{"id":22421,"date":"2021-04-28T12:02:30","date_gmt":"2021-04-28T18:02:30","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=22421"},"modified":"2021-04-28T12:19:00","modified_gmt":"2021-04-28T18:19:00","slug":"empresas-emergentes-que-impulsan-la-nueva-era-de-la-robotica-industrial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/empresa\/empresas-emergentes-que-impulsan-la-nueva-era-de-la-robotica-industrial\/","title":{"rendered":"Empresas emergentes que impulsan la nueva era de la rob\u00f3tica industrial"},"content":{"rendered":"

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, las instalaciones anuales de robots industriales se han multiplicado por m\u00e1s de tres. <\/span><\/span><\/span>Sin embargo, si bien esta cifra ciertamente indica la importancia de la automatizaci\u00f3n para el sector manufacturero, las empresas emergentes y los inversores ven algo m\u00e1s en este mercado de lo que sugiere las cifras principales. <\/span><\/span><\/span>\u00bfPor qu\u00e9? <\/span><\/span><\/span>… la demanda latente de automatizaci\u00f3n de la fabricaci\u00f3n supera dr\u00e1sticamente lo que los proveedores de rob\u00f3tica han podido ofrecer hasta ahora.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, empresarios e inversores han detectado una oportunidad para abordar este desajuste y transformar el papel de la automatizaci\u00f3n aprovechando los avances tecnol\u00f3gicos recientes y los enfoques novedosos. <\/span><\/span><\/span>El esp\u00edritu de las empresas emergentes y del capital de riesgo ha penetrado en el campo de la rob\u00f3tica industrial. <\/span><\/span><\/span>Los innovadores y emprendedores ahora est\u00e1n abordando las limitaciones tecnol\u00f3gicas, econ\u00f3micas y de capital humano que hist\u00f3ricamente han restringido la automatizaci\u00f3n a un peque\u00f1o grupo de fabricantes y procesos de fabricaci\u00f3n. <\/span><\/span><\/span>Si tienen \u00e9xito, estos esfuerzos ampliar\u00e1n dr\u00e1sticamente la accesibilidad y aplicabilidad de la automatizaci\u00f3n industrial.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Niveles de automatizaci\u00f3n bajos<\/span><\/span><\/span><\/span>
\n<\/strong>\"Lado El nivel general de automatizaci\u00f3n en la fabricaci\u00f3n sigue siendo bajo. <\/span><\/span><\/span>Para ilustrar, considere el hecho de que\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>345 millones de personas est\u00e1n empleadas en f\u00e1bricas en todo el mundo<\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/strong> \u00a0, sin embargo, la base instalada de robots industriales es de solo\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>2,7 millones de unidades<\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/strong> \u00a0. <\/span><\/span><\/span>Para mover la aguja de manera significativa en esta estad\u00edstica, los innovadores est\u00e1n impulsando el progreso en tres \u00e1reas clave: paradigmas de programaci\u00f3n de alta velocidad, autonom\u00eda impulsada por sensores y movilidad.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Este art\u00edculo tiene como objetivo sondear la nueva generaci\u00f3n de empresas emergentes que persiguen tales avances. <\/span><\/span><\/span>Sus esfuerzos podr\u00edan provocar una democratizaci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n de la fabricaci\u00f3n y cambiar la forma en que opera un sector responsable de una sexta parte de la econom\u00eda mundial.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Cuello de botella en la programaci\u00f3n<\/span><\/span><\/span><\/span>
\n<\/strong> La disminuci\u00f3n del costo del hardware es uno de los factores que impulsa la adopci\u00f3n creciente y generalizada de la rob\u00f3tica. <\/span><\/span><\/span>Est\u00e1n surgiendo alternativas de bajo costo al hardware rob\u00f3tico tradicional, muchas de ellas de China.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n ha habido una revoluci\u00f3n en la asequibilidad de los sensores para la percepci\u00f3n rob\u00f3tica, como el sensor de profundidad\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>Intel RealSense<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/a> \u00a0, que es dos \u00f3rdenes de magnitud m\u00e1s barato que las alternativas anteriores. <\/span><\/span><\/span>Sin embargo, la expansi\u00f3n del mercado de la rob\u00f3tica estar\u00e1 cerrada mientras un hecho siga siendo cierto … el costo de programar robots es mucho m\u00e1s alto que el hardware en s\u00ed.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Gran parte del cuello de botella para lograr la automatizaci\u00f3n en la fabricaci\u00f3n se relaciona con las limitaciones en el modelo de programaci\u00f3n actual de la rob\u00f3tica industrial. <\/span><\/span><\/span>La programaci\u00f3n se realiza en lenguajes propios de cada OEM de hardware rob\u00f3tico: lenguajes “directamente de los a\u00f1os 80”, como lo expres\u00f3 un ejecutivo de la industria.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Hay un n\u00famero limitado de especialistas que dominan estos idiomas. <\/span>Dada la rareza de la experiencia involucrada, as\u00ed como el tiempo que lleva programar un robot, el desarrollo de aplicaciones rob\u00f3ticas cuesta t\u00edpicamente tres veces m\u00e1s que el hardware para una instalaci\u00f3n determinada.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

