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Control Predictivo (o aquello que hace que los robots sean robots)


¿Ya sabías que un piloto de avión comercial no está pilotando manualmente todo el viaje, cierto? De hecho, la mayor parte del vuelo es controlado de manera automática. Pero no te asustes, esto lo hace mucho más seguro ya que es todavía más preciso que si lo hiciese una persona, pues analiza información clave de variables como presión y altura para tomar decisiones que permiten un vuelo óptimo y, claro, que siga la ruta indicada. El control predictivo opera de la misma manera: en lugar de sólo reaccionar a los estímulos externos, utiliza un modelo matemático que es alimentado por los sensores para predecir cómo el robot debe responder a una situación determinada. Parece magia, pero es ciencia.


El Control Predictivo se basa en el uso de modelos matemáticos que describen tanto el comportamiento del robot, como el de su entorno. De esta manera se puede determinar de forma casi instantánea cuál debe ser la mejor respuesta, considerando los diferentes escenarios en el futuro inmediato, enfocadas en realizar acciones de la manera más eficiente y precisa. Es por eso que se utiliza sobre todo en el control de la posición y traslado de los robots, como, por ejemplo, cuando emprenden su ruta de inspección en una faena. Esto hace que sean ideales para aplicaciones industriales, ya que comprenden zonas de difícil acceso y muchas veces poco seguras para las personas.


Lo fascinante de este enfoque es que permite que los robots funcionen de manera autónoma o semi autónoma. Sin esta capacidad, el robot sería solamente una herramienta, una extensión de los operarios. No sería un robot como lo concebimos. Para esto, el modelo es alimentado de una gran cantidad de recursos informáticos y datos, que en muchos casos son adquiridos por los sensores del mismo robot. En nuestro caso, los Arkytas cuentan con sensores de visión artificial, lidar, entre otros.


Por supuesto, la eficiencia y mejora constante de la productividad están al centro de esta tecnología, también utilizada para el control del proceso propiamente tal, a través de lo que conocemos como Control Avanzado de Procesos (APC, por sus siglas en inglés). De hecho, se observa en los casos menos optimistas su implementación incrementa la producción en un 5% y a veces en un 10% en sólo un par de meses. ¡Hablemos de adquisiciones que se pagan solas!

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