La próxima revolución del automóvil hará que los robots aprendan de los humanos

La industria del automóvil utiliza robots desde hace más de medio siglo. La soldadura, la pintura y el movimiento de grandes paneles de carrocería se han automatizado hasta tal punto que resultaría difícil imaginar una fábrica de coches moderna sin robots industriales. Sin embargo, miles de personas siguen trabajando en el montaje final.

La razón no es sentimental. Los humanos son manipuladores de uso general extraordinariamente capaces. Pueden notar con los dedos si un conector ha encajado, localizar un mazo de cables entre otros componentes, adaptar un movimiento si una pieza está desalineada y, sin necesidad de reprogramación, comprender qué deben hacer cuando llega a la línea de producción un coche con un equipamiento diferente. En cambio, un robot industrial convencional es increíblemente rápido y preciso siempre que el mundo que lo rodea permanezca exactamente como lo programó un ingeniero. Los fabricantes de automóviles quieren ahora reducir esa diferencia.

400.000 robots no significan 400.000 empleos perdidos

Toyota situó la cuestión de lleno en la agenda al estimar que podrían hacer falta unos 400.000 robots para modernizar la red de producción de la empresa, de otras compañías del grupo y de sus principales proveedores. Según Reuters, Toyota podría destinar cada año alrededor de un billón de yenes —unos 5.400 millones de euros al cambio actual— a la automatización a partir de 2028.

Cuatrocientos mil es una cifra enorme, pero debe interpretarse correctamente. No significa que vayan a utilizarse 400.000 robots humanoides ni que exista un plan para sustituir al mismo número de trabajadores. La cifra incluye robots industriales convencionales, nuevas soluciones de automatización y la sustitución de equipos existentes. Se calcula que unos 150.000 robots podrían destinarse a las propias fábricas de Toyota, mientras que el resto correspondería al conjunto de su red de producción. (reuters.com)

Lo importante, en cambio, es el tipo de trabajo que realizará la próxima generación de robots.

La automatización se hizo cargo primero de las tareas en las que los robots superaban a las personas en velocidad, fuerza y repetibilidad. La siguiente oleada se dirige a trabajos en los que, hasta ahora, los humanos han superado a los robots por su flexibilidad.

Una fábrica de coches es un lugar sorprendentemente difícil para un robot

La soldadura por puntos de una carrocería es una tarea casi ideal para la automatización. El robot toma siempre la misma herramienta, se desplaza hasta un punto conocido y ejecuta una operación definida con precisión. El mismo ciclo se repite miles de veces. El montaje final es un mundo distinto.

Allí, un robot debe agarrar piezas de distintas formas, manipular materiales flexibles, enchufar conectores, colocar juntas, tender cables y trabajar junto a personas. Para complicar aún más las cosas, por una misma línea de producción pueden avanzar uno tras otro vehículos con diferentes sistemas de propulsión, equipamientos e interiores. Una persona resuelve muchos de estos problemas casi de manera subconsciente. A un robot hay que enseñarle a reconocer un objeto, sujetarlo correctamente, aplicar la fuerza adecuada y reaccionar ante una situación que el programador no había previsto en detalle.

Por eso, el próximo gran avance no consiste simplemente en mejorar la mano del robot. Requiere visión artificial, sensores de fuerza y tacto, inteligencia artificial y sistemas de aprendizaje capaces de convertir la demostración de una persona en una acción del robot.

Toyota quiere digitalizar las manos de un maestro artesano

El ELEY de Toyota ofrece una buena muestra del rumbo que está tomando el desarrollo. El Embodied Learning robot for Enhanced Yield es un robot de dos brazos y unos 50 kg de peso que se desplaza sobre ruedas y aprende a partir de movimientos demostrados por personas.

Un operario muestra al robot cómo realizar una tarea mediante dispositivos de control específicos. El sistema recopila datos de esas demostraciones y los utiliza para entrenar un modelo que permite al robot repetir la tarea de forma autónoma.

Toyota mostró el sistema doblando camisetas. Tras unas 1.500 sesiones de práctica y dos semanas, ELEY era capaz de repetir la tarea casi sin errores. Doblar una camiseta no transformará por sí solo la producción de automóviles. La forma en que aprende el robot sí podría hacerlo.

Con un robot industrial tradicional, los ingenieros construyen todo un proceso automatizado en torno a una operación concreta. En el caso de un robot con capacidad de aprendizaje, la tarea podría enseñársela una persona que ya sepa hacer ese trabajo. Eso cambia el punto de partida de la automatización.

El activo más valioso podría ser la experiencia de los trabajadores

La filosofía de producción de Toyota se ha apoyado durante décadas en trabajadores cualificados con una amplia experiencia. La industria japonesa utiliza el término takumi para referirse a estos maestros. El problema surge cuando los conocimientos prácticos acumulados durante décadas se marchan con un trabajador que se jubila.

No todo puede plasmarse en unas instrucciones de trabajo. Un operario de montaje experimentado puede notar con la mano si una pieza ha encajado correctamente. Puede detectar por un sonido que algo no va bien o modificar automáticamente un movimiento cuando un componente se comporta de forma ligeramente distinta a la habitual.

Una de las grandes promesas de los robots con capacidad de aprendizaje es la posibilidad de convertir parte de ese conocimiento tácito en datos.

Si un robot aprende una operación concreta del mejor trabajador de Toyota, en principio no será necesario enseñar al siguiente robot todo desde cero. El modelo aprendido puede seguir desarrollándose y compartirse, lo que permitiría convertir la destreza de una persona en un activo para toda la red de producción.

Este cambio es mucho más profundo que limitarse a instalar otro brazo robótico en una línea de montaje.

¿Por qué no es necesario que todos los robots sean humanoides?

