análisis sobre el estado de la robótica colaborativa en
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Análisis sobre
el Estado de la Robótica Colaborativa
en los Sectores Manufactureros Europeos
Versión Final
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Título del proyecto Innovative Training Solution for the Installation of Collaborative Robotics in Manufacturing Sectors
Acrónimo TOURINGS
Referencia del proyecto 2020-1-DE02-KA202-007446
Fecha de comienzo 01/09/2020
Fecha de finalización 31/08/2023
Socios - Hochschule Karlsruhe-Technik und Wirtschaft (DE)
- Karlsruhe Institut fuer Technologie (DE) - Asociación Empresarial de Investigación
Centro Tecnológico del Mueble y la Madera de la Región de Murcia (ES)
- Institut Mines-Telecom Business School (FR) - OÜ IMECC (EE) - UNINFO Associazione (IT)
Versión Final
Autores Mathilde Cavalie-Leygues (IMT-BS)
Emmanuel Baudoin (IMT-BS)
Carlos González (CETEM)
Luisa Hornung (HKA)
Christian Wurll (HKA)
Saoussen Jouini (KIT)
Helen Carnevale (UNINFO)
Tonü Lelumees (IMECC)
Jyry Riives (IMECC)
Kaia Löun (IMECC)
Lista de cambios en el documento
Versión Fecha Cambios
primero marzo 2021
Versión inicial del documento
final octubre 2021
Versión final
El apoyo de la Comisión Europea para esta publicación no supone respaldo de los contenidos, que
reflejan únicamente el punto de vista de los autores. La Comisión no se hace responsable de
cualquier uso que se le pueda dar a la información contenida.
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Resumen
Con este informe queremos dar respuesta a la pregunta: ¿Qué usos se le da a la robótica colaborativa actualmente en los países de la Unión Europea? Para dar respuesta a esta pregunta, este informe analiza, en primer lugar, el uso de la robótica colaborativa en la actualidad en los sectores manufactureros, a nivel global y con el foco en la Unión Europea, para conseguir una comparativa de ambas tendencias bajo la influencia de las normas ISO. En segundo lugar, el informe examina las principales ventajas, inconvenientes y problemas a los que se enfrentan las empresas europeas para implantar o usar los robots colaborativos en sus líneas de producción. Finalmente, el informe presenta los trabajos y habilidades necesarias para el uso de robots colaborativos, y un análisis conjunto del sistema formativo y educativo en Europa. Este informe es el resultado del análisis de la información obtenida de 63 casos prácticos identificados en cinco países diferentes, 52 entrevistas y 36 informes nacionales. Es más, 57 expertos en total han revisado y validado este informe. Por lo tanto, este informe no es una representación exhaustiva del estado de la Unión Europea en el uso de la robótica colaborativa, pero sí aporta unas tendencias generales en la implantación de esta tecnología y en su uso en las empresas manufactureras, y su lectura es apta tanto para aprendices como para expertos. Este informe desvela una falta de habilidades de los trabajadores para que usen la robótica colaborativa y es la base del proyecto TOURINGS, que desarrollará su contenido formativo en 2 años.
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Índice
1. Uso actual de la Robótica Colaborativa en los sectores manufactureros (Europa y
mundial) ................................................................................................................ 13
1.1 Definición y presentación de los robots colaborativos ............................................... 13
1.1.1 Definición ............................................................................................................ 13
1.1.2 Los cuatro tipos principales de interacción entre robots colaborativos y
trabajadores ........................................................................................................................ 14
1.1.3 Espacios y usos en el sistema de producción ...................................................... 16
1.1.4 Ejemplo de uso de robots colaborativos ............................................................. 16
1.1.6 La importancia de la normativa........................................................................... 20
1.2 Panorama general del uso actual a nivel europeo y mundial ...................................... 21
1.2.1 Uso actual a nivel mundial .................................................................................. 21
1.2.2 Uso actual en Europa .......................................................................................... 31
1.3 Presentación de los aspectos legales, normas ISO y normas de seguridad .................. 49
1.3.1 Introducción ........................................................................................................ 49
1.3.2 Cuatro tipos de operaciones principales ............................................................. 49
1.3.3 Directivas para comercializar y poner en funcionamiento una aplicación de
colaboración humano-robot ............................................................................................... 52
1.3.4 UNE EN ISO 12100: Principios generales para el diseño. Evaluación del riesgo y
reducción del riesgo ............................................................................................................ 55
1.3.5 UNE EN ISO 13849-1: Seguridad de las máquinas. Partes de los sistemas de mando
relativas a la seguridad ........................................................................................................ 55
1.3.6 UNE EN ISO 13850 Seguridad de las máquinas. Función de parada de emergencia.
Principios para el diseño ..................................................................................................... 56
1.3.7 UNE EN ISO 11161 Seguridad de las máquinas. Sistemas de fabricación
integrados. Requisitos fundamentales ................................................................................ 57
1.3.8 UNE EN ISO 10218-1/2 Robots y dispositivos robóticos. Requisitos de seguridad
para robots industriales ...................................................................................................... 57
1.3.9 ISO/TS 15066 Robots dispositivos robóticos - Robots colaborativos .................. 57
1.3.10 Perfil de requisitos de las regulaciones legales y normativas para el diseño seguro
de aplicaciones HRC ............................................................................................................ 58
1.3.11 Particularidades por países ................................................................................. 59
1.4 Informe de análisis del uso actual de los robots colaborativos en los sectores
manufactureros en la Unión Europea gracias a los resultados del proyecto TOURINGS. ... 60
2. Principales beneficios y problemas de las empresas que instalan robots
colaborativos en el sector manufacturero europeo ................................................. 66
2.1 Principales beneficios analizados en empresas europeas ........................................... 66
2.1.1 Principales beneficios previstos .......................................................................... 66
2.1.2 Principales beneficios identificados por empresas europeas. ............................ 67
2.2 Problemas fundamentales de las empresas de la Unión Europea que ya han
incorporado la robótica colaborativa a su cadena de producción ..................................... 83
2.2.1 Problemas previstos a los que se tienen que enfrentar las empresas cuando
implantan robots colaborativos en sus cadenas de producción ......................................... 83
2.2.2 El reto financiero a través de los casos prácticos ................................................ 84
2.2.3 Problemas en RR.HH. .......................................................................................... 85
5
2.2.4 Principales problemas técnicos a los que se enfrentan las empresas industriales
al implantar o usar robots colaborativos en sus cadenas de producción ........................... 88
3. Requisitos de trabajo y habilidades y métodos de formación ............................ 105
3.1 Puestos de trabajo necesarios ................................................................................. 105
3.1.1 Tipología propuesta por Fanuc. ......................................................................... 105
3.1.2 Técnicos en sistemas robóticos (Técnicos en robots) ....................................... 106
3.1.3 Ingeniero de sistemas ....................................................................................... 107
3.1.4 Conclusiones sobre los puestos de trabajo necesarios y el uso de robots
colaborativos en las empresas industriales ...................................................................... 108
3.1.5 Método Combine .............................................................................................. 109
3.2 Métodos de formación y sistemas educativos nacionales ........................................ 111
3.2.1 Sesiones formativas ofertadas por los fabricantes de robots colaborativos .... 111
3.2.2 Sistema nacional educativo ............................................................................... 111
3.2.3 Nuevos Métodos de Formación ........................................................................ 116
3.2.4 La necesidad de gestionar los cambios ............................................................. 118
3.2.5 Nuevos retos para la Unión Europea ................................................................ 119
Conclusión............................................................................................................ 120
6
Índice de figuras Figure 1. Distintos términos usados en el campo de la robótica colaborativa .................................... 13 Figure 2. Pasos para transformar un robot industrial en una celda industrial robotizada usando
aplicaciones colaborativas ......................................................................................................................... 14 Figure 3. Interacciones entre operario y robot .................................................................................... 15 Figure 4. Operación de pick-and-place con máquina de sistema de visión ......................................... 17 Figure 5. Automatización de máquinas CNC con cobots usando una pinza mecánica ........................ 17 Figure 6. Imagen de la colaboración humano-cobot en un proceso de montaje ................................ 18 Figure 7. Imagen de un robot colaborativo en tareas de embalaje y paletización ............................. 19 Figure 8. Imagen de un cobot durante una tarea de inspección de calidad ....................................... 20 Figure 9. Previsiones de venta de robots colaborativos entre 2018 y 2025 a escala mundial ............. 21 Figure 10. Mapa resumen del uso de los robots colaborativos en la industria a nivel mundial en 2014
22 Figure 11. Representación gráfica del número de robots colaborativos por continente y su tendencia
de crecimiento de uso por continente ........................................................................................................ 23 Figure 12. Evolución hipotética del uso de los robots colaborativos en la industria por continente
(basada en la tasa de crecimiento actual) .................................................................................................. 24 Figure 13. Número de robots colaborativos en uso por sector industrial a escala mundial en 2017 .... 24 Figure 14. UR10 (robots colaborativo de la marca Universal Robots) en tareas de atornillado en la
fábrica de Sochaux del grupo PSA .............................................................................................................. 25 Figure 15. Cobot LBR iiwa fabricado por KUKA y que usa la empresa ASM .......................................... 26 Figure 16. Cobot móvil que usa la empresa Aero Airbus para fabricar algunas partes del A380 ......... 27 Figure 17. Uso de UR10 para la paletización de fármacos en Sanofi .................................................... 27 Figure 18. Cadena de producción en Mademoiselle Desserts que usa un cobot para evitar que los
trabajadores «realicen tareas de riesgo» ................................................................................................... 28 Figure 19. PIB generado por cada país de la Unión Europea y su peso en el PIB general de la Unión
Europea 31 Figure 20. Porcentaje del valor añadido por sector en la Unión Europea ............................................. 32 Figure 21. Valor añadido del PIB generado por el sector industrial en cada país de la Unión Europea 33 Figure 22. Porcentaje de población activa que trabaja en el sector industrial por país de la Unión
Europea 33 Figure 23. Sectores industriales principales de la Unión Europea y su evolución con respecto a años
previos (de 2001 a 2019) ........................................................................................................................... 34 Figure 24. Densidad de robots industriales por cada 10.000 empleados del sector industrial por país 35 Figure 25. Modelo CHRISTALLER simplificado ....................................................................................... 38 Figure 26. Ventas de robot industriales en los últimos 3 años en Italia. Los porcentajes en rojo
muestran los robots colaborativos de nueva instalación en comparación con los robots tradicionales .... 39 Figure 27. Clasificación del Índice de la sociedad y la economía digitales(DESI) 2019 .......................... 40 Figure 28. Reparto de los sectores industriales en Francia según el análisis ......................................... 43 Figure 29. Gráfica con el número de robots colaborativos en uso en Francia ...................................... 44 Figure 30. Representación de los tipos de operación entre humano y robot ........................................ 50 Figure 31. Resumen general de la normativa ........................................................................................ 54 Figure 32. Gráfica para determinar el PLr para las funciones de seguridad según la UNE EN ISO 13849-
1 56 Figure 33. Perfil de requisitos de las regulaciones legales y normativas para el diseño seguro de
aplicaciones HRC ........................................................................................................................................ 58 Figure 34. Países de origen de los encuestados ..................................................................................... 60 Figure 35. Profesión de los encuestados ................................................................................................ 60 Figure 36. Industria en la que trabajan los encuestados ....................................................................... 60 Figure 37. Años de experiencia de los encuestados por TOURINGS ...................................................... 61
7
Figure 38. Número de procesos de robótica colaborativa implantados en la empresa actual del
encuestado 61 Figure 39. Experiencia de los encuestados en planificar e implementar procesos de colaboración
humano-robot en empresas industriales .................................................................................................... 61 Figure 40. Número de procesos de colaboración humano-robot implantados por encuestado ............ 62 Figure 41. Tipos de tareas para aplicaciones HRC que usan los encuestados ....................................... 62 Figure 42. Secuencia en la que se ejecutan más a menudo los tipos de tareas según la muestra de
encuestados 62 Figure 43. Marca y modelo de los cobots que usan los encuestados .................................................... 63 Figure 44. Tecnología de agarre que usan los encuestados .................................................................. 63 Figure 45. Fabricante de referencia de sistemas de agarre de los encuestados.................................... 64 Figure 46. Los procesos de colaboración humano-robot más adecuados según los encuestados ........ 64 Figure 47. Las características que necesita un proceso de colaboración el humano-robot según los
encuestados 65 Figure 48. Secuencia del proceso de planificación e implantación de colaboración humano-robot
según los encuestados ................................................................................................................................ 65 Figure 49. Densidad de robots industriales por cada 10.000 empleados del sector industrial en 2018 75 Figure 50. Principales motivos para implantar una aplicación de colaboración humano-robot en la
cadena de producción según los encuestados de TOURINGS clasificado por prioridad ............................. 77 Figure 51. Las características que necesita un proceso de colaboración el humano-robot para ser útil
según los encuestados ................................................................................................................................ 78
.................................................................................................................................................................... 78 Figure 52. Las características que necesita un proceso de colaboración humano-robot para ser útil
según los encuestados (2)........................................................................................................................... 78 Figure 53. Diagrama que representa el uso de un robot colaborativo en una línea de producción para
el montaje final ........................................................................................................................................... 89 Figure 54. Colaboración humano-robot en operaciones de montaje ................................................... 91
8
Figure 55. Razones principales por las que una empresa podría mostrar recelo a implantar robots
colaborativos en su cadena de producción según los encuestados de TOURINGS. .................................... 96 Figure 56. Problemas para cumplir con los requisitos de la norma ISO TS15066 según los encuestados.
Parte 1 97 Figure 57. Problemas para cumplir con los requisitos de la norma ISO TS15066 según los encuestados.
Parte 2 97 Figure 58. Problemas para el diseño e implantación de aplicaciones de colaboración robot-humano
según los encuestados ................................................................................................................................ 98 Figure 59. Áreas favorables económicamente para la implantación de robots colaborativos en la
cadena de producción en la Unión Europea ............................................................................................. 103 Figure 60. Áreas favorables en recursos humanos para la implantación de robots colaborativos en la
cadena de producción en la Unión Europea ............................................................................................. 104 Figure 61. Prioridades de un ingeniero de sistemas ............................................................................ 107 Figure 62. Mapa de los países de la Unión Europea que ofertan formación en cierto grado en el uso de
robots colaborativos en sus sistemas educativos nacionales ................................................................... 115 Figure 63. Diagrama resumen ejemplo de aprendizaje dual .............................................................. 117 Figure 64. Ejemplo de un ejercicio basado en casos ............................................................................ 117 Figure 65. Comparación de métodos de aprendizaje y su eficiencia ................................................... 118 Figure 66. Hoja de ruta estratégica para la gestión del cambio de la implantanción de la industria 4.0,
basado en un enfoque lean seis sigma. ................................................................................................... 119
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Índice de tablas
Tabla explicando las distintas interacciones humano-robot ..................................................... 15 Cantidad de robots colaborativos industriales en uso por continente ..................................... 22 Lista de las marcas más conocidas de robots colaborativos ..................................................... 29 Los cuatro tipos de países europeos basados en el número de robots colaborativos usados en
la industria y el peso de la industria en el PIB ............................................................................................ 36 Sectores y ámbitos de aplicación de la robótica colaborativa en Alemania ............................. 37 La limitación de fuerzas definida en TS15066 basada en partes del cuerpo afectadas ............ 51 construcción y control de robots colaborativos en contactos cortos y casi estáticos ............... 52 Los cuatro tipos de países europeos basados en el número de robots colaborativos usados en
la industria y el peso de la industria en el PIB ............................................................................................ 68 Beneficios de usar robots colaborativos derivados de los casos prácticos y de las entrevistas de
Alemania 70 Comparación robots convencionales y colaborativos ........................................................... 72 Tabla resumen de las ventajas de uso de la robótica colaborativa ...................................... 81 Principales problemas técnicos a los que se enfrentan las empresas, analizados en los casos
prácticos de Alemania ................................................................................................................................ 88 Tabla resumen de los problemas e inconvenientes de la implantación y uso de robots
colaborativos en cadenas de producción.................................................................................................. 102 Los niveles de la jerarquía de fabricación ........................................................................... 105 Necesidades de recursos humanos actuales que han manifestado las empresas de
fabricación analizadas en los casos prácticos .......................................................................................... 109 Tabla resumen de los programas nacionales principales para la formación de trabajadores
en el ámbito de la robótica colaborativa .................................................................................................. 114
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Índice de apéndices
Apéndice 1: Encuesta…………………………………………………………………………………..…133
Apéndice 2: Guía de
entrevistas………………………………………………………………………………….…140
Apéndice 3: Resultados del cuestionario TOURINGS………………………………………..……..142
Apéndice 4: Lista de casos prácticos identificados y analizados en el proyecto
TOURINGS………………..……..147
Apéndice 5: Lista de expertos que han revisado este informe ………………………………149
Otros
Glosario ……………………………………………………………………………………………………………….…150
Bibliografía………………………………………………………………………………………………………….…153
Webografía……………………………………………………………………………………………………….…..154
Reconocimientos
Antes de entrar en materia, debemos expresar nuestro más sincero
agradecimiento a las personas que han participado en la redacción y revisión del
presente informe haciendo posible su emisión. En especial, debemos darles las gracias
a los expertos que se han tomado el tiempo de responder a nuestras numerosas
preguntas y encuestas, con unas agendas muy ocupadas, y nos han ayudado a que este
informe se haya completado para nuestros lectores.
A los lectores, esperamos que les ayude a comprender mejor el uso actual de la
robótica colaborativa y les agradecemos que lean el documento. Disfrútenlo.
Gracias una vez más
al equipo TOURINGS.
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Introducción
El imaginario popular nos dice que los robots son algo muy complejo que se aleja de la cotidianidad. En las últimas décadas, se han convertido en una parte viable de nuestra mano de obra y en la actualidad, todos tenemos un robot que nos atiende. Para preparar una cena o para aparcar un coche, nos valemos de robots que nos ayudan a realizar tareas. Los robots actuales pueden ensamblar, separar, seleccionar, embalar, etc. todo tipo de productos. Por eso, el área de robótica está creciendo en importancia en la sociedad.
El objetivo de este informe es presentar los «robots colaborativos», también conocidos como «cobots», un área específica de la robótica que está en crecimiento desde 2008 cuando Universal robots1 vendió su primer modelo. Antes de ese año, el término «cobot» ni siquiera existía. Al contrario que los robots industriales tradicionales, los robots colaborativos no quedan encerrados en celdas o detrás de pantallas: ayudan a que el operario realice sus tareas, o las realizan de manera autónoma al lado del trabajador.
Durante la última década, el uso de los robots colaborativos se ha ido extendiendo más y más en la industria. Según los números que ha publicado el INRS2, actualmente hay 3 millones de robots colaborativos operativos en todo el mundo. Este dato subraya el hecho de que el uso de los robots colaborativos es algo más que una simple tendencia: ahora mismo son los robots más avanzados para la industria. Como consecuencia, conocer los usos actuales de los robots colaborativos en la industria se ha vuelto una referencia para los países que evalúan su situación tecnológica a escala internacional.
¿Qué es un cobot? La definición estándar de robots colaborativos la proporciona el
primer artículo de la ISO 10218: «La diferencia entre los robots colaborativos (denominados
cobots) y los robots industriales clásicos es que no tienen que trabajar detrás de un vallado de
seguridad, sino que pueden trabajar directamente con humanos». Esta definición se completa
con la especificación técnica de la ISO/TS 15066 «El objetivo de los robots colaborativos es
combinar la tarea repetitiva de los robots con las destrezas individuales y habilidades de la gente.
La gente tiene una capacidad excelente para resolver tareas poco precisas; los robots tienen
precisión, potencia y resistencia».
Este informe se centra en el uso actual de los robots colaborativos en la Unión Europea y trata de aportar una perspectiva general de los cobots, que los pueden usar tanto personas expertas como legos para hacerse conscientes de lo:
1. que es un «robot colaborativo», 2. el uso actual de los cobots en el sector manufacturero en el mundo, especialmente en
Europa, 3. las oportunidades y problemas identificados en Europa que surgen al poner robots
colaborativos en líneas de producción,
1 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A0-propos-duniversal-robots/actualit%C3%A9s-universal-robots/histoire-des-cobots/ 2 Institut National de recherche et de sécurité – es una organización estatal francesa orientada a mejorar la salud y seguridad de los trabajadores
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4. los trabajos y competencias necesarias identificados en Europa para instalar robots colaborativos en líneas de producción.
Para cubrir el punto anterior, este documento tiene una estructura en tres partes:
• Parte 1: un análisis del uso de la robótica colaborativa en la actualidad en los sectores manufactureros, a nivel global primero y con el foco en la Unión Europea después, para conseguir una comparativa de ambas tendencias bajo la influencia de las normas ISO.
• Parte 2: una evaluación de las principales ventajas e inconvenientes a los que se enfrentan las empresas europeas para implantar los robots colaborativos en sus líneas de producción. Esta parte también evaluará los problemas (técnicos y relativos a recursos humanos) a los que se enfrentan las empresas durante la instalación de robots colaborativos en los sectores manufactureros.
• Parte 3: presenta los trabajos y habilidades necesarias para el uso de robots colaborativos, y un análisis conjunto del sistema formativo y educativo en Europa.
Este informe ha sido redactado con la colaboración de los socios del proyecto TOURINGS de cinco países (Estonia, Francia, Alemania, Italia, España) bajo la dirección de los socios franceses. Este informe está basado en la información proporcionada por 63 casos prácticos identificados en cinco países diferentes, 52 entrevistas (principalmente en Alemania) y 36 informes nacionales identificados por los seis socios de los cinco países del proyecto. Es más, 57 expertos en total han revisado y validado este informe.
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1. Uso actual de la Robótica Colaborativa
en los sectores manufactureros (Europa y mundial)
Antes de profundizar en este tema, conviene presentar y definir los robots
colaborativos. Así podremos presentar su uso actual en las empresas de la Unión Europea. Por tanto, como referencia, presentamos después el uso de los robots colaborativos a nivel mundial.
1.1 Definición y presentación de los robots colaborativos
1.1.1 Definición Como ya se vio en la introducción de este informe, en 2008, la empresa Universal robots3
vendió el primer «cobot» cuando aún no se había ni acuñado el término. Sin embargo, desde entonces, los cobots han supuesto una revolución para la industria. El campo de la robótica colaborativa usa distintos términos como «cobots», «cobótica», «robótica cooperativa», «celda robótica», etc. como se muestra en la Figura 1.
Figure 1. Distintos términos usados en el campo de la robótica colaborativa4
Como se muestra en la figura anterior (Figura 1), el campo de la robótica colaborativa
incluye una colección de términos. Por fortuna, la norma ISO 10218 proporciona una definición precisa de la robótica colaborativa. Gracias a este trabajo, se ha tenido a unificar la definición de robótica colaborativa. En lo que respecta a la robótica, la ISO 10218 define un robot como «un brazo manipulador que se puede programar para su uso en múltiples aplicaciones. Este
3https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A0-propos-duniversal-robots/actualit%C3%A9s-universal-robots/histoire-des-cobots/ 4 Traducción de una presentación de sobre INRS Robots collaboratifs :l quels enjeux pour la prevention ? (04/06/2018)
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robot podría al menos moverse en tres ejes y se puede fijar o dejar móvil». Si el robot se usa en un entorno industrial, se llamará «robot industrial». Este robot industrial se complementa con distintos equipamientos como herramientas, ejes, etc. De este modo se convierte en un sistema robótico industrial. Finalmente, lo completan algunos medios de prevención que permite el uso seguro del mismo. El robot se aísla en una celda como se muestra en la siguiente figura (Figura 2). Al hacerlo, obtenemos una celda industrial robotizada. Esta celda se puede usar para aplicaciones tradicionales como ya las conocemos desde hace décadas, o para aplicaciones colaborativas. Todos estos pasos quedan resumidos en la Figura 2.
Figure 2. Pasos para transformar un robot industrial en una celda industrial robotizada usando aplicaciones
colaborativas5
El progreso técnico ha hecho posible el paso de las aplicaciones tradicionales a las
colaborativas. Conviene señalar que el objetivo de la robótica colaborativa es la combinación de las acciones humanas con las del robot. Antes los espacios de trabajo del operario y del robot estaban separados, pero en el contexto colaborativo, el robot y el operario comparten espacio y trabajo con las mismas tareas al mismo tiempo.
Volviendo a la definición de robótica colaborativa, el primer artículo de la norma ISO
10218 destaca el hecho de que: «La diferencia entre los robots colaborativos y los robots
industriales clásicos es que no tienen que trabajar detrás de un vallado de seguridad, sino que
pueden trabajar directamente con humanos». Esta definición se completa con la norma ISO
15066 «El objetivo de los robots colaborativos es combinar la tarea repetitiva de los robots con
las destrezas individuales y habilidades de la gente. Las personas tienen una capacidad excelente
para resolver tareas poco precisas; los robots tienen precisión, potencia y resistencia», por eso
es importante explicar con más detalle lo que es la robótica colaborativa.
1.1.2 Los cuatro tipos principales de interacción entre robots colaborativos y
trabajadores
5 Figura traducido para el webinar de INRS “Robots collaboratifs : quels enjeux pour la prevention ?” (04/06/2018)
15
Básicamente, hay cuatro tipos de interacción entre un robot y un humano, como se
muestra en la figura siguiente (Figura 3).
Figure 3. Interacciones entre operario y robot6
La figura anterior (Figura 3) se ha de completar con la siguiente tabla (Tabla 1) para comprenderla mejor.
Automatización Con una automatización completa no hay colaboración humano-robot (HRC,
significa Colaboración Humano-Robot y Cooperación Humano-Robot en este contexto). El robot está separado físicamente del humano por un vallado de seguridad o celda. Esta es la representación clásica de una valla de seguridad operativa, con el robot que se mueve a máxima velocidad.
Coexistencia No existe separación física (vallado de seguridad). Los espacios de trabajo de humano y robot están separados y no sucede ninguna interacción humano robot. Ya que no existe el vallado de seguridad, el robot solo funciona a una velocidad reducida.
Cooperación Humano y robot comparten el mismo espacio de trabajo. Se realiza una actividad combinada, pero no hay contacto entre humano y robot. Así, en esta situación el robot solo se mueve a una velocidad reducida.
Colaboración Esta situación es la forma más próxima a la interacción humano robot. Además del espacio de trabajo común y el trabajo combinado, es necesario que haya contacto entre humano y robot. Para la protección del humano, el robot solo se puede mover a velocidad reducida en este tipo de interacción. De hecho, los robots colaborativos están adaptados para que se limite su fuerza y velocidad cuando entran en contacto con humanos.
Tabla explicando las distintas interacciones humano -robot
Con la adición de la Figura 3 y la Tabla 1, podemos comprobar que la colaboración entre
trabajador y robot se identifica con una tendencia progresiva. La colaboración humano-robot es, de algún modo, el sistema de interacción más avanzado entre trabajador y robot, mientras que la automatización es el primer paso de la industria robotizada.
6 Basado en Bauer (2016), Leichtbauroboter in der manuellen Montage – einfach einfach anfangen - Erste Erfahrungen von Anwenderunternehmen“ und Otto und Zunke (2015) „Einsatzmöglichkeiten von Mensch-Roboter Kooperationen und sensitiven Automatisierungslösungen. Zukunft der Arbeit – Die neuen Roboter kommen“
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1.1.3 Espacios y usos en el sistema de producción
Los robots colaborativos se pueden colocar en distintos lugares: ▪ En cadenas de montaje: atornillado, pegado, soldado. ▪ En líneas de producción: pulido, marcado láser, ensayo de durabilidad, embalaje,
paletización. ▪ En una máquina: insertando una parte en una máquina. ▪ Sistema pick-and-place: recogida de partes de un contenedor y colocación en bandeja. ▪ Aplicaciones sencillas: mover una parte de un robot colaborativo para que finalice el
proceso un humano. Las áreas de aplicación más populares para los robots colaborativos son7:
▪ Pick and place: el robot mueve un objeto de un lugar en el que se da un proceso a otro.
Por ejemplo, puede coger piezas de un contenedor y ordenarlas en bandejas.
▪ Máquina de carga y descarga: el robot mueve las piezas dentro y fuera de una máquina
que las procesa. Mientras el robot carga y descarga las piezas, el operario está libre para
trabajar en sus tareas.
▪ Ensamblaje: el robot realiza tareas simples de ensamblaje de piezas que requieren poca
destreza. No obstante, las tareas de ensamblaje que sí requieren una destreza son
perfectas para la colaboración humano-robot: el robot puede realizar las tareas más
simples, y mover las partes al área en la que el operario termina el proceso de
ensamblaje.
▪ Embalaje y paletización: los robots colaborativos también pueden usarse para otras
aplicaciones ligeras. El robot realiza un embalaje básico, acabado, encolado, etc.
▪ Inspección de calidad: el robot carga productos en una máquina de ensayos de calidad
y los descarga cuando el ensayo se completa.
Por ello, los robos colaborativos pueden realizar la mayoría de las tareas que los humanos hacen,
si no se requiere mucha destreza para ello.
1.1.4 Ejemplo de uso de robots colaborativos
Antes de proceder con los ejemplos de uso de los robots colaborativos, hemos de poner
de manifiesto el hecho de que estos no están destinados a reemplazar a los robots tradicionales,
son compatibles con su trabajo y solo proponen alternativas a tareas específicas.
Para comprender mejor las áreas de aplicación de los robots colaborativos, la siguiente
sección se centra en ejemplos de uso de los mismos en las aplicaciones más populares que se
implementan.
Pick and place
La recogida y colocación manual es un trabajo que requiere mucha repetición, y a menudo
al trabajador se le hace el trabajo monótono. Cuando las personas han de realizar trabajos
rutinarios aburridos, suele cometerse errores, y los movimientos repetitivos pueden causarles a
los trabajadores lesiones y tensiones. Cuando se combinan con sistemas de visión avanzados,
los robots colaborativos pueden realizar tareas de pick-and-place con mayor eficiencia, lo que
7 Estas áreas se presentan con más detalle en la siguiente parte del informe
17
permite que los operarios se centren en trabajos que requieren un pensamiento crítico. La
siguiente figura (Figura 4) muestra una situación en la que un robot colaborativo se usa para
coger y colocar productos.
Leyenda:
Sistema de visión Figure 4. Operación de pick-and-place con máquina de sistema de visión
Automatización de máquinas CNC
La carga y descarga de máquinas es una de esas tareas que es ideal para la automatización
con robots colaborativos. Aburrida, a menudo sucia, y a veces peligrosa, no es ninguna sorpresa
que, con los años, esta operación se haya convertido en una de las aplicaciones más populares
de los robots colaborativos. Estas tareas con los robots colaborativos también aportan grandes
beneficios a los trabajadores. Los sistemas de seguridad integrados en los cobots eliminan la
necesidad de colocarlos en una celda después de una evaluación de riesgo. Y la gestión de robots
colaborativos, en lugar de la automatización de máquinas CNC, moldes de inyección y prensas
plegadoras, por ejemplo, aumenta la satisfacción y el valor de los trabajadores. La siguiente
figura (Figura 5) representa uno de los usos de los robots colaborativos en esta maquinaria.
Figure 5. Automatización de máquinas CNC con cobots usando una pinza mecánica
18
Montaje
El montaje es un proceso por el que se juntas partes de una máquina o estructura. Las
aplicaciones de la robótica colaborativa se suelen usas en tareas de montaje ya que:
▪ el uso de robots colaborativo permite automatizar las tareas de atornillado y
colocado de tuercas, y por tanto proporciona numerosos beneficios (que se analizan
en la segunda parte de este informe).
▪ los robots colaborativos pueden reponer sus herramientas más rápido y con mayor
precisión que los trabajadores, lo que se traduce en un aumento en la producción y
calidad.
▪ el progreso en la detección de fuerzas permite que los robots colaborativos
«sientan» cuando se ha terminado de apretar una pieza, acabando con el problema
de aplicar demasiada fuerza, que ocurre demasiado a menudo en tareas de
atornillado manual.
La siguiente figura (Figura 6) presenta el uso de un robot colaborativo en una aplicación de
montaje.
Figure 6. Imagen de la colaboración humano-cobot en un proceso de montaje
Embalaje y paletización
Los productos que salen de la línea de montaje se han de preparar para su envío. Para
mantener en marcha la línea de producción, los productos han de pasar al área de envíos lo más
rápido posible. Algunas tareas de este proceso incluyen el retractilado, embalado, colocación en
pallets; son tareas que los trabajadores suelen percibir como repetitivas y tediosas. En este caso,
los robots colaborativos también son buenos candidatos para realizar tareas como levantar
cargas pesadas, quitándoles ese trabajo peligroso a los trabajadores.
19
Figure 7. Imagen de un robot colaborativo en tareas de embalaje y paletización 8
Inspección de calidad
Los negocios y consumidores piden que los productos se envíen sin defectos de fábrica, pero
las inspecciones suelen ser agotadoras para los trabajadores. La posible fatiga mental puede
derivar en problemas pasados por alto, pero los robots colaborativos pueden inspeccionar
partes acabadas comparando imágenes con modelos CAD9. Las múltiples cámaras de alta
resolución pueden capturar todos los ángulos de una pieza simultáneamente para obtener
resultados más rápidos, y los efectores finales equipados con cámaras de alta resolución
mejoran más su eficiencia, como se muestra en la siguiente figura (Figura 8).
