
La robótica es la ciencia que estudia los robots, se encarga de su diseño, construcción, y aplicación, y en ella muchas áreas como, mecánica, electrónica, informática, telecomunicaciones, Inteligencia Artificial, que han permitido evolucionar a los robots a maquinas cada vez más complejas y con mayores capacidades para la ejecución de tareas.
Los robots en su movimiento, tienen entradas y salidas incorporadas, como cámaras de visión y dispositivos de visión, sondas de temperatura y otros sensores, y E/S que son remotas al robot, externas, pero que están en su entorno. También pueden disponer de E/S analógicas, y pueden incorporar buses de campo como Ethernet/IP, Profinet, Device link, Clicklink, para las comunicaciones etc. La comunicación a nivel físico se realiza por puertos serie RS232/RS485 y Ethernet.
Lo habitual es utilizar el puerto Ethernet y utilizar tramas de datos adecuadas a la información y a las máquinas que la procesan, normalmente por sockets. No obstante poco a poco se va imponiendo una nuevo estándar de comunicación entre máquinas y sistemas informáticos, OPC-UA. Esto permite costos muchísimos más bajos e interconectar máquinas (IOT) con internet o sistemas de gestión o bases de datos.
Las comunicaciones con otros Robots, se hace a través de un ordenador o directamente. Si se trata de permisos entre ellos para acceder a un punto se comunican por entradas/salidas bien directamente o a través de un PLC, y si hay intercambio de datos se puede incluir un servidor informático.
Los servomotores del robot se comunican con su driver que qué interpreta los datos eléctricos y de posición del encoder, y es el que cierra los lazos de posición, fuerza y aporta la energía a cada fase del motor para su control.
Si el robot es de calidad llevará una tarjeta de control de ejes que es la que se encarga de interpolar y planificar las trayectorias. Esta tarjeta se comunica con la CPU de ejecución de programas e interfaz. Si la máquina es de poca calidad tendrá una emulación de controladora de ejes en la CPU de ejecución de programas, en vez de una CPU dedicada a ello. Esto en máquinas con baja precisión y baja velocidad no implica una falta de rendimiento dado que la emulación puede ser suficiente, pero a su vez limita las capacidades de la máquina al tener que reservar recursos para interpolar. Este es el caso normalmente de los cobots.
La célula de carga del robot, o cálculo del vector fuerza, es otra funcionalidad. Si se realiza por hardware, el controlador de robot no altera mucho la señal, y si se utiliza el consumo de los motores, el propio usuario puede hacer sus propios algoritmos de control. Si el control de fuerza es para proteger a humanos, debería ser realizado por una CPU doble redundante de seguridad al margen de la CPU de proceso del robot.
En cuanto a los sistemas de Guiado y de Generación de Trayectoria, si el robot dispone de un lenguaje potente y funciones adecuadas, el mismo es capaz de realizar cambios en su trayectoria en base a estímulos externos. De hecho la visión proporciona las coordenadas espaciales del objeto, y la planificación de la trayectoria la realiza el controlador en base a esa Información. Se le pueden dar puntos (XYZOAT) y el se encarga de interpolar, o se le puede pasar parámetros y el controlador calcula y define los puntos. Tambien le podemos darle una nube de puntos, o simplemente situar un punto como origen y el resto lo calculará el robot.
En mantenimiento lo normal es que un robot industrial se revise cada 5.000 o 10.000 horas de uso. Se cambia una batería, se vacían de grasa las reductoras y se vuelven a rellenar, y en algunos casos se rellenan los compensadores de gas. Lo normal es la avería por desgaste, por uso, de los cableados, algún motor, algún encoder, alguna tarjeta de entradas, salidas digitales…
Con la electrónica es más o menos lo mismo, es económica, pero con los brazos se complica. Hay brazos de 290.000€ y de 6.000 €, y hay que considerar lo amortizada que esté la maquina también.
En el mercado hay servicios oficiales y no oficiales, es un mercado abierto ya que es obligada la venta de recambios y el robot debe llevar su plan de mantenimiento en la entrega. Hay muchas empresas que han aprendido y mantienen sus robots con sus recursos.
Hay que coger la envolvente de trabajo, es la que satisface mejor las necesidades. Es interesante que el eje 6, donde se coloca la herramienta, pueda girar sin límite, así se puede ahorrar el poner un motor más en la brida.
