La flexibilidad en la fabricación de componentes 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 han despegado. 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.
El futuro de los robots y del conjunto de la robótica industrial se basa fundamentalmente en características como flexibilidad, aprendizaje automático e integración con otros sistemas.
Tendencias en la Robótica Industrial
En el mundo futuro los robots tendrán que aprender a resolver los problemas y adaptarse a entornos dinámicos. Este avance puede realizarse explotando el internet de las cosas, los servicios y las personas. Ello facilita la creación de tecnologías y modelos de negocio que convierten en realidad la utilización de datos a gran escala, el análisis de corrientes y el aprendizaje automático, que para la industria es un autentica fuente de riqueza.
Los robots usaran de un modo más inteligente la información facilitada por los humanos y por el entorno, y transmitirán la información a los humanos de una forma más inteligente, analizando información conocida, extrayendo conocimientos de ella y poniendo esos conocimientos al alcance de no expertos.
Con IoT y las tecnologías basadas en la nube ya es posible trasladar grandes cantidades de datos de sensores y otra información de dispositivos a centros de datos, ya que en el centro se puede aplicar el análisis de corrientes para procesar la información del equipo en tiempo real con fines de filtrado, selección y agrupación.
La información procesada puede remitirse a distintos servicios basados en la nube, como herramientas de inteligencia comercial (BI), que convierten los datos brutos en tablas y gráficos y ofrecen información instantánea sobre situaciones de producción.
Una forma de materializar todos estos requisitos es propiciar el intercambio de datos entre robots conectados y otros dispositivos de una unidad de producción. Utilizar aplicaciones robóticas en tiempo real y predecible en la periferia de la red o en los controladores del robot. Conectarse a un centro de datos remoto para obtener capacidades de análisis de datos y (BI) a gran escala.
Los robots serán un diferenciador competitivo, y un origen clave de información de la planta. Los fabricantes deberán implementar sistemas capaces de organizar y analizar esta información para actuar en consecuencia. Se pueden mencionar las siguientes tendencias:
1.-Robots en uso de IIoT o Internet Industrial de las Cosas.- La sensorización creciente de los robots hace que estos puedan recopilar y generar datos a través del internet, que servirán para una mejor eficiencia en el trabajo de los fabricantes. A su vez esto traerá como consecuencia la implementación de un mejor sistema de seguridad y la actualización de redes para el uso de Big Data, debido a la gran cantidad de información que generarán máquinas y robots conectados al mismo tiempo.
2.- Robots con inteligencia artificial o (AI).- Aplicada a los robots, les permite realizar actividades de forma autónoma, sin ayuda humana, y ser capaces de tomar sus propias decisiones en un entorno estudiado con anterioridad.
3.- La conectividad de los robots.– A los sistemas internos para recopilar datos le aumentan los riesgos de ciberseguridad y los fabricantes deben abordar la vulnerabilidad en sus procesos e invertir en este aspecto.
4.- Arquitecturas abiertas.- Con el crecimiento de la automatización robótica, crece la necesidad de trabajo entre fabricantes y organizaciones para crear estándares y facilitar la compatibilidad de protocolos e integrar la robótica.
5.- Robots en la nube.- El cloud computing o internet en la nube, es la mayor plataforma de almacenamiento de datos en la red y sus servicios de software, y han abierto infinitas posibilidades para las tecnologías, entre ellas en la robótica industrial.
6.- Brazos robóticos modulares.- Se espera que los robots sean construidos de forma que puedan intercambiar sus partes como motores, garras y actuadores con los de otras máquinas o robots, bien sea de su misma fábrica o de otras empresas. Ello traerá grandes beneficios en cuanto a la flexibilización de sus aplicaciones.
7- Células robotizadas.- Uso de células robotizadas referidas a la incorporación de robots al trabajo conjunto de máquinas y herramientas, con equipos que realizan parte de los tratamientos para producir un producto, que traerá grandes beneficios a la manufactura final.
8.-Las soluciones virtuales.-Se convertirán en una parte integral de la robótica industrial, que actualmente tiene un gran crecimiento en las pruebas virtuales de concepto y programación de sistemas robóticos.
9- Robots personalizados.- Crear robots que se adaptan a las necesidades de una empresa específica, con sus respectivos chips y software, es una idea revolucionaria que se está poniendo en práctica. Imaginar robots que se ajustan solo a las necesidades de fabricación de tu empresa y tu producto.
10- Robots autocurativos: Se busca que los robots puedan realizarse básicas reparaciones a sí mismos, que sean capaces de identificar pequeñas fallas y resolverlas de forma automática.
Robótica Industrial y Deep Learning
Para muchas fábricas y entornos industriales, capturar datos en tiempo real de los robots y realizar estimaciones con los datos conseguidos es muy importante, y 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.El poder de los robots industriales radica en los sensores que utilizan para realizar tareas y en el uso de los datos que adquieren esos sensores. Si dotamos a los robots con tecnologías como visión 3D, imágenes multiespectrales y lo combinamos con Deep Learning, rama de la Inteligencia Artificial, para un análisis de datos más profundo y una predicción de modelos más precisa, conseguiremos una mayor flexibilidad en los robots industriales y un mayor aprendizaje. De esta manera, se desarrolla las capacidades de configurar robots a través del aprendizaje en lugar de una programación prediseñada.
Robot Industrial
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 optimizar las operaciones.ótica Industrial.