8 Cobot de la marca Clearpack empleado para la tarea de embalaje. 9 CAD significa Computer Aided Design en inglés. El CAD unifica el software con las técnicas de modelado
geométricas que hacen posible diseñar, ensayar virtualmente y fabricar los productos.
20
Figure 8. Imagen de un cobot durante una tarea de inspección de calidad 10
Por lo tanto, la robótica colaborativa se puede usar en muchos ámbitos de aplicación
desde una simple tarea de embalaje hasta la inspección de calidad. Los robots colaborativos, así, muestran su flexibilidad y adaptabilidad en función de las tareas que realizan.
1.1.6 La importancia de la normativa
Más adelante en este informe comprobaremos que el área de la robótica colaborativa se regula bajo distintas normas que garantizan la seguridad. Estas normas son:
▪ DIN EN ISO 12100 Seguridad de las máquinas. Principios generales para el diseño. Evaluación del riesgo y reducción del riesgo.
▪ DIN EN ISO 10218-1 Robots y dispositivos robóticos. Requisitos de seguridad para robots industriales. Parte 1: Robots).
▪ DIN EN ISO 10218-1 Robots y dispositivos robóticos. Requisitos de seguridad para robots industriales. Parte 2: Sistemas robot e integración.
▪ y DIN ISO/TS 15066 Robots y dispositivos robóticos. Robots colaborativos.
Para concluir con esta sección de la robótica colaborativa, podemos desatacar que los
cobots, o robots colaborativos, son robots cuyo objetivo es la interacción directa humano-robot
en un espacio compartido, o en el que ambos están próximos. Las aplicaciones de cobots
contrastan con las de los robots industriales tradicionales en las que estos se aíslan del contacto
humano.11 La seguridad de los cobot puede recaer en la ligereza de sus materiales de
construcción, formas romas, y limitación inherente de velocidades y fuerzas, o en los sensores y
el software que garantizan un comportamiento seguro. 12 13
10 Robot colaborativo de la marca Universal Robot en una tarea de inspección de calidad de producto. 11 “I, Cobot: Future collaboration of man and machine" The Manufacturer (2015-11-15). Recuperado el día 19/01/2016 12 https://ifr.org/downloads/papers/IFR_Demystifying_Collaborative_Robots.pdf 13 ISO 10218-1:2011, ISO 10218-2:2011, ISO/TS 15066:2015
21
1.2 Panorama general del uso actual a nivel europeo y mundial
1.2.1 Uso actual a nivel mundial
Densidad de uso de los robots colaborativos a escala mundial
Incluso después de haber comprobado que el uso de la robótica colaborativa en la industria ha crecido en importancia a escala mundial, como se muestra en la Figura 10, nos damos cuenta de que hay países y continentes que han experimentado un crecimiento dispar en el uso y equipamiento de robots colaborativos. En 2020, los cálculos generales son de 3 millones de robots colaborativos industriales usados a escala mundial.14 Y si se siguen las previsiones, esta tendencia seguirá aumentando como se muestra en la Figura 9.
Figure 9. Previsiones de venta de robots colaborativos entre 2018 y 202515 a escala mundial
Como muestra la figura anterior, las previsiones de venta de robots colaborativos son exponenciales para la industria y otras áreas de actividad. Por tanto, en la siguiente sección vamos a aprender cómo se distribuyen estos robots colaborativos en cada continente o país que los usa o incluso en el sector de uso. La Tabla 2 ilustra la cantidad de robots colaborativos que se han usado entre 2013 y 2019 por continente.
14 webinar sobre INRS “Robots collaboratifs : quels enjeux pour la prévention?” (04/06/2018) 15 https://fr.statista.com/statistiques/1022275/cobots-ventes-prevues-monde/
Pre
visi
on
es p
ara
el n
úm
ero
de
cob
ots
ven
did
os
(en
mile
s)
22
Región geográfica 2013 2014 201916
América 226 071 248 430 377 400
América del norte (Canadá, México, Estados Unidos)
215 817 236 891 362 100
Asia/ Australia 689 349 785 028 1 164000
Europa 392 227 411 062 580 000
Total mundial 1 332 218 1 480 778 2 162 900
** Previsiones y registro de la cantidad de robots colaborativos que no son específicos de países (p.ej., espacios que no están políticamente reconocidos como «país»)
Cantidad de robots colaborativos industriales en uso por continente 16
Con base en la Tabla 2 podemos observar que Asia fue el usuario principal de robots
colaborativos en 2013, seguido de la Unión Europea que usa tres veces menos robots colaborativos en su industria. El siguiente mapa (Figura 10) muestra esta realidad con una visualización del estado de uso de los robots colaborativos en 2014.
Figure 10. Mapa resumen del uso de los robots colaborativos en la industria a nivel mundial en 2014
Leyenda
• Rojo: países con el mayor número de robots operativos
• Naranja: países con un número medio de robots
• Amarillo: países con un número bajo de robots
• Blanco: países de los que se tiene información insuficiente
Basándonos en los datos de la Figura 10 podemos representar la tendencia de
crecimiento del uso de los robots colaborativos en la industria por continente. La Figura 11 nos permite analizar las distintas tendencias de crecimiento y la brecha entre continentes en el uso de los robots colaborativos en la industria.
16 https://ifr.org/downloads/press/French_Press_Release_IFR_World_Robotics_Report_2017-09-27.pdf
23
Figure 11. Representación gráfica del número de robots colaborativos por continente y su tendencia de
crecimiento de uso por continente17
Basándonos en la Figura 11, se puede analizar la tendencia general de uso de los robots
colaborativos entre continentes y analizar la brecha que los separa. Se observa en esta figura que existen grandes brechas entre los continentes. Destaca el hecho de que Asia y Australia son los continentes más equipados del mundo y usan más de un millón de robots colaborativos, mientras que África solo usa 6.500 unidades de robots colaborativos. La gráfica también revela que esta tendencia no va en declive, las brechas entre los continentes mejor equipados (Asia y Australia) y los menos equipados (África) se abrirán aún más en los siguientes años si esta tendencia continúa en la misma proporción.
El porcentaje de la tasa de crecimiento de uso de los robots colaborativos en Asia y
Australia es superior al 55% desde 2015, esta tasa en América ronda el 27%, en Europa es inferior al 20% y en África se sitúa en un 44%; no obstante, incluso si la tasa de crecimiento africana fuera superior, este continente parece llegar demasiado tarde para ponerse al día con el progreso que muestran los otros continentes. Desarrollando algo más esta información, notamos que si la tendencia de crecimiento de estos continentes se mantiene en su proporción en los próximos años, Asia se consolidará como el usuario principal de robots colaborativos a nivel mundial en 2036 y que América usará más robots colaborativos que los países de la Unión Europea; este hecho queda reflejado en la Figura 12 que muestra las cantidades previstas de robots colaborativos vendidos en las próximas décadas si la tasa de crecimiento se mantiene.
17 Basado en la información de la Figura 11 disponible en: https://ifr.org/downloads/press/French_Press_Release_IFR_World_Robotics_Report_2017-09-27.pdf
0
200000
400000
600000
800000
1000000
1200000
1400000
1600000
2015 2018
Nú
mer
o d
e co
bo
ts e
n la
ind
ust
ria
Comparación de la tendencia de crecimiento del uso de los robots colaborativos en la industria a nivel mundial
America Asia/ Australia Europe Africa
24
Figure 12. Evolución hipotética del uso de los robots colaborativos en la industria por continente (basada
en la tasa de crecimiento actual18)
Sectores de actividad de uso de robots colaborativos
Después de analizar las tendencias de crecimiento de uso de la robótica colaborativa según
continente, la atención pasa a centrarse en los sectores industriales que usan robots colaborativos, tal y como muestra la Figura 13.
Figure 13. Número de robots colaborativos en uso por sector industrial a escala mundial en 201719
18 Basado en la información de la Figura 11 disponible en: https://ifr.org/downloads/press/French_Press_Release_IFR_World_Robotics_Report_2017-09-27.pdf 19 http://www.irsst.qc.ca/media/documents/PubIRSST/R-974.pdf
0 10000000 20000000 30000000 40000000 50000000 60000000 70000000 80000000
2015
2018
2021
2024
2027
2030
2033
2036
2039
2041
Evolución hipotética del uso de los robots colaborativos en la industria por continente
Africa Europe Asia/ Australia America
Químicos, plásticos
Metalurgia
Electrónica
Automóvil
Industria alimentaria
25
Los datos muestran claramente que el sector del automóvil es el principal usuario de
robots colaborativos a nivel mundial seguido por el sector de la electrónica.
Ejemplos de uso de robots colaborativos por sector de actividad
1.2.1.3.1 Automóvil
El sector del automóvil es el sector con el mayor número de robots colaborativos en uso
a escala mundial. Por ello, nos acercamos al caso del grupo PSA (el principal grupo francés de
automóviles) que usa robots colaborativos en su centro de Sochaux. El grupo está en el segundo
puesto de los fabricantes europeos de automóviles, con una venta de 3 millones de automóviles
en todo el mundo. Un tercio de su producción se realiza en Francia, y 400.000 coches se fabrican
en las instalaciones de Sochaux. La implantación de la robótica colaborativa en su producción y
cadena de montaje está vinculada a su proyecto «Usine future»20 cuyo objetivo es hacer sus
cadenas de montaje más compactas y reducir el coste de producción de los automóviles. Este
grupo ha escogido la marca de robots colaborativos Universal Robots para integrarlos en su
cadena de montaje de la planta de Sochaux fabricando modelos de Peugeot 3008. Dos brazos
robóticos UR10 se ocupan de operaciones complejas de atornillados para mejorar el
rendimiento económico de la fábrica y la ergonomía de las estaciones de trabajo. La tarea de los
robots colaborativos consiste en atornillar los guardabarros del vehículo, mientras que los
operarios trabajan en el atornillado de otras partes, como se muestra en la Figura 14. Esta es
una plantilla completamente única creada con base en los robots colaborativos Universal Robots
UR10 que se ha patentado a nivel nacional e internacional.
Figure 14. UR10 (robots colaborativos de la marca Universal Robots) en tareas de atornillado en la fábrica
de Sochaux del grupo PSA21
1.2.1.3.2 Electrónica
20 Traducido como « Proyecto fábrica del futuro » 21 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/usine-de-sochaux-du-groupe-psa/
26
El sector de la electrónica recurre a y usa los robots colaborativos en sus cadenas de
producción. Por ejemplo, la empresa Flex22 o incluso el fabricante de electrónica ASM23 usa
robots colaborativos de KUKA para fabricar sus componentes electrónicos. En el caso de ASM,
los sistemas de montaje de ASM son muestra de cómo una producción interconectada conduce
a la optimización de las cadenas SMT. Los robots colaborativos de KUKA que usa ASM se muestra
en la Figura 15.
Figure 15. Cobot LBR iiwa fabricado por KUKA y que usa la empresa ASM 24
1.2.1.3.3 Metalurgia
El sector de la metalurgia también recurre a la robótica colaborativa. El ejemplo de la
empresa Airbus Aero puede ser educativo en este caso. La empresa Airbus Aero ha integrado la
robótica colaborativa a través del proyecto Asimov. Este proyecto ha permitido resolver
problemas relacionados con la precisión, incluso errores, en la impresión de oquedades para el
Montaje de ciertos elementos aeroestructurales del A380. La automatización de su marcado
también ha permitido que mejoren sus tasas de producción.25 Los robots colaborativos de KUKA
que usa Airbus Aero se muestran en la Figura 16.
22 https://www.kuka.com/fr-fr/presse/nouvelles/2016/09/industry-4,-d-,0-goes-global-with-kuka-and-flex 23 https://www.kuka.com/fr-fr/production-du-futur/industrie-4-0/industrie-4-0-cases/industry-4-0-asm 24 https://www.kuka.com/fr-fr/production-du-futur/industrie-4-0/industrie-4-0-cases/industry-4-0-asm 25 https://www.basystemes.com/fr/projets-rd/asimov/
27
Figure 16. Cobot móvil que usa la empresa Aero Airbus 26 para fabricar algunas partes del A380
1.2.1.3.4 Químicos, plásticos
El sector de los químicos y plásticos también emplea los robots colaborativos. Dentro de
estos campos, un buen ejemplo es la empresa farmacéutica Sanofi. Sanofi ha implantado 7
robots colaborativos UR10 en su fábrica de Tours para realizar tareas de paletización. Los cobots
se localizan en la cadena de producción e intervienen para embalar los fármacos en la cadena
de embalaje, como muestra la Figura 17. La primera implantación de cobots en Sanofi ha sido
todo un éxito. Como resultado, la empresa ha planificado la próxima integración de robots
colaborativos, que será para la carga de cajas en la cadena de montaje.27
Figure 17. Uso de UR10 para la paletización de fármacos en Sanofi28
26 https://irt-jules-verne.fr/projets/cobot-mobile-pour-operations-d-assemblage/ 27 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/sanofi/ 28 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/sanofi/
28
1.2.1.3.5 Industria alimentaria
Los robots colaborativos también encuentran lugar en la industria de la alimentación.
Por ejemplo, la empresa Mademoiselle Desserts (con base en Francia, Bretaña) usa robots
colaborativos para evitar que sus operarios realicen labores de riesgo (p.ej. por temperatura)
como se muestra en la Figura 18. Por este cambio, Mademoiselle Desserts ha recibido el premio
«Marque employeur & responsabilité sociale» en los premios «Trophées de l'industrie durable
2020». 29
Figure 18. Cadena de producción en Mademoiselle Desserts que usa un cobot para evitar que los
trabajadores «realicen tareas de riesgo»30
Por tanto, podemos corroborar una vez más que los robots colaborativos son flexibles
en las tareas que realizan y en el sector de actividad en el que operan.
Marcas principales a escala mundial
Existe un gran número de marcas que fabrican robots colaborativos y su equipamiento
como alimentadores o paletizadores. La Tabla 3 es una recopilación de las principales marcas
conocidas que fabrican robots colaborativos y su equipamiento a escala mundial.
29 Cuya traducción literal es «Premio a la marca de empresario y responsabilidad social» en los premios
«Trofeos 2020 a la industria sostenible». 30 https://www.usinenouvelle.com/article/prix-marque-employeur-responsabilite-sociale-2020-mademoiselle-desserts-des-cobots-aux-fourneaux.N1004134
29
Marca
KUKA
COMAU
STAUBLI
YASKAWA
UNIVERSAL ROBOTS
SCOTT
ELITE ROBOT
COBOTS SOLUTIONS
NIRYO
EASY ROBOTICS
HANWHA TECHWIN
ABB
MILACRON
DENSO
FRANKA
ARC
DESMASA
YUANDA
SIASUN
SINTERPACK
TECCRON
ROZUM ROBOTICS
RETHINK ROBOTICS
TM ROBOT
PRODUCTIVE ROBOTICS
FETCH ROBOTICS
INDEVA
ZOLLER
FUYU
MG TECH
FANUC
RNA
DOOSAN ROBOTICS
Lista de las marcas más conocidas de robots colaborativos
Mantenimiento de los robots colaborativos
Las tareas de mantenimiento de los robots colaborativos las pueden realizar los
propios fabricantes de robots o empresas independientes de otro país. El mantenimiento
puede ser predictivo a distancia o deberse a una necesidad para repararlo en las instalaciones
del fabricante. El sistema de mantenimiento conlleva ventajas e inconvenientes que se
detallan en la siguiente sección. Sea cual sea la empresa que realice el mantenimiento de los
robots colaborativos, esta tarea gira en torno a 4 ejes:
30
▪ reparación, preguntando: ¿qué se hace cuando el robot colaborativo se ha apagado?
▪ optimización, preguntando: ¿cómo podría ser más productivo el robot colaborativo?
▪ anticipación, preguntando: ¿cuáles son los riesgos que corre el robot colaborativo y
cuándo es más probable que sufra el riesgo de romperse?
▪ innovación, preguntando: ¿qué elementos se pueden integrar en el robot colaborativo
para disminuir el riesgo de que se rompa?
Como conclusión, en lo que se refiere al uso mundial de los robots colaborativos, aunque
su uso en la industria sea un fenómeno muy reciente (2008), sí se usa en todos los continentes
aunque en distinto grado. En este contexto, la Unión Europea está muy bien situada y destaca
como una tierra de oportunidades para la expansión de los robots colaborativos.
31
1.2.2 Uso actual en Europa
Tendencia general en la Unión Europea
Como ya se ha mencionado, la Unión Europea es la segunda región con mayor uso de robots
colaborativos después de Asia/Australia (como se presentó en la Figura 10). Sin embargo, hay
disonancias entre los países de la Unión Europea. Antes de estudiar estas disonancias, es
importante el análisis de la industria para el Producto Interior Bruto (PIB) de cada país de la
Unión Europea. Las Figuras 19 y 20 muestran la relación entre el sector industrial de cada país y
el PIB total generado en cada país.
Figure 19. PIB generado por cada país de la Unión Europea y su peso en el PIB general de la Unión Europea
32
Figure 20. Porcentaje del valor añadido por sector en la Unión Europea
Según estos datos, el sector industrial representa menos del 20% del valor añadido generado
en la Unión Europea y es el segundo sector más importante después de los servicios
contribuyendo al PIB general de la Unión Europea. Sin embargo, el hecho de que los países de
la Unión Europea no contribuyan en la misma proporción al PIB generado por el sector industrial
no es un dato que podamos pasar por alto y se muestra en la Figura 21.
33
Figure 21. Valor añadido del PIB generado por el sector industrial en cada país de la Unión Europea
Si comparamos el PIB generado por el sector industrial de cada país de la Unión Europea
(Figura 19) con el número de empleados del sector industrial de cada país, el número de
empleados no se corresponde con el peso de la industria en el PIB del país como se comprueba
en la Figura 22.
Figure 22. Porcentaje de población activa que trabaja en el sector industrial por país de la Unión Europea
La Figura 23 se puede tomar como testimonio de los sectores industriales más importantes
de la Unión Europea.
34
Figure 23. Sectores industriales principales de la Unión Europea y su evolución con respecto a años previos
(de 2001 a 2019) 31
Después de explorar la relación entre industria y PIB general por país, pasamos al análisis de
la presencia de los robots colaborativos en la industria. La Figura 24 muestra la densidad de
robots industriales por cada 10.000 empleados y por país de la Unión Europea.
31 www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/IDAN/2019/644201/EPRS_IDA(2019)644201_EN.pdf
35
Figure 24. Densidad de robots industriales por cada 10.000 empleados del sector industrial por país32
Si tenemos en cuenta el hecho de que los robots colaborativos pertenecen a la categoría
de «robots industriales», podemos deducir que la Figura 24 refleja la misma tendencia para los
robots colaborativos.
Nos gustaría comparar la tasa de robotización en las industrias con la importancia de cada
industria para los países de la Unión Europea y explorar la comparativa. Podemos trazar una
tipología de países de la Unión Europea como se presenta a continuación.
Proposición de tipología
Poniendo en uso los elementos que hemos reunido anteriormente, la Unión Europea se
puede dividir en 4 tipos de países como muestra la Tabla 4, que es una tipología de niveles de
robotización para los países de la Unión Europea.
Tipo 1
La primera la ocupan aquellos países que están avanzados tanto en el sector industrial como en el nivel de robotización (por consiguiente, en el uso de robots colaborativos). Alemania es un ejemplo perfecto para esta categoría.
Tipo 2
La segunda la ocupan aquellos países que están menos avanzados en comparación con el tipo 1 tanto en el sector industrial como en el nivel de robotización (por consiguiente, en el uso de robots colaborativos). Italia muestra progreso en el sector industrial y en el uso de robots colaborativos, pero equivale a un tercio el progreso que muestra Alemania.
Tipo 3
El tercer tipo incluye países cuyo avance en el sector industrial es existente, pero no lo es tanto
32 http://www.irsst.qc.ca/media/documents/PubIRSST/R-974.pdf
36
en la robótica colaborativa. Estonia es un buen ejemplo de esta categoría.
Tipo 4
La cuarta categoría está compuesta por países que llegan tarde al desarrollo de su sector industrial (ya sea por falta de desarrollo o por un retraso en su industrialización) y que llegan un poco tarde a la robótica colaborativa con respecto a otros países de la Unión Europea. Francia o España encajan en la representación de esta categoría.
Los cuatro tipos de países europeos basados en el número de robots
colaborativos usados en la industria y el peso de la industria en el PIB
Esta proposición de tipología se estudiará a lo largo del informe.
Ejemplos de tipología: Alemania (tipo 1), Italia (tipo 2), Estonia (tipo 3),
España y Francia (tipo 4)
1.2.2.3.1 Alemania (tipo 1)
Como ya hemos especificado, el tipo 1 lo ocupan aquellos países que están avanzados
tanto en el sector industrial con respecto a su PIB, como en el nivel de robotización y, por
consiguiente, en el uso de robots colaborativos. Para seguir con el ejemplo, procedemos a
desarrollar el caso de Alemania.
El estudio del caso alemán es importante porque es el país más robotizado de la Unión
Europea. La Tabla 5 presenta los sectores y ámbitos principales de aplicación de la robótica
colaborativa en Alemania.
Sectores que usan la robótica colaborativa incluidos en los casos prácticos33
• Industria del metal
• Industria electrónica y mecatrónica
• Del automóvil
• Tecnología de audio
• Electrodomésticos
• Industria alimentaria
• Fabricación de muelles de disco
• Fabricación de modelos y moldes
• Industria electrónica
• Centros especializados/manifestantes
• Componentes energéticos
• Ingeniería mecánica y de instalaciones
• Desarrolladores de soluciones de automatización
• Agricultura
• Espacial
• Médica
33 Los casos prácticos que se han identificado en el informe están disponibles en los apéndices (Apéndice 4)
37
Tipos de productos y servicios para los que se implantan los cobots
▪ Tareas de montaje y manipulación: uniones sensibles, encolado, soldado, ajuste, fijación, picking, flujo de una pieza, los robots colaborativos cogen una pieza y la colocan en un segundo contenedor.
▪ Tareas de soldado: procesado y trabajo de piezas de metas, soldado inteligente, corte.
▪ Tareas de embalaje: manipulación de unidades de embalaje, pick-and-place.
▪ Tareas de carga y descarga: paletización/despaletización, sostener y transportar partes pesadas, los robots móviles recogen piezas y la pasan al trabajador.
▪ Tareas de acabado: limpieza y pintura, sellado.
▪ Inspección: comprobar la precisión, verificación, inspección óptica, ensayo de función colaborativa.
▪ Atención médica: proceso y operaciones de esterilización y descontaminación.
Tipos de colaboración h-r implantadas
▪ Colaboración ▪ Cooperación ▪ Coexistencia
Sectores y ámbitos de aplicación de la robótica colaborativa en Alemania
Como muestra la Tabla 5, Alemania tiene una alta proporción de robotización presente
en su industria. Esta observación está conectada con el hecho de que Alemania tiene un
amplio repertorio de industrias. Recurriremos al modelo CHRISTALLER que se representa en la
Figura 25 para explicar el estado de Alemania:
38
Figure 25. Modelo CHRISTALLER simplificado34
La Figura 25 representa una versión simplificada del modelo CHRISTALLER. Esta teoría
explica el hecho de que, si hay una figura central en cualquier espacio geométrico, el área que
la rodea se beneficia de su posición (por ejemplo, sacar partido de un ahorro a escala). Los nodos
violetas representan ciudades o sectores de actividad. Con esta base, podemos justificar que el
alto nivel de robotización del sector industrial alemán se debe a la diversidad de sectores
industriales en el área, donde cada sector se beneficia de los demás. Por eso, Alemania estaría
en una especie de «círculo virtuoso» favorable para el aumento de número de robots
colaborativos que usa la industria.
1.2.2.3.2 Italia (tipo 2)
Italia es, como ya dijimos, la representación del tipo 2 de esta tipología. El tipo 2 representa
a países, que están menos avanzados en su sector industrial y nivel de robotización (y uso de
robots colaborativos) en comparación con el tipo 1, pero que están, con todo, avanzados en
ambas materias.
El tipo 2 de esta tipología presenta países con un progreso en el sector industrial en
referencia a su PIB, y con un progreso en el nivel de robotización, y, así, en el uso de robots
colaborativos, pero mucho menos que el tipo 1. Tomaremos el ejemplo de Italia.
En Italia, el uso de robots colaborativos es uno de los aspectos más relevantes de la
industria 4.0 y una parte fundamental del proceso de transformación digital de las empresas.
Los robots se han vuelto esenciales en la fabricación: el desarrollo tecnológico continuo está
convirtiendo estas máquinas en aliados de peso para la mejora de la calidad y la garantía de la
salud de los operarios. Gracias a los robots colaborativos, los trabajadores pueden evitar las
tareas con más riesgo, repetitivas y agotadoras, y los errores que podrían generar un daño
irreparable a los usuarios, y concentrarse en tareas para las cuales una persona seguirá siendo
irreemplazable.
34 CHRISTALLER Walter, Die zentralen Orte in Süddeutschland, Iena University, 1933
39
Según los datos más actuales publicados por la IFR35 (Federación Internacional de
Robótica) en 2019, la venta de robots industriales disminuyó ligeramente en comparación con
años anteriores (como se muestra en la Figura 26), no obstante, el rendimiento más
sorprendente es el relativo al segmento de robots colaborativos que en el mismo periodo
registró un aumento del 11% en comparación con el año anterior.
Figure 26. Ventas de robot industriales en los últimos 3 años en Italia. Los porcentajes en rojo muestran los robots colaborativos de nueva instalación en comparación con los robots tradicionales
A pesar de que los robots colaborativos sigan siendo un nicho en el inconmensurable
océano del mundo de la automatización, los análisis estadísticos recogen la instalación de unos
400 robots colaborativos en Italia: de este total, la mayoría se localiza en la Lombardía (con el
29% de las instalaciones) y en Emilia-Romaña (con el 24%)36. Por lo tanto, en Italia se concentra
más del 50% del total de robots colaborativos en solo dos áreas. Teniendo este hecho en cuenta,
una vez más, el modelo CHRISTALLER es adecuado para explicar el estado de robotización de
Italia.
1.2.2.3.3 Estonia (tipo 3)
El tercer tipo incluye países cuyo avance en el sector industrial es existente, pero no lo
es tanto en la robótica colaborativa. El ejemplo de Estonia es el elegido para presentar este tipo
de país de la Unión Europea.
Más del 71% del PIB de Estonia se deriva del sector servicios, el sector industrial se
corresponde con un 25% y el sector primario (incluida la agricultura) solo un 4% del total final.
35 https://ifr.org/ifr-press-releases/news/record-2.7-million-robots-work-in-factories-around-the-globe 36 https://www.alumotion.eu/2019/06/robotica-collaborativa-da-record-in-lombardia-ed-emilia-romagna/
40
Los sectores importantes para la economía estona son la industria de transformación (alrededor
del 14,5% de la producción total), el transporte, almacenaje y comunicaciones (10%), el
comercio (13,5%) y el inmobiliario, alquiler y arrendamiento, así como los servicios
empresariales (21%). La agricultura y silvicultura alcanzan un 2,2% de la producción total, la
construcción representa un 7%, y el gobierno, educación y atención sanitaria más del 17%. 37
Las ramas más importantes de las industrias de transformación en Estonia son la
industria mecánica (un 25% de la producción manufacturera), la industria de la madera y del
papel son las siguientes en importancia (el 20%, véase silvicultura), después la industria de la
alimentación 15%, véase agricultura), la industria del metal (13%) y la industria ligera (menos
del 5%). Ha habido cambios rápidos en la fabricación: hace algo más de 10 años, las industrias
de la madera y del papel eran líderes del sector. Durante más de diez años, las industrias
mecánicas y del metal han sido testigos de un extenso crecimiento. Al mismo tiempo, la industria
ligera fabrica cada vez menos. La industria electrónica se ha multiplicado por ocho en un par de
años. Algunas de las razones de este cambio son las mejores habilidades y la inversión.
Como se muestra en la Figura 27 no está muy aferrado a la economía digital.
Figure 27. Clasificación del Índice de la sociedad y la economía digitales (DESI) 2019
Por una parte, el fuerte de Estonia (EE) está en la conectividad, capital humano y servicios
públicos digitales. Por otra parte, no es tan importante en tecnologías digitales o en el uso de
servicios por internet, como muestra la Figura 27.38
La Agenda Digital de 2020 para Estonia39 es un documento que describe las actividades
de la sociedad para mejorar la transformación digital de su economía. La agenda para Estonia
está basada en dos objetivos estratégicos claves establecidos en la estrategia para la
competitividad «Estonia 2020»: para alcanzar el crecimiento de la productividad con los bienes
y servicios de alto valor añadido, para aumentar el empleo total. En la agenda 2020, el resultado
37 Estonian Entrepreneurship Growth Strategy 2014-2020
Tööstuspoliitika Roheline Raamat (Green Book of Estonian Industry – in Estonian) IKT Valdkonna arenguprogramm (in Estonian) Digital Economy and Society Index – Country Report 2019 - Estonia 38 Digital Economy and Society Index – Country Report 2019 - Estonia 39 36 Tööstuspoliitika Roheline Raamat (Libro verde de Estonia)
41
principal es la digitalización de la sociedad, y al tema de la digitalización de la industria se le ha
prestado algo menos de atención.
Para la digitalización, el gobierno, por medio de Enterprise Estonia40 ha organizado acciones de
apoyo dirigidas directamente a empresas. El desarrollo de políticas industriales se centra en el
Ministerio de Asuntos Económicos y Comunicaciones41.
1.2.2.3.4 España y Francia (tipo 4)
El tipo 4 de esta tipología recoge aquellos países, como Francia o España, que entran
con un cierto retraso al desarrollo de parte de la industria y del uso de la robótica colaborativa
en comparación con otros países de la Unión Europea.
❖ España
La primera vez que se instaló un robot eléctrico en España fue en 1979 y era de ASEA
(ABB en la actualidad). Los sectores industriales españoles han estado trabajando para introducir
e integrar los nuevos procesos industriales en las funcionalidades de los robots industriales. Al
mismo tiempo, se han desarrollado distintas iniciativas con respecto al desarrollo de los robots
colaborativos en distintos procesos relativos a la fabricación, ensamblaje e inspección. El
objetivo principal de las empresas españolas es hacer que sus instalaciones sean lo más flexibles
posible, alcanzando el mayor grado de flexibilidad posible. Ya que no contamos con programas
de alta velocidad, las soluciones elegidas se deben adaptar a los distintos productos. De esta
manera, se conseguirá un retorno de la inversión acorde con las distintas necesidades
industriales. Desde el punto de vista de la fabricación, existen avances diarios que llevan a
recursos industriales con un nivel de autonomía superior y que, al mismo tiempo, están
diseñados para integrar perfectamente a los operarios o supervisores de cada recurso. El nivel
de calidad que requieren nuestros productos se traduce en que necesitamos medios altamente
especializados que incluyan a muchos actores; por ejemplo, fabricantes de robots, sistemas de
visión artificial, desarrolladores de efectores finales, integradores que se suelen especializar en
una de las tecnologías que requieren nuestros procesos, etc.
De 2014 a 2019, la instalación anual de robots aumentó de media un 10%42 hasta batir
el récord de 36.700 robots, España ocupaba el puesto 7º en densidad de robots en Europa con
191 unidades por cada 10.000 trabajadores43. Debido a la importancia de la exportación en
España, el país depende de la evolución de los mercados principales para asegurar su volumen
de producción. Este país acabó 2020 por debajo del pronóstico inicial. La situación en 2021 se
ha estabilizado, aunque es difícil que crezca de manera notable, ya que la brecha que ha causado
la pandemia se recupera de manera muy lenta en el mercado interno.
Durante la recopilación de datos del proyecto TOURINGS se ha contactado con varias
empresas que trabajan con robots colaborativos integrados, principalmente en el sector del
automóvil, de la alimentación y productos lácteos, cosmético, y del metal. Estas empresas llevan
integrando sus celdas robotizadas desde 2014 (la primera en España). Estas unidades (entre 1
y 8 en las empresas contactadas) se han empleado con distintas finalidades:
40 www.eas.ee 41 www.mkm.ee/en 42 CAGR 43 https://ifr.org/downloads/hidden/200601_World_Robotics_RD_Program_v01.pdf
42
▪ Montar
▪ Paletización y despaletización
▪ Atornillar
▪ Control de final de cadena
▪ Control de calidad
▪ Colocar bandejas en la línea de envasado
▪ Cargar y descargar componentes
▪ Colocar en la línea de llenado
Como filosofía industrial, solo se deberían automatizar aquellas operaciones que generen
valor, o las actividades sin valor añadido que permitan que las empresas de España se centren
en otros procesos de mayor valor. La tecnología ayuda a que España automatice muchas
operaciones, pero el proceso debe ser financieramente sostenible. Por eso, todas las
instalaciones que implementa la industria española se guían por el concepto de la eficiencia de
costes.
La COVID-19 ha creado un nuevo paradigma, España se mueve más y más hacia una sociedad
que evita el contacto para evitar contraer el virus. Si la COVID-19 ha servido de algo, ha sido
para poner el foco en la robótica en aquellas empresas que se mostraban reacias y que ahora
o a corto plazo se ha convertido en su única solución. Del mismo modo, la escalabilidad de la
robótica en términos de inversión también ha superado barredas y muchos inversores privados
perciben la automatización como una actividad lucrativa más allá del largo plazo.
España mantiene su 4ª posición en instalaciones en el mercado europeo de la robótica
(después de Alemania, Italia y Francia), bajando un puesto en la clasificación mundial del 10º
al 11º. España ha sufrido en 2019 un declive muy pronunciado en las instalaciones de robots,
con una caída del 28% lo que la sitúa con 38.202 nuevas instalaciones al nivel de hace 5 años, e
interrumpe el periodo 2014-2019 en el que el ritmo de crecimiento medio había sido de +10%.
