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Robótica móvil dejó de tratarse como un concepto de investigación en torno a 2015. Todos los grandes centros de distribución cuentan ahora con robots móviles, algunos con muchos cientos de ellos funcionando al mismo tiempo, transportando palés, contenedores y piezas.
En global robots móviles autónomos mercado alcanzó $2.010 millones en 2024, y los analistas prevén que llegue a $4.560 millones en 2030. Este crecimiento sugiere que las empresas están comprando y desplegando robots logísticos a escala.
Cuando decida revisar las posibilidades de robótica móvil para su instalación o almacén, se encontrará con dos categorías que funcionan de forma diferente: robots móviles autónomos (AMR) y vehículos de guiado automático (AGV).
El debate en torno a AMR frente a AGV no se trata de qué tipo de robótica es superior hoy en día. En pocas palabras: ambos tipos de tecnología son funcionales. La clave está en saber qué tecnología es la mejor opción para la configuración, el diseño y los planes futuros de su empresa.
Analicemos la realidad operativa de ambos sistemas para que pueda decidir qué máquina debe instalar en su planta.
Como su nombre indica, vehículos de guiado automático seguir las indicaciones que usted les dé, ya sea mediante métodos físicos (cinta magnética en el suelo, cables enterrados en el hormigón) o digitales (reflectores láser, códigos de matriz de datos, rutas premapeadas).
Así es como funciona el flujo básico.
El controlador del sistema encarga al AGV que recoja un palé de la ubicación X y lo entregue en Y. A continuación, el AGV sigue automáticamente la ruta asignada entre esos puntos y, si algo bloquea esa ruta, se detiene y espera. El AGV no altera su ruta designada, por lo que alguien tiene que despejar el obstáculo o redirigir manualmente el vehículo.
En entornos controlados como las cadenas de montaje de automóviles, donde la disposición de los edificios ha permanecido relativamente inalterada a lo largo del tiempo, los AGV han podido funcionar eficientemente durante muchos años sin interrupción. Pero no improvisan, lo que significa que no toman decisiones inesperadas ni crean rutas por sí mismos en tiempo real.
Esta previsibilidad ha sido a la vez un punto a favor y en contra de los AGV, y ha servido de base para la primera generación de AGV. robots para la automatización de almacenes.
La tecnología ha madurado a lo largo de las décadas, de modo que los AGV pueden ahora realizar recorridos complejos, transportar cargas pesadas e integrarse con los sistemas de gestión de almacenes para coordinar varios vehículos. Algunos AGV modernos utilizan navegación guiada por láser en lugar de cinta física, lo que da más flexibilidad para ajustar las rutas sin destrozar el suelo.
Los AMR utilizan LiDAR, cámaras, radares y, en ocasiones, sensores ultrasónicos que proporcionan una visión en directo de su entorno. Robots móviles autónomos utilizan una técnica denominada localización y cartografía simultáneas (SLAM) para construir un mapa, determinar su ubicación en ese mapa y planificar una respuesta adecuada para una navegación segura. Estos robots logísticos seguir actualizando la información cartográfica sobre la marcha.
¿Por qué es importante? En un entorno en constante cambio, es difícil predecir la ruta de un punto a otro. Las carretillas elevadoras se mueven, las estanterías de carros bloquean los pasillos y las personas bloquean los caminos. Un AMR evitará y redirigirá con seguridad estos cambios sin intervención humana.
Los AMR se han hecho cada vez más populares a medida que los sistemas de transporte se han vuelto más complejos. Las instalaciones de distribución del comercio electrónico han crecido en tamaño, con miles de tipos de productos, y los diseños cambian a menudo para facilitar un envío óptimo. Además, algunas empresas de fabricación ya no son lo suficientemente grandes para rutas fijas, dado el menor tamaño de los lotes y los cambios más frecuentes de equipos.
Puede desplegar un AMR y hacer que construya un mapa de las instalaciones y realice tareas rápidamente sin necesidad de cintas, reflectores o un largo proceso para establecer la infraestructura. El robot se adapta al entorno en lugar de exigir que el entorno se adapte a él.
