Cómo la automatización se aceleró durante el COVID-19: Tendencias, flexibilidad y el auge de los cobots

Soluciones más seguras, rápidas e inteligentes ayudan a la industria en una pandemia

La tendencia de larga data hacia la automatización de fabricación se ha acelerado comprensiblemente por la pandemia de COVID-19. Aproximadamente un año en la crisis, es un buen momento para preguntar sobre impactos a largo plazo. ¿Ha empujado la pandemia a la automatización a nuevas áreas? ¿Han hecho los proveedores la automatización más flexible? ¿Más fácil de implementar?

Por su naturaleza, los robots colaborativos (cobots) son más fáciles de implementar que sus primos tradicionales. Debido a que los cobots están diseñados para compartir un espacio de trabajo con sus contrapartes humanas, como rutina, a menudo no requieren resguardo y pueden encajar en espacios relativamente pequeños y ocupados (cuando se confirma por evaluación de riesgo de seguridad). También son más fáciles de configurar, dijo Dick Motley, Director del grupo de integradores de sistemas autorizados de FANUC America Corp. en Rochester Hills, Mich. Explicó que un usuario puede, en parte, entrenar la serie CRX de FANUC literalmente agarrando el brazo y guiándolo. Esto hace que la “configuración de una aplicación simple sea realmente sencilla e intuitiva. Tienes automatización robótica que puede implementarse rápidamente”. Añadió que “hay un ecosistema creciente de proveedores periféricos para pinzas y pedestales para que el robot se siente, y diferentes provisiones para abordar fácilmente los servicios que van al utillaje de extremo de brazo del robot”.

La mala noticia es que los cobots son lentos. Aunque están construidos con sensores que limitan la fuerza que impartirán si entran en contacto con algo, “es bastante difícil cumplir estándares de seguridad a alta velocidad”, explicó Motley. “Porque independientemente de qué tan sensible sea tu sistema de detección de contacto, estás intentando desafiar la física si tienes algo moviéndose muy rápido y luego necesitas detenerlo inmediatamente”. Así que aunque puedas pensar que los cobots se harían cargo del mundo de la automatización (y las ventas en era COVID-19 han sido explosivas), su aplicabilidad tiene límites.

Motley se refirió a una “operación de paletizado de velocidad relativamente baja” al final de las líneas de fabricación de un cliente como un buen ajuste para un cobot. “Estaban haciendo dos a cuatro cajas de producto por minuto, con una densidad increíble de líneas de transportador alimentando estos productos hasta el final para ser paletizados. No tenían el espacio físico para hacer una implementación de robot tradicional con los cálculos de distancia de parada y todas las cosas que van en una celda de robot tradicional. Su única opción de automatización era poner un cobot. ... Si vas lo suficientemente lento, una caja de cartón probablemente no te va a lastimar”.

Seguro y fácil para humanos

Esto no significa que los robots tradicionales no puedan operar en proximidad a personas, o que sean muy difíciles de configurar. O que los cobots de movimiento lento puedan operar sin resguardo si manejan algo afilado u otro peligro. Para abordar estas preocupaciones, FANUC y otros OEMs tienen sistemas que “restringen ya sea el rango de movimiento o la velocidad del robot” para permitir interacción intermitente con un humano, explicó Motley. FANUC llama a su arquitectura de seguridad “Dual Check Safety”, o DCS. “Quizás quieras establecer una zona ‘mantener fuera’ en un lado del robot mientras un operador carga piezas o algo que el robot va a recuperar. Habilitas una restricción de software para mantener al robot de ir allí, típicamente reforzada por una cortina de luz o una alfombra de seguridad o un escáner. Pero luego, una vez que la persona deja esa zona de carga, el robot puede volver directamente a velocidad completa”.

Motley también señaló que “ajustes a DCS pueden hacerse en el entorno de simulación de programación fuera de línea Roboguide de FANUC. Pueden hacerse con un portátil conectado al robot, o con uno de nuestros dispositivos de interfaz de usuario, ya sea nuestro iPendant o nuestra nueva Tablet Teach Pendant”. La nueva interfaz basada en tablet es particularmente fácil de usar, dijo Motley. “Es un estilo de programación completamente nuevo que ni siquiera se acerca a lenguaje informático. Es una línea de tiempo de iconos arrastrar-y-soltar”.

En Promess Inc., Brighton, Mich., el Director de Aplicación John Lytle reportó que la pandemia ha acelerado el esfuerzo de su empresa para hacer que sus Estaciones de Trabajo de Prensa Eléctrica realicen funciones adicionales. Promess ya había hecho fácil agregar sus unidades a una línea de producción haciéndolas compactas y autónomas, con una cortina de luz integrada para prevenir lesiones al operador. “Automatizan ensamblaje con detección que determina si hizo una buena pieza, y puedes ponerlas donde quieras y adaptar a medida que las cosas cambian en la planta”. Promess ha añadido funciones auxiliares y mejorado la información que las unidades pueden comunicar al resto de la fábrica. Por ejemplo, además de prensar dos piezas juntas y confirmar que la fuerza medida y el recorrido eran los esperados y el ensamblaje es por lo tanto bueno, la Estación de Trabajo podría también tomar medidas dimensionales y pasar esa información. Esto elimina la necesidad de una estación de control dimensional separada.

