¿Cómo pueden los fabricantes validar la percepción robótica basada en la IA antes de invertir en automatización industrial?
En esta historia de usuario, te contamos cómo Ebroacero utilizó AI-MATTERS para probar y validar tecnologías avanzadas de percepción 3D destinadas a la automatización del corte robótico en la fabricación de piezas de acero fundido. Mediante la experimentación en un entorno de laboratorio realista, la empresa evaluó la viabilidad técnica, redujo los riesgos de implementación y estableció una hoja de ruta para su implantación industrial.
Como empresa de fabricación industrial comprometida con la innovación, Ebroacero necesitaba validar una solución de percepción robótica basada en IA antes de invertir en una célula de corte automatizada a gran escala.
El reto consistía en identificar las tecnologías de detección más adecuadas, evaluar la viabilidad técnica y garantizar la integración futura con los sistemas robóticos, todo ello minimizando los riesgos de desarrollo.
El reto
Ebroacero fabrica piezas de acero fundido en las que hay que eliminar los canales de alimentación y los conductos de colada mediante operaciones de corte. Estos procesos implican geometrías complejas y exigen una gran precisión para garantizar la calidad del producto y la eficiencia del proceso.
La empresa quería automatizar esta operación utilizando sistemas robóticos capaces de identificar los planos de corte directamente a partir de modelos CAD en 3D. Sin embargo, seguían existiendo varias incertidumbres:
- ¿Qué tecnología de percepción 3D ofrecería la precisión y la fiabilidad suficientes?
- ¿Se podrían alinear de forma fiable las nubes de puntos generadas a partir de piezas de acero fundido con modelos CAD en 3D?
- ¿Sería viable esta solución en condiciones industriales?
- ¿Cómo se podrían reducir los riesgos técnicos antes de invertir en una célula robótica completa?
Ebroacero no contaba con el entorno adecuado ni con los conocimientos especializados necesarios para evaluar de forma independiente las distintas alternativas tecnológicas y validar el concepto.
El enfoque
A través de AI-MATTERS, Ebroacero colaboró con el Instituto Tecnológico de Aragón (ITA) para probar y validar tecnologías de percepción destinadas a aplicaciones de fabricación robótica.
El proyecto combinó:
- Acceso a laboratorios de robótica e instalaciones de pruebas
- Sistemas avanzados de visión y percepción en 3D
- Asistencia especializada en robótica, visión artificial y procesamiento de datos
- Validación experimental en un entorno de laboratorio realista
El trabajo se llevó a cabo durante un periodo de 16 semanas y se centró en tres fases principales:
- Evaluación y selección de tecnologías de percepción 3D.
- Desarrollo de un prototipo de laboratorio para validar la captura de nubes de puntos, la alineación CAD y la identificación del plano de corte.
- Integración en una célula robótica para comprobar que todo funciona correctamente.
Este enfoque, que da prioridad a la experimentación, permitió a Ebroacero evaluar la viabilidad técnica antes de lanzarse a la implementación industrial.
¿Qué se ha probado?
La tecnología
El proyecto evaluó tecnologías avanzadas de percepción 3D y robótica, entre las que se incluyen:
- Tecnologías de visión 3D fijas
- Tecnologías de escaneo manual
- Algoritmos de procesamiento y alineación de nubes de puntos
- Integración de la robótica
El caso de uso
Identificación automática de los planos de corte en piezas de acero fundido para futuras operaciones de corte robotizadas y su integración en el control del robot.
Configuración del experimento
Se desarrolló un prototipo a escala de laboratorio utilizando piezas fundidas representativas suministradas por Ebroacero.
El demostrador incluía:
- Obtención de nubes de puntos en 3D a partir de componentes reales
- Preprocesamiento y reconstrucción de la información geométrica
- Alineación entre las nubes de puntos capturadas y los modelos CAD en 3D
- Identificación de los puntos y planos de corte definidos en el modelo CAD
- Transferencia de información a una célula robótica
El objetivo no era desarrollar un sistema listo para la producción, sino validar el enfoque tecnológico e identificar los requisitos para su futura industrialización.
