Inicio Casos de éxito Los análisis basados en la periferia impulsan operaciones más inteligentes Los análisis basados en la periferia impulsan operaciones más inteligentes
Robots móviles dotados de inteligencia artificial amplían la mano de obra
Dos personas observan los monitores de una mesa en una fábrica

Es viernes por la noche en la planta de fabricación. Lauren, cuyo trabajo es supervisar las computadoras que monitorizan los sensores en las máquinas de producción, acaba de entrar en turno.

Mientras se acomoda en su escritorio para ver varias pantallas que muestran la telemetría de máquinas, piensa en lo aburrido que es su trabajo, pero se alegra de que sea más predecible y relajante que cuando tuvo que inspeccionar cada máquina.

Luego, suena una alarma. Un sensor del equipo ha indicado una pérdida repentina de presión, lo que significa que Lauren necesita inspeccionar visualmente la máquina para detectar una posible fuga. Para hacerlo, debe ponerse un casco y gafas protectoras y aventurarse en lo más profundo del piso de la fábrica. No es así como imaginaba que sería su turno del viernes por la noche y se pregunta si debería buscar otro trabajo más interesante y técnico.

Lauren no está sola. Y los fabricantes se enfrentan a problemas para atraer y mantener a buenos trabajadores como ella.

De hecho, las líneas de producción industrial actuales están muy tecnificadas, con automatismos y telemetría de máquinas que deben controlarse las 24 horas del día. Todos esos datos deben ser recopilados manualmente, ya sea por alguien con un portapapeles o una tableta, o por cientos o miles de sensores instalados en el propio equipo. Después, los datos deben analizarse, ya sea manualmente o a través de sistemas de monitorización de activos. Sin embargo, a pesar de toda esta automatización, a menudo cuando se trata de identificar y resolver problemas como fugas, los trabajadores como Lauren siguen enfrentándose a condiciones peligrosas.

Ahorro de costes en IoT

 

Spot, un robot móvil con dispositivos de sensor y análisis en su espalda, reduce los costes asociados con la instrumentación de IoT

Eficiencia mejorada

 

Las rutas de inspección rutinarias de Spot y la asignación de tareas de seguimiento mejoran la eficacia de los trabajadores

Acercarse al problema de los datos con sensores fijos no es escalable debido a la complejidad del proceso de instalación. Y los métodos manuales simplemente no son efectivos ni eficientes. Tampoco proporciona el valor que realmente desea de las herramientas de análisis de Big Data. Michael Perry Vicepresidente de Desarrollo Empresarial Boston Dynamics
Dilema industrial

Las instalaciones industriales han ido evolucionando desde que Henry Ford produjo el primer automóvil Modelo T en una línea de producción de fábrica. Hoy en día, la automatización y la robótica son la norma en la planta de producción. Sin embargo, los fabricantes y otros operadores de plantas deben mantener y reparar esas máquinas para que sus plantas sigan funcionando, lo que requiere una recopilación y un análisis de datos constantes.

Michael Perry, Vicepresidente de Desarrollo de Negocios de Boston Dynamics, el líder mundial en robótica móvil, describe el problema: "La automatización con robots tradicionales no ha tenido éxito debido a la complejidad y la escala de los sitios, que pueden ser limitantes para los robots con ruedas y orugas que luchan con espacios reducidos, escaleras y terrenos irregulares. Los robots que recopilan datos también son más útiles cuando están conectados a inteligencia, que no es solo la computación, sino también la comunicación entre lo que sucede en el campo y lo que sea que procese todos los datos in situ".

Con el tiempo, las empresas han adoptado en gran medida una de las dos formas de recopilar y analizar los datos que generan sus máquinas. El método más tradicional consiste en enviar técnicos a toda la planta para que registren periódicamente las lecturas de las máquinas. Incluso si una máquina solo puede presentar problemas una vez al año, el técnico debe registrar los datos de esa máquina a diario o semanalmente para detectar problemas menores antes de que puedan convertirse en fallos importantes. Y los trabajadores deben mantener y arreglar equipos, a veces en entornos peligrosos o ruidosos.

El otro método es instalar sensores en cada equipo, luego recopilar y analizar esos datos de sensores con aplicaciones de gestión de activos. IBM diseñó su IBM Maximo Application Suite para analizar estos datos de sensores, que se almacenan en la nube. Sin embargo, los fabricantes primero enfrentan altos costos para instrumentar sus equipos, costos adicionales para almacenar los datos y, finalmente, la necesidad de comprar la solución para analizarlos. Esto suele poner la instrumentación completa más allá del alcance de las empresas más pequeñas.