Muchos AMR modernos también pueden comunicarse entre sí y con una central gestión de flotas robotizadas sistema. Cuando varios AMR operan simultáneamente en el mismo espacio físico, pueden trabajar juntos para mitigar la congestión y mantener la fluidez del tráfico dentro de la instalación. A medida que aumenta el número de AMR, esta coordinación se vuelve crítica.
El cambio de los AGV a los AMR no se produjo de la noche a la mañana, ni fue impulsado por un único avance tecnológico. Tres fuerzas convergentes hicieron que las empresas se replantearan la automatización con robots móviles.
Como hemos mencionado antes, la automatización industrial ha dependido históricamente en gran medida de entornos predecibles y estables. Las instalaciones de producción se diseñaban para un flujo de producción fijo, en el que los materiales se movían en secuencias predeterminadas y la distribución de la fábrica permanecía invariable durante largos periodos. Invertir en una infraestructura de guiado permanente para los AGV tenía mucho sentido entonces.
Entonces las operaciones se complicaron. La demanda de los consumidores empezó a orientarse hacia un enfoque más personalizado y variado. Los procesos operativos del almacén pasaron de almacenar palés completos a recoger artículos de línea individuales, por lo que el ciclo de vida del producto se acortó y los picos estacionales se hicieron más drásticos.
Era casi imposible mantener una ruta fija con todos los cambios que se producían en las instalaciones cada mes o trimestre. En consecuencia, arrancar y volver a instalar la cinta magnética resultaba costoso y provocaba interrupciones en el proceso. Incluso los AGV guiados por láser requerían reasignación y reprogramación.
La necesidad de flexibilidad hizo que aumentara la demanda de navegación de robots móviles.
Por aquel entonces, los sensores LiDAR eran más baratos y fiables. Las capacidades informáticas aumentaron y marcos de código abierto como ROS proporcionaron a los desarrolladores herramientas para crear sofisticados sistemas de autonomía de vehículos. Además, SLAM y localización mejoraron drásticamente y, a mediados de la década de 2010, eran lo suficientemente robustos para su uso en producción.
Esta convergencia de necesidades empresariales y capacidad técnica impulsó robots móviles autónomos de los laboratorios de investigación a los almacenes. Las empresas han descubierto que la disposición operativa de sus instalaciones puede ajustarse sin cambios significativos en el sistema robotizado y en todo el flujo de trabajo.
Por ejemplo, si se instala una nueva estación de picking, basta con actualizar el software con nuevas coordenadas de destino para los AMR. Si cambia la distribución del almacén, los robots se reasignarán automáticamente en función de la nueva distribución.
Elegir la tecnología equivocada supone meses de reparaciones de infraestructura y tener que lidiar con limitaciones. Los nueve factores siguientes ayudan a determinar qué tecnología es la mejor para su explotación.
| Criterios | AGV | AMR |
| Flexibilidad | Sólo rutas fijas; los cambios de trazado requieren actualizaciones de la infraestructura | Se adapta automáticamente a los cambios de trazado y cambia de ruta en tiempo real. |
| Infraestructura | Requiere cinta magnética, reflectores o instalación de cables; necesita mantenimiento continuo | Se adapta a las instalaciones existentes; no es necesario modificar el suelo ni las paredes |
| Tiempo de despliegue | Semanas para diseñar rutas, instalar infraestructuras y probar trayectos | Días para planificar el espacio y configurarlo; posibilidad de funcionamiento el mismo día |
| Interacción humana | Carriles segregados y barreras; predecible pero requiere zonas dedicadas | Se desenvuelve entre la gente; comparte el espacio de trabajo, pero su comportamiento puede parecer imprevisible. |
| Coste inicial | Menor coste del robot, pero la infraestructura añade gastos | Mayor coste del robot, pero sin gastos de infraestructura |
| Reconfiguración | Requiere cambios físicos y reprogramación | Sólo actualizaciones de software; los robots se reasignan automáticamente |
| Lo mejor para | Tareas repetitivas de gran volumen en entornos estables | Operaciones dinámicas con cambios frecuentes de diseño |
| Mantenimiento | Elementos de desgaste mecánico simple; mantenimiento de cintas/reflectores | Calibración de sensores; actualizaciones de software |
| ROI | Un menor coste se traduce en operaciones estables a largo plazo | El valor de la flexibilidad aumenta con cada cambio de diseño que se evita |
Un mismo almacén puede utilizar tanto tecnologías AGV como AMR, pero en zonas diferentes, o quedarse con una en toda la instalación. Han surgido patrones de aplicación en tres entornos operativos principales.
