ABB Robotics y NVIDIA publicaron el informe técnico Industrial Physical AI in High-Precision Manufacturing, desarrollado con aportes de AsiaInfo, Deloitte y SKAI Intelligence. El documento propone un marco de implementación para llevar la IA física desde la ingeniería digital hasta la planta, combinando visión robótica, gemelos digitales, datos sintéticos y validación previa a la puesta en marcha.
La IA física permite que los robots perciban el entorno real y respondan a él, reconocer piezas, identificar su posición y adaptarse a variaciones de iluminación, ubicación o condiciones de producción, en lugar de limitarse a ejecutar recorridos fijos. En entornos de manufactura de alta precisión, con múltiples variantes, lotes pequeños y cambios frecuentes de producto, el desafío de la automatización tradicional no es que no funcione, sino que no siempre logra adaptarse con la rapidez necesaria.
El costo aparece como uno de los principales desafíos para avanzar en esta dirección. Según el informe Physical AI: The moment of acceleration, de Deloitte, citado en el estudio, el 41% de las organizaciones señala los costos y los recursos necesarios como la principal barrera para adoptar IA física.
“El desafío no es llevar inteligencia artificial a una fábrica de un día para otro, sino construir evidencia antes de escalar. Poder probar escenarios, identificar riesgos y validar parte del comportamiento del sistema en un entorno digital permite tomar decisiones de implementación con más información y concentrar las pruebas en planta donde realmente son necesarias”, señaló Adrian Covi, gerente de Negocios Industriales de ABB Robotics South America.
La propuesta central del informe es trasladar parte de la identificación de riesgos y de la validación a la etapa de ingeniería digital. La validación virtual no reemplaza las pruebas físicas. Una vez que el sistema avanza hacia condiciones reales, los datos, imágenes, fallas y resultados obtenidos retroalimentan el entorno digital para ajustar modelos y futuras decisiones de implementación.
Para avanzar hacia implementaciones a mayor escala, el informe recomienda un recorrido en tres etapas: Digital POC, para validar la tarea, los datos y el modelo; Pilot Cell, para comprobar la integración entre robot, visión, proceso y calidad bajo condiciones reales o cercanas a las reales; y Multi-cell Scale-up, para extender los activos, modelos y procesos de validación a más productos, celdas o fábricas.
Fuente: ABB Robotics
