La Internet de las cosas robóticas:llegando a una aplicación industrial cerca de usted

Si bien el Internet de las cosas (IoT) y la robótica son tecnologías únicas, los avances en inteligencia artificial (IA) están desdibujando rápidamente las líneas que los separan. Ahora que los robots pueden aprender de los datos recopilados de IoT, los robots están siendo programados para tomar acciones correctivas y predictivas que no se habían visto hasta ahora.

Para apreciar plenamente estos avances, es necesario observar las capacidades tradicionales de cada tecnología. Si bien ambas tecnologías se basan en sensores, los dispositivos IoT utilizan sensores para recopilar datos y comunicar información a otros dispositivos de procesamiento que tienen tareas dedicadas. Un ejemplo de esto es el restablecimiento del termostato de un edificio ante un cambio de temperatura significativo, o la reprogramación en tiempo real de las señales de tránsito al monitorear los niveles de tránsito.

La robótica, por otro lado, utiliza sensores para ayudar a controlar los movimientos, las tareas y las rutas de movimiento del robot. Ejemplos de esto son los robots que levantan objetos pesados ​​en el piso de una fábrica o viajan por un pasillo en un almacén sin contactar a alguien o algo.

Cómo funciona el Internet de las cosas robóticas

El Internet de las cosas robóticas (IoRT) es un nuevo concepto que aprovecha significativamente la IA. La premisa es que la tecnología inteligente se puede usar para monitorear y luego manipular eventos mediante la combinación de datos de sensores de robots y datos de dispositivos IoT para decidir un curso de acción calculado que podría controlar objetos en el mundo físico.

En un mundo perfecto, IoRT aprovecha la gran cantidad de algoritmos de IA de una variedad de fuentes de IoT para mejorar las capacidades de detección del robot más allá de sus sensores integrados actuales.

Al utilizar estratégicamente la IA, el mundo de IoRT también está experimentando nuevos avances a través del aprendizaje compartido entre robots y humanos por igual. Gracias a la abundancia de capacidades informáticas de borde potentes y de bajo costo, los robots pueden analizar y procesar grandes cantidades de datos para tomar decisiones inteligentes en tiempo real basadas en modelos de IA entrenados. Debido a que los robots ya tienen un procesador integrado en su sistema, pueden ejecutar decisiones por sí mismos, en lugar de tener que lidiar con la latencia que implica la comunicación con la nube. De esta forma, los robots no solo pueden actuar con rapidez, sino también evolucionar y afinar sus comportamientos de forma perpetua.

Cómo los constructores de sistemas conectados pueden aprovechar Internet de las cosas robóticas

La robótica ya está revolucionando la fabricación. La fusión entre robots y tecnología IoT ha mejorado significativamente las operaciones de la cadena de suministro. Ante los desafíos de las crecientes demandas del comercio electrónico y la escasez de trabajadores de almacén provocada por la pandemia, IoRT ha ayudado a optimizar en gran medida los procesos de la industria de varias maneras. Un ejemplo de esto son los vehículos de guiado automático (AGV). Los AGV son máquinas automatizadas impulsadas por sensores que funcionan para navegar por el piso del almacén. No solo se desempeñan a un ritmo más rápido que un trabajador humano, sino que también trabajan las 24 horas del día, los siete días de la semana. Los AGV también eliminan la posibilidad de cualquier error humano.

No hay duda de que el uso de la automatización robótica en la cadena de suministro de fabricación puede aumentar la eficiencia, la productividad y los ingresos. Sin embargo, para obtener todos los beneficios de IoRT, las empresas deben hacer converger efectivamente IoRT y otras fuentes de IoT con una estrategia holística que satisfaga las necesidades de la empresa y sus clientes. Aquí es donde los ingenieros de diseño y los constructores de sistemas conectados quieren pensar para el integrador, el proveedor de soluciones, y el usuario final.

Al adoptar un enfoque predictivo para IoRT y diseñar un IoT, robótica y un sistema infundido de IA específicos para el uso, la capacidad de implementar la solución en última instancia mejora enormemente para todos los involucrados.