Por Canuto  

ABB integró AI Robot Trainer a su módulo Fashion Inductor para automatizar la clasificación de ropa con visión, reentrenamiento y simulación digital. La compañía afirma que la solución puede procesar hasta 1.300 artículos por hora por celda y reducir hasta 75% el esfuerzo de ingeniería y puesta en marcha.
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  • ABB atribuye a Fashion Inductor un rendimiento de hasta 1.300 recogidas por hora por celda y una precisión de picking superior al 99,5%.
  • AI Robot Trainer incorpora modelos de visión específicos para moda y un flujo de reentrenamiento que permite actualizar el robot físico.
  • ABB prevé extender este enfoque a otras aplicaciones basadas en visión hasta el primer trimestre de 2027.

ABB Robotics integró su herramienta AI Robot Trainer en el módulo Fashion Inductor para automatizar tareas de clasificación en la logística de moda. La propuesta combina visión, planificación de movimientos y reentrenamiento para que los integradores de sistemas puedan desplegar y ajustar aplicaciones con menos trabajo de ingeniería, según la empresa.

El anuncio pone el foco en una tarea industrial que cambia con frecuencia: los productos, sus empaques y las condiciones de operación no permanecen iguales. ABB afirma que Fashion Inductor puede procesar hasta 1.300 artículos por hora por celda y alcanzar una precisión de picking superior al 99,5%. Son cifras comunicadas por la compañía, no resultados de una evaluación independiente incluida en el anuncio.

Una solución para una logística que cambia constantemente

En una operación logística de moda, el robot debe enfrentarse a artículos que pueden diferir en forma, presentación y embalaje, además de a condiciones operativas cambiantes. ABB plantea que esa variabilidad dificulta la automatización de ciertas tareas y presenta Fashion Inductor como un módulo de clasificación diseñado para responder a ese entorno.

La compañía describe el módulo como un sistema de alto rendimiento para entornos logísticos reales. Su capacidad declarada llega a 1.300 recogidas por hora por celda, mientras que la precisión de picking supera el 99,5%, de acuerdo con la información de ABB.

Para sostener ese desempeño, Fashion Inductor combina planificación automática de rutas impulsada por IA, precisión de movimiento y tecnología de visión concebida para esta aplicación. La integración busca coordinar la identificación de los artículos con la trayectoria del robot, en un proceso donde reconocer el producto y recogerlo correctamente forman parte de la misma tarea.

Craig McDonnell afirmó que la IA física puede ampliar las capacidades de los robots en aplicaciones industriales, sobre todo en tareas con alta variabilidad. También presentó Fashion Inductor con AI Robot Trainer como la primera solución de IA física basada en visión de extremo a extremo de ABB, con el objetivo de acelerar el despliegue y sostener el rendimiento a lo largo del tiempo.

Reentrenamiento continuo y menos trabajo de puesta en marcha

La incorporación de AI Robot Trainer suma modelos de visión de IA preentrenados y específicos para moda, además de herramientas adaptadas a la aplicación y opciones de reentrenamiento rápido. ABB afirma que este conjunto puede reducir hasta 75% el esfuerzo de ingeniería y puesta en marcha, y permitir que los integradores ajusten el sistema sin experiencia especializada en IA.

La herramienta no se limita a preparar un modelo antes de que comience la operación. Según el flujo descrito por ABB, el sistema supervisa el rendimiento del robot, identifica anomalías y genera nuevos datos de entrenamiento; luego, las mejoras resultantes se despliegan en el robot físico para responder a condiciones operativas cambiantes.

Ese proceso configura un ciclo entre el desempeño real de la celda y la actualización de los modelos. En vez de considerar el entrenamiento como una fase que termina con la instalación, AI Robot Trainer permite reentrenar el sistema de forma estructurada y específica para cada celda, de acuerdo con la evolución de sus requisitos y de los resultados observados.

ABB atribuye a este método una adaptación más rápida durante la puesta en marcha y la operación. La empresa sostiene que los integradores pueden desplegar, ajustar y optimizar las aplicaciones con menor esfuerzo y riesgo de proyecto, aunque el anuncio no detalla las condiciones específicas para obtener la reducción máxima del 75%.

El gemelo digital conecta diseño y producción

La versión mejorada de Fashion Inductor incorpora un gemelo digital que ABB describe como una réplica exacta del software del módulo. Esta representación conecta Application Controller Platform, Automatic Path Planning, AI Robot Trainer y RobotStudio, con la intención de vincular la configuración de la aplicación con su diseño, simulación y validación virtuales.

RobotStudio aporta la base para diseñar y validar virtualmente el sistema, mientras que el controlador de robot OmniCore funciona como capa de ejecución en producción. ABB presenta esa relación como parte de un ciclo de vida que enlaza la preparación del sistema con su operación física.

El gemelo digital también ofrece mayor flexibilidad en la configuración y permite integrar componentes de terceros, como pinzas, según la información de la empresa. Esa posibilidad puede ser relevante para los integradores que deben adaptar una celda a los requerimientos de una aplicación concreta, aunque ABB no especifica qué componentes son compatibles ni detalla ejemplos de instalaciones que ya utilicen esa opción.

En conjunto, la simulación, la ejecución y el entrenamiento forman la arquitectura presentada para Fashion Inductor. ABB sostiene que este enlace puede acelerar la puesta en marcha y facilitar ajustes, mientras que la réplica de software ayuda a preparar y validar configuraciones antes de trasladarlas al funcionamiento industrial.

El primer paso de una expansión más amplia

ABB enmarca Fashion Inductor como el primer paso de un despliegue más amplio de IA física basada en visión dentro de su portafolio de robótica. La empresa vincula esta dirección con el desarrollo de una robótica más autónoma y versátil, y anticipa que el enfoque de AI Robot Trainer se extenderá a otras aplicaciones basadas en visión.

La expansión está prevista hasta el primer trimestre de 2027, según el anuncio. ABB no enumeró qué aplicaciones concretas seguirán a la logística de moda, por lo que el calendario expresa una intención de ampliar el enfoque, pero no permite identificar los próximos sectores o tareas que lo incorporarán.

La apuesta se apoya en la idea de que los modelos de IA pueden mejorar durante el ciclo de vida del sistema frente a objetivos de rendimiento reales y condiciones cambiantes. Para la clasificación de ropa, ABB busca conectar la detección de anomalías y la generación de nuevos datos con una actualización posterior del robot, en lugar de tratar el modelo como una pieza definitiva al momento de la instalación.

La nueva solución reúne cuatro elementos que ABB presenta como interdependientes: visión, planificación de rutas, simulación digital y aprendizaje continuo. Sus cifras de velocidad, precisión y reducción de esfuerzo son afirmaciones de la compañía. Fashion Inductor es, además, el primer despliegue de un plan que ABB prevé ampliar a nuevas aplicaciones.


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