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“Para lograr un crecimiento explosivo en esta industria, necesitamos un paradigma m\u00e1s escalable para el desarrollo de aplicaciones”.<\/span><\/span><\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

–\u00a0 <\/span><\/span>Ben Gibbs, director ejecutivo de Ready Robotics<\/span><\/span><\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

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Barrera de habilidades y costos<\/span><\/span>
\n<\/strong> Para abordar la habilidad de programaci\u00f3n rob\u00f3tica y la barrera de costos, las nuevas empresas est\u00e1n explorando una variedad de modelos para programar un robot sin c\u00f3digo, o al menos sin lenguajes de programaci\u00f3n de los a\u00f1os 80.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Un enfoque, adoptado por\u00a0 <\/span><\/span>Ready Robotics<\/span><\/span><\/a><\/strong> \u00a0, as\u00ed como por otras empresas emergentes como\u00a0 <\/span><\/span>ArtiMinds<\/span><\/span><\/a><\/strong> \u00a0y\u00a0 <\/span><\/span>drag & bot<\/span><\/span><\/a><\/strong> \u00a0, es reflejar una tendencia en el mundo m\u00e1s amplio del desarrollo de software hacia plataformas de desarrollo sin c\u00f3digo y con c\u00f3digo bajo como alternativa a la codificaci\u00f3n de aplicaciones de software desde cero. <\/span>Estas plataformas identifican bloques de construcci\u00f3n comunes y los abstraen del c\u00f3digo en representaciones de nivel superior que pueden manipular e interconectarse mediante interfaces gr\u00e1ficas de arrastrar y soltar.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Si bien no es una soluci\u00f3n para las aplicaciones m\u00e1s complejas, las plataformas sin c\u00f3digo han puesto el desarrollo de aplicaciones simples al alcance de profesionales sin mucha capacitaci\u00f3n en desarrollo de software, al tiempo que permiten a los desarrolladores experimentados crear aplicaciones a mayor velocidad.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Ready Robotics, ArtiMinds y drag & bot traducen los principios b\u00e1sicos del movimiento sin c\u00f3digo \/ bajo c\u00f3digo del mundo de las aplicaciones web y m\u00f3viles al mundo de la rob\u00f3tica, donde la aplicaci\u00f3n final es la automatizaci\u00f3n de una tarea repetitiva como descargar piezas de una m\u00e1quina o componentes de montaje. <\/span>Una vez que se desarrolla una aplicaci\u00f3n en la interfaz visual de una plataforma sin c\u00f3digo, la plataforma finalmente le da instrucciones al robot usando esos lenguajes de programaci\u00f3n “directamente de los 80”, pero protegido al desarrollador de la aplicaci\u00f3n de tener que trabajar en tales lenguajes.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Programaci\u00f3n por demostraci\u00f3n<\/span><\/span>
\n<\/strong>\"Lado Otro paradigma para programar un robot sin escribir c\u00f3digo es el uso de sistemas de demostraci\u00f3n. <\/span>Estos sistemas, empleados por empresas emergentes como\u00a0 <\/span><\/span>Southie Autonomy Works<\/span><\/span><\/a><\/strong> \u00a0y\u00a0 <\/span><\/span>Wandelbots<\/span><\/span><\/a><\/strong> \u00a0, se basan en la informaci\u00f3n de los dispositivos port\u00e1tiles que \u201cense\u00f1an\u201d al robot qu\u00e9 hacer mientras son guiados por un instructor humano. <\/span>Un ser humano demuestra los movimientos involucrados en, por ejemplo, recoger art\u00edculos y colocarlos en una caja, y el sistema de demostraci\u00f3n traduce esos movimientos al c\u00f3digo nativo del robot.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Otros enfoques
\n<\/strong>Realtime Robotics<\/a><\/strong>\u00a0ofrece otra forma de disminuir la carga de programaci\u00f3n asociada con los robots industriales.\u00a0La puesta en marcha elimina la necesidad de una laboriosa programaci\u00f3n l\u00ednea por l\u00ednea de los planes de movimiento al calcular esos planes en tiempo real en funci\u00f3n de la posici\u00f3n actual del robot y una posici\u00f3n objetivo espec\u00edfica.\u00a0La naturaleza en tiempo real del c\u00e1lculo permite al robot tener en cuenta los obst\u00e1culos din\u00e1micos y facilitar celdas de trabajo complejas de m\u00faltiples robots donde los robots deben trabajar en conjunto para evitar colisiones.\u00a0Esta es una tarea computacionalmente intensiva que fue posible gracias al desarrollo de la empresa de un hardware novedoso especialmente dise\u00f1ado para el problema de la planificaci\u00f3n del movimiento.<\/span><\/p>\n