Los centros de distribución utilizan una combinación de AGV y AMR para diferentes tareas.
Los AGV suelen realizar rutas repetitivas y son idóneos para transportar palés desde la recepción hasta el almacén y para entregar cajas llenas en los puestos de picking, ya que estas operaciones son predecibles y pueden ajustarse a una ruta repetitiva.
Los AMR son más apropiados para las zonas de picking dinámico, ya que los perfiles de los pedidos pueden cambiar día a día, y los trabajadores eligen entre cientos o miles de referencias, lo que hace que la flexibilidad sea fundamental. navegación de robots móviles más práctico. Algunas instalaciones disponen de flotas híbridas: AGV para trabajos pesados y predecibles y AMR para tareas variables.
Las fábricas de automóviles han confiado en vehículos de guiado automático durante décadas para entregar piezas en las estaciones de montaje debido a la estabilidad del trazado, los estrictos plazos de entrega y el peso de los componentes que manipulan.
Las instalaciones de fabricación de productos electrónicos suelen utilizar en su lugar robots móviles automatizados porque sufren frecuentes cambios de combinación y configuración de productos. Los AMR pueden soportar varias líneas de montaje sin vías dedicadas y se utilizan para transportar piezas ligeras que no requieren equipos pesados.
Los entornos logísticos más difíciles de gestionar son aquellos en los que personas, carretillas elevadoras y robots comparten un mismo lugar de trabajo. Los AGV funcionan mejor cuando los patrones de tráfico están segregados, con carriles exclusivos para los robots y reglas de derecho de paso fácilmente identificables.
Los AMR rinden mejor en un entorno de trabajo realmente mixto. Pueden moverse alrededor de carretillas elevadoras y se detienen para permitir el paso de peatones. También se adaptan a obstáculos temporales, como palés en el suelo, o cuando no hay carriles definidos que puedan utilizar los robots.
La actualidad robótica móvil requieren algo más que ingeniería mecánica. Combinan todos los aspectos del hardware, el software integrado, la infraestructura basada en la nube y las herramientas operativas.
Antes de empezar cualquier diseño de código o hardware, el primer paso es determinar qué funciones realizará el robot y qué limitaciones encontrará. Tendrás que identificar los tipos de sensores necesarios, la potencia de procesamiento, los estándares de comunicación y cómo se integra todo en un sistema completo.
El robot físico incluye motores, controladores, sistemas de alimentación, sensores y diseño del chasis. Los robots industriales trabajan 24 horas al día durante muchos años, lo que crea la necesidad de componentes robustos que puedan soportar vibraciones, temperaturas extremas y un uso constante.
Los desarrolladores crean código de bajo nivel que controla los motores, lee los sensores y gestiona las operaciones en microcontroladores específicos que utilizan sistemas operativos en tiempo real. Estos sistemas requieren una sincronización precisa del control de los motores, ya que los milisegundos pueden afectar a su correcto funcionamiento en situaciones de emergencia.
La autonomía de alto nivel se ejecuta en ordenadores basados en Linux integrados en el robot. Los Engineers crean distribuciones de Linux personalizadas con herramientas como Yocto, escriben controladores de dispositivos para sensores y actuadores y lo integran todo con ROS o ROS2.
Aquí es donde los robots se vuelven autónomos. El software de percepción procesa los datos de los sensores para identificar obstáculos, espacios libres y puntos de referencia. Los algoritmos SLAM crean un mapa del entorno y hacen un seguimiento de dónde se encuentra el robot en ese mapa, mientras que el software de navegación ayuda al robot a planificar una ruta, evitar obstáculos y ejecutar maniobras.
