La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en uno de los fenómenos tecnológicos del momento. El avance sin precedentes del procesamiento informático en los últimos años ha permitido un desarrollo de hardware que permite manejar grandes cantidades de información y los datos necesarios para hacer de la IA una realidad en múltiples sectores.

Esto está propiciando que el sector industrial también esté apostando por la introducción de la IA en sus procesos de automatización. Así lo constata Universal Robots, líder mundial en la fabricación de robots colaborativos, que en los últimos años ha introducido soluciones de automatización que combinan la robótica colaborativa y la Inteligencia Artificial.

El conocimiento de la empresa danesa en la implantación de procesos de robotización le ha permitido identificar cuatro mejoras sustanciales en la automatización industrial gracias a la IA: la percepción humana, la adaptación al cambio sin reprogramar, la precisión en las piezas en movimiento y la mejora continua.

Percepción humana: una percepción similar a la humana gracias a la IA

La recolección de artículos en caótico con robots se consideraba uno de los problemas más difíciles de resolver en una planta industrial. Pero eso ha cambiado con la Inteligencia Artificial. Ejemplo de ello es la tecnología 4D Vision de Apera AI, que desafía el statu quo al proporcionar robots colaborativos con una percepción similar a la humana. Esta solución permite un funcionamiento de los robots más rápido y efectivo, especialmente en aplicaciones de bin picking.

“Mediante el uso de escáneres y cámaras, 4D Vision selecciona los objetos más fáciles de coger e indica al cobot la forma más rápida y segura de manipularlos”, explica Anders Billesø Beck, vicepresidente de Estrategia e Innovación de Universal Robots. La solución puede estimar la orientación de un objeto y obtener datos para garantizar que el robot tome una ruta segura y sin colisiones a fin de lograr su objetivo.

Adaptación al cambio sin reprogramar

La mayoría de las soluciones de automatización en las fábricas están programadas para manejar un objeto con dimensiones definidas. Sin embargo, la introducción de la IA permite que la tecnología pueda pensar por sí misma y tomar decisiones sin instrucciones previas. El kit robobrain.vision de Robominds, diseñado para llevar a cabo tareas como el kitting, la preparación de pedidos o el despaletizado en el sector logístico, permite superar esta barrera que hasta ahora tenía la automatización industrial.

La solución de Robominds, provista de cámaras, facilita que el robot pueda recoger objetos de distintas formas y tamaños. Al no tener que dedicar tiempo a entrenar o programar el robot, los usuarios se benefician de una flexibilidad aún mayor que les permite incorporar nuevos objetos con los que trabajar sin perder tiempo reprogramando.

Precisión en las piezas en movimiento

Otro ejemplo de cómo la IA permite que los robots industriales se enfrenten a cualquier cambio en la posición, la forma o el movimiento es MIRAI, de Micropsi Industries. En lugar de depender de unas medidas específicas preprogramadas, la solución puede generar movimientos del robot en tiempo real. Gracias a ello, el cobot puede hacer tareas de montaje, sujeción, atornillado o control de calidad, incluso si la posición de las máquinas o piezas fluctúa de vez en cuando.

Inbrain, solución IA de Inbolt, es otra tecnología que usa la Inteligencia Artificial para manejar variaciones y piezas en movimiento. Procesa cantidades masivas de datos 3D a alta frecuencia e identifica la posición y orientación de las piezas, adaptando la trayectoria del robot en tiempo real, característica que lo hace óptimo para el ensamblado, el agarre, el acabado y la inspección.

Mejora continua: recopilación de datos para optimizar el funcionamiento de la automatización

Otra ventaja destacable de la IA en la automatización industrial es que mejora de forma constante y automática. Cuanto más trabaja el robot, más datos recopila la aplicación de Inteligencia Artificial. Con estos datos, su algoritmo puede optimizar, ajustar y mejorar continuamente el rendimiento del cobot. Esta capacidad de autoaprendizaje permite optimizar continuamente los procesos de automatización.

“La sinergia entre IA y robótica colaborativa resuelve tareas extremadamente complejas, incluso en entornos no estructurados”, resume el vicepresidente de Estrategia e Innovación de Universal Robots. “Al mismo tiempo, la combinación de cobots e IA aporta a los fabricantes un alto grado de flexibilidad y de simplicidad mientras aumentan la calidad y fiabilidad de los procesos”, añade.