La adopción de Internet of Robotics Things acelera

Las conclusiones clave de este artículo incluyen lo siguiente:

• Los robots habilitados para IoT utilizan inteligencia local y distribuida.
• Estos robots se encuentran en una variedad de entornos, desde el océano hasta los almacenes.
• La diversidad de estos robots se refleja en su enfoque de la creación de redes.

La adopción de la robótica inteligente se ha acelerado este año, impulsando una automatización sofisticada en varios entornos. Sin embargo, la introducción de la funcionalidad de Internet de las cosas (IoT) a los robots no es nueva.

En 2014, ABI Research introdujo el concepto de Internet de las cosas robóticas (IoRT). El término describe dispositivos inteligentes que pueden monitorear eventos que suceden a su alrededor, integrar varios tipos de datos de sensores, usar inteligencia local y distribuida para determinar los mejores cursos de acción antes de manipular o controlar objetos físicos.

En septiembre de 2016, MarketsandMarkets publicó un informe en el que se estimaba que el mercado de IoRT se valoraría en aproximadamente 21.440 millones de dólares para 2022, impulsado por la adopción en la industria del comercio electrónico. Los robots conectados pueden integrarse con varias tecnologías y ofrecer un período de recuperación y un retorno de la inversión cortos, señaló el informe.

Conoce a Chuck

Un ejemplo de IoRT son los robots móviles conectados colaborativos de 6 River Systems, llamados Chucks. Estos dispositivos de IoT transmiten datos de forma inalámbrica al software basado en la nube de la empresa, según Fergel Glynn, vicepresidente de marketing de 6 River Systems, parte de la empresa de comercio global Shopify.

Los mandriles utilizan el aprendizaje automático para ayudar a los empleados del almacén a trabajar más rápido.

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“ Cuando piensas en un dispositivo de Internet de las cosas, hay un componente de hardware debajo del componente de software ”, dijo Glynn. “Básicamente, los Chuck están formados por piezas de hardware con software que se ejecuta localmente en cada Chuck. Y la comunicación vuelve a la nube, a nuestra plataforma, donde vive gran parte de la inteligencia ”.

Los robots cargan datos en la nube que optimizan las asignaciones de los robots y los asociados del almacén.

Ingram Micro Commerce &Lifecycle Services, una empresa de cadena de suministro, está utilizando los robots para apoyar a un gran minorista de moda.

El minorista utiliza recuento de unidades de mantenimiento de existencias (SKU) de alta densidad, líneas de bajo pedido y ratios de recuento de líneas de unidades bajas, según Paul Geosano, director ejecutivo de operaciones de Ingram Micro Commerce &Lifecycle Services. "Combinamos la preparación de pedidos robótica con paredes de colocación y embolsadoras automáticas para el procesamiento de salida de un extremo a otro".

IoRT le brinda a Ingram Micro visibilidad en tiempo real de los indicadores clave de rendimiento y el trabajo en progreso, así como su futuro flujo de requisitos de trabajo, dijo.

Permite que el liderazgo administre el negocio de manera proactiva en lugar de reactiva ”, dijo Geosano. "También nos permite ser ágiles, nos ayuda a cumplir con los requisitos de los clientes e identificar riesgos".

IoRT en la cadena de suministro

Cada una de las nuevas generaciones de robots colaborativos representa un punto final conectado, dijo John Santagate, vicepresidente de robótica de Körber Supply Chain. La compañía utiliza robots móviles autónomos de Locus Robotics para ayudar a los clientes a operar sus almacenes de manera eficiente.

Los robots han impulsado la eficiencia en términos de la cadena de suministro y el manejo de materiales, según Santagate. Los flujos de trabajo tradicionales implicaban un trabajo manual considerable. "Tomemos simplemente un flujo de trabajo, por ejemplo", dijo. "En un entorno de recolección basado en carritos, un trabajador recibe una señal, y van y toman un producto y lo colocan en un estante y empujan ese estante o carrito a través del camino de recolección y así sucesivamente".

Sin embargo, la organización pierde visibilidad en ese inventario porque no existe el alto grado de señalización de datos que existe en un entorno digitalizado, dijo Santagate.