Algunas startups quieren evitar la idea de tener que programar un robot en absoluto.\u00a0En lugar de un proceso de programaci\u00f3n,\u00a0Rapid Robotics<\/a><\/strong>\u00a0ha desarrollado plantillas para docenas de tareas comunes que solo requieren alguna configuraci\u00f3n a trav\u00e9s de una aplicaci\u00f3n de iPad antes de estar listas para su uso en producci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Para maximizar la simplicidad, Rapid vende una soluci\u00f3n preintegrada que incluye un brazo rob\u00f3tico y sensores de bajo costo.\u00a0Sin embargo, aunque Rapid Robotics vende una soluci\u00f3n rob\u00f3tica centrada en la simplicidad, hasta hace poco su funcionamiento interno habr\u00eda parecido francamente futurista debido al papel que desempe\u00f1a la detecci\u00f3n avanzada y la visi\u00f3n por computadora en la forma en que automatiza las tareas.\u00a0Esto ilustra c\u00f3mo los nuevos paradigmas de programaci\u00f3n se cruzan con otra tendencia clave en la rob\u00f3tica industrial: la autonom\u00eda.<\/span><\/p>\n

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Nos dimos cuenta de que no exist\u00eda una soluci\u00f3n rentable para automatizar las tareas m\u00e1s simples en la f\u00e1brica.\u00a0Lo que hemos hecho es intentar poner el despliegue de aplicaciones comunes en rieles tanto como sea posible.<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

\u00a0– Jordan Kretchmer, director ejecutivo de Rapid Robotics<\/strong><\/span><\/p>\n

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Automatizaci\u00f3n y autonom\u00eda
\n<\/strong>A pesar de su similitud ling\u00fc\u00edstica, los t\u00e9rminos\u00a0automatizaci\u00f3n<\/em>\u00a0y\u00a0autonom\u00eda<\/em>\u00a0se\u00f1alan capacidades muy diferentes.\u00a0La\u00a0automatizaci\u00f3n<\/em>\u00a0rob\u00f3tica\u00a0ha estado ocurriendo durante d\u00e9cadas, ya que los robots se han utilizado para realizar tareas repetitivas en contextos de fabricaci\u00f3n de alto volumen, principalmente en las industrias automotriz y electr\u00f3nica.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, la mayor\u00eda de los contextos de fabricaci\u00f3n presentan alg\u00fan elemento de imprevisibilidad.\u00a0Las piezas pueden estar en diferentes orientaciones a medida que pasan por la l\u00ednea de montaje, o el producto que se va a producir puede cambiar con frecuencia, como es el caso en una variedad de entornos de fabricaci\u00f3n de bajo volumen y alta mezcla.<\/span><\/p>\n