Realizar tales mediciones requiere cámaras y/o láseres, y Promess integra la tecnología de tal manera que el usuario final aún obtiene una unidad “plug and play” independiente. Como explicó Lytle, “Nos enfocamos en hacerlo simple para el usuario final, así que no es como un gran proyecto científico que requiera un técnico de cámara, un experto PLC, un integrador de alto nivel, y así sucesivamente. Tenemos un equipo de software de 20 personas aquí, trabajando todos los días para hacerlo fácil. Así que cuando el cliente recibe una Estación de Trabajo, ya está configurada. Solo están ingresando parámetros”. Añadió que las cámaras pueden hacer más que medir piezas. También pueden usarse para orientación de piezas. Esto permite arreglos más complejos, como poder recoger automáticamente de múltiples piezas en un pallet. Además, Promess ha integrado cobots para carga/descarga automática de piezas. El resultado final, como lo ve Lytle, es una Estación de Trabajo multi-función que simplifica la línea de transferencia y contribuye al distanciamiento social, mientras también envía datos a otros equipos en la planta “vía Internet o Intranet para tomar una decisión sobre qué hacer”.

Más inteligentes y flexibles

Según Joe Chudy, gerente general de ABB Robotics USA, Auburn Hills, Mich., “todas las industrias, en instalaciones grandes y pequeñas, buscan formas de eliminar personas de sus procesos”. El mayor aumento en la demanda —un impulso que puede vincularse directamente a la pandemia— está en fabricación médica, empaquetado/logística y procesamiento de alimentos. Estos dos últimos son particularmente desafiantes, dada su necesidad de velocidad extrema frente a entradas inconsistentes. Como lo puso Chudy, “no es secreto que Amazon no puede contratar suficiente gente y no puede automatizar lo suficientemente rápido. Lo mismo es cierto para WalMart y todos los demás en ese espacio. Pero la cantidad y diversidad de artículos que tienes que recoger y clasificar rápidamente te fuerza a implementar alguna forma de IA (inteligencia artificial)”.

Chudy dijo que la industria de procesamiento de alimentos también está muy presionada e impulsando innovación en automatización. Describió el corte y empaquetado de carne como un entorno inherentemente miserable para que los humanos trabajen, con la pandemia solo añadiendo a los problemas. Y la “proteína” (como la industria se refiere a su producto) varía de pieza a pieza. “Nos preguntamos si podríamos deshuesar un pollo. ¿Qué podríamos hacer con las alas? Cosas así”, relató Chudy.

Dadas las inconsistencias de las formas de la proteína, enfrentar este desafío requirió tanto un sistema de cámara inteligente como IA para orientar las pinzas del robot. “También hay retorno rápido limitando la proteína perdida en hacer el corte”, añadió Chudy. “Así que la tecnología de visión que usas, con cuchillas de agua u otras técnicas para cortar este material lo más cerca posible, es un gran tema. Aprender cómo la proteína se presenta al robot, dónde debería ir el sistema de visión y cómo deberías orientarlo, todo factoriza en la aplicación”.

A largo plazo, Chudy piensa que los avances en IA impulsados por estos desafíos también se aplicarán al mundo del corte de metal. Por ejemplo, la capacidad de picking aleatorio de contenedores está mejorando debido a mejoras en IA, observó, “así como des-paletizado y algunas de las tareas logísticas. Los tiempos de adquisición son lo que realmente importa en picking aleatorio de contenedores. ¿Qué tan rápido puedo localizar esa pieza? ¿Qué tan rápido puedo ir a buscarla? Es lo mismo en el mercado logístico”. Chudy cree que la velocidad es importante y procesar el volumen de datos de imagen requerido para recoger las piezas ha limitado hasta ahora esas aplicaciones. “[Ahora] estamos viendo esas aplicaciones floreciendo en este mercado a medida que la tecnología crece y se vuelve más fuerte y menos intensiva en mantenimiento”, dijo Chudy.

Dijo que la soldadura sin fijación y soldadura inteligente también se están estudiando, en las que “estás presentando la pieza y parte a una cámara y está decidiendo cómo soldarla, y las tolerancias, y midiendo los huecos, y haciendo todas las cosas que un programador tradicional haría. Funciona bien en el laboratorio, pero no la hemos implementado en producción todavía”.

La tecnología de visión es central para estos sistemas. Y como dijo Chudy, eso solía “poner nerviosos a muchos tipos en la industria del metal”, porque los sistemas de visión anteriormente requerían técnicos especializados para instalar y mantener. “Ahora estas aplicaciones más nuevas son capaces de auto-monitorearse”.

