La compañía impulsa un ecosistema robótico capaz de integrar máquinas y sistemas industriales bajo un mismo lenguaje, con el objetivo de avanzar hacia fábricas autoinspeccionables, más seguras y eficientes, sin perder el papel clave del factor humano.
Sisteplant, empresa especializada en el desarrollo de soluciones y servicios para la industria inteligente, ha presentado su plataforma R-Bot Reliability Bots. Se trata de un ecosistema tecnológico diseñado para integrar de forma operativa robótica móvil autónoma en los entornos industriales y avanzar hacia un modelo de ciberplanta, donde personas, robots e inteligencia artificial (IA) trabajan de forma coordinada.
COMPUTERWORLD ha tenido la oportunidad de charlar con David López, su vicepresidente de Innovación y Operaciones, quien nos cuenta más detalles acerca de una plataforma que aspira a convertir robots, drones y sistemas industriales en un único ecosistema operativo. Más allá del concepto, en Sisteplant saben que el verdadero desafío ha estado en resolver una cuestión crítica: el lenguaje. Y es que, la robótica industrial vive una nueva fase marcada por la automatización y la interoperabilidad.
Barreras tecnológicas
R-Bot es un ecosistema robótico europeo que se caracteriza por su heterogeneidad y agnosticismo. La pregunta que le planteamos es qué barreras tecnológicas ha tenido que resolver Sisteplant para conseguir que tanto robots como drones y dispositivos o IT de distintos fabricantes trabajen como un único sistema.
“Si hablamos de barreras tecnológicas, he de referirme a lo que nosotros llamamos la capacidad para traducir lenguajes que son diferentes”, explica David López. Y es que, si bien reconoce que el avance hacia estándares comunes, como ROS, ha facilitado el camino, la integración real sigue siendo compleja.
El problema no reside únicamente en la diversidad de fabricantes, sino en la necesidad de conectar mundos que tradicionalmente han operado por separado. “Nuestro reto ha sido hacer una plataforma heterogénea capaz de gobernar robots de diferentes marcas y que, además, se comuniquen con sistemas con los cuales nunca han hablado, como GMAO o MES, que utilizan un lenguaje totalmente diferente”, determina.
Traducir la industria
Para resolver esa brecha, R‑Bot incorpora una arquitectura basada en varias capas de software que actúan como intermediarias entre sistemas. López lo resume con una analogía clara: “Es como un Google Translator que permite trasladar el lenguaje que utilizamos las personas al lenguaje que utilizan los robots, basado en tareas robóticas y puntos de inspección”.
Este enfoque ha dado lugar a una arquitectura de cuatro capas, tres de ellas software, entre las que destacan la capa de traducción y la de gobierno de flotas. El objetivo es estandarizar la interacción entre sistemas humanos y máquinas.
Curiosamente, no todos los retos han sido igual de complejos. En lo que respecta a la integración con infraestructuras industriales existentes, el camino ha sido más directo. “R‑Bot es como si tuviera embebida una plataforma IoT. En ese sentido, conectar con sensores o dispositivos de campo es un asunto más convencional”, señala López.
La capa Asimobia, encargada de gobernar flotas de robots, actúa también como plataforma IoT, mientras que un módulo superior —Manufacturing Intelligence for Bots— traduce la información hacia los sistemas de gestión.
Además, el sistema incorpora capacidades edge que permiten operar incluso sin conexión a la nube. “Dotamos a los robots de autonomía para que sigan funcionando aunque se pierda conectividad”, añade.
La fábrica que se inspecciona sola
Otro de los grandes conceptos asociados a R‑Bot es la planta autoinspeccionada. Un escenario que, si bien todavía es emergente, empieza a materializarse en determinados entornos.
En opinión de David López, “el paradigma de la planta que se autoinspecciona todavía está en fase de desarrollo, pero para nuevas plantas no estamos tan lejos. A su juicio, la clave está en el diseño desde el origen. O lo que es lo mismo: “Layout, visibilidad, posicionamiento de activos y adaptación del entorno”.
De todas formas, reconoce que el avance es más gradual en instalaciones ya existentes. “En plantas maduras —dice— se pueden automatizar muchas operaciones de inspección, pero hay que acompañarlo de modificaciones del entorno”. En este sentido, David López quiere destacar el papel fundamental que juega la ingeniería: “Desde instalar rampas en lugar de escaleras hasta reubicar válvulas, pequeños cambios pueden evitar la necesidad de robots más complejos”, reconoce.