Un\u00a0sistema\u00a0aut\u00f3nomo<\/em>\u00a0es aquel que puede encontrar una soluci\u00f3n a problemas impredecibles sin intervenci\u00f3n externa.\u00a0Un \u00e1rea de enfoque cr\u00edtico para las nuevas empresas de rob\u00f3tica industrial es desarrollar la autonom\u00eda para manejar la naturaleza din\u00e1mica de la mayor\u00eda de los contextos de fabricaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La b\u00fasqueda de la autonom\u00eda
\n<\/strong>En cierto sentido, la b\u00fasqueda de la autonom\u00eda es similar a la coordinaci\u00f3n cerebro-ojo-mano que permite a los humanos realizar tareas din\u00e1micas.\u00a0El ojo y la mano se imitan mediante la recopilaci\u00f3n de datos de sensores, espec\u00edficamente datos de visi\u00f3n 2D y 3D y datos h\u00e1pticos (tacto).<\/span><\/p>\n

Las mejoras en la asequibilidad y el poder del hardware de detecci\u00f3n est\u00e1ndar han sido los principales catalizadores de los avances en la autonom\u00eda.\u00a0Sin embargo, las empresas emergentes contin\u00faan aportando sus propias innovaciones en detecci\u00f3n, particularmente en h\u00e1pticos.<\/span><\/p>\n

RIOS<\/a><\/strong>\u00a0, una de una nueva generaci\u00f3n de nuevas empresas que adoptan un enfoque de automatizaci\u00f3n industrial como servicio todo incluido, vio la h\u00e1ptica como un ingrediente esencial cuando se propuso construir una pila de hardware y software integrada verticalmente en apoyo de la autonom\u00eda.\u00a0La compa\u00f1\u00eda desarroll\u00f3 una plataforma patentada de inteligencia h\u00e1ptica impulsada por sensores t\u00e1ctiles de pr\u00f3xima generaci\u00f3n y efectores finales inteligentes que facilita objetivos como la capacidad de manipular objetos delicados o deformables y detectar y corregir deslizamientos.\u00a0Forcen<\/a><\/strong>\u00a0es una startup que ha desarrollado una pel\u00edcula de detecci\u00f3n de fuerza delgada como un papel para respaldar objetivos similares en torno a la destreza de los robots.<\/span><\/p>\n

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Las mejoras en la asequibilidad y el poder del hardware de detecci\u00f3n est\u00e1ndar han sido los principales catalizadores de los avances en la autonom\u00eda.\u00a0Sin embargo, las empresas emergentes contin\u00faan aportando sus propias innovaciones en detecci\u00f3n, particularmente en h\u00e1pticos.<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

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Aprendizaje autom\u00e1tico
\n<\/strong>\"\"El software “cerebro” que convierte los datos de los sensores en decisiones completa la analog\u00eda cerebro-ojo-mano.\u00a0Se emplean varias ramas de la inteligencia artificial, en particular el aprendizaje autom\u00e1tico, para traducir la percepci\u00f3n de los robots en las acciones necesarias para completar una tarea.\u00a0El enfoque tan promocionado del aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje autom\u00e1tico, es una herramienta para lograr esto, pero no siempre es la mejor herramienta para el trabajo, que en cambio podr\u00eda ser un enfoque alternativo al aprendizaje autom\u00e1tico o un algoritmo de la rama separada de IA conocida como\u00a0planificaci\u00f3n y programaci\u00f3n automatizadas<\/a><\/strong>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Las empresas emergentes como RIOS y\u00a0Vicarious<\/a><\/strong>\u00a0aprovechan los algoritmos de IA para resolver problemas dif\u00edciles, como agarrar objetos desconocidos en orientaciones aleatorias o adaptarse a diferentes velocidades de cintas transportadoras.\u00a0Estas empresas est\u00e1n abordando las cosas que hist\u00f3ricamente han impedido la automatizaci\u00f3n, como entornos no estructurados y grandes cantidades de SKU.<\/span><\/p>\n

