Sistemas de fabricación inteligentes

Las técnicas de aprendizaje automático se aplican cada vez más a la percepción robótica, la planificación de movimientos, la detección de anomalías y el mantenimiento predictivo. Los sistemas con inteligencia artificial pueden ajustar los parámetros de las tareas en función de la información de los sensores, detectar defectos y optimizar el rendimiento de la producción utilizando datos históricos y en tiempo real.

Los robots industriales modernos emplean sensores multimodales que incluyen visión 2D y 3D, LiDAR, sensores de fuerza y ​​par, y sensores táctiles. Estas capacidades permiten el reconocimiento de objetos, el agarre adaptativo y el funcionamiento en entornos no estructurados o variables.

Los robots industriales se integran cada vez más en sistemas de producción ciberfísicos, lo que permite la comunicación con sistemas de ejecución de fabricación, gemelos digitales y otras máquinas. Las arquitecturas del Internet industrial de las cosas (IIoT) y la comunicación de baja latencia facilitan operaciones multirobot coordinadas.

La tecnología de gemelos digitales permite simular, monitorizar y optimizar réplicas virtuales de robots y sistemas de producción a lo largo de su ciclo de vida. Estos modelos se utilizan para la puesta en marcha, el diagnóstico de fallos y la optimización del rendimiento.

En la minería, se utilizan sistemas robóticos y autónomos para el transporte, la perforación, la manipulación de materiales y la inspección. Los sistemas de transporte autónomos integran GPS, LiDAR y software de gestión de flotas para coordinar vehículos y optimizar las rutas de transporte, lo que mejora la seguridad y la utilización de los equipos. ^{[ 3 ] [ 4 ]} A pesar de los desafíos técnicos y económicos, como los entornos hostiles y los altos costos de capital, los análisis de mercado proyectan un crecimiento continuo en la adopción de la robótica minera. ^{[ 5 ]}

La robótica en el procesamiento de alimentos facilita la manipulación, el corte, el envasado, la inspección y la paletización bajo estrictos requisitos de higiene. Diversos estudios informan del creciente uso de pinzas flexibles, visión artificial y modelos de aprendizaje profundo para manipular productos alimenticios irregulares o frágiles a velocidades industriales. ^{[ 6 ] [ 7 ]} Los sistemas robóticos de cosecha y clasificación también se utilizan en la agricultura para mejorar la eficiencia y reducir la intensidad de la mano de obra. ^{[ 8 ] [ 9 ]}

Los sistemas robóticos se aplican al corte de telas, manipulación de materiales, inspección y automatización parcial de la costura. Los robots guiados por visión facilitan la alineación de patrones y la detección de defectos, lo que contribuye a una mayor consistencia y a la reducción del desperdicio de material en la producción de prendas de vestir y textiles técnicos. ^{[ 10 ]}

Los robots se utilizan ampliamente en entornos que implican sustancias químicas tóxicas, temperaturas extremas o exposición a la radiación. Los sistemas teleoperados y autónomos realizan tareas de inspección, mantenimiento y manipulación de materiales en instalaciones nucleares y plantas químicas, reduciendo la exposición de los trabajadores a condiciones peligrosas. ^{[ 11 ] [ 12 ]}

En centrales térmicas, hidroeléctricas y nucleares, donde se utilizan robots para la evaluación no destructiva, la inspección de turbinas, la monitorización de la radiación y las operaciones en espacios confinados, las plataformas móviles y los robots oruga permiten la inspección rutinaria minimizando el tiempo de inactividad y los riesgos para la seguridad. ^{[ 13 ] [ 14 ]}

En logística y almacenamiento, donde se utilizan flotas de robots móviles autónomos y sistemas inspirados en enjambres para el transporte, la selección y la clasificación, la investigación destaca la escalabilidad y la resiliencia de la coordinación descentralizada de robots, principalmente en entornos de almacén grandes y dinámicos. ^{[ 15 ]}

La robótica respalda los flujos de trabajo de la economía circular, como el desmontaje automatizado, la clasificación de materiales y la recuperación de componentes. Los robots guiados por visión se utilizan en el reciclaje de residuos electrónicos para mejorar las tasas de recuperación y reducir la exposición de los trabajadores a materiales peligrosos. Los programas de remanufactura industrial también emplean la renovación robótica para extender la vida útil de los equipos. ^{[ 16 ]}

Los robots industriales se utilizan ampliamente en la soldadura automatizada, que incluye la soldadura por arco, por puntos y por láser, debido a su repetibilidad y precisión. ^{[ 17 ]} Los robots también se aplican en la fabricación aditiva por arco de alambre (WAAM), permitiendo la fabricación de grandes componentes metálicos con un menor desperdicio de material. ^{[ 18 ]}