Las ventas de robots en el mercado español dependen en gran medida de la industria del
automóvil (cíclica) que en 2019 instaló el 47% del total de unidades, siendo el segundo fabricante
europeo de vehículos más grande solo por detrás de Alemania44.
La industria española prevé que en los próximos años el país verá el despertar de la robótica
de servicios y de la automatización de muchos de los procesos manuales que se llevan a cabo
día a día. Esta será probablemente la causa de que la robótica lato sensu sea uno de los
principales impulsores de la industria en las próximas décadas, como la industria del automóvil
lo ha sido durante todos estos años en España.
❖ Francia
En el caso francés, el uso de los robots colaborativos sigue la tendencia europea
general. Los robots colaborativos pertenecen al campo de la industria 4.0. La observación que
se puede hacer de Francia es que el país usa cada día más la robótica colaborativa en su industria
y, de hecho, en cualquier industria. Cubre un amplio abanico de sectores: el automóvil,
farmacéuticas, cosmética, industria de la alimentación, etc. (Lista basada en los casos prácticos
analizados en Francia en el Apéndice 4). El análisis francés ha identificado 16 casos divididos en
9 del sector industrial con la proporción que se ilustra en la Figura 28.
44 https://www.oica.net/category/production-statistics/2019-statistics/
43
Figure 28. Reparto de los sectores industriales en Francia según el análisis
En Francia, la densidad de robots industriales por cada 10.000 trabajadores es de unos
130, un número pequeño. En comparación con Alemania, la industria en Francia usa entre 5 y 7
veces menos robots colaborativos45, lo que es menos que Italia y el equivalente a la proporción
española. Según los cálculos generales en 2014, habrá 33.000 robots colaborativos industriales
en Francia. En 2016, se vendieron 4.200 cobots y en 2017, 4.700.46 Por tanto, las ventas de robos
colaborativos están aumentando al tiempo que parte de la industria sigue sin cambiar en el PIB
general de Francia. De este modo, Francia se está equipando cada vez más con la robótica
colaborativa en comparación con la población activa que trabaja en el sector. Como
consecuencia, cada año las empresas francesas compran el equivalente al 13% del total del
parque de robots colaborativos de Francia. En la siguiente figura se resume esta tendencia
(Figura 29).
45 https://www.youtube.com/watch?v=wATqoTMlqJE 46 webinar sobre INRS “Robots collaboratifs : quels enjeux pour la prévention?” (04/06/2018)
Sectores analizados en Francia
Cosmetics Fashion Transports
Food industry Pharmaceutical Space
Defense Heavy industry Automotive
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
45.000
2014 2016 2017
Cobots en Francia en solo 3 años
Number of cobots in France Growth rate
44
Figure 29. Gráfica con el número de robots colaborativos en uso en Francia 47
Esta gráfica nos ayuda a comprobar que, durante el año 2017, el número de robots
colaborativos en uso en Francia había aumentado un 25% con respecto al año 2014. Es decir, se
refleja que el uso de los robots colaborativos se está haciendo más importante para la industria
francesa y que parece que sigue un crecimiento exponencial.
El primer uso de la robótica colaborativa que se analiza en Francia es en el campo de
los sistemas de colocación. Con la ayuda de los robots colaborativos, un operador puede montar
de forma precisa los elementos de un producto. Otras empresas emplean la robótica
colaborativa para desarrollar su área de Investigación y Desarrollo. Por ejemplo, la robótica
colaborativa puede someter a pruebas algunos productos de manera más rápida que los
ordenadores. Los robots colaborativos también se usan para montar y embalar productos.
Los análisis llevados a cabo en Francia con el proyecto TOURINGS indican que las
empresas privadas tienen miedo a usar los robots colaborativos evocando esta cuestión de
manera pública. Esto se debe a que las empresas que usan la robótica colaborativa no desean
exponerlo para evitar mostrar un posible riesgo de desempleo. Por eso podemos entender que,
en el imaginario colectivo, la población francesa se siente retraída ante el uso de robots
colaborativos. Se trata de algo sorprendente porque, aunque los robots colaborativos no tienen
como propósito reemplazar a los operadores sino trabajar con ellos, la población parece
mostrarse hostil a que las empresas los incorporen. Este fenómeno inconsciente puede
explicarse en el hecho de que, durante los últimos 30 años la industria francesa ha despedido a
más de 2 millones de empleados en el sector industrial. El fenómeno ha sido tan intenso en
Francia que incluso ha recibido el nombre de «desindustrialización». Este nuevo término define
la redistribución de recursos que en un principio iban dedicados a la industria manufacturera
hacia otras actividades alternativas48. Durante mucho tiempo, la robotización se ha considerado
sinónimo de una «herramienta de destrucción de empleo»49, mientras que en Alemania era una
«herramienta de creación de empleo». Pero parece que, en la actualidad aquellas ideas
francesas están cambiando, poco a poco, pero es visible, en publicaciones de estudios
gubernamentales, se muestra que en lugar de ser una «herramienta de destrucción de empleo»,
la implantación de la robótica colaborativa en la industria es más una «herramienta para
mantener el empleo en el territorio francés» por la competitividad que oferta a las empresas
que son más flexibles y así más ágiles. Esta nueva competitividad podría llevar a una reubicación
de empresas. De esta forma, incluso si Francia no está tan avanzada en su producción industrial
ni en el nivel de robotización, sería un espacio lleno de posibilidades para la implantación de
robots colaborativos en otros sectores económicos, lo que disminuiría la diferencia con los
robots colaborativos.
Además de todo esto, Francia aloja a muchas empresas que ayudan a la implantación y
uso de robots colaborativos.
En primer lugar, hay muchos fabricantes internacionales de robots colaborativos que
venden sus robots en Francia, por ejemplo, Yaskawa. Estas marcas internacionales pueden
vender sus robots colaborativos por sí mismas o por medio de intermediarios. Por ejemplo, la
47 webinar sobre INRS “Robots collaboratifs : quels enjeux pour la prévention?” (04/06/2018) 48 NESTA Lionel, Désindustrialisation ou mutation industrielle ?, INSEE 49 Expression used by Ludovic SERALTA https://www.youtube.com/watch?v=wATqoTMlqJE
45
empresa HMI-MBS cuenta con 30 trabajadores50 y trabaja como grupo consultor que distribuye
principalmente soluciones de Universal Robots.
Incluso estando las marcas internacionales de robots colaborativos bien consolidadas en
el panorama de la automatización industrial, también hay fabricantes de robots colaborativos
franceses que se podrían destacar por su forma de trabajar con un «pensamiento innovador»:
• Ideatech51: Ideatech es la creadora de soluciones como Easiflex. En sus propias
palabras: «Esta empresa ofrece recursos de la robótica colaborativa metódicos y
frugales». Antes de la implantación de robots colaborativos, la empresa Ideatech le
proporciona al cliente una prueba de concepto (POC); esta forma de trabajo le
proporciona una base para los recursos a la empresa según los problemas reales del
cliente industrial.
Los fabricantes de robots colaborativos franceses pueden ser también muy especializados,
como:
• Meanwhile52: Meanwhile es un fabricante de robots colaborativos especializados en la
robótica móvil autónoma e inteligente. Ofrecen recursos para la robótica móvil
autónoma. Estos robots se emplean para transportar mercancía en establecimientos de
atención médica, pero también en la industria manufacturera y establecimientos
abiertos al público. Los robots colaborativos móviles de Meanwhile son completamente
autónomos en sus rutas. Para conseguir esta autonomía, los robots se valen de la
inteligencia artificial (SLAM: Localización Modelado Simultáneos) que les permite
ubicarse a sí mismo en cualquier momento y evitar obstáculos en su camino que no se
habían localizado.
▪ Niryo: Niryo53 es una marca francesa que crea robots colaborativos. Sus robots colaborativos se usan principalmente para contenidos formativos y de manera didáctica. Sus recursos están basados en la creación de Niryo One, su primer robot colaborativo de 6 ejes diseñado para formación e investigación que se basa en tecnologías de código abierto (Raspberry Pi, ROS, etc.). Ned, su sucesor, ha aportado muchas mejoras, entre ellas su estructura de aluminio que ofrece precisión y replicabilidad de 0,5mm. También ofrecen recursos de última generación para la industria, que consisten en robots colaborativos, informática de visión y edge computing. Los precios reducidos de sus robots colaborativos (precio base de 2.500 euros) los hacen permisibles para academias que los adquieren y forman a sus estudiantes, así como empresas que ponen a prueba estos recursos de robots colaborativos antes de implantar los reales en sus cadenas de producción.
Estos ejemplos son solo una mera muestra de todas las empresas fabricantes de robots colaborativos francesas. Entre los demás, también se podría citar a Isybot54, que es el resultado
50 https://www.hmi-mbs.fr/ 51 https://www.ideatech.fr/robotique-easyflex 52 https://meanwhile-france.com/ 53 https://niryo.com/fr/ 54 https://www.isybot.com/?gclid=CjwKCAjwkvWKBhB4EiwA-GHjFh7ZVWo-q-p3VHN_Jqj1u0AXM9vISQBvyaVMgl0uHvQlZYQ7J8NQvRoC4gMQAvD_BwE
46
del trabajo de CEA y que ha recibido ya el pedido de 2 robots colaborativos para el grupo Bénéteau que los van a orientar a operaciones de lijado de embarcaciones de recreo.
Francia es un campo fértil para la implantación de robots colaborativos en las industrias. Por ello, hay varias empresas que ayudan a las empresas industriales a implantar la robótica colaborativa en sus cadenas de producción.
▪ Entre otras, el grupo consultor Valeurs et Ressources55 ofrece y acompaña a las
empresas industriales en 3 ejes constituyentes de las condiciones de éxito para el
desarrollo industrial. La actividad central de proceso-producto, el modelo económico
asociado y la gestión de habilidades y organización. Gran parte de sus intervenciones
están, así, relacionadas con la integración de las piezas tecnológicas 4.0 necesarias, en
concreto, robots y robots colaborativos.
Durante mucho tiempo, el sistema educativo nacional de Francia no ha tenido en cuenta la formación que estas nuevas tecnologías requieren. En la actualidad, parece ser que el entorno educativo francés está adaptando sus programas a las nuevas necesidades de la industria; entre otros, el Instituto Tecnológico Art et métiers56 destaca, al igual que la universidad Paris Est-Créteil. Este informe presentará estos programas recientes con más detalle en la siguiente sección.
Políticas nacionales para estimular a las empresas en la implantación de
robots colaborativos
Existen numerosas políticas nacionales que fomentan acciones e iniciativas para
dinamizar las empresas privadas, así como ayudas que les permiten acelerar procesos y
transformarse en realidades industriales tangibles57.
Este es el caso, por ejemplo, de España; el gobierno, a través de la publicación de las
Directrices Generales para la Nueva Política Industrial Española 2030, ha fomentado el uso de
los robots colaborativos en las empresas industriales. En Francia, el gobierno ha establecido
fondos para empresas que necesitan adquirir robots con estas subvenciones (a nivel nacional o
regional). Ambos ejemplos no son una representación minuciosa de las políticas activas en los
países de la Unión Europea para estimular la implantación de robots colaborativos en las
empresas industriales, pero sí constituyen un gran ejemplo para mostrar el abanico de políticas
de compromiso que fomentan el uso de los robots colaborativos en el sector industrial.
Por tanto, los gobiernos pueden utilizar distintas estrategias para fomentar que las
empresas industriales implanten robots colaborativos; por ejemplo, mediante fondos para que
las empresas adquieran robots colaborativos o sencillamente promocionando su uso con otros
estímulos.
55 http://valeurs-ressources.fr/ 56 https://artsetmetiers.fr/fr/ms-colrobot 57General Guidelines of the New Spanish Industrial Policy 2030 https://industria.gob.es/es-es/Documents/Directrices%20Generales%20de%20la%20Pol%C3%ADtica%20industrial%20espa%C3%B1ola%2025.02.19%20FINAL.pdf
47
Diversidad de uso de robots colaborativos en empresas con su base en
Europa
Como ya se especificó anteriormente en este informe, la información de este
documento se basa en 62 casos prácticos, 36 informes nacionales y 52 entrevistas dirigidas por
los socios del proyecto. Con los datos que se han obtenido de todas estas fuentes, hemos
destacado el hecho de que en muchas ocasiones hay diferencias entre los tipos de empresa que
usan robots colaborativos en lugar de entre los países en donde tienen su ubicación. Hay tres
factores principales que diferencian a las empresas que usan los robots colaborativos:
▪ El tamaño (1),
▪ La forma en la que usan los robots colaborativos (2),
▪ La marca de robots colaborativos que usan (3).
1.2.2.5.1 La diferencia de tamaño de las empresas usuarias de robots
colaborativos
El uso de los robots colaborativos no depende en realidad del país de uso, sino más de
la empresa que los usa y de la funcionalidad de los robots. Si tenemos en cuenta el tamaño de
las empresas que usan robots colaborativos: es obvio que hay empresas multinacionales que los
usan (p.ej. hemos identificado una empresa con más de 160.000 trabajadores que los usa en su
cadena de producción). No obstante, también hemos identificado una microempresa de 8
personas que también usa robots colaborativos. Así que la diversidad de empresas es muy
grande. Estos ejemplos revelan el hecho de que la robótica colaborativa se puede adaptar a
cualquier tamaño de empresa.
1.2.2.5.2 Los diferentes usos de los robots colaborativos
Como ya se vio en la introducción de este documento, los robots colaborativos se
pueden emplear en distintas etapas de la cadena de producción, ya que realizan un gran abanico
de tareas: montajes, paletización y despaletización, atornillado, control de calidad, colocación
de bandejas en la cadena de embalaje, carga y descarga de componentes y colocación en la línea
de llenado. Por lo tanto, las empresas que usan los robots colaborativos para montar sus
productos son más conocidas que otras empresas del mismo país que no los usan en el montaje
de sus productos. Es decir, existen similitudes entre empresas de distintos países (algo que está
fuera del alcance de este informe).
1.2.2.5.3 Las distintas marcas de robots colaborativos en empresas
En este apartado recopilamos la gran variedad de proveedores de robots colaborativos
como: Kuka: LBR iiwa, Bosch, ABB: Yumi, Universal Robots: UR5, UR3, robots+ , Rethink Robotics:
Sawyer, Kawasaki: Scara Duaro, Yaskawa: Cobot HC10, Franka Emika: Panda, Denso: Cobotta,
Nachi: CZ-Reihe, Omron: TM-Roboter, Kassow: 7-Achs-Cobots, Doosan, Fanuc: CRX-10iA,
Mitsubishi: Melfa Assista, AUBO, F&P Personal Robotics, Fanuc, Kinova, Kassow Robots,
Automate, Igus, Mabi, Pilz, Stäubli, Siasun, Elephant robotics, etc. Hay que tener en cuenta que
estos cobots ni trabajan ni se fabrican del mismo modo. Por este motivo, los trabajadores han
48
de tener distintas habilidades si tienen que trabajar con robots colaborativos de distintas
marcas.
Para concluir esta subsección introductoria a la diversidad de uso de la robótica
colaborativa en el sector manufacturero de la Unión Europea, podemos señalar que la diversidad
es grande y depende del tamaño y sector de la empresa en cuestión. La diversidad depende,
asimismo, de la funcionalidad y de la ubicación de los robots colaborativos en la cadena de
montaje de la empresa. Es más, los distintos usos que se les dan dependen de la marca de robots
colaborativos que se usan. Por supuesto que todos los robots colaborativos tienen sus
especificaciones conectadas a su fabricante.
49
1.3 Presentación de los aspectos legales, normas ISO y normas
de seguridad
Esta sección se centra en los aspectos legales ISO y en las normas de seguridad que regulan
el campo de la robótica colaborativa.
1.3.1 Introducción
El Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea (TFEU) regula el funcionamiento de la
Unión58. Según este tratado, se han adoptado una serie de directivas para que se alcancen por
igual objetivos de libre movimiento de bienes y de protección ciudadana. Acorde con el Artículo
114 del TFEU, se ha emitido la Directiva 2006/42/CE relativas a las máquinas para unificar las
leyes, regulaciones y medidas administrativas de los estados miembro, que disponen las
acciones para el cumplimiento de los requisitos de seguridad y salud, y así, definen un nivel
homogéneo de protección para la prevención de accidentes en la UE59. No obstantes, las
directivas emitidas por la UE no tienen en principio ningún efecto directo en el ciudadano ni en
la empresa. El contenido de tales directrices solo se hace efectivo en los estados miembro
cuando se traslada a la ley nacional60.
1.3.2 Cuatro tipos de operaciones principales
Las normas definen también cuatro modos de interacción que debe poder realizar un robot colaborativo en colaboración humano-robot:
▪ Parada de seguridad: el robot trabaja de manera no colaborativa mientras no haya
ninguna persona en el área de trabajo. Tan pronto como alguien entra el espacio de
colaboración, el sistema robótico se para. El robot recupera el movimiento cuando la
persona ha dejado el espacio de colaboración.
▪ Guiado manual: se trata del contacto físico entre humano y robot. La persona controla
el robot mediante un dispositivo de operación manual con tiene un interruptor para
activar el robot (p.ej. un panel en el robot). La fuerza que aplica el operario se registra y
se convierte en un mandato.
▪ Control de velocidad y distancia de seguridad: el robot y la persona comparten el
espacio de colaboración, pero la distancia de seguridad entre ambos se mantiene todo
el tiempo. Si la distancia vulnerara la distancia de seguridad, el robot se pararía. La
velocidad y distancia se aplica a todas las personas que se encuentren en el espacio
colaborativo.
▪ Limitación de la fuerza del robot: en este caso, puede darse un contacto físico entre
robot y humano de manera intencionada o no. Este tipo de operación necesite sistemas
robóticos diseñados especialmente, que garanticen la seguridad con p.ej. medios de
seguridad propios del robot o con un sistema de control de seguridad. Lo que se traduce
58 Europäische Kommission, „Vertrag über die Arbeitsweise der Europäischen Union (konsolidierte Fassung) vom 26.10.2012 Amtsblatt der Europäischen Union“, 26 10 2012. [en línea]. Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CELEX:12012E/TXT:de. [Zugriff am 06 05 2020]. 59 M. Dietrich, R. Schumacher und D. Lilienthal, „Leitfaden Sichere Maschinen - in sechs Schritten zur sicheren Maschine - Sick Sen-sor Intelligence AG,“ Sick GmbH, 22 08 2017. [en línea]. Disponible en: https://www.sick.com/de/de/search?q=8008007:Def_Type:Download. [Zugriff am 06 05 2020]. 60 C. Bittner, H. Bode, A. Christ, R. Gaiser, A. Hahn, J. Hasel, T. Klindt und M. Moog, Das Sicherheitskompendium für den Umgang mit Normen zur funktionalen Sicherheit, 2017.
50
en atenuar el robot con un diseño adecuado o con tecnología de control hasta el punto
de no producirles ningún daño a las personas durante su trabajo y, así, no hace falta
evitar el contacto.
En la Figura 30 se resume esta tendencia.
Figure 30. Representación de los tipos de operación entre humano y robot61
La figura anterior revela que una de las especificidades principales de la robótica colaborativa es la seguridad durante su uso. Aunque no se trata del único elemento importante de la robótica colaborativa. Los cobots tienen otros nueve aspectos importantes:
▪ Se trata de robots de alta tecnología con sensores de torque integrados que pueden detectar el contacto,
▪ Presentan una construcción ligera, ▪ Tienen un software y controlador potente, ▪ Son más pequeños, ligeros y silenciosos que los robots industriales clásicos, ▪ Las carcasas no tienen bordes peligrosos en superficie, ▪ Se pueden adaptar de manera flexible a distintos procesos de producción, ▪ Se caracterizan por un bajo coste de integración e implantación, ▪ Se pueden reprogramar e instalar con facilidad, ▪ Se pueden operar con seguridad cerca de personas.
Medidas de reducción de riesgo para robots colaborativos
Cuando se trabaja con un robot colaborativo, puede que no se requieran niveles de seguridad
SMS, GH, SSM si la aplicación de fuerza o presión está por debajo de los límites biomecánicos de
la ISO TS/15066 para causar dolor. Esto elimina la necesidad de reducir o parar el robot si una
persona ha entrado en el radio de acción del robot.
La limitación de la fuerza en TS15066 se basa en las partes del cuerpo afectadas que se muestran
en la Tabla 6.
61 Basado en Müller et al. (2019) „Handbuch Mensch-Roboter-Kollaboration“
51
La limitación de fuerzas definida en TS15066 basada en partes del cue rpo
afectadas
Las fuerzas y puntos de aplicación de contacto se dividen en dos grupos distintos:
▪ Contacto corto - la duración del contacto es corta (<50 ms). La parte del cuerpo puede retroceder normalmente,
▪ Contacto casi estático - la duración es notablemente mayor de 50 ms. La parte del cuerpo suele quedar atrapada.
No obstante, en algunos casos es muy difícil que las fuerzas y presiones estén por debajo de los límites de la ISO TS/15066 (es decir, el diseño del efector final o el detalle incluye bordes afilados). Si las fuerzas o la presión son demasiado grandes, se requiere el uso de medidas de seguridad auxiliares. Puede tratarse de:
• controles administrativos (vallas, marcas en suelo, cortinas de luz), • escáner láser (para reducir la velocidad al acercarse), • diseños apropiados para robots (materiales suaves, acabados redondeados).
Las potenciales medidas de reducción de riesgos:
▪ factores del diseño de robots (por ejemplo, bordes redondeados, materiales dúctiles),
▪ la elección adecuada de aplicaciones y el diseño de celdas robóticas (por ejemplo, agarre, recogida, trayectoria, etc.).
Contacto corto Contacto casi estático
Construcción de robots colaborativos
Reducción de la masa de los
robots colaborativos
aumentando el área de contacto
y la duración de contacto
Área de contacto aumentada
Control de robots colaborativos Disminución de la velocidad de los robots colaborativos
Reducción de la fuerza máxima y de la duración del contacto
52
Construcción y control de robots colaborativos en contactos cortos y casi
estáticos
La oferta de aplicaciones colaborativas está limitada por las siguientes razones:
▪ Reducida carga útil: en la mayoría de los casos, esta carga no excede los 15 kg, lo que limita el tipo de piezas que se pueden manipular.
▪ Velocidad reducida: en modo colaborativo, los robots puramente colaborativos no funcionan a su mayor velocidad por las limitaciones de la normativa, lo que puede generar problemas a la hora de cumplir los tiempos de ciclos cortos.
▪ Nivel de riesgo: para asegurar una operatividad segura, las aplicaciones colaborativas tienen riesgos que se pueden mitigar. Sin embargo, hay que tener en cuenta la falta de certeza del comportamiento humano que aumenta el nivel de riesgo percibido.
▪ Aplicaciones limitadas: los espacios compartidos robot-operador resuelven problemas muy específicos en la industria del automóvil, otros recursos de automatización se han conseguido de manera rentable,
▪ Suministro de materiales: el tiempo total y la rentabilidad de los procesos de montaje también dependen solamente de cómo se suministran las partes al espacio de cooperación,
▪ Al ser el objetivo de la cooperación humano-máquina más flexible y adaptable, las partes que se suministran también han de ser muy flexibles.
1.3.3 Directivas para comercializar y poner en funcionamiento una aplicación de
colaboración humano-robot
La normativa más importante para la comercialización de máquinas y otros productos en
el espacio europeo es la Directiva 2006/42/CE relativa a las máquinas. Según el Artículo 2 (h) de
esta directiva, el término «comercialización» significa «la primera puesta a disposición [...],
mediante pago o de manera gratuita de una máquina o de una cuasi máquina [...]. Según el
Artículo 1, el ámbito de aplicación de la directiva 2006/42/CE incluye las máquinas y las cuasi
máquinas62. Para proseguir una investigación sobre las obligaciones que implica la
comercialización de aplicaciones HRC, primero se debe examinar cómo se diferencian estos
términos y cuál está relacionado con el caso de sistemas de robots colaborativos.
Un robot como una parte individual es una cuasi máquina. Si la aplicación HRC no se
considera un todo (tecnología de agarre, periféricos, otros sistemas físicos, etc.), pero solo el
brazo de robot se considera una cuasi máquina63. La aplicación HRC como un todo sí se considera
una máquina completa. Antes de comercializar estas máquinas, el sistema en conjunto debe
ofrecerse con una declaración CE de conformidad y una marca CE según la directiva 2006/42/CE
62 Europäische Kommission, „Richtlinie 2006/42/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 17. Mai 2006 über Maschinen und zur Änderung der Richtlinie 95/16/EG (Neufassung) Amtsblatt der Europäischen Union,“ 17 05 2006. [en línea]. Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32006L0042&from=DE. [Zugriff am 06 05 2020]. 63 R. Müller, J. Franke, D. Henrich, B. Kuhlenkötter, A. Raatz und A. Verl, Handbuch Mensch-Roboter-Kollaboration. 1. Auflage, München: S. Hanser-Verlag, 2019.
53
y debe, por tanto, superar un proceso de certificación64. Una aplicación HRC debe, así,
certificarse previa a su comercialización. Para las cuasi máquinas (p.ej. brazos robóticos), solo se
necesita una declaración de incorporación en lugar de la declaración CE de conformidad según
el artículo 7 de la directiva 2006/42/CE65.
Obligaciones del fabricante previas a la comercialización de la máquina66. El fabricante debe:
1. Garantizar que la máquina cumpla con los requisitos de seguridad y salud esenciales que
se le aplican como se establece en el Anexo I,
2. Garantizar que la documentación técnica referida al Anexo VII, parte A, y a las
instrucciones de uso estén disponibles,
3. Llevar a cabo los procesos de evaluación de conformidad que se aplican a la máquina
según el artículo 12, y preparar la declaración CE de conformidad, e
4. Imprimir la marca CE según lo dispuesto en el Artículo 16.
Obligaciones del fabricante previas a la comercialización de la cuasi máquina67. El fabricante
debe preparar los siguientes documentos:
1. Documentos técnicos específicos según el Anexo VII, Parte B,
2. Instrucciones de montaje según Anexo VI, y
3. Declaración de incorporación según el Anexo II, Parte 1.
La garantía de los requisitos esenciales de seguridad y salud según el Anexo I de HRC conlleva la
realización de una evaluación de riesgos68.
Requisitos reguladores para la implantación de aplicaciones HRC
Los robots son peligrosos para las personas por la inercia de su carga útil, el peso, la estructura
(bordes afilados), velocidad y fuerza aplicada. Para proteger a las personas, se han de tomar
medidas preventivas, basadas en criterios que se enuncia en las normativas de seguridad. Se
trata de distintos tipos de normas de seguridad, que se inician con el reconocimiento básico y
terminan con requisitos específicos para máquinas como se muestra en la Figura 31.
64 R. Müller, J. Franke, D. Henrich, B. Kuhlenkötter, A. Raatz und A. Verl, Handbuch Mensch-Roboter-Kollaboration. 1. Auflage, München: S. Hanser-Verlag, 2019. 65 R. Müller, J. Franke, D. Henrich, B. Kuhlenkötter, A. Raatz und A. Verl, Handbuch Mensch-Roboter-Kollaboration. 1. Auflage, München: S. Hanser-Verlag, 2019. 66 Europäische Kommission, „Richtlinie 2006/42/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 17. Mai 2006 über Maschinen und zur Änderung der Richtlinie 95/16/EG (Neufassung) Amtsblatt der Europäischen Union,“ 17 05 2006. [en línea]. Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32006L0042&from=DE. [Zugriff am 06 05 2020]. 67 Europäische Kommission, „Richtlinie 2006/42/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 17. Mai 2006 über Maschinen und zur Änderung der Richtlinie 95/16/EG (Neufassung) Amtsblatt der Europäischen Union,“ 17 05 2006. [en línea]. Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32006L0042&from=DE. [Zugriff am 06 05 2020]. 68 R. Müller, J. Franke, D. Henrich, B. Kuhlenkötter, A. Raatz und A. Verl, Handbuch Mensch-Roboter-Kollaboration. 1. Auflage, München: S. Hanser-Verlag, 2019.
54
.
Figure 31. Resumen general de la normativa69
«Normas tipo A» (ISO 12100, IEC 61508) definen terminología básica, requisitos generales y la
metodología usada para conseguir la seguridad en la maquinaria (es decir, evaluación y
reducción de riesgos, seguridad funcional del equipamiento eléctrico, electrónico y
programable).
«Normas tipo B» (ISO 13849-1, IEC 62061) son normas de seguridad genéricas para aspectos
de seguridad concretos y garantías que describen aspectos funcionales específicos de
dispositivos con parada de emergencia y dispositivos de control con dos manos.
«Normas tipo C» tienen prioridad sobre las anteriores categorías. Existen dos normas para los
robots industriales. Primero, la ISO 10218-1:2011 recopila los requisitos de seguridad para
fabricantes de robots y aborda el diseño de los robots y sus controladores.
69 Resumen general de la normativa para la introducción de aplicación HRC (fragmento) según los
expertos 69D. A. Markis, D. H. Montenegro, M. Neuhold, A. Oberweger, C. Schlosse und C. Schwald,
„Fraunhofer Austria Research GmbH Sicher-heit in der Mensch-Roboter-Kollaboration Teil 1 Grundlagen,
Herausforderungen, Ausblick,“ 2017. [en línea]. Disponible en: https://www.tuv.at/loesungen/industry-
energy/industrie-40/. [Zugriff am 28 10 2020].
S. Hilmar, „Wegweiser für die effektive Nutzung von Normen zur Maschinensi-cherheit - ISO/TR 22100-
1 des VDMA - Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau,“ 2015. [en línea]. Disponible en:
https://www.beuth.de/blob/97162/83d3ad8607eed04466cb341c862b0cb8/iso-tr-22100-1-wegweiser-
data.pdf. [Zugriff am 11 05 2020].
DIN EN ISO 10218-2, „Industrial robots - Safety requirements - Part 2: Robot systems and integration
(ISO10218-2:2011),“ Berlin, S. Beuth Verlag, 2012.
Europäische Kommission, Summary of references of harmonised standards published in the Official
Journal – Directive 2006/42/EC 1 of the European Parliament and of the Council of 17 May 2006 on
machinery, and amending Directive 95/16/EC, Brussels 16.4.2020, 2020.
55
Segundo, la ISO 10218-2: 2011 para integradores de sistemas que describe los requisitos de
seguridad de un sistema robótico industrial, con un robot industrial y otros dispositivos
auxiliares. (ISO 10218 -1/2 nuevo, la tercera edición está en desarrollo ahora mismo).
Para los robots colaborativos existe actualmente una única solución (ISO/TS 15066:2016), que
proporciona información y orientación adicional sobre el funcionamiento de robots
colaborativos para aquellos que realizan evaluaciones de riesgo cuando robot y humano
trabajan juntos. Es la principal en requisitos de seguridad para robots colaborativos. ISO/TS
significa especificación técnica, y muestra aquellos requisitos de seguridad que existen
actualmente, aquellos que están en desarrollo y la versión final de normas de seguridad que se
publicarán en el futuro. (Los robots colaborativos son una tecnología relativamente nueva).
1.3.4 UNE EN ISO 12100: Principios generales para el diseño. Evaluación del riesgo y
reducción del riesgo
Esta norma armonizada especifica la terminología básica y la metodología para el diseño
seguro y la construcción de máquinas. En la norma se establecen los principios generales para
la evaluación del riesgo y la reducción del riesgo. Igualmente se describen los procesos para
identificar las amenazas y la evaluación del riesgo en fases importantes de la vida útil de una
máquina. Además, esta norma proporciona un enfoque para eliminar las amenazas o para
proporcionar la suficiente reducción del riesgo, y es una guía para la documentación y pruebas
de los procesos de evaluación del riesgo y de reducción del riesgo70.
1.3.5 UNE EN ISO 13849-1: Seguridad de las máquinas. Partes de los sistemas de
mando relativas a la seguridad
UNE EN ISO 13849-1 es una norma básica para la seguridad funcional. La aplicación de la
norma se puede asignar al área de evaluación del riesgo (cf. UNE EN ISO 12100). La norma suele
abordar la tarea de las clases de fiabilidad adecuada del riesgo basadas en una gráfica del riesgo
y con la evaluación de funciones de seguridad valiéndose de métodos estructurales y
estadísticos71. UNE EN ISO 13849-1 tiene el objetivo de comprobar y asegurar la adecuación de
las medidas de seguridad para la aplicación correspondiente.
Cada una de las funciones de seguridad seleccionadas que se aplicarán, se debe definir y
documentar primero un nivel de rendimiento requerido (PLr). El cálculo del PLr, de esta manera,
supone el resultado de la evaluación del riesgo, en referencia a la parte de la reducción del riesgo
derivada de las funciones de seguridad planificadas. Cuanto mayor es la proporción de reducción
del riesgo que aporta la función de seguridad, mayor será el PLr72. Si se ha definido un PLr para
70 DIN EN ISO 12100, Safety of machinery - General principles for design - Risk assessment and risk reduction (ISO12100:2010) DIN Deutsches Institut für Normung e.V., Berlin: S. Beuth Verlag, 2011. 71 C. Bittner, H. Bode, A. Christ, R. Gaiser, A. Hahn, J. Hasel, T. Klindt und M. Moog, Das
Sicherheitskompendium für den Umgang mit Normen zur funktionalen Sicherheit, 2017. 72 DIN EN ISO 13849-1, icherheit von Maschinen - Sicherheitsbezogene Teile von Steuerungen - Teil 1: Allgemeine Gestaltungsansätze (ISO13849-1:2015) DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Berlin, Berlin: S. Beuth Verlag, 2015.