Al combinar la autonom\u00eda con la programaci\u00f3n sin c\u00f3digo,\u00a0Micropsi Industries<\/a><\/strong>\u00a0combina la inteligencia artificial con el enfoque antes mencionado de los sistemas de demostraci\u00f3n, lo que permite a los humanos “mostrar” a un robot c\u00f3mo lidiar con la variaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Puntos
\n<\/strong>d\u00e9biles Los procesos que requieren mano de obra calificada dif\u00edcil de encontrar son objetivos comunes para las nuevas empresas que crean ofertas de rob\u00f3tica aut\u00f3noma, ya que buscan abordar los puntos d\u00e9biles m\u00e1s agudos de los fabricantes.\u00a0La pintura, el lijado y la soldadura entran en esta categor\u00eda, y las nuevas empresas que buscan la automatizaci\u00f3n de estos procesos incluyen\u00a0Graymatter Robotics<\/a><\/strong>\u00a0,\u00a0Omnirobotic<\/a><\/strong>\u00a0,\u00a0Path Robotics<\/a><\/strong>\u00a0y\u00a0Scalable Robotics<\/a><\/strong>\u00a0.<\/span><\/p>\n

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Hist\u00f3ricamente, la rob\u00f3tica no ha sido adecuada para entornos como el nuestro, donde tenemos cientos de dise\u00f1os de productos pero solo producimos una peque\u00f1a cantidad de cada dise\u00f1o.\u00a0Ahora podemos repensar la relevancia de la automatizaci\u00f3n para estos entornos de bajo volumen y alta mezcla.<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

\u00a0– Fabricante aeroespacial<\/strong><\/span><\/p>\n

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Manipulaci\u00f3n y movilidad
\n<\/strong>Todos los ejemplos dados hasta ahora se han centrado en una categor\u00eda de rob\u00f3tica de fabricaci\u00f3n, que puede clasificarse bajo el t\u00e9rmino general de\u00a0manipulaci\u00f3n<\/em>\u00a0.\u00a0La manipulaci\u00f3n implica el uso de brazos rob\u00f3ticos, cuyas bases son estacionarias, pero que tienen libertad para moverse a cualquier posici\u00f3n y orientaci\u00f3n al alcance de la base, lo que les confiere precisi\u00f3n y flexibilidad.<\/span><\/p>\n

La mayor\u00eda de las nuevas empresas se centran en hacer que los brazos rob\u00f3ticos sean m\u00e1s inteligentes, m\u00e1s f\u00e1ciles de programar o ambos.\u00a0Dependiendo de la aplicaci\u00f3n, los brazos est\u00e1n equipados con una variedad de efectores finales que permiten que un robot interact\u00fae con su entorno.\u00a0Los efectores finales son un \u00e1rea de innovaci\u00f3n en s\u00ed mismos, con nuevas empresas como\u00a0Soft Robotics que<\/strong><\/a>\u00a0desarrollan hardware nuevo y altamente diestro para la tarea de agarrar.<\/span><\/p>\n

Si bien la manipulaci\u00f3n es el paradigma cl\u00e1sico de la rob\u00f3tica de fabricaci\u00f3n, se complementa con el campo emergente de la\u00a0movilidad<\/em>\u00a0.\u00a0La movilidad implica el uso de robots con ruedas denominados AMR (robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos) para mover materiales entre las etapas del proceso de fabricaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Los AMR son \u00fatiles en muchas industrias y han visto una adopci\u00f3n particularmente fuerte en el almacenamiento debido al tremendo crecimiento en la necesidad de cumplimiento de pedidos de comercio electr\u00f3nico.\u00a0No tienen el mismo nivel de adopci\u00f3n en la fabricaci\u00f3n, pero est\u00e1n haciendo avances.\u00a0Las empresas emergentes centradas en AMR en un contexto de fabricaci\u00f3n incluyen\u00a0Arculus<\/strong><\/a>\u00a0,\u00a0OTTO Motors<\/strong><\/a>\u00a0,\u00a0R-Go Robotics<\/strong><\/a>\u00a0y\u00a0Waypoint Robotics<\/strong><\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

