Innovación gallega para predecir fallos en los robots

La empresa Ledisson lanzará al mercado un dispositivo que puede generar un ahorro de hasta el 20 % en las factorías de automóviles


Al igual que ocurre con los humanos, los malentendidos entre robots pueden ocasionar graves perjuicios. Dentro de una misma fábrica, como la factoría PSA Vigo, conviven los de primera y última generación en una especie de Torre de Babel robótica. Tienen una procedencia muy diversa y hablan idiomas distintos porque algunos no comparten fabricante. Este hecho es el que dificulta en ocasiones la detección y resolución de problemas en la cadena de montaje y obliga a los operarios a paralizar la producción con las pérdidas económicas que eso conlleva. ¿Qué hacer para que estos robots se entiendan y trasladen información clara sobre su estado de salud?

La empresa tecnológica gallega Ledisson ha encontrado la solución: instalar un dispositivo en cada uno de ellos para hacerles hablar el mismo lenguaje: el Esperanto de las máquinas. No es ciencia ficción. Existe y lo lanzará en breve al mercado bajo el nombre de IIoR (Industrial Internet of Robots). Un producto cuyo coste de instalación es de 150 euros al año por robot. ¿Vale la pena? Eso parece. Según estimaciones del Centro Tecnológico de Telecomunicaciones de Galicia (Gradiant) -que dio soporte al proyecto-, su uso podría reducir los costes operativos entre un 5 % y un 20 % en las fábricas de automóviles. «Nos permite evitar disrupciones en la producción, que se traducen en costes inesperados», aseguran.

El sector de la automoción y concretamente PSA jugaron un papel muy importante en el desarrollo del producto. No solo trasladaron a los ingenieros la necesidad de buscar una solución tecnológica para este problema lingüístico, también pusieron sus robots a disposición del equipo para probar la eficacia del dispositivo, avalado de igual modo por uno de los grandes fabricantes de coches alemanes. El software funciona: es capaz de extraer información de los robots y anticipar cuándo van a fallar. Así permite planificar la parada o anticiparse al problema.

 Hay mercado

Las perspectivas de mercado del producto son muy buenas. En primer lugar porque el uso masivo de robots en las factorías de automóviles está muy extendido. Según datos de la Asociación Española de Robótica y Automatización de Tecnologías de la Producción (AER-ATP), más del 60 % de los robots que trabajan en la industria española lo hacen en el sector de la automoción. Teniendo en cuenta que las unidades ascienden en total a unas 21.000, Ledisson podría facturar al año más de tres millones de euros si logra colar el artefacto en todas las factorías españolas.

La segunda razón tiene que ver con la gran capacidad de internacionalización que tiene. Y es que no importa que la fábrica esté ubicada en Galicia o en Munich, los problemas son los mismos. Todas necesitan renovarse para adaptarse a la industria 4.0, pero sin que esta transformación exija empezar desde cero, desechando los viejos robots para comprar otros nuevos. Sería una inversión casi inasumible para muchos fabricantes. «No solo va a a beneficiar a nuestro entorno productivo cercano sino que este producto se va a a poder comercializar fuera de España», indican desde Gradiant.

Aunque desde el sector son muy reacios a revelar su interés por incorporar ciertas tecnologías, lo cierto es que fuentes del centro aseguran que hay apetito entre los representantes de la automoción para adquirir los IIoR.

 Diagnóstico en tiempo real

Otra de las peculiaridades que ofrece este dispositivo es que puede trasladar en tiempo real el diagnóstico de cada uno de los robots. Los operarios sabrán si se desgasta más una pieza que otra, si ha bajado la calidad -de las soldaduras, por ejemplo-, o si alguna máquina ha desacompasado su ritmo de trabajo. La interconexión de los robots puede ahorrar muchos quebraderos de cabeza. Y es que, en ocasiones, las fábricas se ven obligadas a actualizar uno por uno los software de sus máquinas, con la consiguiente pérdida de tiempo y competitividad que genera.

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