Es difícil probar todos los escenarios que podrían ocurrirle a un robot sobre el terreno, por lo que los equipos de desarrollo crean entornos de simulación utilizando las metodologías Sim2Real y Real2Sim con plataformas como Gazebo, NVIDIA Isaac Sim e Isaac Lab. Los robots operan en un almacén virtual con miles de casos de prueba, lo que evita costosos fallos sobre el terreno.
Engineers desarrolla una infraestructura de backend para coordinar tareas, supervisar el estado de los robots, registrar datos telemétricos y optimizar las operaciones de varios robots en el marco de la iniciativa gestión de flotas robotizadas sistema. Esta infraestructura gestiona los datos de cientos o miles de robots conectados.
Los operadores necesitan interfaces que les permitan gestionar sus robots de automatización industrialAsigne tareas, controle el estado, gestione excepciones y visualice mapas. Puede crear aplicaciones de escritorio utilizando el marco Qt/QML, aplicaciones móviles para la gestión en la planta o cuadros de mando web.
Los robots modernos generan enormes cantidades de datos, como imágenes de vídeo de cámaras, escaneados LiDAR, registros de posición y métricas del sistema. Los usuarios de Engine crean canalizaciones para comprimir y transmitir esta ingente cantidad de información con fines de supervisión remota y resolución de problemas.
Los técnicos del Engine validan todos y cada uno de los subsistemas, incluidos sensores, controladores de motor, módulos de potencia y enlaces de comunicación con los sistemas de gestión de flotas mediante pruebas de unidad, integración y sistema, y después miden las métricas de rendimiento del robot, como la precisión de la navegación, la eficiencia de la batería y los índices de finalización de tareas.
Un buen ingeniero puede construir una demostración, pero enviar 100 robots a un almacén requiere conocimientos coordinados.
| Papel | Competencias clave | ||
| Arquitectos robóticos | Diseño de sistemas, fusión de sensores, restricciones en tiempo real | Contratar | |
| Desarrolladores de robótica | ROS/ROS2, C++, Python, algoritmos de navegación | ||
| Ingenieros de simulación | Herramientas de simulación, metodologías Sim2Real y Real2Sim | ||
| Ingeniero de firmware | Desarrollo HAL/BSP, protocolos industriales (CAN/Modbus), gestión de memoria | Contratar | |
| Desarrolladores integrados | C/C++, RTOS, microcontroladores | Contratar | |
| Ingenieros de Linux integrado | Núcleo Linux, controladores de dispositivos, Yocto | ||
| Ingeniero de diseño de hardware | Diseño de circuitos, control de motores, sistemas de potencia | ||
| Ingenieros de backend C | Sistemas distribuidos, bases de datos, API | Contratar | |
| Ingenieros de procesamiento de vídeo y audio | Códecs de vídeo, protocolos de transmisión | Contratar | |
| Cloud/desarrolladores de back-end | Cloud plataformas, microservicios, escalabilidad | Contratar | |
| Equipos de control de calidad y validación | Marcos de pruebas | Contratar | |
| Desarrolladores de aplicaciones móviles y web | Plataformas móviles, aplicaciones web | Contratar | Contratar |
Empezando con una marca, puede añadir más adelante otros modelos. A continuación, puede adquirir una empresa ya existente con su propia flota o comprar modelos a medida. robots de fabricación para trabajos muy específicos. Independientemente de cómo se consigan, el reto es cómo hacer que todos estos sistemas funcionen juntos.
Las empresas que producen soluciones robóticas construyen sus propios gestión de flotas robotizadas plataformas en las que el Robot A habla una API y el Robot B utiliza otra distinta. Sin estándares, acabas teniendo que hacer un trabajo de integración personalizado para cada combinación.
Las asociaciones del sector reconocieron este problema.
MassRobotics ha desarrollado el Norma de interoperabilidad AMR para crear protocolos comunes de coordinación de flotas. La norma permite que robots de distintos fabricantes utilicen el mismo mapa, coordinen sus movimientos y tráfico y reciban tareas de un único sistema central de gestión sin necesidad de integración personalizada.
VDA 5050 es otra norma que está ganando terreno, sobre todo en Europa, y que define y establece la capa de comunicación entre los sistemas de gestión de flotas y los robots móviles.