Nancy Greco, directora de DE Research Cognitive IoT Solutions de IBM Research, explica: "Los sensores basados en Edge generan una enorme cantidad de datos que van a la nube. Los fabricantes miran su factura de la nube y se preguntan por qué gastan tanto dinero para comprobar que los datos les dicen que todo está bien, que no hay nada malo".

Una tercera solución es enviar en un robot diseñado para inspeccionar regularmente equipos y recopilar datos de sus instrumentos de telemetría. Esta fue la inspiración para Spot, el robot parecido a un perro creado por Boston Dynamics. Spot puede ir a cualquier lugar al que vaya una persona y recopilar datos con mayor frecuencia y precisión. Sin embargo, incluso con cámaras y otros sensores, Spot no puede interpretar los datos por sí mismo. Los datos aún deben analizarse, por lo que cuando Spot detecta una anomalía, necesita la intervención humana para resolver el problema.

La automatización con robots tradicionales no ha tenido éxito debido a la escala de complejidad de los sitios, que puede limitarse a robots con ruedas y rastreados que luchan con espacios estrechos, escaleras y terrenos desiguales. Los robots que recopilan datos también son más útiles cuando están conectados a inteligencia, que no es solo la computación, sino también la comunicación entre lo que sucede en el campo y lo que sea que procese todos los datos in situ. Michael Perry Vicepresidente de Desarrollo Empresarial Boston Dynamics
Robots móviles + IA

IBM y Boston Dynamics decidieron plantearse la siguiente pregunta: ¿pueden recopilarse y analizarse con seguridad los datos de las plantas en el edge? ¿Podrían las dos empresas ayudar a eliminar la necesidad de que el personal recopile datos manualmente o ponerse en peligro en las fábricas y, al mismo tiempo, reducir los requisitos y los costes asociados a la instrumentación de cada pieza del equipo? La respuesta fue un rotundo "sí".

Boston Dynamics e IBM están uniendo sus tecnologías para crear una solución basada en IA para Spot. "Boston Dynamics e IBM llegaron a la mesa intentando resolver la misma combinación de problemas de adquisición de datos e inteligencia de datos", dice Perry. "Ambos estábamos escuchando las mismas preguntas de nuestros clientes. "¿Cómo puedo obtener una imagen real de lo que está sucediendo en este complicado sitio industrial?"

El uso de Spot ya ayuda a eliminar la necesidad de colocar sensores en cada equipo. Ahora, IBM está añadiendo el poder de las soluciones de IA y Maximo a Spot para proporcionar análisis en el edge. Con la ayuda de IBM, Spot puede interpretar lo que ve a través de sus cámaras y sensores integrados. El análisis ocurre en el robot en tiempo real, lo que reduce la necesidad de almacenamiento y análisis de datos en la nube por separado. Spot es una extensión de la estrategia IBM AI@Edge Hybrid Cloud.

"Spot se convierte en un dispositivo periférico itinerante que lleva una carga útil de tecnología analítica a donde el usuario la necesite", afirma Greco. "Puede entrar en espacios reducidos. Puede subir escalones. Y traerá consigo todos esos análisis”.

En lugar de simplemente identificar un problema, los modelos de IA altamente personalizables y optimizados ayudan a Spot a detectar anomalías e iniciar inmediatamente acciones correctivas. Según Perry, "Spot puede moverse por un sitio, identificar un problema y, usando Maximo, generar automáticamente una orden de trabajo con los siguientes pasos para resolverlo".

Más allá de Maximo, IBM está aportando toda la amplitud y profundidad de su experiencia y conocimientos en gestión de activos, IA y tecnología 5G para crear esta oferta conjunta con Boston Dynamics de Spot con capacidades de IA.

Los consultores de IBM Consulting ofrecen servicios de implementación y soporte a Boston Dynamics. También proporcionarán consultoría del sector para ayudar a abordar las necesidades específicas de los clientes. Por último, el uso de la tecnología Red Hat significa que los análisis se pueden implementar fácilmente, de forma rentable, en un entorno de nube híbrida.

Perry describe la relación de esta manera: "Boston Dynamics está aportando la movilidad y la flexibilidad de Spot como plataforma robótica, e IBM está aportando la inteligencia de sus sistemas para comprender los datos que Spot está recopilando."