56
la aplicación correspondiente, los sistemas de control de la seguridad, y los sensores y
actuadores de la aplicación deben cumplir con el PLr determinado y con sus requisitos73.
Figure 32. Gráfica para determinar el PLr para las funciones de seguridad según la UNE EN ISO 13849-174
Además del PLr, la UNE EN ISO 13849-1 requiere una clasificación de los requisitos de las
funciones de seguridad con respecto a la resistencia ante fallos y el comportamiento ante fallos.
Esta clasificación se realiza en las siguientes cinco categorías: B, Cat.1, Cat.2, Cat.3, Cat.4. El logro
de un nivel de rendimiento está afectado notablemente por la categoría. Si se ha determinado
una categoría para la aplicación correspondiente, todos los sistemas de control de seguridad, así
como sensores y actuadores de la aplicación deben, al menos, cumplir los requisitos de la
categoría seleccionada. Las partes de seguridad del sistema de control y las funciones de
seguridad de los sistemas robóticos deben diseñarse en general según la UNE EN ISO 10218-1
para que satisfagan la PLr «d» con la categoría estructural «Cat.3»75.
1.3.6 UNE EN ISO 13850 Seguridad de las máquinas. Función de parada de
emergencia. Principios para el diseño
La UNE EN ISO 13850 especifica los requisitos funcionales y los principios para el diseño
de las funciones de parada de emergencia de las máquinas. El objetivo de la función de parada
de emergencia es prevenir o evitar las situaciones ya existentes o inminentes de emergencia
73 R. Müller, J. Franke, D. Henrich, B. Kuhlenkötter, A. Raatz und A. Verl, Handbuch Mensch-Roboter-Kollaboration. 1. Auflage, München: S. Hanser-Verlag, 2019. 74 Sicherheit von Maschinen - Sicherheitsbezogene Teile von Steuerungen - Teil 1: Allgemeine Gestaltungsansätze (ISO13849-1:2015) DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Berlin, Berlin: S. Beuth Verlag, 2015 75 DIN EN ISO 10218-1, Industrieroboter - Sicherheitsanforderungen - Teil 1: Roboter (ISO10218-1:2011) DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Berlin, Berlin: S. Beuth Verlag, 2021.
57
que surgen por el comportamiento del operario de la máquina o por otro evento peligroso
imprevisto76.
1.3.7 UNE EN ISO 11161 Seguridad de las máquinas. Sistemas de fabricación
integrados. Requisitos fundamentales
La UNE EN ISO 11161 especifica los requisitos de seguridad para los sistemas de
fabricación integrados (IMS). Un IMS es un sistema que contiene dos o más máquinas
interconectadas que trabajan en conjunto y que están diseñadas para aplicaciones especiales,
como la fabricación de partes individuales o montajes. La UNE EN ISO 11161 proporciona los
requisitos y recomendaciones para diseñar una construcción segura, medidas técnicas de
protección e información de usuario para un IMS de este tipo77. En el campo de la HRC, los IMS
se crean, por ejemplo, con la implantación de la aplicación de dos o más robots colaborativos o
con la combinación de robots colaborativos con otras máquinas, como la carga de tornos o
fresadoras con robots colaborativos. Si una aplicación HRC planificada se corresponde con un
IMS, se deben tener en cuenta los siguientes aspectos adicionales como parte de los procesos
de la evaluación del riesgo y la reducción del riesgo78.
1.3.8 UNE EN ISO 10218-1/2 Robots y dispositivos robóticos. Requisitos de
seguridad para robots industriales
La UNE EN ISO10218-1/2 es la norma aplicable a los sistemas de robots industriales y define los
requisitos de seguridad generales para operar los sistemas de robots. Esta norma consta de dos
partes. La primera parte aborda los requisitos del propio robot; la segunda parte, que se la más
importante para este trabajo, define los requisitos de seguridad para la integración de robots y
sistemas de robots en un entorno operativo79.
La UNE EN ISO 10218-2 describe las situaciones de peligro importantes que se pueden dar
durante el manejo de robots en el sector industrial y contiene también los requisitos y principios
generales para eliminar o reducir lo suficiente los riesgos asociados a estos peligros.
1.3.9 ISO/TS 15066 Robots dispositivos robóticos - Robots colaborativos
La versión actual de la ISO/TS 15066, además de las especificaciones para llevar a cabo la
evaluación del riesgo y el proceso de identificación de peligros, incluye también especificaciones
para el diseño general del espacio colaborativo, distancias mínimas entre humano y robot,
velocidad máxima del robot, y para los requisitos aplicables de principios de seguridad como la
76 DIN EN ISO 13850, Safety of machinery - Emergency stop function - Design principles (ISO13850:2015)
DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Berlin, Berlin: S. Beuth Verlag, 2015.
77 DIN EN ISO 11161, Safety of machinery - Integrated manufacturing systems - Basic requirements (ISO 11161:2008 + Amd 1:2010) DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Berlin, Berlin: S. Beuth Verlag, 2010. 78 DIN EN ISO 11161, Safety of machinery - Integrated manufacturing systems - Basic requirements (ISO 11161:2008 + Amd 1:2010) DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Berlin, Berlin: S. Beuth Verlag, 2010. 79 B. Ostermann, „Entwicklung eines Konzepts zur sicheren Personenerfassung als Schutzeinrichtung an kollaborierenden Robotern,“ Bergische Universität Wuppertal, Wuppertal, 2014.
58
limitación de poder y fuerza80. La especificación técnica solo es válida junto con los requisitos de
seguridad descritos en UNE EN ISO 1021881.
La ISO/TS 15066 contiene los requisitos generales de seguridad aplicables para un sistema
de robot colaborativo. Además de los requisitos generales de seguridad, la UNE ISO/TS15066
proporciona información explícita y los requisitos para los tipos de colaboración respectiva.
1.3.10 Perfil de requisitos de las regulaciones legales y normativas para el diseño
seguro de aplicaciones HRC
Figure 33. Perfil de requisitos de las regulaciones legales y normativas para el diseño seguro de aplicaciones
HRC82
80 M. Schenk und N. Elkmann, „Sichere Mensch-Roboter-Interaktion: Anforderungen, Voraussetzungen, Szenarien und Lösungsansätze,“ in Demographischer Wandel - Herausforderung für die Arbeits- und Betriebsorganisation der Zukunft, Berlin, S. GITO mbH Verlag, 2012. 81 DIN ISO/TS 15066, Roboter und Robotikgeräte - Kollaborierende Roboter (ISO/TS 15066:2016) DIN Deutsches Institut für Normung e.V., S. Beuth Verlag, 2017. 82 I. Gröner, „Sichere Anlagenplanung einer Mensch-Roboter-Kollaboration,“ Masterthesis, Karlsruhe, 2020.
59
1.3.11 Particularidades por países
En los países de la Unión Europea, la normativa de la directiva 2006/42/CE de máquinas
se implantó con distintos instrumentos jurídicos; en Alemania con la orden de Ley de Provisión
de Productos en el Mercado (Produktsicherheitsgesetz (ProdSG)) y la novena Orden de
Produktsicherheitsgesetz (9. ProdSV). Las aplicaciones HRC se clasifican dentro del ámbito de la
directiva 2006/42/CE de máquinas83. Para implantar y cumplir con la normativa aplicable de la
directiva 2006/42/CE de máquinas, el fabricante de un sistema puede recurrir a la presunción
de conformidad con la aplicación de normativa armonizada según lo expuesto en el Artículo 7
de la directiva 2006/42/CE de máquinas. Es decir, si una máquina cumple con las
especificaciones de la normativa armonizada, se puede asumir generalmente que también
cumple con los requisitos generales de seguridad y salud de la directiva 2006/42/CE de
máquinas. Las normas no son jurídicamente vinculantes, pero sirven como apoyo para la toma
de decisiones en caso de disputa84.
Las normas armonizadas incluyen todas las normas y especificaciones técnicas que ha
emitido la Comisión Europea mediante la concesión de mandatos o contratos de normalización
y la publicación del Diario Oficial de la UE85.
La conclusión de la regulación y las normas de seguridad en materia de uso de robots colaborativos es que el uso de robots colaborativos está regulado por varias normas, pero hay que señalar lo difícil que se vuelve en algunas ocasiones para las empresas aplicar estas regulaciones.
83 B. Ostermann, Entwicklung eines Konzepts zur sicheren Personenerfassung als Schutzeinrichtung an kollaborierenden Robotern, Wuppertal: Bergische Universität Wuppertal, 2014. 84 DIN Deutsches Institut für Normung e.V., „DIN,“ [Online]. Disponible en: https://www.din.de/de/ueber-
normen-und-standards/normen-und-recht/rechtsverbindlichkeit-durch-normen. 85 Europäische Kommission, „Richtlinie 2006/42/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 17. Mai 2006 über Maschinen und zur Änderung der Richtlinie 95/16/EG (Neufassung) Amtsblatt der Europäischen Union,“ 17 05 2006. [en línea]. Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32006L0042&from=DE. [Zugriff am 06 05 2020].
60
1.4 Informe de análisis del uso actual de los robots
colaborativos en los sectores manufactureros en la Unión Europea
gracias a los resultados del proyecto TOURINGS.
Como ya se mencionó en la introducción, este documento está basado en la información
proporcionada por 62 casos prácticos identificados en cinco países de la Unión Europea, 52
entrevistas (principalmente en Alemania) y 36 informes nacionales identificados por los seis
socios de los cinco países del proyecto. El proyecto TOURINGS también ha realizado un
cuestionario (véase el Apéndice 1) a través de distintos canales (publicaciones en LinkedIn,
correos privados, etc.). Este cuestionario consta de 32 preguntas y se ha mandado a personas
que trabajan directa o indirectamente con robots colaborativos en el sector manufacturero en
toda la Unión Europea. Por desgracia, solo se han recibido 29 respuestas al cuestionario. Los
encuestados quedan divididos tal y como se muestra en las Figuras 34, 35 y 36.
Figure 34. Países de origen de los encuestados
Figure 35. Profesión de los encuestados
Figure 36. Industria en la que trabajan los encuestados
Con los datos de la sección 1.2.2 de este informe, la muestra de población encuestada
del proyecto TOURINGS no refleja bien el uso actual de los robots colaborativos dentro de la
Unión Europea, ni tampoco el origen de los mismos, ni el sector para el que trabajan. Por tanto,
61
debería entender que las afirmaciones derivadas del análisis de los resultados del cuestionario
solo son hipótesis y no tienen calidad de afirmaciones generales.
Con respecto a la experiencia de los encuestados, la Figura 37 revela que la muestra de
encuestados está compuesta principalmente por personas con cierta experiencia basada en los
años que han pasado trabajando con robots colaborativos, y menos de un cuarto tiene una
amplia experiencia de más de 5 años de trabajo en el ámbito de colaboración humano-robot.
Figure 37. Años de experiencia de los encuestados por TOURINGS
Teniendo en cuenta que los robots colaborativos se crearon en 2008, podríamos poner
el tiempo de formación necesario para los trabajadores en este sector de nueva creación de
robótica ha sido extenso, y, por tanto, podríamos establecer la hipótesis de que la Figura 37
refleja en gran medida la división actual de años de experiencia de las personas que trabajan
con robots colaborativos directa o indirectamente.
La muestra del estudio del proyecto revela que a pesar de que la mayoría de
encuestados trabajan en empresas en las que no hay proceso de colaboración humano-robot
(Figura 38), sí tienen gran experiencia en la planificación e implantación de procesos de
colaboración humano-robot como muestran las Figuras 39 y 40.
Figure 38. Número de procesos de robótica colaborativa implantados en la empresa actual del encuestado
Figure 39. Experiencia de los encuestados en planificar e implementar procesos de colaboración humano-
robot en empresas industriales
62
Figure 40. Número de procesos de colaboración humano-robot implantados por encuestado
Los resultados del cuestionario del proyecto TOURINGS podrían aportar observaciones
más valiosas y señalar las dificultades que se encuentran los trabajadores expertos con los
robots colaborativos y que no darán sus primeras impresiones sobre el uso de la robótica
colaborativa. Concluimos, así, que nuestros resultados pueden proporcionar un análisis a largo
plazo sobre la implantación y el uso de robots colaborativos en el sector manufacturero.
En lo que respecta a los tipos de operaciones con robots colaborativos, las Figuras 41 y
42 muestran que la mayoría de encuestados piensa que la colaboración (limitación de fuerza y
poder) y la coexistencia (parada de emergencia y seguridad) son la secuencia en la que se suelen
desarrollar los tipos de operaciones.
Figure 41. Tipos de tareas para aplicaciones HRC que usan los encuestados
Figure 42. Secuencia en la que se ejecutan más a menudo los tipos de tareas según la muestra de
encuestados
63
La Figura 34 revela que más de las marcas utilizadas 90% por los encuestados eran de
origen alemán. Por lo tanto, podemos imaginar que las Figuras 43, 44 y 45 que se corresponden
con las marcas de robots colaborativos que usan y prefieren, sistemas de fabricantes y de agarre
pueden estar afectados por el país mayoritario.
Figure 43. Marca y modelo de los cobots que usan los encuestados
Figure 44. Tecnología de agarre que usan los encuestados
64
Figure 45. Fabricante de referencia de sistemas de agarre de los encuestados
Es posible que las últimas tres Figuras (43, 44 y 45) no reflejen por completo el mercado
de los robots colaborativos. Por ello, podemos emitir la hipótesis de que prefieren usar
herramientas alemanas (Kuka cobos, por ejemplos y sistemas de agarre Zimmer). Estas
preferencias pueden relacionarse con el factor geográfico: si la empresa fabricante es alemana,
la entrega será más rápida, así como la implantación del robot colaborativo. Además, este
elemento también se explica con el hecho de que los fabricantes alemanes impartan sus cursos
de formación en alemán. Un razonamiento que sería válido para cualquier otro país dentro de
la Unión Europea, ya que ningún país de la Unión Europea tiene el inglés como su lengua oficial.
Es decir, si existe un fabricante nacional de robots colaborativos o un sistema de agarre, la
empresa que implanta los robots colaborativos elegirá al fabricante nacional (si el precio no es
prohibitivo).
En lo respectivo a los procesos adecuados de aplicaciones de colaboración humano-
robot, la mayoría de encuestados considera que los procesos de manipulación y pick-and-place
son los más apropiados para la colaboración humano-robot, como muestra la Figura 46.
Figure 46. Los procesos de colaboración humano-robot más adecuados según los encuestados
La Figura 46 revela un dato interesante, el nivel de dificultad es distinto según el
proceso. Los encuestados creen que los procesos más adecuados son la manipulación de objetos
y los procesos pick-and-place, que no son los más complejos. Por contra, los siguientes procesos
65
en la clasificación, segundo y tercero (En Fig. 46), parecen mucho más difíciles que el primero,
que además se puede automatizar por completo. Por ello, los encuestados opinan que los robos
colaborativos pueden realizar tareas difíciles y también fáciles a partes iguales.
La Figura 47 muestra las características principales que debe incluir un proceso para ser
útil en la colaboración humano-robot según la opinión de los encuestados.
Figure 47. Las características que necesita un proceso de colaboración el humano-robot según los
encuestados
La Figura 47 muestra la división de opiniones en cuanto a las características que necesita
un proceso para ser útil en una colaboración humano-robot. Que se puede explicar con las
respuestas ilustradas en las Figuras 46 y 47. Si el proceso adecuado para la colaboración
humano-robot no es el mismo para cada encuestado, se deduce que las características
necesarias para que el proceso sea útil en esta colaboración no van a ser las mismas tampoco.
Uno de los elementos que nos ha sorprendido en el análisis del proyecto TOURINGS es
que no hubo dos personas que coincidieran en el proceso para planificar e implantar la
colaboración humano-robot. La Figura 48 muestra los datos.
Figure 48. Secuencia del proceso de planificación e implantación de colaboración humano-robot según los
encuestados
66
Más que una mera anécdota, la Figura 48 desvela que el uso de robots colaborativos es
tan reciente que no hay procesos normalizados para su implantación y uso. Por ello, el proyecto
TOURINGS preparará una suerte de «Guía de buenas prácticas» con en sus módulos formativos
y, así, contribuirá a mejorar el uso real de los robots colaborativos en las empresas fabricantes
de la Unión Europea.
La conclusión de los resultados del cuestionario TOURINGS confirma que la muestra de
la población no refleja el uso actual total de robots colaborativos en la Unión Europea. Sin
embargo, los resultados apoyan la evaluación de algunas hipótesis sobre la preferencia por
marcas locales de robots colaborativos y fabricantes de sistemas de agarre, pero también que
el proceso elegido en la colaboración levantará en los trabajadores expectativas concretas sobre
las características fundamentales.
2. Principales beneficios y problemas de
las empresas que instalan robots colaborativos en
el sector manufacturero europeo
Como ha quedado constancia en las anteriores secciones de este informe, las empresas usan cada vez más robots colaborativos en sus cadenas de producción. Esta tendencia tiene una evidente relación con los beneficios que aporta la implantación de la robótica colaborativa; por desgracia, también conlleva nuevos problemas. La segunda parte de este informe se centra en los beneficios y problemas más acuciantes analizados en empresas europeas.
2.1 Principales beneficios analizados en empresas europeas
2.1.1 Principales beneficios previstos
En esta sección detallamos las ventajas teóricas que adquiere la empresa al implantar los
robots colaborativos en su cadena de producción. Las razones que empujan a las empresas a
colaborar se podrían resumir en la siguiente lista de ventajas que trae la robótica colaborativa.
Con la ayuda de los cobots, una empresa gana en:
▪ Mejo ergonomía,
▪ Beneficia la transición demográfica,
▪ Flexibilidad,
▪ Calidad de producto/precisión,
▪ Eficiencia económica.
Con la robótica colaborativa se puede:
▪ Automatizar tareas sensibles o complejas,
▪ Conseguir conceptos de montaje completamente nuevos,
▪ Conseguir el trabajo en equipo humano-robot,
▪ Liberar a los trabajadores de áreas de trabajo poco ergonómicas,
67
▪ Reducir los costes de producción en países con un nivel salarial más alto,
▪ Eliminar las típicas causas de accidentes,
▪ Reducir los costes de tareas manuales.
La robótica colaborativa implica una serie de ventajas en relación con los robots industriales
clásicos:
▪ En primer lugar, los robots colaborativos intervienen en tareas repetitivas, monótonas,
duras y peligrosas. El operario humano se puede centrar en tareas más cualificadas con
el mayor valor añadido, para mejorar así la calidad final del producto. Al contrario que
ocurre con los robots industriales, pesados y rígidos, que no se pueden mover, los robots
colaborativos sí se pueden mover de una tarea a otra con la ayuda del operario sin tener
que reprogramarlos.
▪ Los robots colaborativos funcionan sin vallado de seguridad. Las celdas suelen ser muy
caras, así se reducen costes.
▪ Los robots colaborativos son menos caros que los robots industriales tradicionales
(precio de entrada está en 10.000€) y son apropiados para empresas que pueden
invertir menos de 50 mil euros y que quieren automatizar algunas tareas.
▪ La implantación de los robots colaborativos permite conservar la ergonomía de una
estación de trabajo ya creada.
▪ Finalmente: la robótica colaborativa es más versátil, se adapta a cambios en la
producción.
A modo de conclusión en el aspecto de las ventajas previstas de la robótica colaborativa, podemos decir que teóricamente los robots colaborativos conllevan una infinidad de ventajas si los comparamos con los robots industriales tradicionales. Ahora sí estamos preparados para comparar las ventajas teóricas con aquellas que ha reflejado el análisis de las entrevistas y casos prácticos del proyecto TOURINGS.
2.1.2 Principales beneficios identificados por empresas europeas.
A pesar de que los beneficios del uso de la robótica colaborativa en empresas de la Unión Europea pudieran ser similares entre países, hemos preferido separarlos siguiendo nuestra tipología para observar las características diferencias entre los beneficios en países de nuestra tipología86. En la Tabla 8 se recoge esta tipología.
Recordatorio de la definición de las cuatro categorías de nuestra tipología:
Tipo 1
La primera la ocupan aquellos países que están avanzados tanto en el sector industrial como en el nivel de robotización (por consiguiente, en el uso de robots colaborativos). Alemania es un ejemplo perfecto para esta categoría.
86 Le recordamos al lector que los beneficios previstos se corresponden con situaciones analizadas en los casos prácticos (del Apéndice 4), por lo que son específicos y no se pueden transponer a la generalidad de cada empresa, incluso cuando existen similitudes.
68
Tipo 2
La segunda la ocupan aquellos países que están menos avanzados en comparación con el tipo 1 tanto en el sector industrial como en el nivel de robotización (por consiguiente, en el uso de robots colaborativos). Italia muestra progreso en el sector industrial y en el uso de robots colaborativos, pero equivale a un tercio el progreso que muestra Alemania.
Tipo 3
El tercer tipo incluye países cuyo avance en el sector industrial es existente, pero no lo es tanto en la robótica colaborativa. Estonia es un buen ejemplo de esta categoría.
Tipo 4
La cuarta categoría está compuesta por países que llegan tarde al desarrollo de su sector industrial (ya sea por falta de desarrollo o por un retraso en su industrialización) y que llegan un poco tarde a la robótica colaborativa con respecto a otros países de la Unión Europea. Francia o España encajan en la representación de esta categoría.
Los cuatro tipos de países europeos basados en el número de robots
colaborativos usados en la industria y el peso de la industria en el PIB
Principales beneficios identificados en algunas empresas de Alemania
La Tabla 9 recoge los beneficios de uso de los robots colaborativos en los casos prácticos de Alemania.
Razones de uso de los robots colaborativos detectados en los casos prácticos
▪ Los cobots pueden recoger o quitar una pieza y dejarla en otro lugar
▪ Los cobots pueden montar, colocar, fijar y ajustar componentes
▪ Los cobots pueden revisar la exactitud y el control ▪ Los cobots pueden sostener y mover piezas pesadas ▪ Los cobots pueden sacar piezas de la línea de montaje ▪ Los cobots pueden soldar piezas ▪ Los cobots hacen posible un proceso de unión
colaborativo ▪ Los cobots hacen posible un control de funcionamiento
colaborativo
Ventajas de los robots colaborativos identificadas en los casos prácticos
▪ Mejora de la ergonomía y calidad (reducción del esfuerzo físico y mental)
▪ Mejora de la seguridad del trabajador ▪ No existe una separación rígida de la total
automatización con el trabajo manual: es un trabajo conjunto
▪ Facilidad para integrarlo en procesos de trabajo: fácil uso y programación
▪ Mejora la flexibilidad y la eficiencia ▪ Se deberían implantar en los casos de uso manual que
sean importantes para la ergonomía o seguridad;
69
donde más se usan es en actividades de gran esfuerzo físico
▪ Menor esfuerzo de los trabajadores, mejor calidad y productividad
▪ Ahorro de tiempo y dinero ▪ Repetibilidad
Implantación de robots colaborativos en la cadena de producción
Se necesitan tres aspectos para implantar la colaboración humano-robot:
1. Conocimiento de la estructura de la información, estructura de programación, solución (caso clásico de un informático)
2. Conocimiento de la evaluación de riesgos, esclarecimiento de las promesas de los fabricantes en el mercado y de sus trampas
3. Conocimientos de construcción, mecánica y electricidad
Diseño de interacciones entre trabajadores y robots colaborativos:
▪ diseño de un puesto de trabajo ergonómico ▪ participación de los trabajadores en el proceso (vastos
conocimientos y trabajo en su puesto día a día) ▪ los trabajadores encienden el cobot ▪ los trabajadores le suministran las piezas al robot ▪ los trabajadores se mueven en los laterales y el robot
en el centro ▪ los trabajadores suministran las partes al robot y
viceversa ▪ los trabajadores se mueven en los laterales y el robot
en el centro ▪ el trabajador interactúa con el robot con gestos
explícitos o implícitos y así controla las posiciones en las que se mueve el robot
▪ el trabajador guía al cobot ▪ el trabajador se ocupa de los errores
Plan de implantación ilustrado por los casos prácticos:
1. Paso 1. Detección de necesidades: ▪ Detectar el tipo de trabajadores que se necesitan para
manejar los cobots
2. Paso 2. Formación: ▪ Formación para los trabajadores ▪ Seminarios, servicios de asesoría
3. Paso 3. Creación de materiales útiles: ▪ Una interfaz de usuario: (p.ej., Sofia: en especial para la
nueva generación de robots KUKA de robots ligeros (LBR)), que permiten un manejo y programación fáciles y sencillos)
▪ Catálogos con los datos técnicos y un manual ▪ Proporcionar a los trabajadores una tecnología de
soldado innovadora, software intuitivo y servicios
exclusivos
▪ Gemelo digital
70
4. Paso 4. Necesidades de RR. HH.: ▪ Trabajadores que estén familiarizados con el proceso
actuando como integradores ▪ Trabajadores que trabajen con el cobot
5. Paso 5. Hacer que el cobot trabaje: ▪ Los trabajadores aprenden a usar el software y
entonces enseñan al cobot ▪ Paquetes de aprendizaje ▪ Proyectos de investigación
Beneficios de usar robots colaborativos derivados de los casos prácticos y de
las entrevistas de Alemania
Beneficios principales identificados por algunas empresas en Italia
(recordatorio de que Italia es un país tipo 2)
Según los casos prácticos italianos87, la colaboración humano-robot presenta sus ventajas
cuando su uso se compara con los robots industriales88. Estas ventajas serían:
▪ Interacción entre el operario y el robot,
▪ Asistencia a los operarios en tareas difíciles que no se pueden automatizar por
completo,
▪ El uso de los robots colaborativos no requiere vallado de seguridad ni celdas,
▪ Los robots colaborativos son fáciles de programar y usar,
▪ Los robots colaborativos facilitan una ejecución precisa de las tareas,
▪ El robot se mueve sin esfuerzo de un lugar a otro de la cadena de producción.
Es más, la ejecución de las tareas ayuda a que las empresas alcancen una productividad
constante y mayor racionalidad en la gestión de sus trabajadores, a que satisfagan las
necesidades de personalización de sus clientes, que sería imposible con técnicas manuales. Los
robots colaborativos también ayudan a que la empresa optimice algunos procesos estratégicos,
e incremente su productividad y calidad final. A pesar de la existencia de ciertos problemas, el
análisis de datos italianos ha demostrado que la colaboración humano-robot es la mejor elección
para las pymes gracias a limitación de espacios que requiere la implantación de robots
colaborativos. Además, su implantación en empresas italianas ha demostrado que los
trabajadores se han liberado de tareas repetitivas y arduas que ha sido en la mayoría de los
casos, la razón de una mejora general de la eficiencia operativa de la cadena de producción de
estas empresas.
Beneficios principales identificados por algunas empresas en Estonia
(recordatorio de que Estonia es un país tipo 3)
87 https://www.universal-robots.com/case-stories/lem-optical/ https://www.universal-robots.com/case-stories/marka/ https://www.fanuc.eu/it/it/casi-di-successo/vigap?returnurl=https%3A%2F%2Fwww.fanuc.eu%2Fit%2Fit%2Fcasi-di-successo 88 https://www.todrobot.com/blog/principali-vantaggi-della-robotica-collaborativa/
71
Los casos prácticos de Estonia han revelado que la razón principal para que las empresas adopten el uso de robots colaborativos es su simplicidad en la implantación, la facilidad de uso y de programación. Además, el uso de robots colaborativos en Estonia está en cierto modo facilitado por su coste relativamente bajo, por lo que incluso pequeñas empresas se lo pueden permitir (con menos de 50 trabajadores).
Uno de los beneficios adicionales del uso de los robots colaborativos, propio del
caso específico de Estonia, está relacionado con la escasez de trabajadores y el envejecimiento de su población y las características específicas de las generaciones nacidas durante la última década del siglo XX y el siglo XXI. Desde su temprana juventud, esta generación ha tenido acceso a internet y son verdaderos nativos digitales, de las redes sociales y de los sistemas móviles. Este contexto ha dado lugar a una generación hipercognitiva muy cómoda con la recogida y remisión de numerosas fuentes de información y con la integración de experiencias virtuales y offline. Los negocios necesitan reflexionar sobre cómo le aportan valor al consumidor, equilibrar la producción y tener en cuenta la ética laboral de estas generaciones.
La racionalidad de la aplicación de robots colaborativos en fábricas también se puede analizar comparando el uso de los robots colaborativos y de los robots industriales convencionales. Según Fasth, los robots colaborativos presentan una serie de ventajas sobre los robots industriales tradicionales, a saber:
▪ Pueden trabajar con personas con total seguridad (gracias a los sensores de alta velocidad y distintos tipos de cámaras),
▪ Son fáciles de instalar y configurar (en algunos casos se puede usar sin programarlos),
▪ Tienen un bajo coste, muchos son más baratos que un robot industrial tradicional: 20.000 € en lugar de 50.000 €,
▪ Su instalación y configuración es más fácil que la de robots tradicionales automáticos, la mayoría de cobots solo pesa menos de 30 kg y solo necesitan un voltaje de 220v,
▪ Son flexibles y su adaptación es sencilla, proporcionan una interfaz de usuario gráfica (GUI), es una interfaz intuitiva.
Por tanto, la Tabla 10 es un resumen de las ventajas del uso de robots colaborativos en lugar
de robots industriales tradicionales automáticos.
Características de los robots industriales tradicionales
Características de los robots colaborativos
• Instalación fija
• Las tareas repetitivas casi nunca cambian
• Programación guiada y offline, se requieren altas capacidades de programación
• Difícil de integrar
• A penas interacción con el trabajador, solo en la programación
• Flexibilidad de reubicación
• Cambios de tareas frecuentes
• Programación en línea (guiada), no son necesarias las habilidades de programación
• Relativamente fácil de integrar
• Interacción frecuente con el trabajador, asistencia de fuerza/precisión
72
• Vallado que separa al trabajador del robot
• No hay una interacción segura con la persona
• Rentable solo con volúmenes de producción medio o grandes
• Grandes, muy rápidos, difíciles de mover, difíciles de empezar a usar
• Gran carga útil
• El rendimiento de la inversión (ROI) se consigue en 3 o 5 años
• Espacio de trabajo compartido
• Interacción segura con las personas
• Rentable incluso con bajos volúmenes de producción
• Pequeños, lentos, fáciles de usar y de mover
• Alcance y carga útil limitada
• El rendimiento de la inversión se consigue normalmente en 1 o 2 años
Comparación robots convencionales y colaborativos
Además, los robots industriales tradicionales requieren unas cantidades increíbles de programación y sensores para contar las numerosas posibilidades. Por ejemplo, es mucho más asequible que una persona suministre las piezas al robot para que las monte o suelde que se entrene al robot para ir a otra zona de la fábrica. Todos los factores ambientales y de seguridad del proceso consiguen que la tarea de recogida de materiales y realización del trabajo sea más sofisticada con el uso de robots industriales. Los robots colaborativos, sin embargo, trabajan con el software de mucha máquinas y aplicaciones, lo que significa redistribuir para dotar de flexibilidad a las operaciones. Además, son ligeros, pero seguros. Muchos cobots tienen garantías que suman un número de horas suficiente para que funcionen durante años.
Beneficios principales identificadas por algunas empresas españolas y
francesas (recordatorio de que España y Francia son países tipo 4)
❖ España
La automatización tiene un efecto claro en la competitividad, ya que aumenta la
capacidad productiva y optimización y eficiencia de la superficie de suelo utilizado. Desde el
prisma del empleo, genera nuevas oportunidades en comparación con los procesos manuales y
crea más perfiles especializados y altamente cualificados. La COVID-19 ha creado un nuevo
paradigma, España se mueve más y más hacia una sociedad que evita el contacto para evitar
contraer el virus. Uno de los mayores beneficios son las charlas sobre políticas industriales en
un país que lleva años minimizándolas. Los beneficios principales de la implementación de
unidades robóticas colaborativas en empresas de fabricación en España han tenido los
siguientes impactos:
▪ Normalización de procesos y la facilidad para programar al robot que ayuda a que las
empresas adapten sus necesidades productivas a su proceso de crecimiento,
▪ Fácil programación permite que las empresas tengan el control sobre las decisiones que
toma el robot,
▪ Reducción en las horas de conmutación con respecto a desarrollar las tareas
manualmente,
▪ El robot ofrece flexibilidad, adaptabilidad y personalización a la línea de montaje,
▪ La productividad aumenta un 35%,89
89 Media identificada con los casos prácticos. Este porcentaje puede ser distintos según el tipo de aplicación que se use y las condiciones de trabajo de cada empresa.
73
▪ Libera a los empleados de tareas repetitivas con poco valor añadido que podrían resultar
en lesiones
▪ Optimiza el uso de recursos,
▪ Reducción en los costes debido a las aplicaciones puramente colaborativas,
▪ Alta versatilidad, los robots se pueden adaptar a distintas necesidades de producción,
▪ Alta escalabilidad, su comportamiento se puede cambiar simplemente con una
reprogramación,
▪ Ocupa un 50% del espacio que ocupa un robot industrial,
▪ Eliminan los trastornos musculo-esqueléticos derivados de levantar cajas,
▪ Mejoría en la vigilancia de procesos,
▪ Aumenta el control sobre la producción,
▪ Aumenta el nivel de motivación de los empleados.