El impacto
El experimento dio como resultado:
- Validación de varias tecnologías de percepción 3D para aplicaciones en acero fundido
- Identificación de las alternativas de detección más prometedoras para su implementación en el futuro
- Demostración satisfactoria de los procesos de adquisición de nubes de puntos y alineación CAD3D
- Validación de la viabilidad de identificar automáticamente los planos de corte mediante tecnologías de percepción
- Primeros desarrollos de software para el procesamiento de datos 3D y la comparación geométrica
- Integración en el control del robot
Ebroacero recibió una evaluación técnica exhaustiva, los resultados del prototipo y una serie de recomendaciones sobre tecnologías de percepción, requisitos de hardware, arquitectura de software, aspectos de integración, fiabilidad y rendimiento esperado.
Y lo más importante: la empresa redujo considerablemente la incertidumbre técnica y los riesgos de implementación antes de pasar a la siguiente fase de automatización.
Conclusiones clave
¿Qué funcionó?
- Se ha demostrado que combinar la percepción 3D con la comparación basada en CAD es técnicamente factible.
- Las pruebas de laboratorio permitieron evaluar de forma objetiva las tecnologías alternativas.
- La validación temprana ayudó a identificar los requisitos prácticos de integración para los futuros sistemas robóticos.
¿Qué retos se identificaron?
- Las piezas de acero fundido presentan condiciones superficiales que suponen un reto para la detección 3D.
- La calidad de los datos y las estrategias de adquisición tienen un impacto significativo en el rendimiento del procesamiento posterior.
- La implantación industrial exigirá una mayor optimización de la integración entre el hardware y el software debido a las duras condiciones ambientales.
¿Y ahora qué?
De aquí en adelante, nos centraremos en:
- Ampliar la solución validada a componentes de tamaño industrial.
- Integrar el sistema de percepción en una célula de corte robótica teniendo en cuenta el entorno real.
- Optimizar los tiempos de adquisición y los flujos de trabajo automatizados.
- Avanzar en la implementación de la solución a escala industrial.
Partiendo del prototipo validado, la empresa tiene previsto seguir desarrollando una solución de corte robótico inteligente capaz de mejorar la productividad, la repetibilidad y la calidad del proceso en las operaciones de fundición de acero
¿Por qué es importante la IA?
AI‑MATTERS permite a las empresas:
- Prueba soluciones de IA en entornos de producción reales
- Accede a infraestructuras avanzadas de robótica, visión artificial e inteligencia artificial
- Aprovecha la asistencia técnica de expertos
- Comprueba que sea factible desde el punto de vista tecnológico antes de invertir
- Reduce los riesgos y la incertidumbre de la implementación
Gracias a la experimentación y la validación colaborativas, las empresas pueden pasar de los prototipos de IA a soluciones técnicamente validadas con mayor confianza.
Preguntas frecuentes
Evaluación de tecnologías para el reconocimiento del entorno y la identificación de objetos en procesos robóticos.
El servicio incluyó el análisis, las pruebas y la validación de tecnologías de percepción 3D y soluciones de software para identificar planos de corte en componentes de acero fundido y facilitar la futura automatización robótica.
Los fabricantes pueden probar tecnologías de percepción, robótica e inteligencia artificial en entornos realistas gracias a los servicios de experimentación de AI-MATTERS. Esto les permite evaluar la viabilidad técnica, identificar riesgos y tomar decisiones de inversión bien fundamentadas antes de la implantación completa.
Si quieres más información o un análisis específico de tu caso concreto, no dudes en ponerte en contacto con nosotros para charlar sin compromiso.
Una prueba de concepto suele incluir la evaluación de la tecnología, pruebas experimentales, el desarrollo de un prototipo de demostración, la evaluación del rendimiento y recomendaciones técnicas. El objetivo es comprobar si la solución cumple con los requisitos operativos antes de su implantación industrial.
Sobre el autor
Responsable de proyectos de tecnologías mecatrónicas en el Instituto Tecnológico de Aragón (ITA)
Rosa Castillón es especialista en robótica, automatización industrial y tecnologías de fabricación avanzadas. Ayuda a las empresas en la evaluación, validación e implementación de soluciones innovadoras de inteligencia artificial y robótica, contribuyendo a tender un puente entre la investigación y la aplicación industrial.
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