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Robots móviles a la matriz

Otto Motors utiliza la simulación para mitigar el riesgo al implementar una flota de robots móviles autónomos.

Matt Rendall, CEO y cofundador de Otto Motors, hablando en la Robotics Summit and Expo en Boston.
Matt Rendall, CEO y cofundador de Otto Motors, hablando en la Robotics Summit and Expo en Boston.

Otto Motors es un fabricante de robots móviles autónomos (AMR) que se utilizan para automatizar el manejo de materiales en las operaciones de fabricación y almacenamiento. Los robots están diseñados para llevar materiales hacia y desde personas, equipos, y estanterías con libre movimiento. Con capacidades de colaboración integradas, los AMR son una forma altamente productiva de optimizar los flujos de trabajo.

Según la empresa, los robots de Otto Motors tienen la capacidad de duplicar la productividad, pero primero deben instalarse correctamente. El simple uso de una hoja de cálculo para calcular cuántos AMR se necesitan en una operación tiene un costo si hay muy pocos o demasiados robots. Incluso una variable del 20 % en una flota de 100 vehículos AMR significa que un cliente no está obteniendo lo que necesita o está gastando más de lo que debería para lograr lo que necesita, lo que genera un retorno de la inversión más débil.

Pero hay una solución a este problema, y ​​viene en forma de software de simulación.

Matthew Rendall, director ejecutivo y cofundador de Otto Motors, estuvo en la Robotics Summit & Expo en Boston en mayo y realizó una presentación sobre el uso de la simulación para implementaciones AMR exitosas.

“Creemos que la simulación es un requisito previo crítico en su conjunto de herramientas para la implementación de una flota grande”, dijo Rendall. “Y la razón es que puede ser muy granular, muy variable y muy detallista no solo del diseño de la instalación, sino también de cómo su operación cambia día a día, turno a turno y minuto a minuto. Y luego puede cargar todos esos parámetros en una simulación y modelarlos para una operación completa”.

Es básicamente una forma de comenzar con el final en mente y mitigar el riesgo de falla a través del análisis de escenarios. Cuanto mayor sea la flota, mayor será el riesgo. “Si tiene 100 AMR en una línea, probablemente esté integrado en procesos comerciales de misión crítica”, explicó Rendall. “Y si ese sistema no funciona, la planta no funciona, y si la planta no funciona, es catastrófico. Por lo tanto, la simulación es importante para la mitigación de riesgos”.

Rendall continuó describiendo dos escenarios de clientes reales, una implementación totalmente nueva y otra abandonada. Tienen algunas similitudes, pero en un proyecto totalmente nuevo, donde no se trata de infraestructura existente, los beneficios de la eficiencia operativa son muy altos.

Simulación AMR en acción

El sitio totalmente nuevo era una instalación de 92.900 metros cuadrados que cubría la producción y el almacenamiento. Tenía 300 lugares de recogida y entrega y los AMR hacían 5.000 entregas y cubrían más de 1.000 millas por día. Debido a que estaban comenzando desde cero, Otto pudo asociarse con el cliente para ayudarlo a repensar cómo se diseñaría su planta de fabricación del futuro. Luego, podrían simular escenarios de prueba para enrutamiento, tráfico, ubicación, etc.

La simulación se divide en dos categorías, simulación física y de procesos, y el resultado de la física se utiliza como entrada en la del proceso. Aquí es donde sucede lo divertido.

“Ponemos los robots en la matriz”, dijo Rendall. “No saben que están en una simulación ya que el software emula completamente el entorno. Así que teletransportamos el vehículo a la matriz y está funcionando sin saber que está en un entorno simulado frente a un entorno real”.

A partir de ahí, pueden realizar micropruebas para observar las interacciones y comprender cuánto tiempo pasará un AMR esperando en intersecciones y lugares de recogida, por ejemplo. Estas cosas se validan en el mundo real y la retroalimentación se crea en una microsimulación de circuito cerrado para, en última instancia, observar todo el proceso de extremo a extremo para ver cómo se desarrolla la operación.

En este caso, el fabricante realmente redujo la cantidad de AMR necesarios mientras aumentaba la eficiencia simplemente al poder trabajar en cada análisis de escenario. “Originalmente tenía un alcance de 102 AMR, pero con la simulación pudimos optimizar el diseño a 83 AMR”, explicó Rendall. Entonces, si bien algunos clientes pueden resistirse a la idea de gastar más por adelantado en software de simulación, hay un valor real en el otro lado. “Invierta un poco por adelantado en simulación y ahorre un 20 % del tamaño de su flota a través de un diseño más inteligente y más confianza”.

Las simulaciones de Brownfield tienen un enfoque similar, con la diferencia fundamental de los grados de libertad más bajos basados ​​en decisiones que han estado ocurriendo durante la antigüedad de la instalación. También suele lidiar con una mezcla de tráfico que incluye montacargas, AMR y personas. Por lo tanto, el enfoque aquí es más acerca de cómo incorporar gradualmente los AMR sin interrumpir la operación para minimizar el tiempo de inactividad.

Sin embargo, en cualquier escenario, el uso de la simulación resulta en el mismo objetivo. “Nuestra posición es que una pequeña cantidad de inversión por adelantado es muy importante para configurar el proyecto para el éxito y asegurarnos de que está invirtiendo la cantidad correcta de dinero para resolver los problemas correctos y mitigar el riesgo de ejecución asociado con la puesta en marcha con una implementación de AMR”, dijo Rendall.