Sin embargo, cuando se trata de mantenimiento avanzado, aún hay barreras importantes. “Que un robot ejecute tareas complejas de reparación de forma autónoma sigue siendo complicado”, admite. Por eso, considera clave la evolución de la inteligencia artificial (IA) para superar este límite.
IA: del dato a la causa
Precisamente la IA es otro de los pilares de la propuesta, especialmente en la reducción de fallos no planificados. Un enfoque que va más allá del simple análisis predictivo.
“Anticiparse a los fallos implica entender los fenómenos que los causan. La clave es hacer un análisis profundo de causa y efecto de cada modo de fallo”, señala López.
En su opinión, esto implica identificar variables, medirlas y comprender cómo interactúan entre sí, incluso cuando no están directamente vinculadas a una máquina. “Pueden ser parámetros de producto o del entorno. La complejidad está en evaluar los efectos conjuntos entre variables”, añade.
El reto, por tanto, es tanto técnico como también conceptual, y consiste en traducir el conocimiento industrial en modelos procesables por algoritmos. “Y ahí entra el factor humano”, apostilla; lo que le da pie a decir que “la IA aún confunde correlación con causalidad. Por eso necesitamos el conocimiento de ingenieros y operarios para construir modelos fiables”.
Exposición humana cero
Uno de los conceptos más llamativos de esta nueva generación de automatización es el de “exposición humana cero”. Lejos de plantear un reemplazo total, se trata de una cuestión que pretende redefinir roles.
Concepto que, explica “concebimos como eliminar el riesgo para la salud de las personas. Allí donde haya una operación peligrosa o ergonómicamente compleja, debe ir una máquina”.
De todas formas, el papel de las personas sigue siendo central, lo q ue le da pie a decir que “el control y el conocimiento tienen que estar en la persona. Las máquinas ejecutan, pero las decisiones deben basarse en el entendimiento humano del proceso”.
Sectores tractores
David López reconoce que la adopción de estas tecnologías no es homogénea. Al ser preguntado por sectores que lideran su implantación, explica que los principales son energía, química de proceso, minería o el ferroviario.
“En estos entornos hay riesgos elevados, como explosividad, lo que impulsa la automatización de inspecciones”, apunta.
En el caso ferroviario, por ejemplo, el salto es tangible. “No es lo mismo que una persona recorra una vía con una linterna a que una máquina genere un registro videográfico continuo. La diferencia en trazabilidad y fiabilidad es enorme”.
También la industria aeronáutica muestra un interés creciente en opinión del vicepresidente de Innovación y Operaciones de Sisteplant, especialmente en inspecciones de calidad en entornos complejos y poco ergonómicos.
Una apuesta por la soberanía tecnológica
Otra cuestión por la que le inquirimos es por el desarrollo de R‑Bot, enmarcado además en un contexto europeo de búsqueda de autonomía tecnológica.
“Para nosotros este proyecto puede suponer un salto como compañía de referencia en Europa”, asegura López. De hecho, admite, que la decisión de desarrollar toda la tecnología internamente ha sido estratégica: “Queríamos tener control completo de las capas de software, porque ahí está la clave del sistema”, apostilla.
Aun así, la compañía es consciente del entorno competitivo en el que se mueve el mercado. “Somos una pyme que compite con grandes empresas, pero nuestro diferencial es la combinación de ingeniería industrial y desarrollo software”, reconoce.
El próximo motor industrial
De cara al futuro, David López no duda en identificar hacia dónde se dirigirán las inversiones industriales. En su opinión, “la robótica y la IA, cada vez más combinadas, van a ser el principal motor de inversión”.
Porque tiene claro que, en el caso de Sisteplant, R‑Bot no sólo se configura como un producto, sino como todo un catalizador de su ecosistema tecnológico. Por eso en la compañía esperan que “genere negocio directo e indirecto, impulsando tanto software como servicios de ingeniería”.
Un movimiento que, en un mercado en plena transformación, podría situar a la compañía en una posición destacada dentro del nuevo paradigma industrial europeo, según confía David López, para dar por concluido este encuentro con COMPUTERWORLD.