Además del precio que tienen las unidades robóticas colaborativas, uno de los principales
beneficios es que no hay interfaces ni botones que pulsar. Dicho de otro modo, la conexión
natural entre el operario y el robot. Esto incluye la habilidad de analizar y entender el entorno
la interpretación y la comunicación. La tendencia actual se centra en los robots que hacen
menos, pero lo hacen mejor: la robótica de uso directo y de utilidad directa. Se trata de
tecnologías integradoras, de manera progresiva, en robótica de servicios, lo que aporta a los
robots industriales de más polivalentes.
❖ Francia
Gracias a los casos prácticos analiza en Francia sabemos que los beneficios del uso de la
robótica colaborativa son numerosos y quedan recogidos en la siguiente lista.
▪ En primer lugar, muchas empresas afirman que han implementado la robótica
colaborativa en su línea de producción para reducir el número de problemas en relación
con trastornos musculoesqueléticos de origen laboral. Por ejemplo, Mademoiselle
Desserts recibió un premio 90 para recompensar la responsabilidad de sus trabajadores
por la adopción de robots colaborativos en su línea de producción. Esta ventaja también
está presente en SNCF (la empresa nacional ferroviaria francesa), y su uso de los robots
colaborativos; un operario que sigue realizando sus gestos técnicos y su valor personal
añadido, pero que no pasa por las inconveniencias de estas tareas (como vibraciones,
peso, etc.)91. Estos beneficios también los perciben otras empresas como Normaero92,
Thyssenkrupp Presta France93, etc.
▪ La segunda ventaja social avanzada para las empresas es la mayor seguridad que obtiene
el operario al usar la robótica colaborativa en lugar de los robots industriales
automatizados tradicionales sobre todo gracias a la parada monitorizada de seguridad.
Este factor ha sido decisivo a la hora de adoptar la robótica colaborativa en SNCF94 entre
otras empresas.
90https://www.usinenouvelle.com/article/prix-marque-employeur-responsabilite-sociale-2020-mademoiselle-desserts-des-cobots-aux-fourneaux.N1004134 91 https://www.digital.sncf.com/actualites/fiche-tendance-cobot 92 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/normaero/ 93 https://www.youtube.com/watch?v=JUMpaIxSLRM 94 https://www.digital.sncf.com/actualites/fiche-tendance-cobot
74
▪ Otra ventaja «social» la muestra la empresa Jacquemet95. Declaran que, en lugar de
eliminar empleos han trabajado en renovar las habilidades de sus empleados que
trabajarán con robots colaborativos. El resultado parece ser la mejora del mercado de
trabajo industrial y de toda la industria con la extensión de habilidades.
▪ Otro de los hechos avanzados para una empresa es que su tasa de productividad se ve
incrementada por el uso de robots colaborativos, sobre todo gracias a la facilidad que
ofrece su reprogramación para modificar la tarea que desempeñan. Esto es algo que ha
empleado la marca L’Oréal que emplea modelos de Onrobots de cobots para
automatizar sus ensayos de investigación y desarrollo96. Las tasas de productividad
también mejoran como consecuencia indirecta; para Thyssenkrupp Presta France, la
reducción de trastornos musculoesqueléticos de origen laboral está relacionada con las
tareas repetitivas de los operarios que han conducido a una reducción en el número de
días de baja por enfermedad, lo que conlleva una mejor tasa de producción.97 También
parece que, en realidad, muchas celdas robóticas no han funcionado con la eficiencia
prevista98 por las numerosas paradas de máquinas, y esto ha conducido a que baje la
competitividad y a una pérdida de tiempos.
▪ Otras empresas han declarado que han recuperado espacio a pesar de que la presión
del suelo aumentaba cerca de París capital y sus afueras. Por tanto, el uso de robots
colaborativos ha supuesto una ventaja sobre los costes directos de algunas empresas.
Es más, la reducción de los costes totales de las empresas también se ha debido a la
posibilidad de reducir el personal como en el caso práctico de Sanofi99.
▪ Otro caso práctico ha sacado a la luz otras ventajas financieras de la implantación de
cobots en las cadenas de producción. En este caso, el grupo Jacquemet100 ha implantado
5 cobots de Universal Robots, 3 de los cuales se implantaron de forma interna con sus
propios técnicos que habían mejorado sus cualificaciones. También implantaron 3
robots convencionales Fanuc característicos por su alta cadencia. Todos los cobots que
tienen son flexibles y se usan a diario. Con su instalación, la empresa Jacquemet tiene
un mayor nivel de robotización que Corea del Sur, el país más avanzado en número de
robots por 10.000 empleados, como se muestra en la Figura 49.
95 https://www.youtube.com/watch?v=Ek5ZvnhGDgU 96 https://www.bfmtv.com/economie/comment-l-oreal-fait-appel-aux-robots-pour-sa-r-d-capillaire_AN-202011190108.html 97 https://www.youtube.com/watch?v=JUMpaIxSLRM 98 https://www.youtube.com/watch?v=Ek5ZvnhGDgU 99 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/sanofi/ 100 https://www.youtube.com/watch?v=Ek5ZvnhGDgU
75
Figure 49. Densidad de robots industriales por cada 10.000 empleados del sector industrial en 2018101
Para ellos, la ventaja económica más importante de la implantación de robots
colaborativos en sus cadenas de producción está relacionada con el ROI del uso de los
cobots (que es 2 o 3 veces más rápido que en robots convencionales), pero también en
las ventajas indirectas derivadas. Para ellos, la automatización de la cadena de
producción es fundamental para las pymes, en sus palabras «es probable que Jacquemet
no existiera si no hubiéramos implantado la automatización»102, es la única oportunidad
para que las empresas se reubiquen porque las vuelve competitivas otra vez en
comparación con países de Asia o Europa del Este, gracias a la nueva flexibilidad que les
aporta y la proximidad a los clientes que generan los cobots.
▪ Parece ser, igualmente, que la tasa de productividad aumenta cuando se usan robots
colaborativos en la cadena de producción fuera de horario laboral, lo que resulta en la
reconciliación del TRS (indicador para seguir el porcentaje de uso de las máquinas). Es
el resultado de usar de noche los robots colaborativos, cuando la fábrica está cerrada,
en vacaciones, etc. El TRS aumenta de este modo.
▪ Es más, el caso francés es algo específico en cuanto a la ventaja financiera del uso de
robots colaborativos en lugar de los robots industriales automáticos tradicionales. Las
regiones administrativas conceden subvenciones a las empresas para que instalen
cobots. Como consecuencia (según los ingresos de cada empresa y dependiendo de la
región), el coste total de compra de robots colaborativos se puede reducir hasta un 75%
en comparación con el precio original. Esta ventaja ayuda a las pequeñas y medianas
empresas a que compren robots colaborativos y a que los instalen en su línea de
producción. Por ejemplo, este beneficio financiero ha sido un argumento definitivo para
la empresa Normaero de 8 trabajadores que ha implementado la robótica colaborativa
en su línea de producción.103 El aspecto financiero también está conectado con la
101 https://www.youtube.com/watch?v=Ek5ZvnhGDgU 102 https://www.youtube.com/watch?v=Ek5ZvnhGDgU 103 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/normaero/
76
rentabilidad y no solo con el precio de cobots. En la mayoría de los casos, la robótica
colaborativa es rentable después de dos años según las declaraciones de Sanofi.104
▪ Como ocurre en otros países, las otras ventajas que han señalado las empresas están
relacionadas con la flexibilidad de los robots colaborativos, sus sistemas de alta
seguridad, su precisión en las labores y su mayor grado de ergonomía. Por ejemplo, la
empresa Airbus Aero ha integrado la robótica colaborativa a través del proyecto Asimov.
Este proyecto ha permitido resolver problemas relacionados con la precisión, incluso
errores, en la impresión de oquedades para el montaje de ciertos elementos
aeroestructurales del A380. La automatización de su marcado también ha permitido que
mejoren sus tasas de producción.105
▪ El uso de los robots colaborativos da la posibilidad de que el operador que trabaja con
la herramienta cambie, que es una ventaja que se suele olvidar, ya que no refleja la
versatilidad de los robots colaborativos en sus dos sentidos principales: adaptarse a las
necesidades de producción y que lo usen distintos trabajadores en distintos momentos.
Como ya se mencionado anteriormente, el trabajo de un operario puede ser arduo y
puede causar problemas musculares, por eso es tan importante que la tasa de rotación
en su puesto sea alta. Por tanto, el uso de la robótica colaborativa consigue que el relevo
de operarios sea sencillo.
▪ La implantación de robots colaborativos también responde a un problema crónico
vinculado con la falta de trabajadores en labores repetitivas y arduas.
▪ Del mantenimiento de robots colaborativos se pueden ocupar las empresas no
vinculadas al fabricante de los robots colaborativos. Esta posibilidad genera más empleo.
Comparación con los resultados de la encuesta de TOURINGS
Los encuestados por TOURINGS han respondido que la principal ventaja del uso de los
robots colaborativos es la mejora de la ergonomía en comparación con los robots industriales
automatizados tradicionales, como muestra la Figura 50. La mejora de la ergonomía es clave
para muchas empresas. Por ejemplo, Sanofi ha elegido su modelo basándose en que los brazos
de su herramienta se puedan cambiar con facilidad.106
104 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/sanofi/ 105 https://www.basystemes.com/fr/projets-rd/asimov/ 106 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/sanofi/
77
Figure 50. Principales motivos para implantar una aplicación de colaboración humano-robot en la cadena
de producción según los encuestados de TOURINGS clasificado por prioridad
En la Figura 50 queda reflejado que el aspecto financiero también es importante para
los encuestados. Como podemos ver, el aspecto económico está vinculado con la segunda y
tercera razones más importantes que influyen en la decisión de implantar los robots
colaborativos en la cadena de producción de las fábricas.
Esta importancia característica del aspecto económico que equilibra la decisión de
implantar los robots colaborativos en la cadena de producción queda más claro en el análisis de
las respuestas de la encuesta de TOURINGS que en los casos prácticos analizados. Este hecho
tan notable puede encontrar una explicación en que el cuestionario era anónimo por las reglas
de RGPD, mientras que los casos prácticos eran públicos y contribuían a la comunicación general
de las empresas. Por lo tanto, parece que las ventajas más importantes de la comunicación
oficial de la implantación de robots colaborativos están vinculadas con la salud y seguridad de
los operarios; sin embargo, extraoficialmente la ventaja real de su implantación está mucho más
conectada con los beneficios económicos.
Más que beneficios previstos, algunos son características necesarias para que un
proceso pueda ser útil en una colaboración humano-robot como se muestra en las Figuras 51 y
52.
78
Figure 51. Las características que necesita un proceso de colaboración el humano-robot para ser útil según los encuestados
Figure 52. Las características que necesita un proceso de colaboración humano-robot para ser útil según los encuestados (2)
79
Incluso cuando el uso de los robots colaborativos entraña distintas ventajas en
comparación con los robots industriales tradicionales automatizados, su uso se ha
democratizado en la actualidad tanto que los que trabajan directa o indirectamente con ellos
esperan que cumplan con ciertas características, como muestran las Figuras 51 y 52.
A modo de conclusión en el tema de las ventajas de uso de los robots colaborativos en
empresas industriales de países de la Unión Europea, podemos afirmar que su uso conlleva una
serie de ventajas que son muy similares a las previstas. No obstante, percibimos que se discrepa
en gran medida en el orden de importancia de las ventajas que más pesan para tomar la decisión
de implantar los robots colaborativos en cadenas de producción según el aspecto comunicativo
de la información. La Tabla 11 reúne todas las ventajas en un intento de resumen:
Ventajas de uso de los robots colaborativos ¿Por qué es una ventaja?
Punto de vista técnico
Los cobots son modulares: • son más pequeños, ligeros y silenciosos que los robots industriales clásicos,
• presentan una construcción ligera.
• permiten la normalización de procesos y la facilidad para programar al robot que ayuda a que las empresas adapten sus necesidades productivas a su proceso de crecimiento.
• los pueden usar distintos operarios.
Los cobots son flexibles: • se pueden adaptar de manera flexible a distintos procesos de producción.
• se pueden reprogramar e instalar con facilidad.
• tienen una amplia variedad de usos (paletización, etc.).
Los cobots son fáciles de usar: • gracias a su interfaz de usuario gráfica, también denominada «zero-click».
Los cobots son precisos: ▪ no hay una separación rígida de la automatización total y del trabajo manual: el trabajo codo con codo mejora.
Los cobots pueden trabajar durante largos periodos de tiempo:
▪ parece que, en realidad, muchas celdas robóticas no trabajaban con la eficiencia prevista107 debido al apagado de máquinas, lo que pueden a pérdidas de hasta 30.000-50.000 euros por hora de mantenerse parada para la empresa108, lo que se traduce en una falta de
107 https://www.youtube.com/watch?v=Ek5ZvnhGDgU 108 Strategy Group company (ESG) research
80
competitividad y la pérdida de tiempo, mientras que los cobots pueden trabajar durante largos periodos de tiempo sin apagarse.
Punto de vista económico
Los cobots no son caros: • los cobots son más baratos que un robot industrial tradicional (precio de entrada de 10.000 €). Es más, la empresa que compra cobots se puede beneficiar de subvenciones nacionales o regionales.
• se caracterizan por un bajo coste de integración e implantación.
Los cobots ayudan a disminuir los costes indirectos:
• al contrario que los robots industriales tradicionales, no necesitan ni vallado de seguridad ni celdas. Por tanto, los cobots ocupan un 50% menos de espacio que un robot industrial, lo que disminuye el coste total de uso de los cobots.
Los cobots son causa de un mejor ROI que los robots industriales tradicionales:
• en la mayoría de los casos, un cobot es rentable después de 2 años de su adquisición, lo que supone un «gran» retorno de la inversión.
La implantación de los cobots ayuda a un mejor TRS:
• los cobots pueden trabajar durante horas mientras la fábrica está cerrada. Así, las empresas que los implantan en sus cadenas de producción consiguen mejorar su competitividad.
Punto de vista de los recursos humanos
Los cobots tienen un uso seguro: • se trata de robots de alta tecnología con sensores de torque integrados que pueden detectar el contacto con personas y evitarlo.
• las carcasas de los cobots no tienen bordes peligrosos en su superficie.
El uso de cobots lleva a mejorar la salud del operario:
• usar cobots reduce los trastornos musculoesqueléticos relacionados con el trabajo. También reducen el estrés físico y cognitivo del operario.
El uso de los cobots libera a los trabajadores de tareas arduas:
• los cobots liberan a los operarios de aquellas tareas repetitivas y arduas gracias a su ergonomía, y también porque los pueden utilizar distintos usuarios, por lo que genera mucha rotación en las tareas.
La implantación de cobots es una solución a la falta de trabajadores:
• los cobots se usan fundamentalmente para realizar tareas que nadie quiere realizar. Así que son una solución para las
81
empresas con falta de trabajadores, o un alto retorno en trabajos con tareas arduas y repetitivas.
El uso de cobots es un medio para mejorar las cualificaciones de trabajadores:
• el uso de cobots supone mejorar las cualificaciones de los trabajadores directa o indirectamente en contacto con los mismos. Por tanto, el uso de cobots ayuda en el fenómeno general de la mejora de cualificaciones en la industria gracias a la divulgación de habilidades en el sector industrial.
Punto de vista de la gestión
Los cobots permiten analizar con facilidad la productividad de la gestión empresarial:
• en comparación con los robots industriales tradicionales, los cobots dan lugar a una mejor vigilancia de procesos.
Punto de vista de los recursos humanos y económico
Los cobots llevan a una disminución del número de trabajadores:
• el uso de cobots supone una disminución de costes de la empresa y un aumento de la tasa de productividad.
Los cobots generan valor añadido • el uso de cobots permite al operario humano centrarse en tareas más cualificadas con el mayor valor añadido, lo que lleva a la contratación de perfiles con mejores habilidades.
Punto de vista de los recursos humanos y técnico
Los cobots hacen que el trabajo sea más atractivo:
• en la actualidad, las personas que entran a trabajar son nativos digitales. Así que cuando una empresa implanta robots colaborativos en su cadena de producción, los trabajos que ofrece se vuelven más atractivos.
Consecuencia general
Todas estas ventajas se convierten en catalizadores para concluir que la robótica colaborativa y su uso supone el aumento de la productividad de las empresas industriales (más del 35% de media).
Tabla resumen de las ventajas de uso de la robótica colabo rativa
82
La conclusión de esta sección tras haber visto de manera general todas las ventajas de la
implantación de los robots colaborativos en cadenas de producción de empresas manufactureras es
que las empresas deben observar los siguientes indicadores clave del desempeño para identificar si
sus cobots son rentables o no:
▪ Cálculo del TRS (Total Return Swap): que ha de aumentar con la implantación de robots
colaborativos.
▪ El ROI real de uso de robots colaborativos.
▪ El ROI efectivo: calculado agregando la tasa de productividad, los beneficios generados por
la disminución de trastornos musculoesqueléticos, la alta calidad del producto final, la alta
calidad del trabajo de los empleados, el atractivo de la empresa para los clientes y la mejora
de su versatilidad.
▪ El ahorro en sistemas de seguridad en comparación con el análisis de riesgos-costes.
Naturalmente, la implantación de robots colaborativos y su uso supone muchas ventajas, pero
también crea problemas e inconvenientes que las empresas deben afrontar.
83
2.2 Problemas fundamentales de las empresas de la Unión
Europea que ya han incorporado la robótica colaborativa a su
cadena de producción
A pesar de todas las ventajas que supone para una empresa el uso de robots
colaborativos, también aparecen inconvenientes y problemas a los que se tiene que enfrentar.
En esta sección, presentamos primero los problemas previstos y más lógicos que una empresa
deberá resolver al implantar cobots en su cadena de producción; después los problemas
económicos a los que se tienen que enfrentar al implantar y usar robots colaborativos, así como
problemas humanos, y finalmente, los inconvenientes técnicos derivados de la información de
los casos prácticos109. Este estudio se basa en el trabajo del consorcio y, por tanto, hay elementos
similares entre países; para evitar ser redundantes, los inconvenientes y problemas se presentan
teniendo en cuenta que los elementos previos se incluyan en cada país.
2.2.1 Problemas previstos a los que se tienen que enfrentar las empresas cuando
implantan robots colaborativos en sus cadenas de producción
Dado lo reciente que es la robótica colaborativa (2008), podemos deducir que su
implantación y uso está vinculado a la alta tecnología. Así que las empresas se han de enfrentar
a algunos problemas lógicos como:
• Las necesidades de recursos humanos: las empresas pueden evaluar las
habilidades que necesitan para realizar trabajos directa o indirectamente
vinculados al uso de robots colaborativos si desean emplear robots colaborativos
en su cadena de producción. Han de solucionar la posible necesidad de
contratación de perfiles nuevos, y por tanto, el presupuesto que suponga. En
consecuencia, parece lógico que la implantación de robots colaborativos sea más
difícil en pymes ya que las necesidades de recursos humanos pueden ser
coherentes con la facturación total de la empresa.
• El peso económico: como señalábamos anteriormente, la rentabilidad de los
cobots es eficaz después de 1 o 2 años de uso; el cálculo varía entre empresas
según su facturación, beneficios y productos fabricados. Así, antes de
implantarlos, la empresa deberá sopesar el retorno de inversión de estos equipos.
Durante su uso, la empresa evaluará el retorno real de la inversión para
compararlo con sus herramientas tradicionales.
• Los problemas técnicos: la empresa se asegurará de elegir el cobot adecuado
para su cadena de producción, sus necesidades, que tengan un servicio posventa
de calidad. Ya que los robots colaborativos son recientes, algunas empresas con
gran resistencia al cambio pueden sentirse más tranquilas si los fabricantes
nacionales de cobots les ayudan en su idioma cuando han de solucionar
problemas técnicos.
• El aspecto comunicativo: para aquellas empresas de países «sociales» como
Francia o países de la antigua URSS, la implantación aparece como una amenaza
109 Le recordamos al lector que los beneficios previstos se corresponden con situaciones analizadas en los casos prácticos (del Apéndice 4), por lo que son específicos y no se pueden transponer a la generalidad de cada empresa, incluso cuando existen similitudes.
84
para los trabajadores de la empresa. Este miedo va ligado a la ansiedad por la
pérdida del trabajo ante una mano de obra robótica, más fácil de gestionar para
las empresas. Por ejemplo, un estudio publicado el 25 de abril de 2021 explica
como en 15-20 años, un tercio de los trabajos en Francia quedarán expuestos a
un cambio radical y más del 16% de los trabajados desaparecerán, según la OECD
(Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico). Este estudio
señala, sin embargo, que la destrucción quedaría neutralizada con la creación de
nuevos puestos y formas de trabajo.110 Así, los trabajos con bajas cualificaciones
tienden a quedar reemplazados por otros con altas cualificaciones, lo que genera
la ansiedad de aquellos trabajadores con bajas cualificaciones.
Podemos concluir en la materia de los problemas previstos que las empresas afrontan
cuando implantan robots colaborativos en sus cadenas de producción que los problemas serán
de carácter económico, técnico, comunicativos a multiescala y de recursos humanos (para los
empleados y para los consumidores).
2.2.2 El reto financiero a través de los casos prácticos
A pesar de que el uso de robótica colaborativos se perciba como una ventaja productiva,
parece que también entraña un problema económico.
En primer lugar y dependiendo del país de la Unión Europea que implemente los cobots
en su industria, algunas áreas tienden a estar más predispuestas para la instalación de cobots
en sus líneas de producción que otras. Algunos organismos nacionales o regionales facilitan la
implementación de la robótica colaborativa con el pago de subvenciones a las empresas para
que los puedan comprar. El precio de un cobot está en unos 10.000 euros y puede llegar a
alcanzar los 75.000, las subvenciones nacionales e internacionales pueden ser un factor
limitante o una ventaja real para implantar los cobots en las empresas industriales. Es más,
hemos de tener en cuenta que estos precios no cubren la totalidad del presupuesto que se
necesita para usar robots colaborativos: el coste del hardware adicional debe sumarse a este
precio. El precio de un robot colaborativo solo representa un cuarto del precio total del sistema.
Los sensores, cámaras, técnicas de seguridad, etc. se han de añadir al precio y a la instalación
separado. Es más, cada país tiene un comportamiento distinto a la hora de implementar los
cobots, aunque los precios son más o menos los mismos sin importar el país de la empresa; por
otra parte, los beneficios de la empresa dependerán de la calidad de vida y del poder adquisitivo
de cada país, relacionado con el PIB de ese país. Por lo tanto, a las empresas de la Unión Europea
que se encuentran en países con un PIB más alto les resultará más fácil implantar y usar robots
colaborativos.
En lo que respecta a la formación, la hay gratuita ofertada a las empresas que compran
robots colaborativos, pero tiene costes indirectos. Si tenemos en cuenta que una formación
básica para un operario puede durar entre 2 y 5 días 111, agregando la formación avanzada, la
formación ascendería a tres semanas. Es decir, el operario va a recibir una formación de tres
semanas en el uso de cobots. Durante este tiempo, el operario no trabajará con la misma
110 https://www.infoprotection.fr/des-cobots-pour-limiter-la-penibilite-dans-les-ateliers/ 111 https://academy.universal-robots.com/fr/nos-formations/
85
eficiencia que normalmente, ya que puede ser un reto especialmente en empresas industriales
pequeñas que no pueden reducir su productividad. Por contra, si los contenidos formativos de
los fabricantes no son gratuitos, el precio de la formación se debe añadir al resto de costes. Si
tenemos en cuenta que hay 3 niveles de dificultad en la formación (básico, medio y avanzado),
el coste directo total de la formación de un operador alcanza los 2.500 euros 112. Así, la formación
en el uso de robots colaborativos se puede convertir en un problema para las empresas
industriales entre costes directos e indirectos.
Como conclusión de los problemas económicos derivados de implantar la robótica
colaborativa, podemos afirmar que cada empresa tiene su caso particular y que les puede
ayudar o no a implantar los robots colaborativos en las cadenas de producción113. Podemos
también deducir que cuantos mayores son los beneficios para la empresa, más fácil es la
implantación, lo que reduce los riesgos económicos que corre.
2.2.3 Problemas en RR.HH.
La implantación y uso de los robots colaborativos supone muchos retos para los recursos
humanos: de los trabajos necesarios para trabajar con normalidad con robots colaborativos a la
percepción de la robótica colaborativa en la industria.
Tipo 1: Alemania
En los casos prácticos de Alemania se han identificado dos problemas con recursos
humanos:
▪ La aceptación de los trabajadores. Los empleados se muestran escépticos a la
implantación y uso de los robots colaborativos,
▪ La brecha de conocimiento entre lo que se muestra en los medios de comunicación
sobre colaboración humano-robot y lo que parece en realidad / como se implanta en la
industria.
Tipo 2: Italia
Los casos de estudio no mencionan problemas con recursos humanos en las empresas
italianas cuando implantan o usan los robots colaborativos en sus cadenas de producción. Este
hecho es el resultado del aspecto comunicativo y promocional de la documentación aportada.
Tipo 3: Estonia
Estonia goza de una fama internacional basada en sus aplicaciones de tecnologías de la
información en el sector público. En Estonia, una gran parte de las actividades de los servicios
públicos se han digitalizado, lo que simplifica, acelera y hace más flexible la administración. La
digitalización de la industria es más rápida en la industria electrónica y de la madera en
112https://academy.universal-robots.com/allied-automation/fr/formation-en-classe/advanced-training_template-1-1-1-1-1-1/ 113 Le recordamos al lector que los beneficios previstos se corresponden con situaciones analizadas en los casos prácticos (del Apéndice 4), por lo que son específicos y no se pueden transponer a la generalidad de cada empresa, incluso cuando existen similitudes. .
86
comparación con la ingeniería mecánica. En este contexto, el uso de la robótica colaborativa
queda limitado principalmente a la falta de conocimientos sobre capacidades y adecuación.
Tipo 4: Francia y España
❖ España
En España se reúnen grandes profesionales reconocidos por todo el mundo, pero es
importante que la administración pública mantenga un compromiso firme para apoyar la
innovación y dejar en buen lugar a lo hecho en España. Sin duda alguna, la automatización ofrece
ventajas innumerables para mejorar la productividad, ergonomía, repetición y procesos con
precisión, pero no hay un modelo común que se pueda aplicar a todas las empresas. La
automatización ayuda a que las empresas españolas mejoren su productividad y eficiencia, y,
así, se vuelvan más competitivas. A largo plazo, esta mejora en la competitividad debe ser la
base para asegurar la sostenibilidad y el crecimiento de las empresas españolas, y de este modo
asegurar el empleo a nivel nacional. Este proceso se debe acompañar con la transformación de
los puestos de trabajo, que se vuelven cada vez más especializados. Por estas razones, es
fundamental que se establezcan planes formativos continuos en las empresas para todos sus
trabajadores. Por ejemplo, SEAT España ha creado su propio centro de formación de
electromovilidad (eLC114) en el que los 15.000 empleados de la SEAT han sido, o serán formados,
en todos los aspectos relevantes que tengan que ver con la tecnología eléctrica e híbrida.
Las opiniones recogidas reflejan que el sistema educativo nacional español no responde
a las necesidades empresariales en materia de recursos humanos. La automatización y la
robótica son sectores clave para las empresas manufactureras y también son clave para generar
trabajos estables y cualificados. A las empresas industriales les cuesta mucho encontrar
personas formadas en FP o niveles intermedios, les es más fácil encontrar a gente con un grado
universitario en las áreas de robótica y automatización. Esto es muestra de la brecha que existe
en el sistema educativo español que debería promover los grados medios en materia de
automatización industrial y robótica. Los más jóvenes con grados universitarios tienen una
formación teórica muy buena, lo que les permite adaptarse rápidamente al entorno industrial.
Los graduados en FP también suelen estar bien formados y suelen encontrar su puesto en
empresas rápidamente. La calidad de la formación teórica en general es buena, pero faltan
medios para una formación práctica. Las empresas manufactureras opinan que no hay oferta
suficiente en grados medios o FP para este tipo de formación, y TOURINGS es una buena
iniciativa que rellenaría este hueco.
❖ Francia
En el caso de Francia, los problemas de recursos humanos están relacionados con dos
puntos principales:
• por una parte, la formación de personas que trabajan directa o indirectamente con
robots colaborativos
• por otra parte, la percepción de los trabajadores y de los consumidores de productos de
la empresa con respecto a los robots colaborativos.
114 https://www.seat.com/company/news/company/seat-new-electromobility-training-centre.html
87
En Francia, el gran inconveniente de los robots colaborativos viene de la oposición
general a los robots colaborativos por el riesgo que suponen en la falta de formación. En Francia,
el sistema educativo solo oferta un máster en robótica colaborativa a los trabajadores (como
abordaremos en la siguiente sección). Los fabricantes de robots colaborativos ofertan métodos
de formación para usuarios. De esta forma, la empresa que ha comprado robots colaborativos
para su cadena de producción necesitará formar a sus empleados en el uso de robots
colaborativos para reducir sus horas de trabajo. En conjunto, podría parecer una pérdida de
tiempo, y por consiguiente de productividad. Por ello, la implantación de cobots puede asustar
a algunas empresas francesas.
Sin embargo, la percepción de la robótica colaborativa se ha mitigado en las empresas.
Los casos prácticos de Francia parecen revelar que la gran mayoría de gestores están a favor de
implantar los robots colaborativos en sus cadenas de producción dadas las numerosas ventajas
que aportan a la productividad, mientras la mayoría de los operarios tiene miedo o se muestra
en contra de la implantación de robots colaborativos en sus cadenas de producción. La mayoría
tienen miedo de que los cobots puedan «sustituirlos».
Como conclusión de esta sección que aborda los problemas de recursos humanos
relativos a la implantación y uso de robots colaborativos en países de la Unión Europea,
podemos afirmar que, aunque aparenten ser importantes estos problemas pueden desaparecer
a tiempo con formación de los empleados que trabajan directa o indirectamente con robots
colaborativos.
88
2.2.4 Principales problemas técnicos a los que se enfrentan las empresas
industriales al implantar o usar robots colaborativos en sus cadenas de
producción
Siguiendo la división creada en nuestra tipología, vamos a presentar los problemas técnicos
más obvios a los que se enfrentan las empresas que usan robots colaborativos siguiendo los
casos prácticos analizados en el proyecto TOURINGS.
Tipo 1: Alemania
La Tabla 12 resumen los principales problemas técnicos a los que se enfrentan las
empresas que implantan o usan robots colaborativos en sus cadenas de producción.
Debilidades La necesidad de formación sobre robots simple, rápida e intuitiva
▪ La brecha de conocimiento entre lo que se muestra en los medios de comunicación sobre colaboración humano-robot y lo que parece en realidad / como se implanta en la industria
▪ Aplicaciones más complejas que requieren habilidades para evaluar los riesgos y tener mejores experiencias.
▪ Normas de seguridad. ▪ Integración de normas de seguridad: ISO TS 15066
Amenazas ▪ La probabilidad de que alguien sufra daños: identificar los riesgos y peligros que podrían suceder en todo tipo de operaciones y actividades. Las probabilidades y la extensión de los daños y heridas, evitar o eliminar cualquier riesgo de herir al operario humano.
▪ Riesgos de ciberseguridad. ▪ Limitaciones de poder y velocidad: que siempre se pueda limitar el
poder y la velocidad del robot para asegurar la seguridad del humano.
Principales problemas técnicos a los que se enfrentan las empresas,
analizados en los casos prácticos de Alemania
Tipo 2: Italia
El estudio de los casos prácticos italianos ha revelado los problemas técnicos que tienen las
empresas industriales para implantar y usar robots colaborativos, a saber:
▪ limitación de velocidad de ejecución,
▪ el uso queda limitado a ciertas tareas con poco movimiento.
Tipo 3: Estonia
El uso de la robótica colaborativa se ha vuelto más y más atractivo para los fabricantes
que necesitan soluciones flexibles para su creciente mezcla de productos y difíciles condiciones de trabajo, pero que no tienen la cantidad de trabajo o recursos financieros para justificar la gran inversión de los sistemas de automatización. La robótica colaborativa está orientada para la interacción directa robot-humano, y maneja una carga útil compartida con beneficios previstos en la ergonomía, productiva, interfaz de dispositivos y sistemas de información para las numerosas actividades que se valen de las habilidades singulares de las personas.
89
La Figura 53 describe un caso de uso en el área de montaje de un taller de fabricación
de dispositivos electrónicos. El producto es un rectificador fabricado en la industria electrónica con 7 productos similares de su misma familia. Según el tipo de rectificador, el montaje del circuito se debe acoplar a la placa base con 15 o 18 tornillos (M3x6 TORX). El acople del montaje del circuito a la placa base es solo un paso en el montaje final del producto, que tiene actividades antes y después de este paso. La zona de trabajo queda dividida por la cadena de producción en un área de 9 m2, e incluye un estante para el material de llegada y el material para el trabajo está dispuesto en unas mesas de trabajo en cajas de descarga electrostática (ESD). Hay un total de 4 mesas en la cadena (dimensiones 75x150cm), de las que la segunda mesa está preparada para el atornillado y el robot está instalado allí. El producto avanza por un carril con rodillos. La fase de atornillado para conectar dos placas en la cadena de producción se muestra en la Figura 53.
