Omar Alejandro Aquino Bolaños, Sales Director para Latinoamérica de MiR
En el espacio de la robótica, repleto de opciones capaces de realizar casi cualquier tarea, los robots móviles autónomos (AMR) se destacan por su capacidad para negociar sus entornos y comprender el contexto en el que trabajan sin un controlador que los dirija y supervise. a ellos. A través de una red de software, middleware, dispositivos e inteligencia artificial (IA), incluida la visión artificial, los AMR se han convertido en activos valiosos en las empresas, como, por ejemplo:
Hospitales e instalaciones de atención médica: los AMR utilizados durante la pandemia desinfectaron las áreas después de su uso y realizaron entregas para ayudar a minimizar el contacto de persona a persona. Las “enfermeras robots” incluso ayudaron a cuidar a los pacientes en las regiones más afectadas en diferentes partes del mundo, registrando los signos vitales de los pacientes y permitiendo comunicaciones remotas para limitar el contacto.
Almacenes: los AMR equipados con múltiples sensores pueden moverse de manera segura a través de áreas de alta actividad para realizar con precisión o ayudar a los humanos con tareas, incluida la recolección y el transporte de materias primas, piezas o productos terminados.
Operaciones de fabricación: los AMR tienen un valor comprobado para el manejo de materiales, ya que brindan mayor agilidad y rendimiento que los transportadores.
Casos de uso de vigilancia: los vehículos aéreos no tripulados (UAV), un tipo de AMR, se utilizan para vigilancia en las fuerzas del orden, el ejército, la búsqueda y rescate, la agricultura y más.
Existen numerosas formas en que los AMR generan un retorno de la inversión (ROI) en estos y otros casos de uso, a menudo de manera sustancial y rápida. A diferencia de los robots fijos, los AMR pueden realizar tareas donde sea necesario, ya sea en el taller o en una instalación diferente. Pueden trabajar con empleados o equipos para transportar materiales o realizar tareas rutinarias, ahorrando pasos y tiempo a los trabajadores humanos para que puedan ser más productivos.
Los AMR pueden ser multifuncionales (no es necesario diseñarlos para realizar una sola tarea), por lo que no tienen que permanecer inactivos. Se pueden capacitar e implementar en uno o dos meses y son escalables: puedes implementar uno y luego agregar AMR adicionales según sea necesario.
Teniendo en cuenta los beneficios y el rendimiento que ofrecen los AMR en una variedad de casos de uso, se espera que la adopción despegue en los próximos cinco años. ResearchAndMarkets.com estima que el mercado mundial de robots móviles autónomos crecerá hasta los 145.500 millones de dólares en 2026, lo que representa una impresionante tasa compuesta anual del 24,6%.
¿Qué impulsarán a los AMR al éxito’
Si tu empresa ha decidido ser parte de esa tendencia de crecimiento, es importante reconocer que los proyectos exitosos de AMR dependen de cuatro áreas fundamentales:
Tecnología de código abierto: Las tecnologías patentadas pueden frenar el logro de tu visión de una funcionalidad AMR completa y la capacidad del robot para trabajar con otros sistemas. La tecnología de código abierto permite un ecosistema totalmente conectado capaz de permitir el libre flujo de datos hacia y desde robots, equipos industriales, sistemas, la nube, aplicaciones y personas.
Computación de borde: Los AMR deben procesar grandes volúmenes de datos de múltiples entradas para funcionar de manera precisa y confiable. Las entradas pueden incluir visión de IA: detección de objetos, entrenamiento de aprendizaje automático y detección 3D, LiDAR y sensores, comunicación con otros robots, PLC y sistemas industriales y mucho más.
Los AMR deben tomar decisiones en fracciones de segundo, computando continuamente en tiempo real para tomar decisiones e interactuar de forma segura con los humanos. Por ejemplo, cuando un empleado se interpone en el camino de un AMR de almacén que transporta materiales o cuando un AMR de hospital detecta signos vitales de pacientes que ponen en peligro la vida, transmitir datos hacia y desde la nube con una conexión ininterrumpida no es práctico cuando hay una conexión en tiempo real. es necesaria una respuesta.
Una estrategia de computación en el borde y en la nube es la mejor solución. Los desarrolladores pueden aprovechar la nube para gestionar los grandes conjuntos de datos necesarios para entrenar a los AMR. Luego, los robots implementados pueden operar en el borde, aprovechando la potencia informática autónoma necesaria para trabajar al instante.
Ecosistema de socios: Los AMR exitosos suelen ser el resultado de crear el ecosistema de socios adecuado, aprovechando muchas tecnologías diferentes. Embarcarse solo en un proyecto de AMR (si es que es posible que tus recursos internos lo hagan) llevaría mucho más tiempo del necesario. También significaría que tendrías que pasar por pruebas y errores que podrían evitarse aprovechando la experiencia de socios experimentados para ayudar a mantener el proyecto en marcha. Las asociaciones adecuadas te permiten implementar un AMR más rápidamente y ayudan a garantizar que funcione de manera confiable y precisa en situaciones del mundo real, y te brinde los resultados y el retorno de la inversión que necesitas.