Los 7 principales aprendizajes en tecnologías de automatización del 2022

Conoce cuáles fueron los principales aprendizajes de automatización de este año tras la celebración del Automate Show.

 |   julio 20, 2022
Los 7 principales aprendizajes en tecnologías de automatización del 2022

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La expo Automate Show presenta las más grandes e inspiradoras tecnologías de automatización y está dirigida a aquellos negocios que busquen acelerar sus operaciones.

En su versión 2022, celebrada a principios de este mes en Detroit, Michigan, participaron más de 600 empresas que mostraron nuevas soluciones en el espacio de la automatización.

El sitio web de la expo compiló las tendencias que surgieron de esta edición así como los siete aprendizajes de automatización más importantes de este año.

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1. Más allá de la fabricación o la automoción

A menudo se ha pensado que los robots y la automatización solo se aplican a algunas de las principales industrias manufactureras, como la automotriz o el ensamblaje de productos electrónicos.

Sin embargo, en los últimos trimestres el crecimiento de las industrias no automotrices que solicitan robots ha mostrado una expansión de cómo la robótica industrial se está moviendo más allá de esos sectores tradicionales.

Entre las soluciones que pudieron observarse este año ganó especial atención un robot de asistencia móvil para ayudar a los ancianos y aquellos con necesidades de rehabilitación, que hizo demostraciones y habló en el evento.

2. El avance de los cobots

En el piso de exhibición, varias compañías mostraron modelos de robots colaborativos (cobots) nuevos y existentes, mostrando cómo este es un mercado de crecimiento continuo para muchos clientes, especialmente pequeños o medianos fabricantes que no pueden invertir en un gran gasto de capital para un gran brazo robótico industrial.

Algunos modelos demostraron sus habilidades en soldadura, paletización, recogida y colocación y mantenimiento de máquinas CNC, entre otras.

Algunos proveedores presentaron sistemas robóticos colaborativos de siete ejes en una variedad de escenarios de aplicación.

Hubo incluso modelos que incluían un brazo colaborativo en la parte superior de un robot móvil para manejar tareas de carga de cajas dentro y fuera de la parte trasera de un vehículo.

La mayoría de las plataformas de robots colaborativos ahora comienzan con un sistema base, que los integradores u otros socios pueden luego desarrollar en una solución de aplicación.

3. La simulación es vital para los aprendizajes de automatización

Debemos suponer que antes de encender el interruptor de alimentación de un robot en una fábrica o almacén, quienes le instalan ya ha seguido sus instrucciones a través de simulaciones de robot realizadas con anticipación.

Las tecnologías de gemelos digitales permiten a los ingenieros configurar y preparar robots para implementaciones más rápidas y ejecutar diferentes escenarios.

Una vez que se implementan los robots, se pueden compartir datos adicionales con los desarrolladores para comprender las diferencias entre el mundo real y el mundo simulado, a fin de realizar más optimizaciones.

La simulación es lo que hace posible que sistemas de múltiples robots puede operar dentro de la misma celda física sin que los brazos choquen entre sí.

4. La IA está haciendo que los robots sean mucho más inteligentes

Las demostraciones en el piso con brazos robóticos gigantes que levantan automóviles o monitores de exhibición, o apilan cajas en palets, probablemente requirieron varias horas o días de programación previa a través de diferentes métodos de codificación o de enseñanza colgante.

Pero también pudieron apreciarse varias demostraciones que utilizaron más enfoques de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Estos utilizan algoritmos y sistemas de visión para ayudar a determinar la ubicación de un objeto para que el robot pueda realizar su tarea más rápido o de manera más eficiente.

aprendizajes de automatización

5. Visión en todas partes

Los avances en los sistemas de visión son otro factor clave que está haciendo que los robots sean más inteligentes y llevan los aprendizajes de automatización a otro nivel.

En casi todas las demostraciones o tareas se involucró algún tipo de sensor de visión que le brindaba al robot la capacidad de “ver” dónde iba a hacer una selección o hacia dónde moverse, en el caso de los AMR.

Hubo soluciones de paletización robótica que incorporaron visión para ayudar a determinar la ubicación exacta de una pila de cajas.

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La visión artificial es capaz de detectar trabajos altamente variables para que el robot pueda ingresar, comprender con qué está trabajando y crear modelos sobre la marcha, detallaron expertos ingenieros.

6. Cambios en la fuerza laboral que permiten la automatización

Las empresas recurren a soluciones de automatización no para reemplazar a los trabajadores, sino para llenar esos espacios abiertos para continuar satisfaciendo su demanda constante.

Hay escasez de mano de obra en la actualidad y eso no es un misterio, pero la gran mayoría de los encuestados en la expo señaló que las fábricas donde se implementan proceso de automatización buscan la mejora de los empleados.

De hecho, se presentaron plataformas que actúan como una “agencia de personal de robots” que trabaja con un sistema de contratistas, integradores de sistemas y proveedores para crear soluciones para los clientes que se pueden implementar rápidamente.

A la empresa no se le paga hasta que el sistema está en funcionamiento, y a los clientes se les cobra por la producción de los robots, no por los costos iniciales del hardware o los costos de integración.

7. Las empresas de robots están trabajando juntas para implementar aplicaciones, no solo para vender equipos

Firmas que anteriormente producían componentes de hardware específicos para robots como pinzas y efectores finales, ahora están creando activamente ejemplos de aplicaciones para clientes, como paletización o mantenimiento de máquinas CNC.

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En esencia, se están convirtiendo más en integradores de sistemas, ayudando a los clientes a implementar sus aplicaciones en lugar de simplemente vender un componente y marcharse.

Además, esta práctica está dando forma a nuevos aprendizajes de automatización.

THE LOGISTICS WORLD ®


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Carlos Juárez

Licenciado en Periodismo con más de 15 años de experiencia reporteril. Cubro fuentes mundiales, de economía y negocios para THE LOGISTICS WORLD. Colaborador en UnoTV y Crítico de cine y cultura en Gaio Ninja y Grupo Fórmula Yucatán.


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