Los robots, especialmente los robots colaborativos y los robots móviles, están impulsando escenarios de bienes a persona, dijo Santagate.

Debido a que estos robots en particular son puntos finales conectados, toda la ruta de selección se digitaliza para que la organización no pierda visibilidad de su inventario dentro del almacén, dijo Santagate.

“Y durante toda esa tarea, los robots están enviando señales digitales al sistema de gestión del almacén”, dijo. "Este IoT es realmente transaccional".

Estos datos permiten que las empresas evalúen y comprendan mejor las configuraciones del almacén, el posicionamiento, la zonificación, todos los elementos que intervienen en la construcción de un diseño de almacén, dijo Santagate.

“Esta captura de datos en tiempo real basada en transacciones operativas realmente crea un entorno en el que una organización puede comprender completamente el funcionamiento interno del almacén y producir mejoras ascendentes y descendentes”, dijo.

IoRT subacuático

Otra empresa que utiliza IoRT es Houston Mechatronics Inc. (HMI), creador del robot autónomo de inspección y mantenimiento en alta mar Aquanaut.

La conectividad bajo el agua puede ser un desafío para la robótica. A diferencia de otros vehículos submarinos que necesitan estar atados a vehículos de superficie controlados por humanos, el Aquanaut se transforma de un vehículo submarino autónomo a un vehículo operado de forma remota, eliminando la necesidad de embarcaciones de superficie y amarres. Piense en los juguetes Transformers, los robots con apariencia de humanos introducidos en la década de 1980 que pueden convertirse en vehículos o bestias.

Aquanaut se dirige específicamente a los servicios de intervención, mantenimiento y reparación para los mercados de energía, telecomunicaciones, acuicultura, minería y energías renovables, según la empresa

"El robot puede manipular su entorno con la mínima supervisión de un ser humano, lo cual es muy, muy nuevo", dijo Sean Halpin, vicepresidente senior de productos y servicios de HMI. "Y hoy no hay ejemplos de eso en el océano".

Para crear su robot autónomo de inspección y mantenimiento en alta mar Aquanaut, HMI ha adoptado la plataforma de IoT inteligente Edge Platform Interface (NEPI) de Numurus LLC.

Una vez integrada en la plataforma Aquanaut, la plataforma NEPI proporcionará a HMI una tecnología inteligente de IoT para mensajería bidireccional y gestión de configuración remota a través de enlaces acústicos y satelitales. La plataforma también proporciona datos previos y posteriores a la misión, software y administración de inteligencia artificial desde un entorno de nube seguro, según la compañía.

"Desde nuestra perspectiva, uno de los desafíos con Aquanaut son las comunicaciones", dijo Halpin. "¿Cómo nos comunicamos con el robot?"

Sin embargo, las microondas y el sonar no atraviesan el océano, dijo.

"Tenemos un concepto para la comunicación básica con el robot", dijo Halpin. “Y vamos a necesitar una gran cantidad de dispositivos que estén habilitados para Internet y puedan permitirnos conectarnos al robot y potencialmente hacernos descargar datos de esos dispositivos. O hacer que esos dispositivos descarguen datos de Aquanaut y luego, de alguna manera, telémetro de regreso a la costa a través de una red de malla ".

HMI también está haciendo cálculos a bordo del propio robot para cuando simplemente no puede "ver" Internet, dijo.

"Tenemos esta combinación de computación en el borde y computación en la nube porque el robot en sí mismo no es capaz de procesar la cantidad de datos que tenemos que procesar en tiempo real, por lo que tenemos que proporcionar un enlace a Internet", dijo Halpin.

Para garantizar que HMI siempre pueda hablar con Aquanaut, procesar los datos que Aquanaut está recopilando y usar sensores conectados adicionales en el océano, HMI tuvo que desarrollar su propia red, dijo.

"Tenemos que asegurarnos de que, como mínimo, tengamos comunicación punto a punto, pero de manera más óptima, podemos tener una red de comunicaciones en malla que nos permita hablar siempre con el robot de manera más eficiente", dijo Halpin.