Robótica Industrial y Flexibilidad de Fabricación
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.
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.
Los robots en su movimiento, tienen entradas y salidas incorporadas, como cámaras de visión y dispositivos de visión, sondas de temperatura y otros sensores, y E/S que son remotas al robot, externas, pero que están en su entorno. También pueden disponer de E/S analógicas, y pueden incorporar buses de campo como Ethernet/IP, Profinet, Device link, Clicklink, para las comunicaciones etc. La comunicación a nivel físico se realiza por puertos serie RS232/RS485 y Ethernet.
Lo habitual es utilizar el puerto Ethernet y utilizar tramas de datos adecuadas a la información y a las máquinas que la procesan, normalmente por sockets. No obstante poco a poco se va imponiendo una nuevo estándar de comunicación entre máquinas y sistemas informáticos, OPC-UA. Esto permite costos muchísimos más bajos e interconectar máquinas (IOT) con internet o sistemas de gestión o bases de datos.
Las comunicaciones con otros Robots, se hace a través de un ordenador o directamente. Si se trata de permisos entre ellos para acceder a un punto se comunican por entradas/salidas bien directamente o a través de un PLC, y si hay intercambio de datos se puede incluir un servidor informático.
Los servomotores del robot se comunican con su driver que qué interpreta los datos eléctricos y de posición del encoder, y es el que cierra los lazos de posición, fuerza y aporta la energía a cada fase del motor para su control.
Si el robot es de calidad llevará una tarjeta de control de ejes que es la que se encarga de interpolar y planificar las trayectorias. Esta tarjeta se comunica con la CPU de ejecución de programas e interfaz. Si la máquina es de poca calidad tendrá una emulación de controladora de ejes en la CPU de ejecución de programas, en vez de una CPU dedicada a ello. Esto en máquinas con baja precisión y baja velocidad no implica una falta de rendimiento dado que la emulación puede ser suficiente, pero a su vez limita las capacidades de la máquina al tener que reservar recursos para interpolar. Este es el caso normalmente de los cobots.
La célula de carga del robot, o cálculo del vector fuerza, es otra funcionalidad. Si se realiza por hardware, el controlador de robot no altera mucho la señal, y si se utiliza el consumo de los motores, el propio usuario puede hacer sus propios algoritmos de control. Si el control de fuerza es para proteger a humanos, debería ser realizado por una CPU doble redundante de seguridad al margen de la CPU de proceso del robot.
En cuanto a los sistemas de Guiado y de Generación de Trayectoria, si el robot dispone de un lenguaje potente y funciones adecuadas, el mismo es capaz de realizar cambios en su trayectoria en base a estímulos externos. De hecho la visión proporciona las coordenadas espaciales del objeto, y la planificación de la trayectoria la realiza el controlador en base a esa Información. Se le pueden dar puntos (XYZOAT) y el se encarga de interpolar, o se le puede pasar parámetros y el controlador calcula y define los puntos. Tambien le podemos darle una nube de puntos, o simplemente situar un punto como origen y el resto lo calculará el robot.
En mantenimiento lo normal es que un robot industrial se revise cada 5.000 o 10.000 horas de uso. Se cambia una batería, se vacían de grasa las reductoras y se vuelven a rellenar, y en algunos casos se rellenan los compensadores de gas. Lo normal es la avería por desgaste, por uso, de los cableados, algún motor, algún encoder, alguna tarjeta de entradas, salidas digitales…
Con la electrónica es más o menos lo mismo, es económica, pero con los brazos se complica. Hay brazos de 290.000€ y de 6.000 €, y hay que considerar lo amortizada que esté la maquina también.
En el mercado hay servicios oficiales y no oficiales, es un mercado abierto ya que es obligada la venta de recambios y el robot debe llevar su plan de mantenimiento en la entrega. Hay muchas empresas que han aprendido y mantienen sus robots con sus recursos.
Hay que coger la envolvente de trabajo, es la que satisface mejor las necesidades. Es interesante que el eje 6, donde se coloca la herramienta, pueda girar sin límite, así se puede ahorrar el poner un motor más en la brida.
Robótica Industrial y Flexibilidad de Fabricación
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.
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.

