EN UNO DE LOS CASOS ANALIZADOS, UN MODELO ENTRENADO CON IMÁGENES SINTÉTICAS ALCANZÓ EL NIVEL DE PRECISIÓN ESTABLECIDO AL SER PROBADO CON IMÁGENES REALES. EL INFORME PROPONE UN CAMINO EN TRES ETAPAS PARA AVANZAR DESDE LA VALIDACIÓN DIGITAL HASTA LA IMPLEMENTACIÓN EN PLANTA.
ABB Robotics, una de las empresas líderes mundiales en robótica, y NVIDIA (NASDAQ: NVDA), líder mundial en inteligencia artificial y computación acelerada, publicaron el informe técnico Industrial Physical AI in High-Precision Manufacturing, desarrollado con aportes de AsiaInfo, Deloitte y SKAI Intelligence. El documento propone un marco de implementación para llevar la inteligencia artificial física desde la ingeniería digital hasta la planta, combinando visión robótica, gemelos digitales, datos sintéticos y validación previa a la puesta en marcha.
La IA física permite que los robots perciban el entorno real y respondan a él: reconocer piezas, identificar su posición y adaptarse a variaciones de iluminación, ubicación o condiciones de producción, en lugar de limitarse a ejecutar recorridos fijos. En entornos de manufactura de alta precisión, con múltiples variantes, lotes pequeños y cambios frecuentes de producto, el desafío de la automatización tradicional no es que no funcione, sino que no siempre logra adaptarse con la rapidez necesaria. Cada modificación puede exigir reprogramación y nuevos ajustes, aumentando el esfuerzo de ingeniería y dificultando la escalabilidad.
El costo aparece como uno de los principales desafíos para avanzar en esta dirección. Según el informe Physical AI: The moment of acceleration, de Deloitte, citado en el estudio, el 41% de las organizaciones señala los costos y los recursos necesarios como la principal barrera para adoptar IA física.
“El desafío no es llevar inteligencia artificial a una fábrica de un día para otro, sino construir evidencia antes de escalar. Poder probar escenarios, identificar riesgos y validar parte del comportamiento del sistema en un entorno digital permite tomar decisiones de implementación con más información y concentrar las pruebas en planta donde realmente son necesarias”, señaló Adrian Covi, gerente de Negocios Industriales de ABB Robotics South America.
Parte de la validación se adelanta al entorno virtual
La propuesta central del informe es trasladar parte de la identificación de riesgos y de la validación a la etapa de ingeniería digital. Los gemelos digitales permiten representar productos, sistemas de visión, estaciones de trabajo y robots, mientras que los datos sintéticos ayudan a cubrir variables, casos extremos y posibles fallas difíciles de capturar tempranamente en condiciones reales.
La validación virtual no reemplaza las pruebas físicas. Una vez que el sistema avanza hacia condiciones reales, los datos, imágenes, fallas y resultados obtenidos retroalimentan el entorno digital para ajustar modelos y futuras decisiones de implementación. El informe denomina a este ciclo continuo Real2Sim2Real.
En uno de los casos analizados, se generaron 1.000 imágenes sintéticas y se seleccionaron
120 muestras representativas para entrenar un modelo de localización de piezas. Al validarlo con imágenes reales, la localización en los ejes x-y cumplió el umbral de precisión
establecido, de hasta 2 píxeles. El resultado funciona como evidencia previa a una prueba en una celda real y no como validación del desempeño final en producción.
Para avanzar hacia implementaciones a mayor escala, el informe recomienda un recorrido en tres etapas: Digital POC, para validar la tarea, los datos y el modelo; Pilot Cell, para comprobar la integración entre robot, visión, proceso y calidad bajo condiciones reales o cercanas a las reales; y Multi-cell Scale-up, para extender los activos, modelos y procesos de validación a más productos, celdas o fábricas.
De la simulación a la ejecución robótica
Dentro de este enfoque, el informe presenta RobotStudio® HyperReality como un ejemplo de implementación de ingeniería digital robótica. La tecnología conecta entornos robóticos digitales, datos de visión, validación de IA y verificación de tareas robóticas para evaluar, antes de la puesta en marcha, si los resultados generados por los modelos pueden traducirse en objetivos, trayectorias y lógica de operación del robot. La publicación se enmarca en la colaboración entre ABB Robotics y NVIDIA, anunciada en marzo de 2026.
RobotStudio® HyperReality, integra la plataforma de simulación RobotStudio® de ABB Robotics con tecnologías NVIDIA Omniverse™. Tras las pruebas con clientes seleccionados, la solución estará disponible para los más de 60.000 usuarios de RobotStudio en el mundo durante el segundo semestre de 2026.
