Dar vida a la IA física

La colaboración de FANUC con NVIDIA está abriendo nuevas oportunidades para fábricas, investigadores e innovadores de IA de todo el mundo. En esta entrevista, Robert Koopmann, director técnico de FANUC Europe, explica cómo la combinación de la robótica industrial y la plataforma Omniverse de NVIDIA mejora la conectividad digital en las fábricas. También comparte consejos prácticos sobre la mejor forma de abordar este proceso.

FANUC y NVIDIA han anunciado su colaboración en el campo de la IA física. ¿Qué significa esto para la robótica industrial?

Las empresas se complementan a la perfección. NVIDIA es líder indiscutible en computación de IA con Isaac Sim, su marco de referencia de simulación robótica de código abierto basado en NVIDIA Omniverse. FANUC lo complementa con la integración realista de robots físicos. Llevamos la robótica real al mundo digital y NVIDIA proporciona la infraestructura digital.

¿Qué significa esto en términos prácticos?

Los gemelos digitales creados en FANUC ROBOGUIDE se integran con NVIDIA Omniverse, que a su vez traza el mapa de toda la fábrica, desde el flujo de materiales y las máquinas hasta los vehículos de transporte autónomo y los datos de proceso. Juntos, los sistemas crean una simulación realista de principio a fin de toda la cadena de producción. Esto permite probar aplicaciones en una simulación 1:1 real, desarrollar nuevas aplicaciones e identificar y resolver problemas más rápidamente con la ayuda de la IA. El factor clave es la capacidad de reproducir el comportamiento real del robot con una fidelidad casi perfecta utilizando los mismos algoritmos que el robot físico.

¿Qué ventajas ofrece esto a las empresas?

A diferencia de las aplicaciones de IA puramente digitales, la IA física tiene una conexión directa con los sistemas reales. Los robots con IA permiten un funcionamiento continuo, a menudo sin personal, lo que aumenta la utilización de las máquinas y la eficiencia general. Este enfoque reduce los errores, facilita el análisis sistemático de los problemas y garantiza una alta calidad constante. Además, la automatización controlada por IA permite la detección temprana del desgaste, lo que posibilita un mantenimiento proactivo y ayuda a evitar costosos tiempos de inactividad no planificados. En resumen, la IA hace que las soluciones robóticas probadas sean aún más eficaces.

¿Cuándo se podrá utilizar la solución?

Inmediatamente. Ya demostramos aplicaciones productivas en la feria de robótica iREX de diciembre de 2025 y, desde entonces, hemos recibido pedidos de más de 1.000 robots con IA en todo el mundo. Aunque los proyectos "greenfield", es decir, de nuevas plantas, son ideales, también podemos integrar digitalmente plantas existentes. En estos casos, es esencial un enfoque iterativo.

¿Por dónde deben empezar las empresas con poca experiencia en IA?

El primer paso lógico es un análisis estructurado del entorno de producción con un experto de FANUC, centrado en tareas manuales y repetitivas con un claro potencial de automatización. A menudo se encuentran en las operaciones de final de línea o de expedición.

Puede empezar con soluciones de automatización probadas, como la robótica equipada con un sistema de procesamiento de imágenes. A medida que aumenta la complejidad, las herramientas de procesamiento de imágenes asistidas por IA, como AI Bin Picking, proporcionan el siguiente paso. Un punto a destacar: las aplicaciones de paletizado y despaletizado asistidas por IA proporcionan una introducción de bajo umbral a la IA física.

¿Qué ocurre después?

Con el tiempo, el enfoque se amplía de las aplicaciones individuales a toda la cadena de procesos. En algunas industrias, como la alimentaria, muchos pasos ya están automatizados y sólo quedan actividades manuales al final de la línea. En otros sectores, es posible automatizar islas de producción individuales, como el montaje o la soldadura.

En un momento dado, es posible que se produzca una conversión mayor, que implique la Integración de tecnología de sensores, la recopilación de datos de producción y el modelado digital de toda la fábrica. A continuación, el mantenimiento preventivo o la optimización de los flujos de materiales pueden seguir con la introducción progresiva de nuevas soluciones basadas en la IA. La clave está en dar el primer paso.

¿Cuánto han avanzado las empresas líderes?

Los principales actores ya están bastante avanzados, especialmente en programación offline y diseño digital de plantas. Hasta ahora, sin embargo, seguía existiendo una brecha entre la planificación digital y la implementación física, a menudo debido a la falta de interfaces o a discrepancias entre los modelos reales y los simulados. Los modelos actuales son cada vez más realistas: simulan factores influyentes como las condiciones de iluminación o los datos de los sensores, mientras que los filtros basados en IA y las comprobaciones de probabilidad están reduciendo aún más la brecha.

¿Cuáles son los límites de esta tecnología?

Los límites actuales de la IA física vienen definidos en gran medida por los datos de que disponen los sistemas. Con la creciente entrada de datos de calidad procedentes de sensores y la introducción de dispositivos físicos adicionales, la interacción con el entorno de producción mejorará aún más.

Los algoritmos de IA actuales se adaptan predominantemente a casos de uso específicos, es decir, tareas bien definidas en entornos controlados. Sin embargo, los límites de lo posible están cambiando a un ritmo vertiginoso. Los sistemas son cada vez más generales y más capaces de hacer frente a la incertidumbre.

Incluso los algoritmos de IA más avanzados dependen de un hardware físico robusto para hacer realidad la idea. Los robots de FANUC combinan alta fiabilidad, precisión y rendimiento, creando la base estable necesaria para implementar con éxito la IA en entornos de producción del mundo real.

¿También ve riesgos?

La IA física introduce interdependencias adicionales que requieren un escrutinio. Con nuestro software de seguridad Dual Check Safety, proporcionamos la herramienta necesaria para abordar estos riesgos. Y la serie CRX de robots colaborativos de FANUC sigue siendo segura y cuenta con la certificación TÜV, incluso cuando se controla con software de IA. Este es uno de los puntos fuertes únicos de nuestro concepto. Es importante que existan arquitecturas de seguridad que permitan a la IA mejorar el rendimiento sin comprometer la protección. En función de la aplicación y el nivel de autonomía, también deben tenerse en cuenta las evaluaciones de riesgo de la IA en virtud de la Ley de IA de la UE.

¿Qué significa la cooperación con NVIDIA para FANUC?

La asociación reduce significativamente las barreras para los innovadores de la IA. NVIDIA Omniverse es una plataforma de desarrollo ampliamente adoptada. Gracias a la Integración de los robots FANUC, se presentan nuevas oportunidades para las fábricas de todo el mundo. El hecho de que apoyamos a nuestros clientes y socios a nivel mundial y ofrecemos el costo total de propiedad más bajo del mercado, nos estamos volviendo más atractivos para las empresas que buscan escalar soluciones físicas de IA.

Además de la plataforma NVIDIA, FANUC también admite interfaces abiertas como nuestra Interfaz de streaming o el sistema operativo para robots (ROS), ampliamente utilizado en investigación y formación. Nuestro objetivo es ofrecer interfaces que cumplan las normas del sector y, al mismo tiempo, abran nuevos mercados. Por ejemplo, ahora tenemos soluciones que permiten a los usuarios de máquinas herramienta controlar robots directamente desde el CNC. Al compartir nuestra experiencia en el sector con nuestros socios, nos estamos posicionando como uno de los principales impulsores de la automatización inteligente de la próxima generación.