Figure 53. Diagrama que representa el uso de un robot colaborativo en una línea de producción
para el montaje final
La cadena de producción es un conjunto secuencial de operaciones ordenadas en una
fábrica en las que los componentes se montan para obtener un producto final en el que los materiales atraviesan un proceso de refinamiento para conseguir un producto final que se ajuste al consumo futuro. Los robots colaborativos suponen un reto para la empresa, ya que pueden trabajar junto al trabajador sin barreras de ningún tipo. Esto les permite ayudar al operario con tareas de montaje. Pueden ser los mismos robots los que hagan el montaje, ayuden cuando las partes son demasiado complejas para que las maneje un operario o ayudar a suministrar las partes al trabajador para aligerar el proceso.
De esta manera, ingenieros de producción, proyectistas y técnicos de la cadena de
producción se pueden unir para introducir nuevos productos, aumentar la productividad o prevenir y ayudar a resolver problemas en la cadena de producción, lo que permite alcanzar el objetivo de rendimiento y flexibilidad de la producción. Con el uso de sistemas de gestión del mantenimiento por ordenador (CMMS), se puede planificar y evitar los apagones de las máquinas y con los sistemas de ejecución de manufactura (MES) se puede asegurar y mejorar los resultados planificados y obtenidos.
La colaboración humano-robot es una investigación interdisciplinar y un campo de
aplicación que incluye la interacción humano-robot, la inteligencia artificial, el diseño, las
90
ciencias del conocimiento y la psicología.115 En muchas aplicaciones, como el montaje, distintos
procesos de fabricación (pulido, pintado, etc.), el control de calidad, los ensayos, etc., los robots
necesitan trabajar juntos a personas capaces, miembros del equipo robot-humano. Los procesos
se vuelven, de este modo, más flexibles, adaptables, fáciles de llevar a cabo sin elementos o
equipamientos especiales. El problema está caracterizado por la posibilidad de que el humano
y los robots puedan ejecutar tareas al mismo tiempo en el mismo espacio en paralelo o
colaborando.
Los robots colaborativos son aptos para un gran abanico de aplicaciones, por ejemplo,
pick-and-place, atornillado, moldes de inyección, toma de medidas, inspección, ensayos y
montaje. Además de todas estas aplicaciones, se supone que la instalación de robots
colaborativos es rápida y que son fáciles de programar. Por su flexibilidad y agilidad se pueden
usar para fabricar pequeños lotes con cambios rápidos. Aunque se pueden emplear para
sustituir a los trabajadores humanos, su propósito original es trabajar en conjunto en el mismo
espacio116. Como bien define la Organización Internacional de Estandarización117, la
colaboración humano–robot es una operación entre una persona y un robot que comparten un
mismo espacio de trabajo. Cada autor describe la colaboración humano-robot con aspectos
diferentes. El aspecto fundamental es que el humano y el robot comparten el mismo espacio y
tiempo de trabajo sin barreras o separación física y los sistemas son seguros, algo que queda
regulado bajo la normativa. La elección para que el robot trabajado en un espacio separado o
en la cadena de producción es una tarea que depende del trabajo de fabricación y de los recursos
de la empresa. En una empresa manufacturera, la productividad y los ciclos de tiempo son
criterios importantes para decidir si va en un espacio separado o en la cadena de producción.
Además, para la eficiencia de la cadena de producción, hace falta valorar el uso activo de
espacios de trabajo conectados y la cadena de producción.
Por lo tanto, la cadena de producción, equilibrar y programar las cadenas de producción
con cobots son tareas importantes. Por consiguiente, el problema de equilibrar la cadena de
producción con la selección de equipamiento se alimenta de un conjunto de problemas de
planificación. Si se programan estas estaciones de trabajo, se tienen que valorar las relaciones
lógicas entre los recursos. Por ejemplo, una tarea solo puede ser colaborativa si el robot y el
humano comparten la misma tarea (planificar con relaciones lógicas). Además, estos modos
resultan en distintas eficiencias. La ejecución colaborativa de un trabajador y un robot, por
ejemplo, es más rápida que la de solo un operario humano (tiempo de ejecución dependiente
de su posición) lo que lleva compensar el consumo de tiempo y recursos118.
El estudio de la configuración de una cadena de producción en todo su recorrido se
denomina ajuste de la «cadena de montaje». El conjunto de estaciones de trabajo en el recorrido
de la cadena resultado de este ajuste es la configuración de la cadena generada. La división de
la cadena a su ancho y no a su largo, es decir, una estación de trabajo reemplazada por dos
115 Bauer, Andrea; Wollherr, Dirk; Buss, Martin (2008). "Human–Robot Collaboration: A Survey". International Journal of Humanoid Robotics. 05: 47–66. doi:10.1142/S0219843608001303. 116 Bernhardt, R., D. Surdilovic, V. Katschinski, and K. Schro¨er. 2007. Flexible assembly systems through workplace-sharing and time-sharing human–machine cooperation—PISA. IFAC Proceedings Volumes 40: 247–251. https://doi.org/10.3182/20070523-3-ES-4908.00041. 117 International Organization for Standardization. 2011. ISO 10218-1:2011: Robots and robotic devices— safety requirements for industrial robots—Part 1: Robots. Ginebra: International Standards Organization 118 Christian Weckenborg, Karsten Kieckha, Christoph Muller1,Martin Grunewald, Thomas S. Spengler. Balancing of assembly lines with collaborative robots. Busines research (2020). 13: 93-13
91
idénticas en paralelo, se denomina cadena de producción dual. La posibilidad de trabajar en
paralelo en las estaciones genera aún más ventajas. El recorrido de la cadena de montaje puede
recortarse dando lugar a más espacio de uso. El robot, como recurso extra también reduce los
tiempos de carga de la producción. Se pueden reducir, del mismo modo, la manipulación de
materiales, el movimiento de trabajadores y los tiempos de configuración119.120
La colaboración humano-robot es una tecnología emergente en el campo de los nuevos
sistemas de producción. Definir el papel que humano y robot van a desempeñar para que la
tarea se lleve a cabo con eficiencia y alta calidad es fundamental. Conviene tener en cuenta que
la ejecución de sus tareas se realizará con ergonomía y que eliminará tareas repetitivas o
estresantes. La mejor opción es la combinación de fuerza, precisión y velocidad de los robots
con la ingenuidad, juicio y destreza de un humano. Así, el humano puede ocuparse de tareas
que requieren flexibilidad, y el robot centrarse en tareas que sacan partido a su fuerza y
velocidad. La Figura 54 ilustra una situación de colaboración humano-robot en la cadena de
producción.
Figure 54. Colaboración humano-robot en operaciones de montaje 121
119 Bartholdi, J.J. 1993. Balancing two-sided assembly lines: a case study. International Journal of Production Research 31: 2447–2461. https://doi.org/10.1080/00207549308956868. 120 Lee, T.O., Y. Kim, and Y.K. Kim. 2001. Two-sided assembly line balancing to maximize work relatedness and slackness. Computers & Industrial Engineering 40: 273–292. https://doi.org/10. 1016/S0360-8352(01)00029-8. 121 Lihui Wang, Sichao Liu, Hongyi LiuXi, Vincent Wang. Overview of Human-Robot Collaboration in Manufacturing. Proceedings of 5th International Conference on the Industry 4.0 Model for Advanced Manufacturing pp 15-58|
92
La tecnología robótica, cooperativa o colaborativa, ya es una parte integral de la fábrica
inteligente; aunque los robots no puedan nunca llegar a sustituir por completo el sentido común
y la capacidad resolutiva de un trabajador diestro, son un complemento eficaz que se ocupa de
tareas pesadas, repetitivas y monótonas.122 Los cobots se pueden programar para desempeñar
acciones detalladas y complejas; sin embargo, les falta habilidad para detectar anomalías, como
la variación en materias primas o el lugar correcto de cada componente. Por ello, son algo menos
flexibles que un humano, que tiene que comprobar dos veces el trabajo terminado de su
compañero automatizado.
Otro de los conflictos está en la precisión a la hora de coger un objeto de la cesta, una
de las tareas más comunes de los cobots. Los robots colaborativos se pueden programar con
mucha facilidad para que recojan algo de un lugar concreto, pero la recogida del objeto se vuelve
un problema cuando el brazo robótico ha de buscarlo en un contenedor con objetos mezclados
y superpuestos. En este caso entran en juego los sistemas de visión y aprendizaje automático.
Los sistemas de visión 3D y proceso de imágenes de alta velocidad facilitan tareas como la
identificación, el conteo, la medida o la lectura de códigos de barras. De esta forma, los cobots
pueden recoger piezas desordenadas con una precisión inusitada. Por tanto, el manejo de
materiales frágiles o delicados sin provocar daños también se puede convertir en un problema
para los robots colaborativos. No obstante, hay iniciativas para emplear la electricidad estática,
en lugar de los recogedores tradicionales, para tareas de pick-and-place sensibles.
Para funcionar con seguridad sin dañar al humano, los robots colaborativos suelen
requerir que su velocidad se limite. Es decir, aplicaciones de alta velocidad, como la selección de
embalajes, no son adecuadas para un cobot. Con todo, algunos de los cobots más innovadores
pueden calcular un itinerario alternativo si detectan la presencia de un obstáculo, como la mano
del operario. Esto les permite seguir sus tareas de forma segura, sin comprometer su
productividad.
La carga útil es otra característica que les falta a los robots colaborativos por motivos de
seguridad. Suelen ser capaces de cargas con pesos de entre 3 y 10 kilos, rara vez un peso mayor.
El robot colaborativo CR-35iA de Fanuc es uno de los más fuertes del mercado, capaz de levantar
35 kilos, lo que lo convierte en un candidato ideal para tareas de paletización o transferencia de
cargas.
Los problemas técnicos derivados del uso de robots colaborativos están relacionados con el hecho de que su introducción no supone grandes costes de integración. El robot es apto para fabricantes de lotes pequeños, ya que es fácil reconfigurarlo para otras tareas. Por el diseño ergonómico del propio robot, no hace falta rediseñar el plan de producción y hasta pueden trabajar en espacios pequeños e integrarse en cualquier tipo de aplicación. La programación de un cobot es sencilla y cualquier trabajador puede ocuparse de ella. Uno de los mayores atractivos es que los cobots de Universal Robots tienen un mantenimiento prácticamente gratuito. Según las experiencias de los usuarios, se pueden ajustar puntas de destornilladores como accesorios o recambios para los distintos tipos de broca en uso (estrella de seis puntas/torx (TX), de estrella (PH, PZ), hexagonal (HEX), etc.) para poder adaptarlo al que se necesite. Entre las opciones, se ha examinado si se puede usar un par de fuerzas superior a 3,6 Nm y el fabricante ha confirmado que se puede.
122 https://www.euautomation.com/en/content/robotics-collaboration-or-cooperation
93
La seguridad, los requisitos de fuerza y precisión son cuestiones vitales para que el
funcionamiento del cobot junto al humano sea fluido. Los robots colaborativos albergan un gran
potencial para superar límites de trabajo y rebasar los límites de la industria 4.0, pero solo si los
fabricantes tienen en cuenta todos los aspectos que hablan de su implantación.
Tipo 4: España y Francia
❖ España
El año 2020 ha sido un año emocionante para España en lo referido a objetivos. Todo ha
cogido velocidad, plantearse la automatización se ha convertido en una necesidad. En general,
se buscan soluciones a corto plazo con retornos rápidos y que cubren la imagen de
transformación en lugar de desarrollar la propia transformación. La legislación no ayuda mucho:
demasiadas prohibiciones, miedos, falta de preparación, adaptación y cualificaciones. La
normalización de herramientas, lenguajes y hardware, y en especial, el fomento de una
legislación rápida y eficiente en línea con las normas de calidad, son aspectos básicos que
aceleran el proceso de transformación.
España se enfrenta a grandes problemas e incluso habiéndose debilitado notablemente
la disponibilidad de recursos y la capitalización de empresas, es fundamental que la
administración se involucre y asuma el papel del gobierno. Deberían asumir un papel de
coordinación para fomentar acciones y canalizar el dinamismo de empresas privadas e
iniciativas, así como ayudas que aceleren procesos y se transformen en realidades industriales
tangibles123.
El fuerte de las pymes reside en su creatividad, velocidad de adaptación y ausencia de
grandes cargas (como el cambio de activos e infraestructuras de personas que es complicado,
caro y lento), que son los problemas de las grandes empresas. La automatización y las nuevas
tecnologías como la robótica colaborativa dan lugar a una gran eficiencia en comparación con la
tecnología tradicional.
Las propias empresas describen que solo algunas de ellas cuentan con las habilidades
adecuadas para diseñar un comportamiento de robot colaborativo y programarlo. Estos diseños,
así como los brazos robóticos, los preparan o desarrollan en la mayoría de casos los integrantes,
empresas o incluso proveedores debido a la falta de habilidades en la mayoría de empresas. Si
algo podemos aprender de 2020, es que liberarse de las dependencias externas se ha vuelto una
necesidad. La automatización industrial es uno de los pocos senderos competitivos para
recuperar y crear nuevos sectores, además de mejorar los existentes.
En sectores concretos, como el automóvil, hay posibilidades tecnológicas y de
vanguardia para automatizar casi cualquier cosa, desde la teoría. No obstante, la automatización
debería valerse de razones objetivas que se basen en necesidades de calidad y seguridad de
procesos, repetición y rastreo, eficiencia general de equipos, ergonomía del operario y, por
supuesto, reducción de costes. Muchos de los procesos podrían automatizarse, pero se debería
valorar que hubiera un ratio favorable de costes-beneficios. En ciertos procesos, tiene sentido
123General Guidelines of the New Spanish Industrial Policy 2030 https://industria.gob.es/es-es/Documents/Directrices%20Generales%20de%20la%20Pol%C3%ADtica%20industrial%20espa%C3%B1ola%2025.02.19%20FINAL.pdf
94
la adopción de un modelo mixto humano-robot con cobots, aunque no es necesario conseguir
centros totalmente automatizados. En este aspecto, hay que recordar que los robots no son
100% autónomos. Cada robot está supervisado por un empleado que ha sido formado para esta
tarea.
Es muy importante que las pymes, después de un análisis previo, hayan identificado que
procesos son más automatizables, y que calculen la rentabilidad y viabilidad. Este tipo de
esfuerzo para las pymes se debería realizar rápido y con inmediatez para implantar los cambios.
Esta inmediatez es fundamental para alzar la moral y motivación de los equipos.
El nivel técnico de las empresas españolas en el ámbito de la ingeniería aplicada y la
tecnología es bueno. Es algo de lo que ha quedado constancia con la creciente exportación de
las décadas recientes. La naturalidad con la que elementos de campo o seminormalizados están
disponibles a precios atractivos y los resultados están dotando de capacidad a España para
desarrollar y aplicar soluciones competitivas en sus instalaciones industriales. La principal
contribución española está vinculada a la ingeniería de sistemas y arquitectura de sistemas, y no
tanto con la investigación básica que se necesita para desarrollar y producir elementos clave
como chips u otros circuitos.
En los últimos años, el progreso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
han conducido a la automatización de tareas que requerían funciones cognitivas propias de una
mente humana. La inteligencia artificial se ha vuelto esencial en el entorno industrial para asistir
a las empresas en la resolución de sus problemas más acuciantes. La gestión de información les
permite sacar valor de los datos disponibles, otra herramienta clave en el desarrollo de la
automatización. Otro paso fundamental con potencial para la automatización es el uso en
procesos, la digitalización que aumentará la productividad y la eficiencia.
En lo que a seguridad se refiere, las empresas están más familiarizadas con la ISO/TS
10218-1124 y 10218-2125 que con la ISO/TS 15066126 que estaba fuera de cuestión para la mayoría
de las empresas.
❖ Francia
Los principales problemas a los que se enfrentan las empresas francesas para implantar
y usar robots colaborativos en sus cadenas de producción se han extraído del análisis de los
casos prácticos revelando que el principal reto al que se enfrenta es la automatización de gestos
técnicos.127 Este punto tan relevante se puede convertir en una limitación de uso: si los cobots
necesitan mucho tiempo para aprender a desempeñar una tarea sin errores, la productividad
podría caer, lo que sería un problema para el uso de cobots en la cadena de producción Este
punto de vista lo comparten pymes y grandes empresas por igual. Por una parte, las pymes no
pueden asumir el riesgo de que su productividad caiga, porque los beneficios podrían caer. Por
otra parte, las grandes empresas no pueden asumir el riesgo de que su productividad caiga,
porque podría darse una falta de oferta para la demanda.
124 https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:10218:-1:ed-2:v1:en 125 https://www.iso.org/standard/41571.html 126 https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:ts:15066:ed-1:v1:en 127 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/normaero/
95
Las empresas francesas también parecen enfrentarse al problema de elegir el cobot
correcto para implantarlo en sus cadenas de producción. Por esta razón, las características
técnicas de los robots colaborativos se convierten en esenciales para la toma de decisiones. Por
ejemplo, Sanofi ha elegido los robots colaborativos modelo UR10 basándose solo en el hecho
de que la herramienta brazo era fácil de intercambiar128. Por lo tanto, parece que los aspectos
técnicos de los robots colaborativos son clave para la empresa industrial que los usa. En este
sentido, el problema técnico es para las empresas industriales que adquieren y usan robots
colaborativos en sus cadenas de producción, y para los fabricantes de cobots que han de mejorar
los aspectos técnicos para ganar la cuota de mercado que desean.
Además, parece ser que el uso de cobots supone un riesgo para la ciberseguridad. De
hecho, los cobots necesitan recopilar y usar más y más información personal de los trabajadores
para optimizar su colaboración con ellos. Los progresos alcanzados por la Inteligencia Artificial
(IA) han aumentado el nivel de sofisticación de los robots colaborativos. Ahora pueden aprender
nuevas tareas en contacto con humanos sin necesidad de que los reprogramen. No obstante,
surge la cuestión de la seguridad de datos, porque los cobots pueden ser objeto de ciberataques.
Por ello, la articulación de la IA con la protección de estos datos es un problema fundamental,
como han señalado la CNIL y sus homólogos el pasado junio de 2021.129 El derecho francés sigue
indeciso en esta cuestión del riesgo de ciberseguridad por uso de cobots. La ley de Inteligencia
Artificial130 es una propuesta de regulación publicada por la comisión Europea que está
destinada a regular la IA:
«Con todo, el 18 de junio de 2021, la Comisión Nacional de Informática y Libertad (CNIL), sus
homólogos y el supervisor Europeo de Protección de Datos han adoptado una opinión sobre
esta regulación futura. EN su web, la CNIL señala 4 puntos fundamentales de esta opinión:
▪ La necesidad de establecer líneas rojas para usos futuros de la IA (para ampliar el
ámbito de prohibición de los sistemas de IA y aclarar esta definición).
▪ El problema de articulación del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD),
que entró el vigor el 25 de mayo de 2018.
▪ La importancia de armonizar la administración.
▪ El apoyo para innovación vital.»131
Parece ser, por tanto, que la ciberseguridad es un problema vinculado con el uso de robots
colaborativos que ha sido identificado ya en la legislación y está en proceso de regulación.
Cada robot colaborativo necesitara un servicio de mantenimiento durante su
funcionamiento. Pero este mantenimiento puede llevarlo a cabo bien el fabricante u otra
empresa independiente. Esta dinámica pone de manifiesto dos problemas, el primero vinculado
al hecho de que las empresas independientes necesitan conocer el modelo del robot
colaborativo para repararlo o hacer un mantenimiento predictivo. El segundo elemento es que
el brazo de herramientas puede ser de otra marca distinta al cobot. De este modo, será la
128 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/sanofi/ 129 https://info.haas-avocats.com/droit-digital/essor-des-cobots-dans-lindustrie-comment-reagir?hs_amp=true 130 https://info.haas-avocats.com/droit-digital/artifical-intelligence-act-le-projet-de-reglement-de-bruxelles 131 https://info.haas-avocats.com/droit-digital/essor-des-cobots-dans-lindustrie-comment-reagir?hs_amp=true
96
empresa que usa el robot colaborativo la que habrá de identificar los elementos que han dado
lugar al fallo, origen de su parada durante el análisis del fallo y repararlo, lo que genera una
pérdida de productividad durante ese proceso.
Comparación con los resultados de la encuesta de TOURINGS
Como ya se ha mencionado antes en este informe, los casos prácticos pueden llevar a
algunos errores. De hecho, no podemos olvidar que los casos prácticos son públicos y son un
aspecto promocional de las ventajas de los robots colaborativos. Por esta razón, la Figura 55
presenta las razones principales por las que una empresa podría mostrar recelo a implantar
robots colaborativos en su cadena de producción según los encuestados.
Figure 55. Razones principales por las que una empresa podría mostrar recelo a implantar robots
colaborativos en su cadena de producción según los encuestados de TOURINGS.
Como bien queda reflejado, tres cuartos de las encuestadas señalan que la razón
principal de su recelo se corresponde con la cuestión de los recursos humanos, la falta de
conocimiento y habilidades para operar la colaboración humano robot, su planificación y
desarrollo. La otra razón principal está relacionada con la necesidad de mejorar las tasas de
producción controlando que el coste de los robots no influya en gran medida para poder
incorporarlos a las cadenas de producción.
El análisis de la encuesta de TOURINGS ha revelado algo importante que no parecía
obvio en los casos prácticos. Se trata del cumplimiento de la normativa europea durante la
implantación o uso de los robots colaborativos en las cadenas de producción de las empresas
industriales. Este hecho se puede observar en las Figuras 56 y 57.
97
Figure 56. Problemas para cumplir con los requisitos de la norma ISO TS15066 según los encuestados.
Parte 1
Figure 57. Problemas para cumplir con los requisitos de la norma ISO TS15066 según los encuestados.
Parte 2
El cumplimiento de las normas ISO (desarrolladas en la primera sección de este informe)
ha sido todo un reto para los profesionales que trabajan directa o indirectamente con robots
colaborativos por varios motivos que se extraen de las respuestas libres de los encuestados.
Parece ser que los retos técnicos derivados de la implantación de robots colaborativos
en estas empresas son similares entre los que se extraen de los casos prácticos y del análisis de
las respuestas de los encuestados; esta realidad se ve más claramente en la Figura 58.
98
Figure 58. Problemas para el diseño e implantación de aplicaciones de colaboración robot-humano según
los encuestados
Una breve conclusión de estos retos se resume en la Tabla 13 que recoge tanto los
problemas como los inconvenientes ya mencionados.
Inconvenientes de uso de los robots colaborativos
¿Por qué es un inconveniente?
Punto de vista técnico
La implantación de cobots es motivo de ansiedad e indecisión:
• Identificar el cobot adecuado que se adapte perfectamente a las necesidades de la empresa es complejo.
• Dificultad para que las nuevas empresas localicen
las tareas adecuadas que el cobot ha de hacer en la cadena de producción. Identificar lo que se puede automatizar y dónde encontrar la combinación perfecta humano-cobot es fundamental.
La implantación de cobots es un reto en sus propias características técnicas:
• El análisis de la variabilidad de herramientas de brazo del cobot es crucial para las empresas antes de implantarlo para adquirir el cobot más adecuado para su producción.
• Los robots colaborativos se pueden programar con mucha facilidad para que recojan algo de un lugar concreto, pero la recogida del objeto se vuelve un problema cuando el brazo robótico ha de buscarlo en un contenedor con objetos mezclados y superpuestos. En este caso entran en juego los sistemas de visión y aprendizaje automático. Los sistemas de visión 3D y
99
proceso de imágenes de alta velocidad facilitan tareas como la identificación, el conteo, la medida o la lectura de códigos de barras; de esta forma el robot puede seleccionar los objetos con una precisión inusitada hasta ahora. Por desgracia, no todos los cobots están equipados con sistemas de visión 3D. Por tanto, el manejo de materiales frágiles o delicados sin provocar daños también se puede convertir en un problema para los cobots.
• La carga útil es otra característica que les falta a los cobots por motivos de seguridad. Suelen ser capaces de cargas con pesos de entre 3 y 10 kilos, rara vez un peso mayor.
Los cobots no son tan productivos ya que hay una necesidad de aportar seguridad implícita:
• Para funcionar con seguridad sin dañar al humano, los cobots suelen requerir que su velocidad se limite.
El uso de cobots saca a la luz debilidades actuales:
• Los cobots están conectados, lo que puede generar puntos débiles en la ciberseguridad. Este problema demuestra que aunque las pymes puedan beneficiarse de su implantación en la cadena de producción, están más expuestas al daño de ciberataques, porque su capacidad y forma de defenderse en ese caso es menor que la de las grandes empresas.
Reparar un cobot puede ser complicado:
• Las empresas independientes que ofrecen mantenimiento han de conocer el modelo que usa la empresa para repararlo y hacer el mantenimiento predictivo.
• El segundo elemento es que el brazo de herramientas puede ser de otra marca distinta al cobot. De este modo, será la empresa que usa el cobot la que habrá de identificar el origen del fallo, que genera su parada durante el análisis del fallo y repararlo, lo que lleva a una pérdida de productividad durante ese proceso.
Punto de vista de los recursos humanos
La implantación de cobots genera ciertos miedos en las empresas:
• Las empresas parecen tener miedo de afrontar la falta de conocimientos y habilidades del campo de colaboración humano robot en su planificación y desarrollo.
• Por esta razón las empresas que quieren incorporar los cobots se beneficiarán de las empresas nacionales con servicio de atención al cliente que les permita comunicarse en su lengua materna.
• Agunos empleados y gestores tiene miedo de que haya una brecha entre el uso real del cobot y lo que muestran los medios. La discrepancia entre ambos puede generar escepticismo para adquirirlos e implantarlos en las cadenas de producción.
100
La implantación de cobots puede encontrarse con una resistencia al cambio:
• Los empleados se muestran escépticos a la implantación y uso de cobots, porque va a cambiar su forma de trabajar y algunos no están preparados para este cambio.
• La implantación de cobots también genera en los empleados una resistencia al cambio porque implica que sus trabajos de baja cualificación suelen reemplazarse por otros con mayores cualificaciones, generándoles ansiedad por su baja cualificación del momento.
La implantación de cobots no puede sustituir por completo al humano:
• La mejor opción es la combinación de fuerza, precisión y velocidad de los robots con la ingenuidad, juicio y destreza de un humano. Es posible que los cobots jamás sustituyan por completo el sentido común y la resolución de problemas de un trabajador humano. Los cobots se pueden programar para desempeñar acciones detalladas y complejas; sin embargo, les falta habilidad para detectar anomalías, como la variación en materias primas o el lugar correcto de cada componente. Por ello, son algo menos flexibles que un humano, que tiene que comprobar dos veces el trabajo terminado de su compañero automatizado.
Punto de vista económico
La implantación lleva mucho tiempo:
• La investigación para encontrar el cobot adecuado, el brazo adecuado, el diseño, etc. es larga. Durante este tiempo la tasa de productividad disminuye porque la persona en cargo de estas tareas no está trabajando como de costumbre y supone un impacto en el beneficio general de la empresa.
La compra de cobots puede depender de ayudas nacionales o regionales:
• Ya se mencionaba anteriormente que el precio de los cobots puede variar en función del país, debido a las posibles subvenciones de cada uno. Así que hay algunas áreas más favorables que otras a la implantación. Esto genera una cierta competitividad entre áreas.
La implantación de cobots es más fácil para las grandes empresas, su implantación no es «justa»:
• Podemos también deducir que cuantos mayores son los beneficios para la empresa, más fácil es la implantación, lo que reduce los riesgos económicos que corre. Las pymes, por tanto, tienen menos ventajas para llegar a una industria 4.0.
Punto de vista de las normativas
Parece que muchas empresas hay demasiada normativa para el marco de uso e implantación de robots colaborativos:
• Durante las entrevistas, una empresa132 declaró que había dejado de usar cobots por la numerosa normativa y legislación que caracteriza el uso de robots colaborativos, el entorno legislativo era demasiado amplio en este aspecto. Parece ser que el entorno legislativo es una de las razones más avanzadas por las que las empresas se niegan a incorporar cobots en sus cadenas de producción.
132 que prefiere seguir en el anonimato
101
• Los casos prácticos ayudan a concluir que las empresas están más familiarizadas con la ISO/TS 10218-1133 y 10218-2134 que con la ISO/TS 15066135 que estaba fuera de cuestión para la mayoría de las empresas. Es decir, muchas empresas no respetan los requisitos de uso de robots que hace la norma ISO/TS 15066, pero siguen trabajando con ellos como si fueran robots tradicionales industriales.
Punto de vista comunicativo
La implantación de cobots puede generar problemas comunicativos internos y externos en la empresa:
• En muchos casos prácticos parece ser que la gran mayoría de gestores están a favor de implantar los robots colaborativos en sus cadenas de producción dadas las numerosas ventajas que aportan a la productividad, mientras la mayoría de operarios tiene miedo o se muestra en contra de la implantación de robots colaborativos en sus cadenas de producción. La mayoría tienen miedo de que los cobots puedan «sustituirlos». Así, algunas empresas la implantación puede generar una brecha entre gestores y trabajadores. Los consumidores de algunas empresas también pueden esta incorporación como un inconveniente, consumidores que tengan una percepción negativa de los cobots.
Punto de vista de la gestión
El uso de cobots supone nuevas técnicas de gestión.
• Por ejemplo, una tarea solo puede ser colaborativa si el robot y el humano comparten la misma tarea (planificar con relaciones lógicas).
Punto de vista técnico y económico
Los cobots presentan características técnicas específicas que pueden generar cambios económicos:
• Una característica es la velocidad limitada de ejecución, su uso está limitado a tareas de poco movimiento; por eso, hay que relativizar la ganancia en la tasa de productividad con su instalación.
Punto de vista de los recursos humanos y económico
La implantación de cobots requiere formación de los trabajadores que los van a usar:
• La implantación de cobots lleva un tiempo desde el punto de vista de los recursos humanos. En primer lugar, la empresa necesita formar a sus empleados y operarios para usar los cobots, esto lleva tiempo; es más, hay cursos de formación de los fabricantes que no son gratuitos. Es decir, la empresa tendrá que pagar por la formación y tendrá una pérdida de productividad por el tiempo que los empleados le dediquen a la formación y no estén trabajando; es decir, la implantación lleva a una pérdida de productividad y de dinero.
La implantación requiere la contratación de nuevos perfiles laborales:
• Cuando la empresa implanta cobots, ha de contratar trabajadores que estén familiarizados con su uso. Que el jefe de RR.HH. encuentre el perfil adecuado lleva tiempo
133 https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:10218:-1:ed-2:v1:en 134 https://www.iso.org/standard/41571.html 135 https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:ts:15066:ed-1:v1:en
102
y supone costes para la empresa. Es más, la empresa corre el riesgo de contratar a un trabajador que no esté adaptado, teniendo en cuenta que una mala contratación puede suponerle a la empresa entre 45k y 100k euros, parece que la implantación de cobots conlleva un riesgo humano y financiero.136
El uso de cobots requiere la aceptación de los empleados:
• Si la empresa encuentra gran resistencia al cambio, el riesgo de inversión es real. De hecho, si la resistencia es alta, una de las consecuencias previstas es que a los empleados les va a llevar mucho tiempo aprender a usar los cobots para trabajar de forma óptima.
Punto de vista de los recursos humanos, económico y técnico
El uso de cobots requiere habilidades:
• En la presentación del análisis de los casos prácticos ya vimos que parece que solo unas pocas empresas cuentan con los trabajadores preparados para diseñar el comportamiento y programación de los robots colaborativos. Así, estos diseños, así como los brazos robóticos, los preparan o desarrollan en la mayoría de casos los integrantes, empresas o incluso proveedores debido a la falta de habilidades en la mayoría de empresas. Es obvio que esto supone un coste extra para las empresas que tendrán que saldar durante la implantación.
Consecuencia general
Esta tabla es un buen resumen de los inconvenientes ligados al uso de robots colaborativos y su implantación, la mayoría de estos inconvenientes se deben a problemas de recursos humanos y mejora de las cualificaciones. Por eso, el proyecto TOURINGS supone un beneficio para mejorar las cualificaciones de los futuros trabajadores con robots colaborativos.
Tabla resumen de los problemas e inconvenientes de la implantación y
uso de robots colaborativos en cadenas de producción
La conclusión general de las ventajas y problemas a los que se enfrentan las empresas que
implantan robots colaborativos en sus cadenas de producción podemos extraerla de comparar
las Figuras 59 y 60.
136 https://www.hr-voice.com/recrutement/recrutement-rate-quel-est-le-cout-pour-lentreprise/2019/02/11/
103
Leyenda:
Países con subvenciones nacionales o regionales para
que las empresas industriales adquieran robots colaborativos.
Países con subvenciones nacionales o regionales para que las empresas
industriales adquieran robots colaborativos (menos importante que las de
verde).
Países sin subvenciones nacionales para que las empresas
industriales implanten robots colaborativos.
Países en los que falta información.
Figure 59. Áreas favorables económicamente para la implantación de robots colaborativos en la cadena de
producción en la Unión Europea
104
Leyenda:
Países con mucha formación nacional en el uso de robots colaborativos en un
contexto industrial.
Países con poca formación nacional en el uso de robots colaborativos en un
contexto industrial.
Países en los que falta información.
Figure 60. Áreas favorables en recursos humanos para la implantación de robots colaborativos en la
cadena de producción en la Unión Europea
Las Figuras 59 y 60 muestran que los problemas generados por la implantación de robots
colaborativos en la cadena de producción de empresas industriales se compensan con las
ventajas que ofrece la instalación. Parece, así, que la totalidad de la Unión Europea es un área
favorable para la implantación de robots colaborativos. Pero surge una cuestión en el uso de
robots colaborativos: ¿es una tendencia o una transformación real del enfoque robótico?
