Cómo el monitoreo remoto, la programación y el mantenimiento predictivo transforman la robótica industrial

Las soluciones de monitoreo remoto, programación remota y mantenimiento predictivo permiten a los fabricantes reducir el tiempo de inactividad, mejorar el rendimiento de las celdas robotizadas y salvaguardar la continuidad del negocio.

Integradas en el panorama más amplio de la fabricación digital, la Industria 4.0 y el IIoT, estas tecnologías fusionan la visión digital con las operaciones físicas, generando ahorros medibles en tiempo, costo y riesgo.

Aunque el interés ya crecía antes de la pandemia, la crisis del COVID-19 aceleró la adopción. Los mandatos de distanciamiento social, las órdenes de trabajo desde casa y la persistente escasez de mano de obra obligaron a las plantas a repensar cómo mantienen los robots y sostienen las operaciones.

Las configuraciones tradicionales dependen de personal in situ para comprobaciones de rendimiento y reprogramación, ambas desafiadas cuando el personal escasea. Las soluciones remotas están diseñadas para cerrar esas brechas.

El mercado global de monitoreo de producción se proyecta que crezca de 4.000 millones USD en 2018 a 6.400 millones USD para 2023, una CAGR del 9,8%, según Markets & Markets.

El tiempo de inactividad no planificado cuesta a los fabricantes aproximadamente 50.000 millones USD anuales, con fallos de equipos responsables del 42% de esas interrupciones. Tales paradas inflan dramáticamente los gastos de mantenimiento y reparación.

A continuación, describimos los beneficios principales de estos sistemas y destacamos ejemplos reales de socios de A3.

NOTA: Aunque esta discusión se centra en robots industriales, los mismos principios se aplican a otras máquinas y dispositivos.

Ejemplo de gráfico de historial de producción generado por el software Productive Analytics. CRÉDITO: Productive Robotics

Monitoreo remoto
El monitoreo remoto le permite ver el rendimiento del robot desde cualquier tablet, portátil o smartphone. Puede rastrear indicadores clave de rendimiento (KPI) como tiempo de actividad, inactividad y tiempo de ciclo en tiempo real e históricamente.

Estos puntos de datos guían ajustes en celdas o configuraciones del robot, impulsando mayor productividad, rendimiento y calidad mientras mejoran la continuidad del negocio.

Cuando un robot falla, el monitoreo remoto puede activar alertas instantáneas al personal adecuado, permitiendo un diagnóstico rápido y minimizando el costoso tiempo de inactividad.

En 2020, Productive Robotics, Inc. lanzó Productive Analytics, una plataforma basada en la nube de estado en tiempo real para sus robots colaborativos OB7. La herramienta ofrece estado operativo en vivo e historial de producción, ayudando a los usuarios a optimizar la producción, detectar errores, reducir el tiempo de inactividad y monitorear la actividad del robot desde cualquier lugar.

Programación remota
La programación remota va más allá del monitoreo al permitir a los ingenieros escribir, editar y desplegar programas de robot sin estar en el sitio. Esto elimina costos de viaje y acelera las respuestas a cambios de aplicación o fallos.

Desde una sola ubicación, un ingeniero puede supervisar y programar múltiples robots, simplificando operaciones y abriendo nuevas fuentes de ingresos para integradores.

Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo identifica fallos inminentes antes de que ocurran, a diferencia del mantenimiento reactivo que solo aborda problemas después de que suceden.

Según un estudio de Reports & Data, el mercado de mantenimiento predictivo creció de 1.900 millones USD en 2019 a un esperado 21.200 millones USD para 2027, una asombrosa CAGR del 28,9%.

KUKA's SmartProduction proporciona información integral que impulsa el rendimiento, la efectividad de equipos y la previsibilidad del mantenimiento. CRÉDITO: KUKA

KUKA's SmartProduction digitaliza celdas y líneas de producción completas, creando una red interoperable donde microservicios y big data convergen para mejorar eficiencia, calidad y flexibilidad. Los datos clave de condición y rendimiento son accesibles vía PC, portátil o smartphone, eliminando el tiempo y costo tradicionalmente ligados al mantenimiento.

Un estudio del Deloitte Analytics Institute encontró que la analítica predictiva avanzada puede aumentar la productividad en un 25%, la disponibilidad de equipos hasta un 20%, reducir averías en un 70% y recortar costos de mantenimiento en un 25% en promedio.

Lecturas adicionales:

• Saber antes de que se rompa el cable (LAPP USA)
• Introducción al mantenimiento predictivo basado en IA (Archivos de A3)