto a las 2 pm: El crecimiento de los robots multipropósito. El seminario web analizará cómo la visión artificial y la inteligencia artificial han permitido que los robots sean más avanzados y se desempeñen en áreas industriales no tradicionales.

Para obtener una perspectiva más amplia sobre los robots de usos múltiples, nos reunimos con Joe Campbell, director de JE Campbell Industrial Marketing y ex gerente de marketing de Universal Robots, para conocer su opinión sobre el uso de robots para múltiples tareas.

Joe Campbell: No veo robots diseñados específicamente para múltiples aplicaciones, pero sí veo mejoras reales en programación, periféricos e implementación que hacen que los usos múltiples sean prácticos y económicamente viables. Y veo casos en los que se utilizan robots colaborativos como herramienta de fabricación, que se trasladan de una máquina a otra según el plan de producción del día. La mayoría de estas instalaciones implican que el cobot permanezca dentro de un área de aplicación única, como cargar y descargar una máquina herramienta. Pero las piezas cambiarán, la máquina herramienta cambiará y el programa cambiará. Esto simplemente no es práctico con la automatización tradicional, pero lo he visto habitualmente en clientes de Universal Robot.

Joe Campbell: Todo es cuestión de utilización: ¿la inversión en automatización le beneficia en cada turno? El enfoque de automatización tradicional era una proporción 1:1 de robot a máquina, de robot a pieza soldada o de robot a proceso de ensamblaje. Si esa pieza no se producía en un día determinado, la utilización se veía realmente afectada ya que el robot/máquina permanecía inactivo. El modelo colaborativo del que fue pionero Universal Robots admite una rápida reimplementación en una máquina o proceso diferente con un mínimo de tiempo y esfuerzo. Esto mantiene alta la utilización del cobot y ayuda a generar un retorno de la inversión muy rápido.

En algunos casos, el cobot se utiliza en aplicaciones muy divergentes. El suministro de volantes es un gran ejemplo. Para impulsar el retorno de la inversión en este proyecto, el cobot Universal Robot alterna entre el cuidado de la máquina y la soldadura TIG, lo que no es una combinación típica.

Joe Campbell: Las mejoras en la funcionalidad, que requieren muy poca ingeniería y programación, están impulsando múltiples aplicaciones. Esta es la premisa básica del programa UR+ de Universal. La carga de integrar un sensor, pinza o herramienta de software recae en el desarrollador, no en el usuario o integrador. Actualmente hay más de 440 productos UR+ en el programa, lo que aporta muchas más funciones de las que UR por sí sola podría desarrollar.

Otro ejemplo interesante proviene de la industria de las turbinas eólicas. Rope Robotics desarrolló el robot de mantenimiento de turbinas eólicas BR-8. No solo limpia y lija las hojas gigantes, sino que también aplica acabados protectores de superficies, masillas y pintura.

Joe Campbell: La IA desempeña un papel en una mayor flexibilidad, especialmente en procesos que antes requerían meses de tediosas pruebas y programación. Un gran ejemplo es el del socio de UR+, Apera AI, una empresa de sistemas de visión que aprovecha la IA para entrenar piezas en aplicaciones con orientaciones e iluminación no estructuradas, como la recogida de contenedores. El enfoque anterior requeriría cientos de horas de programación para capturar sólo una parte de las posibilidades. El sistema Apera utiliza IA para entrenar incluso las piezas más complejas con solo unas pocas horas de ingeniería.

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