Los fabricantes están avanzando rápidamente desde células de automatización aisladas hacia ecosistemas robóticos habilitados por la IA que interactúan con los sistemas ERP y MES en tiempo casi real. Esto se demostró durante la sesión “La próxima frontera: la IA en ejecución en el mundo físico” en el evento IFS’ Industrial X Unleashed, con la participación de Linamar y otros fabricantes, revelando que la nueva ola de IA física ofrece ganancias sustanciales en productividad, control de calidad y continuidad de la producción para los robots.
En los últimos años, las líneas de producción han evolucionado de procesos con mucha mano de obra a entornos combinados donde los cobots, los robots de selección y colocación habilitados por la IA y los sistemas de inspección autónomos trabajan en conjunto. Un ejemplo típico es una planta de Linamar que reemplazó la orientación manual de piezas y la verificación visual con robots de visión artificial y cobots capaces de una interacción segura con los humanos. Esto redujo el tiempo de inspección final del ensamblaje, aumentó el rendimiento por metro cuadrado y disminuyó los incidentes de reproceso, ya que los robots detectaron los defectos en una etapa más temprana del proceso.
La robótica mejorada con IA fortalece la calidad y el rendimiento
Los fabricantes que adoptan estos modelos informan varios indicadores de retorno de la inversión. Un productor de componentes automotrices logró una reducción del 20% en el tiempo del ciclo después de reemplazar la selección manual de piezas en contenedores con celdas robóticas guiadas por IA. Otra empresa industrial redujo las paradas de seguridad en un 15% después de introducir cobots con sensores de proximidad y colisión integrados, lo que permitió a los técnicos realizar el mantenimiento sin detener toda la línea de producción.
Las capacidades de inspección autónoma de Spot complementan estos cambios. Con sensores térmicos, acústicos, de detección de gases y de imágenes HD, Spot puede identificar desalineaciones, fugas y calentamiento anormal mucho antes de lo que las inspecciones tradicionales podrían detectarlos. Esto contribuye a tasas de rendimiento en el primer intento más altas y reduce los tiempos de inactividad inesperados de la línea, que son las principales prioridades para los gerentes de planta que gestionan ventanas de producción ajustadas.
Integración de la robótica en la producción impulsada por ERP
Para los ejecutivos de ERP, el desarrollo clave es que los robots ahora se tratan como activos empresariales direccionables. Dentro de plataformas como IFS Cloud, los robots se definen con calendarios de disponibilidad, perfiles de habilidades, tareas de mantenimiento y reglas de envío. Cuando ocurre un problema de producción, como un motor sobrecalentado, los flujos de trabajo de ERP pueden activar una inspección robótica antes de escalar a los equipos de mantenimiento humanos.
Los fabricantes que evalúan proveedores de robótica deben evaluar la interoperabilidad con las orquestaciones MES/ERP, la modularidad de los sensores, la tolerancia a las condiciones ambientales y la facilidad de reprogramación a través de la generación de habilidades impulsada por la IA. Las organizaciones que tienen éxito son aquellas que integran la robótica en ciclos de mejora continua en lugar de implementarlas como islas de automatización independientes.
Qué significa esto para los usuarios de ERP
El ERP puede proporcionar un mayor rendimiento de la producción para la robótica. La robótica integrada con los flujos de trabajo de ERP ayuda a las plantas a mantener una producción constante incluso con una disponibilidad de mano de obra fluctuante. Los equipos de ERP se benefician de un rendimiento de producción más predecible y menos intervenciones de mantenimiento urgentes. Esto se traduce en menos interrupciones y tiempo de inactividad.
El ERP puede ayudar a proporcionar una mayor garantía de calidad para la robótica. Los robots generan datos de inspección más ricos y consistentes que alimentan los módulos de calidad de ERP y admiten el manejo automatizado de no conformidades. Los fabricantes obtienen una detección temprana de defectos y una reducción de los desechos, lo que reduce el tiempo de inactividad.
La IA física puede proporcionar una planificación de mantenimiento optimizada. La IA física permite la detección temprana de la degradación del equipo, mejorando la precisión de la programación de activos. Los planes de mantenimiento basados en ERP se vuelven más proactivos y menos disruptivos para los ciclos de producción, lo que conduce a una mayor eficiencia y rendimiento general.