Motley también habló de la tecnología de visión como un tremendo habilitador que se ha vuelto más fácil de implementar. “Cuando le das ojos a un robot para poder adaptarse al entorno, eso permite todo tipo de cosas en términos de coste reducido para configurar una aplicación, tiempo de cambio reducido, menos piezas cambiadas, mejor flexibilidad, mayor fiabilidad, e inspección en proceso”. Dijo que la nueva tecnología de visión 3D de FANUC, llamada 3DV, ofrece “un sensor versátil y compacto que puede construirse fácilmente en el utillaje de extremo de brazo en un robot. El robot literalmente lleva sus ojos consigo en lugar de tener solo un sensor estacionario, aunque los sensores estacionarios aún tienen su lugar”. Y una nube de puntos 3D proporciona al robot mucha más información que una imagen 2D plana, añadió. Con más información sobre lo que tiene delante, “el control del robot es mejor capaz de decidir qué hacer a continuación”.

Fabricación en metal

Manejar empaquetado y proteína es muy diferente que una aplicación típica de trabajo en metal. Así que, como explicó Dave Suica, presidente de Fastems LLC, West Chester, Ohio, la tecnología de pinzas está cambiando. “Hemos empezado a ir a pinzas controladas por servo. Muchas de las piezas son deformables. Una pinza de potencia regular puede aplicar demasiada fuerza, más de lo necesario para superar el factor de fricción para levantar la pieza. Con control servo, vas a una posición, y luego tiene una anulación para cuánta presión aplica”. Más generalmente, Suica dijo que la gente tiende hacia automatización “de gama alta” que no requiere cambiar pinzas manualmente para cambiar trabajos. “Con automatización inteligente y cambios automáticos de pinza, y control por computadora versus un PLC, puedes hacerlo dinámico. Puedes cambiar de pieza A a pieza B a pieza C sin gente allí. Tenemos sistemas que corren por 72 horas autónomamente”.

Mientras Fastems es mejor conocido por grandes sistemas de fabricación flexibles (FMS), maneja toda la gama de configuraciones de robot y manipulación de pallet. Suica dijo que la pandemia ha causado que algunas empresas compren y automaticen máquinas individuales solo para reubicar rápidamente un cierto producto. Pero ya sea que Fastems entregue un gran FMS o un robot para una sola máquina, “todavía tiene una línea completa de software de gestión de fabricación”, dijo Suica. “Todavía tiene planificación. Todavía tiene las capacidades para correr diferentes piezas en diferentes momentos”. Fastems se enorgullece de poder integrarse con el sistema ERP de una empresa para planificación predictiva y dinámica. “Así, a medida que el sistema ERP cambia los requisitos, automáticamente cambiamos la secuencia de qué pieza se hace cuándo, de modo que mantienes tu flujo sin construir inventario”.

Volviendo al desafío de empaquetado y ensamblaje, Motley dijo que las raíces automotrices de FANUC le han servido bien. “Nuestra capacidad para dispensar un cordón de sellador para sellar una carrocería de coche antes de pintar, y coordinar eso muy estrechamente con movimientos de robot de modo que cuando vas rápido, no obtienes un punto fino en el cordón de sellador... y cuando vas lento alrededor de una esquina no obtienes una gran acumulación gruesa...” contribuyó directamente a poder dispensar adhesivo en operaciones de ensamblaje.

Control remoto pasa a HTML5

El aumento en automatización y distanciamiento social impulsado por la pandemia ha resaltado a su vez la necesidad de capacidades de monitoreo remoto. El monitoreo remoto no es nuevo, y virtualmente todos los fabricantes de control, automatización y máquinas ofrecen tales soluciones. Pero Fagor Automation–USA, Elk Grove Village, Illinois, fue un paso más allá acelerando el lanzamiento de una arquitectura de control basada en HTML5. Como explicó el Gerente General para Norteamérica Harsh Bibra, HTML5 no solo es basado en navegador, es “consistente a través de múltiples navegadores. Una persona podría estar usando un iPhone. Otra podría tener un dispositivo Google. Una tercera persona podría estar usando Windows 10 en un portátil. Con una interfaz basada en HTML5 en la máquina, todos verían lo mismo de manera similar. HTML5 hace tu máquina independiente de plataforma”.

HTML5 proporciona mejor acceso móvil a inteligencia de negocio también, dijo Bibra, junto con geolocalización. Con geolocalización, señaló, puedes limitar conexiones remotas a dispositivos que están en ubicaciones específicas, mejorando así la seguridad. Por ejemplo, podrías limitar una conexión remota a la casa de un empleado, pero no a otro lado, para prevenir acceso si el empleado perdió su teléfono. Qué más, añadió Bibra, “HTML5 es sin límites. Dependiendo del poder de la lógica que escribas, o el poder de la interfaz hombre-máquina que crees, puede proporcionar el enésimo grado de libertad en el sentido de que la persona al otro extremo puede tener acceso a cualquier cosa”. Eso significa que podrías empoderar una conexión remota para no solo monitorear actividad, sino también ingresar comandos de máquina, como inicio de ciclo o parada de ciclo. En otras palabras, control remoto es lo último en distanciamiento social.