La tendencia actual en robótica favorece a los humanoides. El argumento es convincente: las fábricas, las herramientas y los sistemas logísticos se han diseñado en torno al cuerpo humano. Si un robot tiene dos brazos, dos piernas y un alcance similar al de una persona, no es necesariamente preciso reconstruir la fábrica a su alrededor.

Pero la forma humana no es automáticamente la mejor solución de ingeniería.

Caminar sobre dos piernas requiere energía, un sistema de control complejo y mantener constantemente el equilibrio. En el suelo liso de una fábrica, un robot con ruedas puede ser más sencillo, barato, estable y eficiente desde el punto de vista energético.

El ELEY de Toyota utiliza ruedas.

Hyundai Motor Group avanza en otra dirección. Boston Dynamics, propiedad del grupo, desarrolla el robot humanoide eléctrico Atlas, y Hyundai tiene previsto empezar a utilizar humanoides en sus operaciones de producción en 2028.

Atlas tiene una configuración básica similar a la humana, pero Boston Dynamics no intenta reproducir con precisión la anatomía de una persona. Sus articulaciones eléctricas permiten al robot realizar movimientos que serían imposibles o, como mínimo, extremadamente incómodos para un humano.

Esto está dando lugar a un experimento interesante en la industria del automóvil. Toyota investiga, entre otras opciones, manipuladores con ruedas y capacidad de aprendizaje, mientras que Hyundai apuesta por un humanoide de tamaño natural. Ambas intentan resolver el mismo problema: cómo hacer que un robot de uso general trabaje en un entorno construido por humanos para humanos.

El principal competidor de los robots sigue siendo la automatización convencional

En medio del entusiasmo por los humanoides, a menudo se olvida una cuestión importante: ¿por qué utilizar un robot de uso general que cuesta 100.000 euros cuando una máquina específica más sencilla puede realizar la misma operación durante 20 años seguidos?

Los fabricantes de automóviles deben responder a esa pregunta en cada proyecto de automatización. Si un robot realiza un millón de veces la misma soldadura, no necesita inteligencia artificial, piernas ni manos similares a las humanas. Un robot industrial específico probablemente hará el trabajo de forma más rápida, barata y fiable. La ventaja económica de un robot de uso general aparece cuando las tareas cambian.

Si una misma máquina puede clasificar piezas por la mañana, instalar componentes por la tarde y aprender una tarea completamente nueva en el siguiente año-modelo, su mayor precio de compra empieza a tener sentido.

Por eso, el indicador más importante para la próxima generación de robots no es la capacidad de carga ni la velocidad al caminar. Es más importante el tiempo necesario para enseñarles una nueva tarea.

China está acelerando el ritmo

La robotización también responde a una lógica competitiva muy concreta. La industria del automóvil debe desarrollar simultáneamente vehículos eléctricos, tecnología de baterías, software y nuevos procesos de producción. Los fabricantes chinos acortan cada vez más los ciclos de desarrollo de sus modelos, mientras que la competencia en precios hace que el coste de cada hora de producción sea relevante.

Una fábrica de coches convencional supone una enorme inversión de capital. Si un modelo nuevo exige reconstruir gran parte de la línea de producción, eso consume tiempo y dinero. En teoría, una robotización flexible permitiría que la fábrica dependiera menos de modelos concretos.

Un robot al que se pudiera enseñar una nueva operación mediante software y demostraciones permitiría al fabricante modificar su gama de modelos sin rediseñar toda la cadena de automatización.

Esto podría resultar mucho más importante que una reducción directa de los costes laborales.

Las personas no desaparecerán de las fábricas; su trabajo cambiará

La forma más injusta de describir la robotización sería recurrir a la fórmula «un robot equivale a un empleo perdido». La economía de una fábrica de coches es más compleja. Un robot puede, en efecto, asumir un trabajo que antes realizaba una persona. Esto se aplica especialmente a operaciones repetitivas, físicamente exigentes y poco ergonómicas.

Al mismo tiempo, una fábrica automatizada cada vez más compleja necesita personas que enseñen, supervisen, mantengan y reparen los robots. Crece la demanda de conocimientos sobre automatización, software, datos y mantenimiento. La mayor presión probablemente recaerá sobre las operaciones sencillas y repetitivas. Cuanto más estandarizado y predecible sea el trabajo de una persona, más fácil resultará justificar económicamente su automatización.

Hiroki Nakajima, vicepresidente de Toyota, describió el objetivo de la compañía como un mundo en el que personas y robots trabajen juntos, en lugar de una situación en la que los robots se limiten a sustituir a las personas. Ese es el objetivo declarado por la empresa, no una garantía de que la automatización no vaya a reducir en el futuro la necesidad de determinados tipos de trabajo.

Al final, 400.000 robots son una historia menor que un solo robot capaz de aprender

La estimación de Toyota de 400.000 robots da para un gran titular, pero, de cara a la próxima década de la industria del automóvil, podría ser mucho más importante saber si un robot puede aprender una nueva destreza de una persona y transmitírsela a otro robot.

Si la respuesta sigue siendo no, la automatización continuará por el camino conocido. Los robots serán más rápidos y precisos, pero cada nueva operación seguirá requiriendo un costoso trabajo de ingeniería.

Si la respuesta llega a ser afirmativa, cambiará la naturaleza de la fábrica de coches.

La línea de producción ya no estaría formada únicamente por máquinas programadas para tareas fijas. Junto a ellas surgiría una clase de máquinas cuyas funciones podrían modificarse mediante software y a las que se podrían enseñar nuevas destrezas a partir del ejemplo de una persona. El robot dejaría entonces de ser una simple pieza de automatización. Se convertiría en un trabajador cualificado digital.