La necesidad de buenas normas aumenta a medida que se amplían las flotas. Con 10 robots, la integración personalizada es manejable, pero con más de 100 robots en varias instalaciones, la estandarización se convierte en una necesidad práctica.
Además de las normas, es posible que también necesite middleware y adaptadores para facilitar la coordinación entre sus unidades robóticas.
En AMR frente a AGV La decisión se reduce a una pregunta: ¿con qué frecuencia cambiará su distribución en los próximos cinco años?
Si la ruta que ha identificado va a seguir siendo la misma y suele tener un volumen de actividad predecible, utilice AGV porque son una tecnología sencilla y probada que le proporcionará el coste total más bajo. Los AMR ganan cuando la flexibilidad importa más que el coste inicial, ya que cada retraso evitado por un cambio de trazado se amortiza.
Muchas instalaciones acaban utilizando tanto AGV para operaciones estables de gran volumen como AMR para entornos de picking dinámicos que pueden sufrir cambios significativos cada trimestre. El error más común que observamos entre las empresas es imponer una tecnología en todas partes o esperar a encontrar la solución perfecta que ofrezca las mayores ventajas al menor coste posible.
Robótica móvil aporta valor cuando resuelve un cuello de botella específico mejor que las alternativas, no cuando automatiza todo a la vez. Empiece por los puntos más problemáticos de su empresa probando entre 5 y 10 robots para determinar el verdadero aumento de la productividad y la satisfacción de los empleados. Utilice estos datos para implantar soluciones allí donde el retorno de la inversión sea más claro y amplíe lo que funcione.
Si necesita un consejo profesional o está pensando en implantar robots para la automatización de almacenes en su ecosistema, por favor contacto cuando lo consideres oportuno.
Los AGV cuestan menos por robot, pero requieren una instalación de infraestructura que añade semanas y gastos. Los AMR cuestan más por adelantado, pero pueden configurarse rápidamente sin instalación adicional, por lo que el precio total dependerá de cuántas veces se modifique la distribución del almacén en el futuro.
La instalación de AGV es un proceso continuo que puede tardar varias semanas en terminar de ajustar las rutas. La instalación de AMR solo llevará unos días, ya que los robots crean sus propios mapas y solo necesitan configurar el software.
Los AMR disponen de sensores que les permiten detectar y evitar a las personas en espacios compartidos. Cuando se trabaja con AGV, lo mejor es dedicar carriles y utilizar barreras para mantener los robots y el personal en zonas separadas.
La actualización de los AGV puede requerir la reinstalación de la infraestructura y la reprogramación de las rutas. En el caso de los AMR, basta con actualizar el software con nuevos puntos de destino cada vez que se mueven estanterías o se añaden puestos de trabajo.
No, los proveedores proporcionan software de gestión de flotas y disponen de servicios de asistencia técnica remota con los que puede ponerse en contacto para obtener ayuda. Necesitarás un empleado que supervise el panel de control del robot y responda a las solicitudes básicas de solución de problemas, pero no tienes que construir robots.
El comercio electrónico y el sector de la automoción representan el mayor volumen de robots móviles, utilizados principalmente en centros de distribución para preparar pedidos y mover palés. Las empresas manufactureras utilizan robots móviles para transportar componentes a la línea de producción y otras actividades relacionadas con los productos.
Considere la frecuencia con la que cambiará la disposición física de sus instalaciones. Si va a tener rutas fijas durante largos periodos (3-5 años), los AGV suelen ser menos caros. Por el contrario, si necesita flexibilidad para adaptarse a los cambios, los AMR requieren menos mano de obra y tiempo para actualizar el sistema de rutas del robot.
Sí, muchas empresas comienzan su andadura en la automatización implantando unidades en una zona para probar el rendimiento y, a continuación, ampliarlas allí donde el retorno de la inversión es más evidente. Los AMR se amplían más fácilmente que los AGV porque no hay que reinstalar la infraestructura.
Dmitry lidera la estrategia tecnológica detrás de las soluciones personalizadas que realmente funcionan para los clientes, ahora y a medida que crecen. Aúna la visión global con la ejecución práctica, asegurándose de que cada construcción sea inteligente, escalable y alineada con el negocio.