La combinación de robótica e inteligencia está impulsando la innovación. No es solo la capacidad de sentir el mundo, sino de sentir el mundo e interactuar con él. Michael Perry Vicepresidente de Desarrollo Empresarial Boston Dynamics
Ir a donde ningún humano puede ir

Para cualquier cliente industrial, mantener las líneas de producción en funcionamiento es la clave de la rentabilidad. Lo que es más importante, la oferta conjunta de Spot ayuda a reducir el tiempo de detección de anomalías, detectándolas antes de que se conviertan en problemas catastróficos. Y Spot puede hacer esto para empresas de cualquier tamaño, lo que permite que las pequeñas instalaciones que de otro modo no podrían permitirse el 100% de la instrumentación del equipo o el coste del almacenamiento en la nube se beneficien de la instrumentación de itinerancia que ofrece Spot.

"Nuestros clientes necesitaban una forma asequible de reducir el riesgo, de asegurarse de que sus máquinas no se caen", dice Greco. "Ahora pueden hacerlo de forma asequible, disminuyendo disminuyendo la cantidad de instrumentación, disminuyendo la cantidad de movimiento de de datos y latencia, y mejorando la seguridad".

Con sus análisis integrados de IBM Maximo, Spot puede ayudar a aumentar el tiempo de actividad de los equipos. No solo puede identificar anomalías; puede interpretar su causa probable y sugerir soluciones. Puede crear órdenes de trabajo para problemas importantes o echar un segundo vistazo a problemas menores. "Spot conectado a los servicios de IBM puede proporcionar mucha información, para que los clientes puedan ejecutar estos activos durante más tiempo, detectar problemas antes de que ocurran y evitar tiempos de inactividad para que puedan mantener sus activos en funcionamiento", dice Perry.

Spot no pretende reemplazar a los trabajadores humanos. Su objetivo es ayudar a mantenerlos seguros y hacerlos más eficientes. En lugar de que Lauren se prepare para inspeccionar una posible fuga, puede enviar a Spot a inspeccionarla y programar el mantenimiento según sea necesario. Al igual que un perro de búsqueda y rescate que aumenta la eficacia de su adiestrador yendo adonde ellos no pueden ir, un Spot ágil y móvil puede entrar en entornos peligrosos donde hoy los trabajadores no pueden ir por culpa de los productos químicos, el ruido u otros peligros.

El uso de Spot para detectar y reparar problemas no sustituirá a los trabajadores, pero puede brindar una oportunidad para que las empresas eleven a su fuerza laboral a funciones que utilicen mejor las habilidades de los trabajadores. Greco llama a Spot "cobot" porque trabaja con el humano, de la misma manera que el perro de búsqueda trabaja con su adiestrador. Un técnico como Lauren ahora puede manejar y entrenar Spot para robar la fábrica y solucionar problemas. O puede pasar a otros trabajos críticos de alta tecnología que el fabricante no ha podido llenar.

"Es mejor aprovechar las capacidades de las personas para resolver problemas... que tener que dedicar tiempo y energía y arriesgar potencialmente su salud realizando tareas muy tediosas y de poca importancia", afirma Perry. "Se trata de una oportunidad para aprovechar algunas de esas tareas mundanas y repetitivas, algunas de esas tareas en entornos peligrosos, y utilizar Spot, liberando a los humanos para que reciban una formación más valiosa".

A medida que IBM y Boston Dynamics siguen desarrollando Spot con capacidades de IA, el entusiasmo en ambas empresas es palpable. Los equipos de IBM están aportando casos prácticos que sienten que podrían beneficiarse del uso de los análisis de Spot e IBM al equipo que trabaja en este proyecto. IBM está explorando trabajar con socios del ecosistema en áreas como 5G para utilizar sus capacidades para llevar la última tecnología a Spot, creando el mayor valor para los clientes de IBM y Boston Dynamics.

Boston Dynamics continuará aumentando las capacidades de Spot e IBM continuará construyendo modelos más precisos. IBM Research aportará una cartera continua de nuevos análisis a la relación con Boston Dynamics, incluyendo acústica, olor, análisis de composición y más.

En el caso de Spot, "La combinación de robótica e inteligencia está impulsando la innovación. No solo es la capacidad de sentir el mundo, sino de sentir el mundo e interactuar con él", concluye Perry.

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Acerca de Boston Dynamics

Boston Dynamics (enlace externo a ibm.com)es líder mundial en el desarrollo y implementación de robots altamente móviles capaces de afrontar los retos robóticos más difíciles. La misión principal de la empresa es liderar la creación y entrega de robots avanzados diseñados para tener un impacto positivo en la sociedad. Fundada en 1992, Boston Dynamics surgió del MIT Leg Lab y es una de las mejores empresas para trabajar de Inc. Magazine entre las mejores empresas para trabajar en 2020.

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Producido en los Estados Unidos Unidos de América, mayo de 2021.

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