105
3. Requisitos de trabajo y habilidades y
métodos de formación
Finalmente, para comprender mejor el uso actual de los robots colaborativos en los países
de la Unión Europea, nos centramos en los trabajos y habilidades que se necesitan para practicar
estos trabajos. También abordaremos los métodos de formación actuales para empleados de
empresas que trabajan con estas nuevas herramientas. Para estudiar este punto, primero nos
centramos en el análisis de trabajos necesarios para implantar y usar los cobots en la cadena de
producción. Después, pasamos a las habilidades de cada uno de los trabajos enumerados con el
método combinado.
3.1 Puestos de trabajo necesarios
3.1.1 Tipología propuesta por Fanuc.
Fanuc, la empresa fabricante de robots colaborativos, ha desarrollado una tipología de los
trabajos que son necesarios para implementar y usar la robótica colaborativa. Su tipología
supone que: el uso práctico de robots en una empresa está en primer lugar relacionado con los
trabajos de un ámbito específico de la implementación y esta celda para robot está en menor o
mayor grado relacionada con el sistema de producción. La fabricación digital, que domina hoy
en día es un enfoque tecnológico de la fabricación y se lleva a cabo en la cadena de valor
horizontal y vertical de una empresa. La Tabla 14 integra los niveles básicos de la fabricación
digital, que también generan una necesidad de competencias.
Nivel Características
Negocio El modelo de negocio y el plan de negocio para alcanzar el objetivo
Instalación La fábrica con su correspondiente maquinaria y distribución
Taller La planificación de la producción y asignación de recursos. Supervisión de los procesos en el área de tienda
Célula robótica Operaciones de coordinación con varias estaciones de trabajo, secuencia de lotes y manipulación de materiales con distintas aplicaciones robóticas
Estación de trabajo Cumplimiento de órdenes y coordinación de operaciones, para aumentar la flexibilidad y el nivel de automatización se podría usar CR
Máquina La unidad específica con sus posibilidades tecnológicas concretas para operaciones en tiempo real. La integración de maquinaria de herramientas y robots industriales es una tendencia al alza
Sensor/actuador El control de los subsistemas individuales para la ejecución de tareas
Los niveles de la jerarquía de fabricación
106
Los distintos niveles de fabricación: taller, célula robótica y estación de trabajo,
requieren conocimientos y habilidades diferentes. A nivel de sistemas, es necesario que los
ingenieros se ocupen de los procesos de manufactura, los técnicos de robots de planificar la
producción de las celdas robot y los operarios de ejecutar las tareas de manufactura.
Esta subsección recoge los trabajos que son necesarios para implementar y usar los
robots colaborativos:
Operador de robots
3.1.1.1.1 Presentación del trabajo
Los operadores de robots ejecutan programas en el robot para fabricar partes junto al robot colaborativo. El operador desempeña su tarea, según las instrucciones de trabajo de cada proceso tecnológico (montaje, recogida y reparto, carga, soldadura, pintura, pulido, etc.). Por tanto, el conocimiento específico que necesitan sobre la tecnología de fabricación es: montaje, soldadura y pintura. El puesto de trabajo en la empresa se denomina operador de robots de soldadura, operador de robots de montaje, operador de robots de pintura, etc.
3.1.1.1.2 Habilidades requeridas
Un operador de robots necesita habilidades analíticas y de matemática lógica, pensamiento sistémico, concentración, acción manual y memoria visual. El trabajo requiere precisión en los movimientos, coordinación y versatilidad. También son importantes las habilidades de corrección, precisión, actitud para el aprendizaje y responsabilidad, y cooperación.
3.1.1.1.3 Objetivo
El puesto de operador de robots busca asegurar que los robots se encuentran en buen estado de trabajo funcionan con destreza y seguridad. El operador de robots maneja los robots en distintos ámbitos industriales (por ejemplo: la mecánica, medicina, electrónica, alimentación, madera y muebles) y los robots de logística con el uso de las TICs y otras soluciones tecnológicas. El trabajo con robots colaborativos necesita de un abanico de habilidades profesionales más amplio, ya que los trabajos de robótica implican la instalación, funcionamiento y ensayos de los dispositivos mecatrónicos, aunque también hay que tener en cuenta las normas de seguridad.
3.1.2 Técnicos en sistemas robóticos (Técnicos en robots)
Presentación del trabajo
Los técnicos en sistemas robóticos son los responsables del manejo y del mantenimiento de los robots individuales como los sistemas de fabricación con robots. Utilizan plataformas CAD/CAM para realizar sus tareas, su de actividad son los sistemas de control adaptativos con feedback por sensores para llevar a cabo los sistemas de información y desempeño de análisis de datos, así como las aplicaciones IoT y M2M.
Habilidades requeridas
Los técnicos pueden completar tareas de fabricación sofisticadas con el uso de los
accesorios y equipamiento que necesiten. Un técnico trabaja con base en las instrucciones que
le han dado, pero debe ser capaz de tomar decisiones según la situación en la que esté. Por
tanto, necesita tener un pensamiento inteligente y una respuesta rápida a las situaciones
industriales. Estos son los requisitos generales, pero todas las competencias que necesita se
abordan a lo largo del proyecto. El trabajo de un técnico requiere las habilidades analíticas y de
matemática y lógica, pensamiento sistémico, concentración, acción manual y memoria visual.
107
Su gestión del trabajo requiere organizaciones, comunicativas y de expresión, buena
concentración, consistencia, coordinación, responsabilidades avanzadas y voluntad para
aprender. Deben estar preparados para liderar y supervisar el trabajo de operadores de robot,
ser responsables del desempeño del equipo, asesorar a clientes y colaborar con mecatrónica,
ingenieros de automatización, tecnólogos, informáticos y otros profesionales asociados.
Objetivo
Al igual que el puesto de operador de robots, el de técnico busca asegurar que los robots se encuentran en buen estado de trabajo, funcionan con destreza y seguridad. El técnico maneja sistemas robóticos en distintas industrias y debe operar los robots y sistemas logísticos (de ahora en adelante sistemas robóticos) con el uso de las tecnologías de la información y la comunicación y otras soluciones tecnológicas. Sus tareas incluyen la programación off-line y simulación, la instalación de redes de servicios, el manejo y la ingeniería de sensores, vigilar la ejecución de tareas, optimizar las operaciones y hacer el mantenimiento de los sistemas robóticos.
3.1.3 Ingeniero de sistemas
Presentación del trabajo
El puesto de ingeniero de sistemas consiste en diseñar y gestionar los sistemas
compuestos y sus ciclos de vida. Su trabajo es más o menos parecido al de un gestor de
proyectos. Sus tareas se derivan de las necesidades de identificación de la empresa a la
planificación de presupuestos. Además, deben coordinar a los equipos técnicos que lidian con
los procesos de trabajo, métodos de optimización y gestión de riesgos. Las tareas que
desempeña un ingeniero de sistemas quedan representadas de forma cronológicas en la Figura
61.
Figure 61. Prioridades de un ingeniero de sistemas
108
Habilidades requeridas
El trabajo de un ingeniero de sistemas requiere conocimientos transversales y un
enfoque integrador. Por ello, un ingeniero necesita tener conocimientos de principios y
conceptos de sistemas, así como de ciencias, tecnología y gestión.
Objetivo
El objetivo del ingeniero es liderar la implementación de robots colaborativos de manera
efectiva.
3.1.4 Conclusiones sobre los puestos de trabajo necesarios y el uso de robots
colaborativos en las empresas industriales
Este análisis ha reflejado con claridad las diferencias en los conocimientos y experiencias
de los operadores de robots y de los técnicos de sistemas robóticos. Los operadores en general
tienen que llevar a cabo la orden de trabajo y necesitan operar un robot industrial in situ. Los
técnicos de sistemas robóticos están en un nivel superior y su tarea también es configurar,
cambiar efectores finales, y si fuera necesario, llevar a cabo las operaciones de mantenimiento
y organizar el trabajo en distintas celdas robóticas.
Al reunir información y feedback de los casos prácticos industriales, podemos llegar a algunas
conclusiones sobre la necesidad de recursos humanos que despiertan las empresas de
fabricación de la Unión Europea y que recogemos en la siguiente tabla (Tabla 15).
1. Comentarios importantes sobre las
necesidades de las empresas:
2. Necesidades adicionales para
mejorar la eficiencia en el lugar de
trabajo:
Las empresas necesitan:
• más experiencia en prácticas
laborales.
• práctica en la búsqueda de errores de
los sistemas de automatización.
• mayor compresión del sistema como
un todo.
• mayor comprensión para configurar
y planificar procesos.
• rentabilidad y comprensión en el
proceso de establecimiento de
precios.
• cooperación entre empresas.
Las empresas necesitan:
• habilidades prácticas.
• fundamentos de la programación
(también para operadores).
• configuraciones de parámetros.
• actuar en circunstancias
excepcionales.
• licencias para instalaciones eléctricas
(para sus técnicos).
• habilidades de programación off-line.
• una rápida adaptación
• la comprensión de las distintas
posibilidades.
• responsabilidad y garantía de
calidad.
3. Habilidades técnicas sobre las que
reflexionar:
4. Habilidades adicionales sobre las
que reflexionar:
Las empresas necesitan: Las empresas necesitan:
109
• conocimientos prácticos de
informática (por ejemplo:
desempeño de APP, posibilidades
IoT, M2M, PLC, SCADA, etc.).
• procesado de información y datos.
• análisis de información y datos.
• conocimientos estadísticos.
• visualización.
• gran entendimiento de procesos
(sobre todo montaje, soldadura,
logística, etc.).
• gemelo digital.
• aprendizaje automático.
• programación.
• medición del rendimiento y mejora.
• organización del lugar de trabajo.
• fundamentos de la fabricación lean.
• interdisciplinariedad.
• gestión propia y del tiempo.
• adaptarse y habilidad para cambiar.
• habilidades de trabajo en equipo.
• toma de decisiones.
• habilidades sociales.
• habilidades comunicativas.
• confiar en las nuevas tecnologías.
• mejora continua.
Necesidades de recursos humanos actuales que han manifestado las
empresas de fabricación analizadas en los casos prácticos
Señalamos que estas habilidades pueden caracterizar a todos los puestos de trabajo que
hemos presentado anteriormente: técnico de sistemas robóticos, operador de robots e ingeniero
de sistemas.
En este contexto, el análisis de método combinado podría ser una gran vía para analizar
estos trabajos.
3.1.5 Método Combine
Cuando hablamos de «competencias», los profesionales suelen tener distintas definiciones y perspectiva en la amplitud del concepto. En los últimos años, el uso y desarrollo del concepto de «habilidades sociales» ha aportado confusión al concepto. Esta idea, a veces, cubre más habilidades por sí misma. Por ejemplo, los valores y rasgos de la personalidad se suelen incluir en las «habilidades sociales» y no son habilidades per se.
Una competencia: una combinación de querer, poder y saber cómo actuar
El objetivo del método «Combine» es aportar una definición sencilla (para entender y compartir) de las competencias. También trata de aportar un método estructurado de análisis de competencias en el trabajo para situar referencias o sesiones formativas.
Este método se basa en el enfoque del Dr. Le Bortef137. El experto francés pasó su vida laboral trabajando con las competencias como investigador y profesional. Los investigadores y profesionales franceses están de acuerdo en un punto cuando hablan de las competencias. Las competencias solo se pueden «ver», notar y analizar cuando se ejecutan. Es decir, la evaluación
137 https://www.babelio.com/auteur/Guy-Le-Boterf/118316#:~:text=Biographie%20%3A,Universit%C3%A9%20de%20Sherbrooke%20(Canada).
110
de la habilidad de una persona sin que hagan algo es imposible. Por ello, el Dr. Le Bortef afirma que una competencia dada es la combinación de querer, poder y saber hacer algo. Profundicemos un poco más en esta afirmación:
▪ La voluntad de hacer algo hace referencia a la motivación. Es aquel estudiante que tiene un expediente que dice «puede hacerlo, pero no quiere». Una persona puede hacer una cosa si tiene voluntad y motivación para ello.
▪ El poder de hacer algo se refiere a las condiciones de una persona. ¿Cuáles son los medios sociales, materiales, espaciales o temporales que tiene para hacer algo? Imagínate que te han formado para usar la última versión de Excel, pero no tienes acceso a la misma en tu ordenador.
▪ El saber hacer algo hace referencia a la habilidad de hacerlo (usar una función de Excel, hacer una presentación, escribir una carta sobre un tema determinado).
En el método «Combine», se ha tomado la decisión de reducir la competencia de «saber hacer algo» o el concepto de habilidades. Las habilidades tienen la característica de ser sujeto de examen, durante un proceso de contratación, por ejemplo, poder enseñarse, durante formación y otras formas de desarrollo, y dependen de la persona (al contrario que el poder hacer algo que está vinculado a los medios, o no, a un gestor, equipo o empresa).
El saber hacer: una combinación de habilidades
En el método «Combine», el saber hacer se entiende como la combinación de habilidades y conocimientos base a las que un trabajador recurre para desempeñar su trabajo de manera eficiente. El análisis de la investigación en gestión y psicología ha ayudado a identificar cinco elementos fundamentales en las habilidades y el conocimiento: el conocimiento de uno mismo, las habilidades manuales, las habilidades de relaciones humanas, las habilidades intrapersonales y las habilidades cognitivas. Estos cinco elementos se desarrollan a continuación.
▪ El conocimiento representa lo que sé hacer de mi trabajo. Por ejemplo, las normas contables que hay que aplicar a la escritura.
▪ Las habilidades manuales se refieren a lo que uso para interactuar con objetos inanimados. Por ejemplo, mi capacidad para realizar gestos (atornillar, reemplazar una parte de una máquina, etc.), para montar un mueble, reparar un motor.
▪ Las habilidades de relaciones humanas representan lo que yo uso para interactuar con otra persona o grupo de personas. Por ejemplo, hacer una presentación frente a un grupo de 500 personas, responder o calmar un cliente insatisfecho.
▪ Las habilidades intrapersonales (o metacognitivas) representan lo que utilizo para conocerme a mí mismo mejor y regular mi trabajo. Por ejemplo, hacerse consciente de la pobre gestión de los corres y de las respuestas con las que contesto, hacerse consciente de los errores de una presentación oral y las respuestas que haya podido dar.
• Las habilidades cognitivas se refieren a lo que uso para asimilar procedimientos, realizar acciones como escribir, calcular.
Estos cinco elementos se han encontrado en estudios llevados a cabo por HRM Digital Lab. Se pueden describir de manera sistemática con el verbo «ser capaz de». En el caso del conocimiento, «ser capaz de citar», «ser capaz de nombrar», «ser capaz de definir», etc.
111
Creando la matriz de análisis de las habilidades de una profesión
El rendimiento de un trabajador se puede analizar como el resultado de combinar varias habilidades y metahabilidades (principios de pluralidad y combinación). Para utilizarlo como una lista, es interesante comenzar con las cuatro metahabilidades: manuales, relaciones personales, intrapersonales y cognitivas. Dependiendo de la profesión podemos o no encontrar estas habilidades, pero son un punto de partida excelente para barajar opciones. También se pueden añadir otra metahabilidades: digitales, de transformación, creativas. La lista es de todo menos minuciosa. Estas metahabilidades se pueden dividir en subáreas. Por ejemplo, entre las habilidades digitales se incluyen usar el correo electrónico, un PowerPoint o las redes sociales.
Con base en esto, podemos crear la matriz de análisis de las habilidades que una profesión contiene:
• En las columnas, las metahabilidades para ser eficiente en la profesión. Se pueden especificar, como hemos visto en un conjunto de habilidades.
• En las filas los elementos que constituyen cada habilidad. Para que quede claro, conocimiento, saber hacer manual, saber hacer relaciones personales, saber hacer intrapersonal, y cognitivo.
3.2 Métodos de formación y sistemas educativos nacionales
En Europa existen dos formas principales de formación para estos trabajadores: sesiones
de formación ofertadas por los fabricantes de cobots y el sistema educativo nacional de cada
país europeo.
3.2.1 Sesiones formativas ofertadas por los fabricantes de robots colaborativos
Estas sesiones de formación pueden ser gratuitas (cuando una empresa comprar los
robots colaborativos, por ejemplo) y por otros módulos se paga. El coste de contenidos
formativos suele rondar los 800 euros (1.000 dólares). La mayoría de los contenidos formativos
desarrollados por los fabricantes se dividen en tres niveles de formación: básico, medio y
avanzado. Cada módulo dura entre 2 y 3 días, modalidad presencial o aprendizaje e-learning.
Según la información recopilada, parece ser que los contenidos de los fabricantes se traducen a
tres idiomas principales: inglés, alemán y francés. Parece ser, también, que estos módulos han
servido de orientación para los contenidos formativos de uso de robots colaborativos que
suministra el sistema educativo nacional.
Usada para dotar a los trabajadores con una base de conocimientos, nuestros casos
prácticos reflejan el hecho de que esta formación ha sido más importante que la procedente del
sistema nacional. Por ejemplo, las opiniones recogidas reflejan que el Sistema Educativo
Nacional español no responde a las necesidades empresariales en materia de recursos humanos.
3.2.2 Sistema nacional educativo
Como se ha mencionado anteriormente, algunos países de la Unión Europea ofrecen más
contenidos formativos que otros. La Tabla 16 ofrece un resumen de estos elementos con los
Máster más importantes directa o indirectamente relacionados con el uso de robots
colaborativos en la actualidad en cada país de nuestra tipología.
112
Tipología Tipo 1 Tipo 2 Tipo 3 Tipo 4 Otros países europeos
Alemania Italia Estonia España Francia
Grado -Máster en Robótica, HsKA, Karlsruhe, Alemania
- Máster de Ciencias en Ingeniería de la Nanotecnología, Sapienza University of Roma, Roma, Italia -Máster en Inteligencia Artificial y Robótica, Sapienza University of Rome, Roma, Italia -M.Sc. en Ciencias de los biomateriales y nanometriales y tecnología Ca' Foscari University of Venecia, Italia -Máster en Ciencias, Ingeniería Robótica (EMARO) University Of Genoa (Università Degli Studi Di Genova), Italia -Msc en Ingeniería de los materiales y Nanotecnología, Politecnico di Milano, Italia La formación de empleados siempre es clave para el éxito de los procesos innovadores. Las empresas deben comprometerse activamente en programas de mejora de la formación de empleados para dotarlos con las habilidades que necesitan. Los proveedores suelen ofrecer formación personalizada al personal de la empresa en la que funcionan los robot colaborativos. El mercado laboral siempre está evolucionando y se centra cada vez
- Máster en Robótica e Ingenieria Informática, University of Tartu, Estonia
Lista de instituciones oficiales que asisten a empresas en el ámbito de las tecnologías digitales (también robots colaborativos) - Ministry of Economic Affairs and Communication (www.mkm.ee/en) - Ministry of Education and Research (www.hm.ee/en) - Enterprise Estonia (www.eas.ee) - Estonian Qualification Agency SA (www.kutsekoda.ee) - Regional Development Centres (www.arenduskeskused.ee) - Federation of Estonian Engineering Industries (EML) (www.emliit.ee) - IMECC (www,imecc.ee) Lista de actividades que ilustran la política Programas de apoyo de Enterprise Estonia: - Diagnósticos digitales El objetivo de esta beca es asistir en la preparación de diagnósticos para la digitalización y
-Máster Universitario en Nanociencia y Nanotecnología, Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, España En este momento cambiante y diverso, la educación se enfrenta a un duro reto: descubrir el talento individual y fomentar a cada alumno a que desarrolle su potencial. Esta nueva educación se basa en aspectos como la experimentación, la colaboración, la integración, la habilidad increíble de crear algo nuevo a partir de la síntesis de otros componentes variados. Es una nueva educación. Una radicalmente humana en un mundo de
- Máster Especializado en “Colrobots_ Experto en robótica colaborativa para la industria del futuro”, Arts et Métiers, Lille, Francia - Máster AIMove: Inteligencia Artificial y Movimiento en la Industria y Creación Mines ParisTech | PSL, Ile de France, Francia -Máster en personas y robots para un trabajo sostenible EIT Manufacturing, Palaiseau, Francia -Máster Europa-Japón en robótica avanzada (JEMARO) Centrale Nantes, Francia -Máster en Control y Robótica Avanzada (CORO IMARO) Centrale Nantes, Francia -Máster en Control y Robótica en Procesado de señales e imágenes (CORO SIP) Centrale Nantes, Francia -MSc en Física, Fotónica y nanotecnología (PPN),
MSc en Nanotecnología, University of Dublin Máster en sistemas mecatrónicos, University of Oradea, Rumanía MSc en iamgen y luz en realidades extenddias – IMLEX, Joensuu, Finlandia Máster en IA y Robótica, Örebro, Suecia Máster en Tecnologías de la Información y la Comunicación: Sistemas inteligentes, University of Turku, Finlandia Máster de Ciencias en automatización, cibernética y robótica con especialización en sistemas de control informático, Gdańsk University of Technology, Polonia MSc de Ingeniería - sistemas robóticos (tecnología robótica avanzada / drones y sistemas autónomos), University of Southern Denmark, Odense, Dinamarca Máster en Robótica y Control, Umeå University - Faculty of Science and Technology, Umeå, Suecia Máster de Ciencias en automatización, cibernética y robótica con especialización en robótica y sistemas decisorios, Gdańsk University of Technology, Polonia
113
138 https://www.assolombarda.it/media/comunicati-stampa/nasce-a-monza-il-primo-laboratorio-in-italia-con-robot-collaborativi
más en buscar perfiles científicos y tecnológicos, que no siempre están disponibles. Esta brecha en habilidades se ha de cerrar con formación actualizada en línea con las necesidades y demandas de las empresas. Teniendo esto en cuenta, un ejemplo notable que arroja luz al desarrollo actual es el proyecto de Assolombarda, las fundaciones Brigatti, Camerani y Pintaldi Foundations y el Politecnico, junto a socios científicos ABB e iMages: Robo Lab Monza138. Se trata del primer centro de e-learning de robótica colaborativa de Italia dedicado a estudiantes de primaria y secundaria, quienes mejoran sus conocimientos teóricos y habilidades con actividades educativas en el contexto de las CTIM. Seis escuelas locales participan en el proyecto en su primera fase con más de 1.200 estudiantes y profesores de toda Italia que han empezado a practicar en el Robo Lab desde el 10 de marzo de 2021. Los estudiantes podrán aprender a hacer programas simples de pick-and-place con robots instalados,
automatización de la fabricación, minería y canteras. La cuantía máxima de la beca depende del retorno de ventas anual de la empresa del año anterior a su solicitud. Si esta facturación (€) en el año anterior es de: 200.000–1 millón, la beca es de 5.000 1 millón–5 millones, la beca es de 10.000 más de 5 millones, la beca es de 15.000 - Beca de digitalización Con la ayuda de esta beca, Estonia busca animar a las empresas del sector industrial a invertir en tecnología digital, implantación de robots y automatización. Cuantía máxima 200.000€ La contribución propia es de al menos 50-90% - Programa de Desarrollo Empresarial Este programa busca asistir el desarrollo bien planificado, la planificación de acciones mejorada, la implantación de innovación y el desarrollo de producto. En el curso del programa de desarrollo, cada empresa participante sacará
máquinas. El futuro se vislumbra como una combinación de humanos y máquinas, cada uno de ellos aportando lo que mejor hace; las máquinas siguen procedimientos (rutinas, algoritmos); los humanos actúan ante eventos imprevistos y excepciones. Estamos en el principio de un gran cambio, en el que la colaboración humano robot puede resultar lo más usual. Así, puede que tenga sentido hablar de «recursos inteligentes» (humanos y máquinas) gracias a la creciente combinación de inteligencias artificiales y humanas.
Bien es cierto que la eliminación de tareas de bajo valor puede tener un efecto
University of Burgundy Franche-Comté (UBFC), Dijon, Francia - MSc en fotónica, micro-nanotecnología, metrología tiempo-frecuencia y sistemas complejos (PICS), University of Burgundy Franche-Comté (UBFC), Besançon, Francia -MSc en robótica inteligente matina y marítima University of Toulon coupled with Trondheim, Noruega - Máster en ingeniería de sistemas complejos, University of Toulon, Francia -máster en nanoingeniería química, Erasmus Mundus Master Chemical Nanoengineering, Marseille, Francia -Máster 2 INTELIGENCIA ARTIFICIAL, École Nationale Supérieure d'Informatique pour
Máster en la inteligencia artificial, Umeå University - Faculty of Science and Technology, Umeå, Suecia Máster de ciencias de Tecnologías de la Información y la Comunicación – Robotics, University of Zagreb - Faculty of Electrical Engineering and Computing, Croacia MSc de interacción humano-robot, University of Skövde, Suecia Máster en materiales avanzados y nanotecnología, Jagiellonian University, Cracovia, Polonia Máster en Fotónica y Nanotecnología Vilnius University, Lituania M.Sc. Robótica, Warsaw University of Technology, Polonia Máster de ciencias de cibernética y robótica, Czech Technical University in Prague, Prague 6, República Checa Master en Ingeniería de la Automatización - Factory Automation and Robotics, Tampere University, Finlandia MSc en Ingeniería química avanzada y nanotecnología, Wroclaw University of Science and Technology, Wrocław, Polonia MSc en Física de los Materialespara Nanoescala y Tecnología Cuántica Linköping University, Suecia
114
Tabla resumen de los programas nacionales principales para la formación de trabajadores en el ámbito de la robótica
colaborativa
completar su formación con la adquisición de habilidades teóricas y prácticas gracias a los robots de última generación. Esta iniciativa pone de manifiesto la necesidad de los gobiernos y empresas de centrarse en ofertar las habilidades que necesitan a los trabajadores del hoy y del mañana que asegurarán que se beneficien del impacto positivo de los robots en su empleo, calidad laboral y remuneración.
nuevos productos y servicios que sean más rentables que los anteriores. - Programa de Becas Verdes TIC de Noruega para 2014-2021 El objetivo del programa es aumentar la creación de valor y el crecimiento sostenible en el sector privado de Estonia. Las TIC verdes buscan estimular y desarrollar la cooperación entre empresas a largo plazo y orientada a la innovación entre Noruega y Estonia. El programa se centra en dar ayuda a las iniciativas empresariales en tres áreas: la digitalización de industrias, el desarrollo de producto y la aplicación de productos y servicios verdes innovadores de TIC; y el desarrollo de nuevos productos y servicios en el área de la tecnología del bienestar (medicina personalizada).
inmediato negativo en la cantidad de empleados con bajas cualificaciones durante este proceso; con todo, la implementación de sistemas más sofisticados y complejos creará al final una demanda creciente para otros perfiles profesionales más cualificados. El balance general cuantitativo probablemente sea negativo y el exceso irá redirigido a otras actividades a través de la formación.
l'Industrie et l'Entreprise, Courcouronnes, Francia
M.Sc. en control automático y robótica: espacio aéreo inteligente y sistemas autónomos, Poznan University of Technology, Polonia M.Sc. en control automático y robótica: espacio aéreo inteligente y sistemas autónomos, Poznan University of Technology, Polonia Máster de Ciencias en Electrónica y Nanotecnología, Aalto University, Espoo, Finlandia Máster de Ciencias y Nanotecnología, KTH Royal Institute of Technology, Estocolmo, Suecia Máster en sistemas, control y robótica, KTH Royal Institute of Technology, Estocolmo, Suecia Erasmus Mundus Máster conjunto en nanociencia y nanotecnología (Leuven et al), KU Leuven, Leuven, Bélgica Máster en nanociencia, nanotecnología y nanoingeniería (Leuven), KU Leuven, Leuven, Bélgica Máster en Robótica, Holly Xiao, Trollhättan, Suecia Máster en sistemas de micro y nanotecnología, University College of Southeast Norway, Drammen, Noruega
Idiomas
115
La tabla anterior nos permite ver que los países de la Unión Europea no ofrecen a los estudiantes
la misma cantidad de formación en su sistema nacional educativo en materia de robótica
colaborativa. Esto queda reflejado visualmente en la Figura 62.
Países con mucha formación nacional en el uso de robots colaborativos en un
un contexto industrial (más de 5 según la tabla anterior)
Países con alguna formación nacional (entre 3 y 5 según la tabla
anterior)
Países con poca formación nacional (menos de 3 según la tabla anterior
).
Países sin formación nacional en el uso de robots colaborativos
(según la tabla anterior)
Países en los que falta información.
Figure 62. Mapa de los países de la Unión Europea que ofertan formación en cierto grado en el uso de
robots colaborativos en sus sistemas educativos nacionales
Con la adición de los elementos anteriores, observamos que los países de la Unión
Europea no facilitan la formación en robótica colaborativa en las mismas proporciones: alguno,
como Finlandia o Suecia, aparecen como muy avanzados, mientras otros, como muy retrasados
en el uso de cobots, por ejemplo: Bosnia.
116
Pero los nuevos modelos formativos dan otros resultados para compensar la falta de
conocimiento de los empleados que trabajan directa o indirectamente con cobots.
3.2.3 Nuevos Métodos de Formación En las últimas décadas, parece ser que está sucediendo un fenómeno nuevo en las
empresas industriales: aumentan los requisitos necesarios para un puesto de trabajo. El
empleado no tiene que desarrollar una tarea específica única, sino muchas diferentes. Esto
genera en los empleados la necesidad de tener mejores cualificaciones. Según esta afirmación,
hay que reconsiderar los procesos metodológicos, deberían estar más basados en el uso de
técnicas digitales y en la habilidad para usar distintos materiales, ser lo suficientemente
independientes en la toma de decisiones, y, al mismo tiempo, los trabajadores deberían poder
y saber trabajar en equipo.
Este fenómeno supone una disminución de la lectura tradicional y un aumento del trabajo
individual, o en grupo, para resolver casos concretos o hacer un trabajo particular incluyendo
más simulaciones y visualizaciones. Los trabajadores también han de formarse en la toma de
decisiones con justificación.
Hoy en día, casi todos los equipos están relacionados con la mecatrónica, ya que se
combinan con la mecánica, la informática y la electrónica. Es decir, que los egresados deben
adquirir un conocimiento versátil, no solo un conocimiento específico de un campo concreto. La
simbiosis de la tecnología y la equipación es fundamental. Para ello es necesaria una
comprensión de la tecnología manufacturera y de la capacidad tecnológica de los equipos, para
usarlos de manera eficiente. Para hacer frente a los cambios constantes, deberíamos prestar
menos atención al aprendizaje estático (las clases teóricas). De esta forma no es posible obtener
todo el conocimiento. A día de hoy, internet ayuda en gran medida a los trabajadores. En su
lugar, las habilidades que necesitan las empresas industriales deben ayudarles a adaptarse a las
nuevas situaciones, obtener nuevas y útiles competencias y ponerlas en práctica. Los nuevos
retos para los estudiantes y su proceso general de aprendizaje son: cómo adquirir rápido estas
nuevas habilidades, cómo evaluar nuevos problemas, cómo integrar su conocimiento en
distintos campos y usarlo para resolver problemas.
Existe la necesidad de dar uso a distintos métodos didácticos para organizar el proceso de
aprendizaje. Por eso, las empresas industriales y universidades recurren cada vez más al
aprendizaje dual y al aprendizaje basado en casos para formar a sus empleados o estudiantes.
117
Aprendizaje dual
El aprendizaje dual es un enfoque metodológico que dota al estudiante con la
oportunidad de integrar teoría y práctica como representa la Figura 63. La siguiente figura está basada en el ejemplo de un servodrive en fabricación. 139
Figure 63. Diagrama resumen ejemplo de aprendizaje dual 140
En resumen, el aprendizaje dual sugiere que los estudiantes combinen el aprendizaje con la práctica en su lugar de trabajo. Es decir, que los estudiantes practican en un espacio real laboral y con tareas industriales reales.
Aprendizaje basado en casos y problemas
Este tipo de aprendizaje consiste en presentar una cuestión real o hipotética a la que se
podría enfrentar una empresa industrial y pedir que los estudiantes o alumnos busquen una solución. La Figura 64 presenta un ejemplo de los ejercicios basados en casos.
Figure 64. Ejemplo de un ejercicio basado en casos
139 http://www.ab.com/motion/servo/fseries.html 140 http://www.ab.com/motion/servo/fseries.html
118
El método de aprendizaje basado en casos sigue tres pasos básicos: - descripción del problema, - identificación del conocimiento que se necesita, - aprendizaje y aplicación para resolver el problema.
La eficiencia de diferentes métodos de aprendizaje es algo que queda reflejado en la Figura 65.
Figure 65. Comparación de métodos de aprendizaje y su eficiencia
3.2.4 La necesidad de gestionar los cambios Lo que es más importante que cualquier competencia o habilidad adaptada al uso de
robots colaborativos, es que las empresas que implantan robots colaborativos en sus cadenas
de producción necesitan atravesar la gestión de cambios.
La gestión de cambios se puede definir como «el enfoque que prepara, equipa y asiste
a los individuos, equipos y organizaciones para lograr un cambio organizativo. La gestión de
cambios es uno de los seis procesos de ITIL. Incluye los métodos para redirigir y redefinir el uso
de recursos, procesos empresariales, reparto de presupuestos u otros modos de operación que
cambian notablemente la empresa o negocio»141.
La gestión de cambios tiene que manipularse a nivel multiescala:
▪ Gestión de cambio del individuo.
▪ Gestión de cambio organizativo.
▪ Gestión del cambio empresarial de capacidades.