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Los robots m\u00f3viles de hoy carecen de una verdadera autonom\u00eda inteligente.\u00a0No pueden “ver” o maniobrar de la manera sofisticada en que lo hacen los humanos.\u00a0La frontera de la innovaci\u00f3n est\u00e1 en permitir la comprensi\u00f3n a nivel humano de entornos complejos y din\u00e1micos.\u00a0Por ejemplo, permitir que un robot reconozca una carretilla elevadora que se aproxima y tome un camino que evite una colisi\u00f3n mientras se mueve de manera eficiente hacia su destino.<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a0– Amir Bousani, director ejecutivo de R-Go Robotics<\/strong><\/span><\/p>\n

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Como sugiere su nombre, los AMR tienen la capacidad de navegar de forma aut\u00f3noma utilizando tecnolog\u00eda similar a un autom\u00f3vil aut\u00f3nomo.\u00a0Las tecnolog\u00edas de detecci\u00f3n, que incluyen LiDAR y visi\u00f3n, brindan a los AMR informaci\u00f3n sobre su entorno de trabajo.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/strong>Esta inteligencia ambiental din\u00e1mica puede brindar a los AMR una flexibilidad mucho mayor que los enfoques de automatizaci\u00f3n m\u00e1s tradicionales, como las cintas transportadoras, porque facilita la adaptaci\u00f3n r\u00e1pida a nuevas rutas y dise\u00f1os de piso de f\u00e1brica.\u00a0Con esta flexibilidad, algunas startups abogan por nuevos enfoques para organizar la producci\u00f3n.\u00a0En lugar de una l\u00ednea de montaje lineal, Arculus propone un dise\u00f1o modular en el que los AMR transportan materiales a trav\u00e9s de una cuadr\u00edcula de estaciones poco acopladas, programando rutas en tiempo real en funci\u00f3n de la capacidad y otras consideraciones.\u00a0Este enfoque puede adaptarse mejor a los cambiantes requisitos de producci\u00f3n y la demanda de personalizaci\u00f3n del producto.<\/span><\/p>\n

Se est\u00e1 realizando un trabajo de vanguardia para fusionar las categor\u00edas de manipulaci\u00f3n y movilidad.\u00a0Es posible que pronto veamos AMR equipados con brazos rob\u00f3ticos para que las capacidades de manipulaci\u00f3n se puedan reubicar a pedido.\u00a0Esto desbloquear\u00eda un nivel completamente nuevo de fabricaci\u00f3n flexible.<\/span><\/p>\n

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Incluso antes del advenimiento de la pandemia Covid-19, los fabricantes que depend\u00edan en gran medida de China ya estaban pensando en diversificar sus cadenas de suministro despu\u00e9s de que las tensiones comerciales entre China y EE. UU. Estallaran y dieran como resultado una serie de aranceles de importaci\u00f3n en aumento en el transcurso de 2018-2019.<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

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Repensar las cadenas de suministro
\n<\/strong>Los avances en la automatizaci\u00f3n de la fabricaci\u00f3n que persiguen las nuevas empresas de rob\u00f3tica tienen el potencial de aumentar la eficiencia y la adaptabilidad del sector.\u00a0Pero tambi\u00e9n son particularmente oportunas dado que llegan en un momento en el que los fabricantes est\u00e1n reconsiderando sus cadenas de suministro y, al hacerlo, se encuentran con obst\u00e1culos que la automatizaci\u00f3n puede abordar.<\/span><\/p>\n

Incluso antes del advenimiento de la pandemia de Covid-19, por ejemplo, los fabricantes estadounidenses que depend\u00edan en gran medida de China ya estaban pensando en diversificar sus cadenas de suministro despu\u00e9s de que las tensiones comerciales entre China y EE. UU. Estallaran y dieran como resultado una serie de aranceles de importaci\u00f3n en aumento en el transcurso de 2018. -2019.\u00a0Luego, lleg\u00f3 el COVID-19 y las interrupciones en las operaciones de puertos, almacenes y otros posibles cuellos de botella en el movimiento de mercanc\u00edas iluminaron los riesgos impl\u00edcitos en las largas cadenas de suministro globales.<\/span><\/p>\n

