Casos d'ús industrials

Pick & Place intel·ligent

El pick & place (agafar i col·locar) és una de les tasques robòtiques més comunes. La IA ha transformat la seva capacitat:

Repte clàssic: els sistemes de pick & place tradicionals necessitaven que les peces estiguessin en posicions perfectament definides.

Solució IA: visió artificial (YOLO + estimació de pose 6D) permet al robot identificar i agafar peces en qualsevol orientació, inclús de caixes a granel (bin picking).

Cas real: Amazon Sparrow (2022) — robot de pick & place d'articles individuals per a comandes de clients, usa visió IA per seleccionar articles de caixes mixtes.

Inspecció automàtica de qualitat

Repte: detectar defectes de fabricació (ratlles, bombolles, deformacions) a alta velocitat en línies de producció.

Solució IA: models de visió artificial entrenats en imatges defectuoses (o sobre dades sintètiques generades per IA) detecten anomalies imperceptibles a l'ull humà.

Cas real: BMW usa sistemes de visió IA que inspeccionen la pintura de carrosseries a 10 m/s, detectant defectes de menys d'1 mm². Taxa de fals positiu inferior al 0,1%.

AGV i AMR en logística

Cas Amazon: la xarxa de 750.000 robots Kiva és el sistema AMR més gran del món. Porta les prestatgeries dels productes fins als operaris de picking, eliminant la caminada dels treballadors (fins a 20 km/dia). Resultat: velocitat de processament 3x superior, errors reduïts al 0,1%.

Cas DHL: AMRs de Locus Robotics en centres de distribució. L'IA optimitza les rutes de tota la flota en temps real, equilibrant la càrrega de treball entre robots.

Manteniment predictiu amb robots i sensors

Robots i sensors IoT recullen dades de vibracions, temperatura, soroll i consum elèctric de la maquinària. Models de sèries temporals (LSTM, Prophet, Transformers) prediuen quan una màquina fallarà hores o dies abans.

Impacte real (Siemens, 2023): - Reducció del 30-50% en temps de parada no planificada - Reducció del 25% en costos de manteniment - Allargament de la vida útil de la maquinària en un 20%