Como muchas otras industrias, el sector del embalaje se adapta constantemente a las demandas del mercado. Los cambios están influenciados por factores como la regulación, la escasez de mano de obra calificada y la transformación digital. Para convertir estos desafíos en oportunidades, las empresas innovadoras confían cada vez más en soluciones como la colaboración entre humanos y robots y el uso de Inteligencia Artificial para garantizar un procesamiento intensivo de datos.

Robots colaborativos

La diversificación, la personalización e incluso los tamaños de lote cada vez más pequeños no siempre pueden gestionarse de manera rentable a través de procesos automatizados de alta velocidad en la producción en serie. Las tareas correspondientes a menudo se transfieren a empacadores contratados, que tienden a emplear recursos humanos costosos para realizar tareas de procesamiento complejas en lotes pequeños y empaques de mayor calidad. Por lo tanto, es más probable que los robots industriales convencionales desempeñen un papel secundario en esta área.

Una tendencia clara es la creciente demanda de robots colaborativos (cobots) de uso directo junto a humanos sin equipos de protección. No se trata de sustituir a los robots industriales clásicos, sino de complementarlos y añadir avances en automatización, especialmente en el sector del coembalaje o co-packing.

Por otro lado, el apoyo que los cobots brindan a los humanos presenta una oportunidad. Equipados con un sistema de visión, pueden aliviar a las personas de tareas monótonas, agotadoras y físicamente estresantes, por ejemplo, orientando piezas correctamente o levantando cargas. De esta manera, aumentan la eficiencia y la calidad del trabajo humano.

Los cobots están diseñados principalmente para su uso en las proximidades de los humanos, lo que significa que operan con fuerzas seguras para los humanos y parámetros de aceleración.

Robots sin barreras protectoras

Para los robots industriales, el mercado exige soluciones de seguridad alternativas a vallas, barreras, jaulas y celdas. Al fin y al cabo, estas medidas de seguridad ocupan un valioso espacio de producción, generan altos costes adicionales de limpieza en áreas higiénicas e impiden una cooperación significativa con los trabajadores. Además, se requieren procedimientos de reinicio complejos después de una parada de emergencia o si se han abierto barreras protectoras. En su lugar, se pueden aplicar sistemas de seguridad óptica. Los escáneres láser se utilizan ampliamente para monitorizar áreas definidas alrededor del robot.

En vez de proteger un área con barreras de luz y escáneres láser, cada vez más se monitorizan salas enteras con sistemas de cámaras. En el futuro, los sistemas de visión equipados con Inteligencia Artificial reconocerán cuándo y dónde los operarios ingresan al espacio de trabajo del robot y regularán su velocidad. De esta manera, pronto será posible moverse con libertad y seguridad alrededor de los robots.

Inteligencia Artificial

En robótica, la Inteligencia Artificial describe la capacidad de reaccionar adecuadamente ante situaciones imprevistas y no planificadas. Si, por ejemplo, un robot recibiera un producto que difería de la norma en términos de orientación, geometría o embalaje, no podría identificar estas irregularidades y reaccionar en consecuencia. Los sistemas robóticos equipados con IA y los sistemas de visión correspondientes, como los sensores, ahora pueden aprender a identificar estas desviaciones y adaptar sus procesos.

La IA también se utiliza cuando los robots inteligentes detectan defectos de calidad en los productos que se empaquetan y los reemplazan por productos perfectos durante el proceso, incluso dentro de las unidades de empaque individuales. Los robots que se pueden mover manualmente o incluso montar en sistemas de transporte no tripulados también pueden detectar rápidamente su nueva posición y adaptar sus secuencias de proceso utilizando IA.

Extracción de datos

En el contexto del deseo de aumentar la OEE (eficiencia general del equipo, por sus siglas en inglés) a través de la digitalización, existe una fuerte demanda de análisis de datos extraídos de la producción. El estado y el perfil operativo de los periféricos, tanto los componentes del robot como los servoaccionamientos pueden ser grabados. Esto proporciona información valiosa, por ejemplo, sobre el estado de las piezas de desgaste y la posible contaminación. La información de la base de datos resultante permite estrategias de mantenimiento predictivo con un potencial de ahorro significativo en los costes de mantenimiento.

Otra categoría importante de datos de proceso es la que se utiliza para la trazabilidad y la información al consumidor, especialmente en el sector alimentario. Puede utilizarse, por ejemplo, para acreditar el cumplimiento de la cadena de frío o para adjuntar información sobre el origen de los productos alimenticios al envase, al que se puede acceder mediante un código QR.

De todos modos, los robots lejos de reemplazar todo el trabajo manual en la industria del embalaje, actúan como compañeros inteligentes y totalmente integrados, ayudando a que las tareas sean más cómodas y eficientes.

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