Como consecuencia de estos eventos, la capacidad de recuperaci\u00f3n de la cadena de suministro se ha convertido en un tema prioritario entre los directores ejecutivos de fabricaci\u00f3n en los EE. UU. Y en otros lugares.\u00a0Se est\u00e1n llevando a cabo muchas iniciativas para devolver la fabricaci\u00f3n a pa\u00edses como los Estados Unidos, desde donde se ha subcontratado en gran medida.<\/span><\/p>\n

\"LadoDesaf\u00edos de
\n<\/strong>reubicaci\u00f3n La reubicaci\u00f3n (‘onshoring’ o ‘internalizaci\u00f3n’) viene con desaf\u00edos, uno de los cuales es el costo de la mano de obra.\u00a0Si bien la mano de obra es solo una parte de la ecuaci\u00f3n de costos, no se puede ignorar el diferencial de costos laborales entre los centros de fabricaci\u00f3n globales.\u00a0Por ejemplo, el costo de la mano de obra de fabricaci\u00f3n es de aproximadamente\u00a0$ 5 la hora en China<\/strong><\/a>\u00a0(y m\u00e1s barato en otros mercados como M\u00e9xico y Vietnam), en comparaci\u00f3n con $ 27 en los EE. UU.\u00a0Los beneficios de la onshoring siempre se comparar\u00e1n con las presiones competitivas que favorecen la ubicaci\u00f3n de la fabricaci\u00f3n en geograf\u00edas de bajo costo.<\/span><\/p>\n

Un desaf\u00edo interno a\u00fan mayor es la disponibilidad de mano de obra.\u00a0Los mercados maduros como Estados Unidos, Jap\u00f3n y Europa enfrentan una escasez de mano de obra manufacturera.\u00a0La escasez es estructural, lo que significa que no se resuelve con eventos c\u00edclicos como la actual recesi\u00f3n econ\u00f3mica.<\/span><\/p>\n

En la\u00a0‘\u00a0Encuesta de perspectivas de fabricantes’<\/strong><\/a>\u00a0trimestral\u00a0realizada por la Asociaci\u00f3n Nacional de Fabricantes, la incapacidad para atraer y retener talentos fue la principal preocupaci\u00f3n en 11 de los \u00faltimos 13 trimestres, superando las preocupaciones sobre la econom\u00eda debilitada y otros desaf\u00edos.\u00a0<\/em>Deloitte estima que\u00a02,4 millones de puestos vacantes<\/a><\/strong>\u00a0en el sector\u00a0manufacturero de EE. UU. Podr\u00edan quedar sin cubrir<\/a><\/strong>\u00a0en la d\u00e9cada hasta 2028.<\/span><\/p>\n

Los culpables de la escasez de mano de obra son muchos, pero est\u00e1n relacionados entre s\u00ed.\u00a0Un posible culpable es una percepci\u00f3n negativa de los trabajos de manufactura entre los j\u00f3venes, a quienes el sector necesita atraer para reemplazar a los muchos jubilados en una fuerza laboral que es\u00a0m\u00e1s vieja<\/a><\/strong>\u00a0que la fuerza laboral estadounidense en general (que en s\u00ed misma est\u00e1 envejeciendo).\u00a0Otro culpable es un desajuste entre d\u00f3nde es econ\u00f3mico ubicar una f\u00e1brica y los densos centros urbanos donde las personas se agrupan cada vez m\u00e1s.\u00a0Y algunos apuntar\u00edan a una\u00a0inversi\u00f3n insuficiente en formaci\u00f3n<\/a><\/strong>\u00a0, que ha culminado en una escasez de habilidades en el sector.<\/span><\/p>\n

\n

La automatizaci\u00f3n permite a los fabricantes estadounidenses con los que trabajamos emprender nuevos negocios que antes no pod\u00edan.<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Kara, D. (27 de abril de 2021). <\/span><\/span><\/span>Start-ups impulsando la nueva era de la rob\u00f3tica industrial. <\/span><\/span><\/span>Recuperado 28 de abril de 2021, de https:\/\/www.roboticsbusinessreview.com\/opinion\/start-ups-powering-new-era-of-industrial-robotics\/<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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