Tradicionalmente, para que un robot colaborativo cogiera un producto determinado, preparase un pedido o soldase unas piezas, teníamos que indicarle cómo eran los elementos que debía manipular o cómo tenía que ser la trayectoria que realizar. Sin embargo, la incursión de la Inteligencia Artificial en el campo de la robótica colaborativa está nutriendo a los cobots con el potencial de las redes neuronales. “Automatizar lo desconocido”, en palabras de Ignacio Moreno, Business Development Manager de Robótica e IA en Siemens, ya es posible.
La jornada WeAreCobots Barcelona, que se celebró el 20 de junio en el edificio DFactory de la Zona Franca de Barcelona, sirvió para visualizar los avances en robótica e IA que está cosechando el ecosistema de Universal Robots. “Ninguna empresa puede hacerlo todo ella sola”, señaló Jordi Pelegrí, Country Manager de Universal Robots España y Portugal, “por eso la colaboración es esencial, no solo con los robots, sino también dentro del ecosistema”.
Inteligencia artificial para la preparación de pedidos online en bonÀrea
La preparación de pedidos en el sector de la distribución minorista es uno de los ámbitos que se puede ver más beneficiado de los últimos progresos en IA y robótica. En esta industria conviven miles de referencias que, además, pueden deformarse en función de la flexibilidad del envase. Las transparencias y los embolsados añaden un grado más de dificultad a cualquier proceso automatizado. Pensemos, por ejemplo, en una bolsa de frutos secos. Por tanto, conocer de antemano los productos que gestionar y contar con un modelo 3D de cada uno es inviable. Ahí es donde entran en juego los modelos de IA preentrenados, que permiten al sistema identificar el tipo de artículo aun sin conocerlo y, sobre todo, indicar la posición adecuada de recogida del producto.
Ese es el desafío al que se enfrentó la empresa alimentaria bonÀrea, que confió en Universal Robots y Siemens para automatizar sus procesos intralogísticos. Hasta ahora, la preparación de los pedidos que llegaban por internet al almacén se hacía de forma manual. La solución diseñada, que se encuentra en fase piloto y que se prevé implementar en el nuevo centro logístico de la compañía en Aragón, permitirá realizar hasta 80.000 recogidas de producto diarias de forma automática para la preparación de pedidos a domicilio.
Uno de los retos del proyecto ha sido crear un sistema de automatización capaz de gestionar e identificar más de 10.000 referencias de producto. Para ello, ha sido decisiva la incorporación del software SIMATIC Robot Pick AI de Siemens al brazo robótico de Universal Robots. El algoritmo es un modelo preentrenado dotado de Inteligencia Artificial que permite al sistema de automatización identificar, clasificar y recoger con seguridad cualquiera de los productos de la tienda online de la compañía.
“Con la solución es el propio robot el que prepara los pedidos recibidos por internet, seleccionando los productos pertinentes y recogiéndolos en paquetes que quedan ya listos para su transporte”, aseguró en WeAreCobots Marc Mases, Coordinador de Automatización de bonÀrea.
Con proyectos como este que aúnan IA y robótica, “estamos abriendo la puerta a un concepto de final de línea flexible. Sin saber la pieza que le viene, el sistema puede clasificarla para hacer el pedido”, apuntó Jordi Pelegrí.
Reaccionar ante lo imprevisible: producción flexible al máximo nivel
Los casos de uso de esta simbiosis robótica-IA van mucho más allá de la preparación de pedidos. En tareas de soldadura, por ejemplo, un cobot embarcado y provisto de visión artificial puede trabajar en piezas de grandes dimensiones y corregir su trayectoria.
Otro caso es el de los robots móviles autónomos. “La Inteligencia Artificial generativa permite que el robot tenga comportamientos complejos para entornos con elementos dinámicos no previstos”, señaló María Benítez, CMO de Robotnik. Para tareas de inspección, la compañía aplica redes neuronales a su solución RB-Watcher para la identificación de objetos.
Asimismo, la IA está llevando la visión artificial tradicional a una nueva etapa basada en algoritmos deep learning con redes neuronales artificiales. Tal y como explicó Carlos Rol, Key Account Manager de Bcnvision, este sistema aprende a través de ejemplos de imágenes que se etiquetan.
Gracias a los algoritmos de procesamiento, este modelo cuenta con capas de lectura mucho más complejas que las soluciones tradicionales, lo que le permite identificar objetos teniendo en cuenta las múltiples variables que pueden darse en un entorno productivo, como la iluminación no controlada. Las aplicaciones de este modelo abarcan desde la clasificación de productos hasta la detección de defectos aleatorios o cuerpos extraños, y la trazabilidad por imágenes.
IA: un paso más en la relación entre robots y personas
El debate sobre el futuro del mercado laboral en un contexto cada vez más automatizado no faltó en WeAreCobots Barcelona. El presidente de AER Automation, Salvador Giró, defendió que “necesitamos la robotización para ser más productivos” y que, además, “cada vez será más difícil cubrir los puestos de trabajo”. Desde Robotnik, María Benítez añadió que la IA Generativa supone un paso adelante para estrechar la colaboración humano-robot, ya que facilita que las máquinas asimilen las reacciones e indicaciones humanas.
“Todas las revoluciones industriales han generado incertidumbre”, concluyó Pere Navarro, delegado del Gobierno en el Consorci de la Zona Franca, “pero nuestra responsabilidad es convertir estas nuevas tecnologías en oportunidades para mejorar la economía, las condiciones de trabajo y la formación, y aquí la robótica colaborativa juega un papel fundamental”.
