IoTSP y robots industriales la solución
El uso de tecnología y alternativas como el Internet de las Cosas, los servicios y las personas (IoTSP), cambiará la vida cotidiana de los usuarios y propiciará operaciones industriales inteligentes que transformarán los sistemas de producción al incrementar sustancialmente el nivel de automatización, aseguran especialistas de la firma sueca ABB.
Los robots tendrán que aprender a resolver los problemas y adaptarse a entornos dinámicos explotando el IoTSP. Esta tecnología basada en la nube permite trasladar grandes cantidades de datos de sensores e información de dispositivos a centros de datos, lo que facilita la creación de tecnologías y modelos de negocio novedosos que convierten en realidad la propagación de datos a gran escala, el análisis de corrientes y el aprendizaje automático.
Según previsiones de ABB, el uso de la robótica en los ámbitos de fabricación y automatización aumentará sustancialmente en un futuro próximo y este crecimiento impulsará la expansión del mercado de los robots industriales, los cuales podrán utilizarse en más escenarios de automatización.
En la actualidad, los robots industriales repiten incansablemente tareas complejas con una precisión elevada: soldadura, pintura, producción de automóviles y determinados tipos de montaje. Pero hay muchos otros escenarios de fabricación o montaje que podrían beneficiarse de la robótica que resultan difíciles de automatizar y que para lograrlo es necesario el uso de robots más flexibles, fáciles de programar y autónomos.
Los robots tienen que usar de un modo más inteligente la información facilitada por los humanos y por el entorno, y a la vez transmitirla de una forma más óptima. Pueden hacerlo analizando información conocida, extrayendo conocimientos de ella y poniendo esos conocimientos al alcance de los no expertos.
Importancia del IoT y las tecnologías basadas en la nube
Con el Internet de las cosas (IoT) y las tecnologías basadas en la nube, la información procesada puede remitirse a distintos servicios como herramientas de Inteligencia Comercial (BI), que convierten los datos brutos en tablas y gráficos y ofrecen información instantánea sobre situaciones de producción.
La información también puede ser utilizada por paquetes de aprendizaje automático para realizar predicciones, optimizar procesos o en el mantenimiento predictivo. Muchos de estos servicios rentables y ampliables que pueden analizar grandes cantidades de datos ya están disponibles.
Para hacer realidad esta mayor automatización, ABB ha diseñado una plataforma de colaboración ampliable que permite compartir información entre robots industriales conectados, otros dispositivos de una unidad de producción y personas. La plataforma, una vez convertida en un producto final, ofrecerá facilidad de uso para la configuración, la colaboración y prestación de servicios con robots.
En la capa de automatización de la plataforma, el intercambio de datos entre robots en tiempo real es posible gracias a la tecnología de middleware de tipo publicar-suscribir, como el marco DDS (Servicio de Distribución de Datos).
Un dispositivo publica información sobre un tema y otros dispositivos interesados se pueden suscribir para recibirla. No es necesario que los dispositivos suscriptores sepan de dónde procede la información, porque también se proporcionan datos contextuales que indican a estos dispositivos qué hacer con ella.
Los dispositivos intercambian información en un espacio de datos global virtual. Los robots y el alimentador citados en el ejemplo anterior podrían, intercambiar información (posición actual, velocidad, etc.) a través de este espacio de datos global.
En resumen el propósito central de IoTSP es obtener información sobre dispositivos y el entorno, analizar los datos del mundo físico y virtual para optimizar las operaciones y prestar mejores servicios a los usuarios. Esta información permitirá por ejemplo, hacer el ajuste de las pinzas del robot en caso de que haya cambios en los tipos de piezas pequeñas, una acción que hoy se hace manual y fuera de línea.
C$T-EVP