Como describe Javaid BUTT142 «La industria 4.0 (conocida también como digitalización de la
fabricación) se caracteriza por sistemas ciberfísicos, la automatización y el intercambio de datos
(…). Sin embargo, la implantación de la industria 4.0 que activa tecnologías es una tarea
compleja que se vuelve más problemática sin un enfoque normalizado. Entre las barreras incluye,
141 https://www.oracle.com/fr/cloud/change-management-organisation.html 142 Javaid BUTT, A static Roadmap for the manufacturing industry to implement industry 4.0, 2020Chelmford, UK
119
pero no se limita a, la falta de conocimientos, la incapacidad de cuantificar de manera realista
el retorno de inversión, y la falta de una mano de obra cualificada.» Las empresas que implantan
robots colaborativos en sus cadenas de producción, es decir, la industria 4.0, deberían seguir
una hoja de ruta (Figura 66) durante su proceso de implantación:
Figure 66. Hoja de ruta estratégica para la gestión del cambio de la implantación de la industria 4.0, basado en un enfoque lean seis sigma. 143
Como conclusión de esta sección, podemos afirmar que los sistemas educativos
nacionales son importantes para el uso de la robótica colaborativa, porque cuanto más jóvenes
son las generaciones de estudiantes que van a formarse en su uso, más cobots se usarán en
empresas industriales. Podemos afirmar igualmente que la gestión de cambios es una de las
claves para crear la transición a la industria 4.0 de las empresas industriales.
3.2.5 Nuevos retos para la Unión Europea
Asimismo, es importante señalar que hoy en día están surgiendo nuevos núcleos
educativos como Rusia, que propone estudios de máster directa o indirectamente relacionados
con el uso de robots colaborativos. Los 9 máster principales relacionados con el uso de robots
colaborativos en Rusia son:
• Master of Electronics and Nanoelectronics, BAUMAN Moscow State Technical
University, Moscow, Russia
• Master of Nanoengineering, BAUMAN Moscow State Technical University, Moscow,
Russia
• Master of Mechatronics and Robotics, BAUMAN Moscow State Technical University,
Moscow, Russia
• Master of Physics and Nanotechnology, St. Petersburg Academic University of the
Russian Academy Of Sciences, St. Petersburg, Russia
143 Javaid BUTT, A static Roadmap for the manufacturing industry to implement industry 4.0, 2020Chelmford, UK
120
• MSc in Nanotechnology and Materials for Micro and Nano Systems, National University
of Science and Technology MISIS, Moscow, Russia
• MSc in Smart Nanostructures and Condensed Matter Physics, Peter the Great St.
Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia
• Master of Science in Nanoelectronics and Quantum Technologies, HSE Higher School of
Economics, Moscow, Russia
• Master of Science in Space Systems and Engineering, The Skolkovo Institute of Science
and Technology (Skoltech), Moscow, Russia
• Master of Science in Robotics, Innopolis University, Kazan, Russia
Es más, Rusia recibe cada año más de 250.000 alumnos144, lo que representa el 15% de
los alumnos de movilidad internacional. Si tenemos en cuenta que el 18% de estos
estudiantes son de ciencias, Rusia se desmarca como «El Dorado» de los alumnos que
quieren aprender de robótica colaborativa.
Conclusión El número de robots colaborativos en los países de la Unión Europea está en constante
crecimiento gracias a las ventajas que aporta el uso de cobots en comparación con los robots
industriales tradicionales. Aquellas nuevas herramientas parecen una «tierra prometida» de la
automatización y crecimiento de la productividad de las empresas industriales de la Unión
Europea.
Sin embargo, las ventajas se compensan con el hecho de que adquirir y usar cobots
genera nuevos problemas económicos y de recursos humanos. El problema económico se ha
convertido en un obstáculo particular para empresas concretas tipo pymes. Por tanto, la
implantación y uso de cobots se conforma como nueva fuente de brecha de desigualdad entre
grandes empresas y pymes.
Este informe también destaca el hecho de que las industrias manufactureras tienen una
falta de personal cualificado para implantar y usar robots colaborativos de manera óptima.
Conviene recordar que este informe es una de las bases para el desarrollo del contenido
formativo del proyecto TOURINGS, que busca desarrollar contenidos formativos gratuitos
disponibles durante 2 años.
144 https://ressources.campusfrance.org/publications/chiffres_cles/fr/chiffres_cles_2020_fr.pdf
121
Apéndices Apéndice 1: Encuesta - Formulario
Esta encuesta se ha compartido en distintas plataformas (LinkedIn, por correo electrónico,
etc.). La encuesta solo nos ha permitido recoger 29 respuestas en total.
Introducción
Como parte del proyecto ERASMUS+ TOURINGS, nos gustaría proporcionar un entorno
formativo virtual para fomentar la integración de robots colaborativos en empresas y formar al
personal que lo necesite. El plan de formación cubrirá los fundamentos de la robótica
colaborativa, diseño modular y comportamiento de robots colaborativos, instalación de robots
colaborativos en cadena de producción, requisitos de seguridad para aplicaciones colaborativas
y la interacción con robots colaborativos, en especial aspectos ergonómicos.
Es más, emitiremos comunicaciones y publicaremos sobre este proyecto (en la web de TOURINGS, redes sociales, vídeos, etc.) y se celebrará al menos un evento nacional al final del proyecto en cada país para presentar el desarrollo del entorno de aprendizaje.
Nuestro consorcio consta de 6 universidades e institutos de investigación de 5 países (Estonia,
Francia, Alemania, Italia y España).
Para que el proyecto sea satisfactorio, nos gustaría estar en contacto con empresas que
han implantado con éxito sus robots colaborativos y elaborar un plan de estudios basado en sus
experiencias y conocimientos.
Esta encuesta incluye los módulos «Fundamentos», «Adecuación del proceso»,
«Formación» y «Requisitos de seguridad» de robótica colaborativa y está dirigida a aquellas
personas que han trabajado cono en el campo de la robótica colaborativa.
La totalidad de la información de esta encuesta es anónima. El trabajo de investigación
está sujeto a la normativa de protección de datos. Le podemos garantizar por completo que esta
información no se asociará con su persona.
Preguntas introductorias
1. ¿Cuántos años de experiencia en robótica colaborativa tiene?
a. < 1 año
b. 1 – 5 años
c. > 5 años
2. ¿Cuánto procesos de CHR ha gestionado en su empresa?
a. Ninguno
b. 1
c. > 1
122
3. ¿Tiene experiencia en planificación y puesta en marcha de aplicaciones CHR?
a. Sí
b. No
4. En caso afirmativo, ¿en cuántas aplicaciones CHR ha participado en su fase de
planificación y puesta en marcha?
a. 1
b. 2 – 5
c. > 5
Fundamentos de la robótica colaborativa
5. ¿Qué modos de funcionamiento utilizan sus aplicaciones CHR y cuáles son los modos
de funcionamiento principales que han implementad?
a. Colaborativo - guía manual
b. Colaborativo – limitación de la fuerza y potencia
c. Cooperación - parada supervisada de seguridad
d. Cooperación - supervisión de la separación y velocidad
e. Coexistencia - parada supervisada de seguridad
f. Coexistencia - supervisión de la separación y velocidad
6. Ordene los modos de funcionamiento en los que piensa que se implementan las
aplicaciones CHR de manera más frecuente (el primero es el más frecuente).
a. Colaborativo - guía manual
b. Colaborativo – limitación de la fuerza y potencia
c. Cooperación - parada supervisada de seguridad
d. Cooperación - supervisión de la separación y velocidad
e. Coexistencia - parada supervisada de seguridad
f. Coexistencia - supervisión de la separación y velocidad
7. ¿Qué robot es el que usan en su aplicación CHR o qué robots ha elegido en principio
para usar en estas aplicaciones?
a. Universal Robots – UR-Reihe
b. KUKA – iiwa
c. ABB – Yumi
d. Omron – TM Reihe
e. Rethink – Sawyer
f. Franka Emika – Panda
g. Un robot industrial estándar con tecnología adicional de seguridad
8. Tal vez ¿usa alguno que no esté en esta lista?
9. ¿Qué tipo de tecnología de agarre usa en las aplicaciones CHR?
a. Agarre de vacío
b. Agarre mecánico
c. sistemas de agarre específicos de CHR
d. Sistemas de agarre de desarrollo personalizado
10. Tal vez ¿usa otro tipo de técnica de agarre que no esté en esta lista?
11. ¿Qué fabricante de sistemas de agarre prefiere?
¿Qué tipo de proceso cree que es el adecuado para las aplicaciones CHR?
a. Montaje
b. Manipulación / Pick and Place
c. Atornillado
123
d. Soldadura
e. Paletización
f. Embalaje
g. Asistencia en levantamiento
h. Asistencia en colocación
i. Garantía de calidad
12. ¿Hay algún otro proceso que querría agregar?
Adecuación del proceso
13. En su opinión, ¿qué características ha de tener un proceso para ser útil en una
aplicación CHR? (es útil / no es útil)
Es útil No es útil
Fases del proceso monótonas
Fases del proceso pesadas
Fases de proceso estresantes en lo ergonómico
Fases del proceso estresantes
Procesos que requieren habilidades humanas
Mejora del tiempo de ciclo
Bajas cantidades con alta variabilidad
Ciclos de vida del producto cortos
Alto porcentaje de fases secundarias
Alto porcentaje de periféricos
Procesos que requieren gran flexibilidad
Demanda de transferencia a otros procesos
Aumento de la productividad
Presencia de subprocesos complicados
14. En su opinión, ¿cuáles son las ventajas e inconvenientes principales que la CHR tiene
sobre los procesos manuales o la automatización total?
Ventaja de CHR sobre procesos manuales
Inconveniente de CHR sobre procesos manuales
Ventaja de CHR sobre la automatización total
Inconveniente de CHR sobre la automatización total
Mejora del tiempo de ciclo
124
Aumento de la productividad
Baja tasa de error / alta calidad
Conformidad con bajas tolerancias
Pocas cantidades / producción de piezas únicas
Alta variabilidad
Reprogramado rápido
Adaptabilidad rápida a condiciones cambiantes
Bajos requisitos de espacio
Contrarresta la escasez de mano de obra
Fácil de aprender / operar / usar
Eliminación del tiempo de formación
Eficiencia económica
Baja inversión
Rápida amortización
Precisión
Velocidad
Repetibilidad
Respuesta ante inseguridades
Rápida instalación
Detección de colisiones
Sensibilidad
15. ¿Cuál cree que es la razón principal para decantarse por la implantación de una
aplicación CHR?
a. Mejora de la ergonomía
b. Automatización (parcial) con baja inversión
125
c. Ahorro en mano de obra / contrarrestar la escasez de mano de obra
16. ¿Cree que hay otras razones?
17. ¿Cuáles piensa que son las razones para mostrarse dubitativo ante la adopción de una
aplicación CHR?
a. La falta de conocimiento / habilidades para planificar y desarrollar estas
aplicaciones
b. La falta de conocimiento / habilidades para implantar estas aplicaciones
c. Los requisitos de seguridad son demasiado altos
d. La inseguridad e incertidumbre son demasiado altas
e. No se pueden cumplir los límites biomecánicos
f. Los tiempos de ciclos requeridos no se pueden cumplir / la producción no
renta
g. Fases de planificación y desarrollo demasiado largas
h. Miedo al uso de cobots
i. No hay casos de uso de CHR
18. ¿Hay algún otro obstáculo que querría agregar?
19. ¿Podría ordenar las siguientes fases de planificación según el orden en el que se
deberían procesas durante la planificación e implantación de una aplicación CHR? El
primer paso debería ir en primer lugar.
→ Evaluar la viabilidad para tener un robot que se encargue de las fases de
fabricación
→ Dividir el proceso manual en subprocesos
→ Planificar el tiempo de ciclo
→ Desarrollo de la distribución
→ Planificación de la seguridad
→ Evaluación de riesgos
→ Simulación
→ Medida de los límites biomecánicos
→ Análisis de la rentabilidad
20. ¿Hay algún paso que eche en falta que no hayamos mencionado? (Respuesta libre)
Formación
21. Señale aquellas habilidades que cree que debería tener una persona que trabaja con
cobots:
operario (persona que trabaja con el cobot a diario)
encargado del mantenimiento (persona responsable del mantenimiento, reprogramación y resolución de problemas)
planificador de sistemas (responsable de planificar e implantar los sistemas CHR)
Conocimiento básico (qué es un cobot, cómo funciona, que tecnología de seguridad tiene)
126
Conocimiento de la estructura y funcionalidad de un cobot
Conocimiento de los campos de aplicación de un cobot
Conocimiento de las técnicas de seguridad
Conocimiento de los peligros asociados a trabajar con un cobot
Conocimiento de la ergonomía
Aspecto de la cooperación o colaboración entre humanos y robots
Conocimientos de programación, aplicación de programación, aprendizaje
Conocimientos de programación - adaptación a condiciones cambiantes (nueva piezas de trabajo, nueva posición, etc.)
Implantación de técnicas de seguridad (también funciones de sensibilidad)
Aplicación de software de simulación
22. En su opinión, ¿qué contenidos formativos se deberían incluir en una formación integral
del área de la CHR? (competencias y conocimientos que una empresa necesita para
implantar aplicaciones CHR)
a. Planificación de aplicaciones CHR
b. Simulación de aplicaciones CHR
c. Implantación de aplicaciones CHR
d. Instalación de aplicaciones CHR en cadena de montaje
e. Viabilidad económica de aplicaciones CHR, interacción humano-robot
f. Aspecto ergonómicos a tener en cuenta
127
g. Conocimiento de los requisitos de seguridad de la robótica colaborativa
h. Fundamentos de los cobots (estructura, operación, capacidad)
i. Diseño de entornos, proceso de trabajo y flujo de trabajo
j. Conocimiento del diseño modular y el comportamiento de los robots colaborativos
23. ¿Hay algún tipo de contenido formativo adicional que le gustaría agregar en este caso?
Requisitos y normativa de seguridad
24. ¿Ha tenido en cuenta y puesto en uso los siguientes requisitos de las aplicaciones CHR
(referido a la norma ISO TS 15066):
Es útil No es útil
Límites / espacio de colaboración
Aspectos ergonómicos
Transiciones de los modelos en funcionamiento
Peligros derivados del robot
peligros asociados con el sistema robótico
Peligros derivados de aplicaciones
Aspectos relativos a las tareas
Requisitos para la guía manual
Requisitos para la parada supervisada de seguridad
Requisitos para la supervisión de la separación y velocidad
Requisitos para la limitación de la fuerza y potencia
Medida de los límites biomecánicos
25. ¿Qué problemas, contratiempos surgen cuando planifican la aplicación para poder
cumplir los requisitos de la norma ISO TS 15066?
26. ¿Tienen alguna lista o directrices que usen para planificar e implantar las aplicaciones
CHR? En caso afirmativo ¿cuáles?
27. ¿Cuáles son los obstáculos principales a los que se tuvieron que enfrentar durante el
diseño e implantación de la aplicación CHR y cómo lo gestionaron?
Preguntas sociodemográficas
28. ¿En qué país trabaja?
29. ¿Cuál es su profesión?
a. Emprendedor
b. Fabricante
c. Asesor
128
d. Integrador
e. Proveedor de servicios de CHR
30. ¿En qué sector industrial trabaja?
a. Ingeniería mecánica
b. Industria del automóvil
c. Industria electrónica
d. Industria alimentaria
e. Industria del mueble
f. Logística
g. Otros
31. Este es el final de la encuesta. ¿Tiene algo que comentar sobre el tema de la encuesta
o sobre la propia encuesta?
Muchísimas gracias por su participación y apoyo en nuestro proyecto.
Visite la web https://tourings.eu/ para obtener más información.
Apéndice 2: Guía de entrevistas
(1) ¿Podría presentarnos su empresa?
a. ¿Podría darnos más información sobre su empresa? (Productos, tamaño, etc.)
(2) Pregunta principal: ¿Qué razón le ha llevado a tomar la decisión de implantar CHR en su empresa?
a. ¿Qué tipo CHR ha decidido implantar? (marca, extensiones de herramientas, etapa del proceso de producción (o cadena de montaje), cantidad de robots, etc.) (Informe + módulo D de FP)
b. ¿Cuál es la principal ventaja de la CHR desde su punto de vista? (Informes)
(3) Pregunta principal: ¿Cómo se llevó a cabo la implantación de la CHR en su empresa?
a. ¿Cómo llegaron a tomar la decisión del tipo de CHR que necesitaban?
b. ¿Qué tipo método de implantación han empleado? ¿Hubo distintas fases?
c. ¿Cómo instalaron la CHR en la cadena de montaje? (¿Cambiaron los procesos de producción? ¿Cómo diseñaron los módulos y el comportamiento de los cobots? ¿Diseñaron la interacción humano robot?) (Módulo C de FP)
d. ¿Cuál ha sido el impacto en los trabajadores? (¿Y los impactos en el entorno de trabajo? ¿Y los beneficios para los trabajadores que usan la CHR? ¿Cómo se ven las cuestiones de seguridad?)
e. ¿Cómo interactúan a diario los trabajadores con CHR? (IO1 y módulo E de FP)
f. ¿Cuáles son las normas principales que tuvieron en cuenta cuando implantaron y ahora que mantienen los cobots en su sistema de producción: a nivel empresa y trabajador? ¿Se ha convertido la norma ISO 15066 en un problema para implantar la CHR en la empresa? ¿Cómo se midieron los límites biomecánicos? (IO1)
g. ¿Cuáles han sido los impactos principales de la implantación de la CHR en la empresa en lo que respecta a productividad, calidad y costes?
129
(4) Pregunta principal: ¿qué tipo de trabajo han sido necesarios para instalar la CHR, y en general, para conseguir que la CHR funcione a diario?
a. ¿Cómo fue el proceso para determinar la cantidad de trabajadores que necesitaban? (internos, nuevas contrataciones, externos, etc.)
b. Habilidades que han necesitado de los nuevos trabajos (conocimientos, habilidades manuales, habilidades interpersonales, habilidades cognitivas, habilidades metacognitivas)
c. ¿Se tuvieron que enfrentar a brechas en el conocimiento de los trabajadores internos, contratados o externos? En caso afirmativo, ¿cómo lo hicieron?
d. ¿Tuvieron su propio sistema formativo? En caso afirmativo, ¿cuál y con qué resultado?
e. ¿Qué piensa de su sistema educativo nacional? (¿Les ayuda a obtener la cantidad de trabajadores que necesitan? ¿Están bien cualificados? ¿Qué podría hacerse?)
f. Vamos a desarrollar cinco módulos de CHR (1. Fundamentos 2. Diseño de módulos y de comportamiento 3. Requisitos de seguridad 4. Instalación en la cadena de montaje 5. Integración, modelo digital humano, simulación digital humana y método RULA). En su opinión, ¿a quién le interesará más esta formación? ¿Qué se debería enseñar en estos módulos?
(5) Pregunta principal: (Última pregunta, al final de todo para evitar dañar la relación con su contacto) ¿Ha tenido que enfrentarse a otro problema que no hayamos mencionado todavía? ¿Cuáles han sido los problemas e inconvenientes principales a los que se han tenido que enfrentar al implantar la CHR en su empresa? (despido de trabajadores con antigüedad, problemas económicos, inconvenientes principales para implantar la CHR)
(6) Pregunta principal: ¿Tienen pensado continuar más con la implantación de la CHR? En caso afirmativo, cuáles son los pasos que seguirían ahora a la implantación de su CHR en su empresa?
130
Apéndice 3: Resultados de la encuesta TOURINGS
131
132
133
134
135
Apéndice 4: Lista de casos prácticos identificados y
analizados en el proyecto TOURINGS (disponibles en
acceso abierto)
Socio País Caso de estudio identificado
IMT-BS Francia L’Oréal145
PSA146
Mademoiselle Desserts (ETI)147
Dassault Aviation148
Sanofi149
Tyssenkrupp presta France150
SNCF151
Normaero152
Thalès
Altran153
Airbus space
LVMH
Jacquemet154
Flex
IMECC Estonia Ensto Ensek
Lasertool
CETEM España COVAP Ibéricos
NUTAI
M&C Aplicaciones
FANUC
HKA and KIT Alemania Albrecht Jung GmbH & Co. KG155
Sennheiser GmbH & Co. KG156
Miele & Cie. KG
145 https://www.bfmtv.com/economie/comment-l-oreal-fait-appel-aux-robots-pour-sa-r-d-capillaire_AN-202011190108.html 146 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A0-propos-duniversal-robots/actualit%C3%A9s-universal-robots/universal-robots-implante-des-cobots-%C3%A0-l-usine-de-sochaux-du-groupe-psa/ 147 https://www.usinenouvelle.com/article/prix-marque-employeur-responsabilite-sociale-2020-mademoiselle-desserts-des-cobots-aux-fourneaux.N1004134 148 https://www.infoprotection.fr/des-cobots-pour-limiter-la-penibilite-dans-les-ateliers/ 149 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/sanofi/ 150 https://www.youtube.com/watch?v=JUMpaIxSLRM 151 https://www.digital.sncf.com/actualites/fiche-tendance-cobot 152 https://www.universal-robots.com/fr/%C3%A9tudes-de-cas/normaero/ 153 https://ignition.altran.com/fr/article/quoi-ressemble-lindustrie-du-futur/ 154 https://www.youtube.com/watch?v=Ek5ZvnhGDgU 155 https://mrk-blog.de/echte-mensch-roboter-kollaboration/ 156https://www.mrk-montage.de/anwendungsf%C3%A4lle/
136
157
LSG Sky Chefs Frankfurt ZD GmbH158
BMW159
Ford160
Schnorr GmbH (ProBot)
Volkswagen AG161
Maus GmbH (ProBot)
Adam Opel AG162
Yanfeng Automotive163
Elektro-Praga164
H. P. Kaysser165
ICM e.V.166
SITEC Industrietechnologie GmbH
WätaS Wäremtauscher Sachsen
Thyssenkrupp System Engineering167
lenze operations gmbh
Lorch Schweißtechnik
Pongratz
Schulz systemtechnik Integrator
Cloos Cobot welding System
Rauch (ProBot)
Metabowerke GmbH
ZF Friedrichshafen AG
SOMA
157 https://www.mrk-montage.de/anwendungsf%C3%A4lle/ 158 https://www.mrk-montage.de/anwendungsf%C3%A4lle/ 159 https://www.kuka.com/de-de/future-production/mensch-roboter-kollaboration 160 https://www.kuka.com/de-de/future-production/mensch-roboter-kollaboration 161 https://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2020/april/hhi-fraunhofer-ermglicht-reibungslose-kooperation-zwischen-mensch-und-roboter.html 162 https://www.industrial-production.de/mrk---cobots/assistenzroboter-in-der-produktion-
fachkonferenz-fokussiert-mrk.htm
163 https://www.ke-next.de/robotik/so-greifen-cobots-in-ihre-produktion-ein-ein-fallbeispiel-267.html 164 https://www.it-production.com/automation-und-robotik/yumi-applikation-bei-abb-elektro-praga/ 165 https://www.kollegeroboter.de/industrie/schweiss-cobot-beim-blechverarbeiter-so-lief-der-einstieg-122.html?emi=sAczixKfuS&utm_campaign=20210126_NL_KRO-NL_KRO&utm_source=kollegeroboter_newsletter&utm_medium=email 166 https://icm-chemnitz.de/schaz/fe-schwerpunkte/mensch-roboter-kollaboration 167 https://www.youtube.com/watch?v=hTM282ggGh8
137
Apéndice 5: Lista de expertos que han revisado este
informe y que han aceptado sus citas, por país
Socio País Nombre del experto que ha revisado el presente informe
Empresa o entidad del experto
IMT-BS Francia Richard BEAREE Arts et Métiers Institute of technology
Vincent ROUET Valeurs et ressources
Julien PLAULT HMI-MBS
Jeremy CROCQUEFER Niryo
Christophe SABOURIN Université Paris Est Créteil
Sacha STOJANOVIC Meanwhile Robot Mobile Autonome
Christopher SCHNEIDER YASKAWA Europe
Aurélien FIEUX Saint-Gobin Weber
Frédéric ROSELLO IDEATECH
Emmanuel BAUDOIN IMT-BS
Mathilde CAVALIE IMT-BS
CETEM España Carlos González CETEM
Antonio García CETEM
Vicente Román CETEM
Sergio García CETEM
HKA Alemania Luisa HORNUNG HKA
UNINFO Italia Helen CARNAVALE UNINFO
138
Glosario
• Modelo CAD: El diseño asistido por ordenador (CAD) describe el uso de
ordenadores (o estaciones de trabajo) para asistir en la creación, modificación,
análisis u optimización de un diseño.
• GMAO: La gestión de mantenimiento asistido por ordenador o GMAO (CMMS en
inglés) es una herramienta de software que centraliza la el mantenimiento de la
información y facilita los procesos de mantenimiento. Ayuda a optimizar el uso y
disponibilidad de los equipos físicos como vehículos, maquinaria,
comunicaciones, infraestructuras de fábrica y otros elementos. Estos sistemas se
pueden encontrar en fabricación, en producción petrolera y de gas, generación de
energía, construcción, transporte y otras industrias en las que la infraestructura física
desempeña un papel crítico. El núcleo de la GMAO es su base de datos. Incluso un
modelo de datos que organiza la información del elemento, una organización del
mantenimiento se carga durante la tarea, así como lo hacen los equipos, materiales y
otras fuentes.
• COBOTS: La cobótica es el ámbito de la colaboración humano-robot, es decir, la
interacción, directa o teledirigida, entre una persona y un robot para conseguir
un objetivo común.
• ROBÓTICA COLABORATIVA: sinónimo de cobot.
• ESD: La descarga electrostática (ESD en inglés) es el paso de una corriente
eléctrica entre dos objetos con distintos potenciales eléctricos en un espacio de
tiempo extremadamente corto. El término se usa a menudo en la electrónica y la
139
industria para describir corrientes indeseadas y fugaces que puedan dañar los
equipos electrónicos. La descarga electrostática es un problema grave en la
electrónica sólida como lo son muchos circuitos.168
• PIB: El Producto Interior Bruto (PIB) es la medida estándar del valor añadido
generado con la producción de bienes y servicios en un país durante un periodo
concreto de tiempo. Como tal, mide el ingreso generado por la producción, o la
cantidad total dedicada a bienes y servicios finales (menos la importación).
Aunque el PIB es el indicador más importante que refleja la actividad económica,
se queda corto para proporcionar una medida adecuada del bienestar material
de las personas para lo que podrían ser más apropiados otros indicadores. Este
indicador se basa en el PIB nominal (o PIB de precios actuales o PIB de valor) y se
mide con distintas unidades: dólares estadounidenses y dólares estadounidenses
per cápita (PPP). Los países de la OECD recopilan sus datos según el sistema de
cuentas nacionales de 2008 (SNA en inglés). Este indicador es menos adecuado
para comparar elementos en el tiempo, ya que el progreso no se debe solo al
crecimiento real, sino también a cambios en los precios y PPPs.
• CHR: La colaboración humano robot es el estudio de los procesos de colaboración
entre humano y robot cuando trabajan juntos con un objetivo común. Hay
muchas aplicaciones nuevas de los robots que requieren que trabajen al lado de
una persona como miembros capaces del equipo humano robot. Se trata de
robots para el hogar, para hospitales, oficinas, exploración espacial o
manufacturas. La colaboración humano-robot es un área de investigación
interdisciplinar que comprende la robótica clásica, la interacción ordenador-
humano, la inteligencia artificial, el diseño, las ciencias cognitivas y la psicología.
• TIC: Las Tecnologías de la Información y la Comunicación son aquellas que usan
los ordenadores y equipos electrónicos u otros sistemas para recopilar,
almacenar, usar y enviar datos electrónicamente: las TIC pueden mejorar la
transparencia y la contabilidad en gobiernos y operaciones del sector privado. 169
• MES: En términos técnicos, es un sistema de ejecución de fabricación que conecta
y supervisa las máquinas y centros de trabajo de la planta de una fábrica. El
objetivo principal de un MES es asegurar que el desarrollo de las operaciones de
fabricación tiene éxito y que mejora la eficiencia de producción.
• OCDE: La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos es un
organismo de cooperación internacional que trabaja para coordinar políticas
168 https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9charge_%C3%A9lectrostatique 169 https://dictionary.cambridge.org/fr/dictionnaire/anglais/ict
140
mejores y mejorar la vida de la gente. Su objetivo es dar forma a las políticas que
fomenten la prosperidad, igualdad, oportunidad y bienestar de todos.
• ROI : El retorno sobre la inversión (ROI en inglés) es una medida del rendimiento que se
usa para evaluar la eficiencia o la rentabilidad de una inversión o comparar la eficiencia
de una serie de inversiones. El ROIE intenta medir directamente la cantidad de
retorno en una inversión concreta, en relación al coste de la inversión. Para
calcular el ROI, el beneficio (o retorno) de una inversión se divide por el coste de
la misma. El resultado se expresa en porcentaje.
• pymes: Las pequeñas y medianas empresas son empresas que dan trabajo a
menos de 250 personas y que o bien tiene una facturación anual que no excede
los 50 millones de euros o que el balance general total no supere los 43 millones
de euros. Las microempresas están incluidas en esta categoría. Las
microempresas son empresas que dan trabajo a menos de 10 personas y que o
bien tiene una facturación anual o un balance general total menor de 2 millones
de euros.
• TRS: La tasa de retorno sintética es un indicador que pretende registrar las tasas
de uso de cada máquina. Se define con la fórmula: TRS = producción actual /
producción teórica máxima.170
• FP: Las cualificaciones de la Formación Profesional (FP) se han desarrollado con
el objetivo concreto de dotar a los estudiantes de las habilidades necesarias para
trabajar. La FP está diseñado para ayudar a que la gente se incorpore o vuelva al
mercado laboral, cambie de carrera o adquiera un conocimiento nuevo en su
carrera laboral.
• WMSD (trastornos musculoesqueléticos de origen laboral): Un trastorno
musculoesquelético de origen laboral es una herida o una enfermedad que afecta
al sistema estructural del cuerpo. Uno de estos trastornos puede afectar a los
huesos, los tejidos, el sistema nervioso o circulatorio. Estos trastornos suelen
estar causados por un esfuerzo repetido o un trauma en el sistema
musculoesquelético. Cuando sucede este tipo de lesión en el trabajo, el trastorno
se conoce como trastorno musculoesquelético de origen laboral.
170 https://fr.wikipedia.org/wiki/Taux_de_rendement_synth%C3%A9tique
141
Bibliografía
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• W. Christaller, Die zentralen Orte in Süddeutschland, Iena University, 1933
• M. Dietrich, R. Schumacher und D. Lilienthal, Leitfaden Sichere Maschinen - in sechs
Schritten zur sicheren Maschine - Sick Sen-sor Intelligence AG, Sick GmbH, 22 08 2017
• I. Gröner, Sichere Anlagenplanung einer Mensch-Roboter-Kollaboration, Masterthesis,
Karlsruhe, 2020.
• S. Hilmar, Wegweiser für die effektive Nutzung von Normen zur Maschinensi-cherheit -
ISO/TR 22100-1 des VDMA - Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau, 2015.
• D. A. Markis, D. H. Montenegro, M. Neuhold, A. Oberweger, C. Schlosse und C. Schwald,
Fraunhofer Austria Research GmbH Sicher-heit in der Mensch-Roboter-Kollaboration Teil
1 Grundlagen, Herausforderungen, Ausblick, 2017.
• R. Müller, J. Franke, D. Henrich, B. Kuhlenkötter, A. Raatz und A. Verl, Handbuch Mensch-
Roboter-Kollaboration. Auflage, München: S. Hanser-Verlag, 2019.
• L. Nesta, Désindustrialisation ou mutation industrielle ? INSEE
• B. Ostermann, Entwicklung eines Konzepts zur sicheren Personenerfassung als Schutzeinrichtung an kollaborierenden Robotern, Bergische Universität Wuppertal, Wuppertal, 2014
• M. Otto, R. Zunke, Einsatzmöglichkeiten von Mensch-Roboter Kooperationen und sensitiven Automatisierungslösungen. Zukunft der Arbeit – Die neuen Roboter kommen, 2015
• M. Schenk und N. Elkmann, Sichere Mensch-Roboter-Interaktion: Anforderungen, Voraussetzungen, Szenarien und Lösungsansätze, in Demographischer Wandel - Herausforderung für die Arbeits- und Betriebsorganisation der Zukunft, Berlin, S. GITO mbH Verlag, 2012.
• R. Raamat (Green Book of Estonian Industry – in Estonian), Estonian Entrepreneurship Growth Strategy 2014-2020, IKT Valdkonna arenguprogramm, 2017
Normas ISO:
• ISO 10218-1 :2011, ISO 10218-2 :2011, ISO/TS 15066 :2015
• DIN EN ISO 10218-2, Industrial robots - Safety requirements - Part 2: Robot systems and
integration (ISO10218-2:2011), Berlin, S. Beuth Verlag, 2012.
• DIN EN ISO 12100, Safety of machinery - General principles for design - Risk assessment and risk reduction (ISO12100:2010) DIN Deutsches Institut für Normung e.V., Berlin: S. Beuth Verlag, 2011.
• DIN EN ISO 10218-1, Industrieroboter - Sicherheitsanforderungen - Teil 1: Roboter (ISO10218-1:2011) DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Berlin, Berlin: S. Beuth Verlag, 2021.
142
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• https://ressources.campusfrance.org/publications/chiffres_cles/fr/chiffres_cles_2020_fr.pdf