MANTENIMIENTO PREDICTIVO ROBOTIZADO

MANTENIMIENTO PREDICTIVO ROBOTIZADO

FECHAS DEL CURSO:

02-06 JUNIO 2025

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VOLUME DE HORAS:

Lecciones: 15 horas

Laboratorio supervisado: 15 horas

Proyecto: 45 horas

MODALIDADES:

Online y presencial

¿QUÉ APRENDERÁS?

Descubre cómo prevenir fallos en robots mediante técnicas de mantenimiento predictivo, análisis de datos en tiempo real y herramientas prácticas. Aprende a detectar anomalías, planificar acciones de mantenimiento y trabajar con plataformas robóticas tanto comerciales como de código abierto.

REQUISITOS PREVIOS:
  • Conocimientos básicos de programación: Muchos cursos avanzados de robótica asumen que los estudiantes tienen sólidos conocimientos de programación.

  • Fundamentos de electrónica: Comprender conceptos básicos de electrónica como resistencia, voltaje, corriente, y tener experiencia con componentes electrónicos comunes puede ser esencial para trabajar con hardware robótico.

OBJETIVOS PEDAGÓGICOS:

El objetivo de este STC «Short-Term Course» (Curso de corta duración) es enseñarte los fundamentos de las tipologías y operaciones robóticas, así como cómo realizar y predecir tareas de mantenimiento en los principales elementos que componen un robot. Este conocimiento te permitirá definir e implementar un plan de mantenimiento preventivo para un robot, basado en pruebas empíricas y en las especificaciones del fabricante.

En este STC, aprenderás los fundamentos para identificar y visualizar anomalías y fallos en los datos proporcionados por los componentes del robot. Aprenderás a asociar estas anomalías con condiciones de fallo, lo que te permitirá llevar a cabo un mantenimiento predictivo para gestionar fallos y evitar costosos tiempos de inactividad.

El curso incluye el aprendizaje sobre los elementos del motor eléctrico que forman parte de un robot articulado y la comprensión de su funcionamiento y propósito. Estudiarás los elementos básicos necesarios para procesar y comprender los datos obtenidos del interior del robot con fines de mantenimiento predictivo.

Además, aprenderás cómo realizar un diagnóstico de errores basándote en el registro de funcionamiento del robot y cómo prevenir accidentes durante el mantenimiento del equipo robótico.

CONTENIDO PRINCIPAL:

Realizar tareas de mantenimiento en sus elementos constituyentes principales, con el fin de definir un plan de mantenimiento preventivo con un robot, de acuerdo con pruebas empíricas y las especificaciones del fabricante. Conocer las principales herramientas de mantenimiento predictivo.

1. Fundamentos Morfológicos en Robótica: Tipos de Robots, Sistemas de Control de Movimiento y Enfoques para Acceder a la Información de Mantenimiento de los Elementos Principales

Esta sección presenta los principales tipos de robots, centrándose en los componentes más susceptibles de fallo en entornos de la Industria 4.0. Obtendrás una comprensión general de cómo se pueden controlar y acceder a estos robots. Se discutirán las diferencias entre la robótica comercial y la robótica de código abierto, explorando cómo cada solución permite acceder y analizar los datos de mantenimiento de los componentes principales del robot.

2. Fundamentos Matemáticos y de Programación para la Programación Robótica

Esta sección abarca los fundamentos prácticos y matemáticos de la programación y calibración de robots. Se explorarán los principales paradigmas de programación utilizados en la industria, incluyendo aquellos empleados por empresas como ABB y plataformas de robótica de código abierto como ROS. Esta sección incluirá múltiples referencias a los componentes prácticos de los módulos.

3. Sensores Robóticos Básicos: Definición, Calibración, Problemas Potenciales y Mantenimiento

Los sensores son una parte fundamental de cualquier plataforma robótica; la mayoría de los robots no podrían operar sin ellos. En esta sesión se abordarán los fundamentos de los sensores robóticos más importantes, cómo calibrarlos, los principales problemas que pueden presentar y cómo solucionarlos, además de buenas prácticas. Los sensores tratados son cámaras 2D, cámaras 3D, LIDAR, IMU, radar y encoders de ruedas/motores. También se presentarán algunos casos de uso de estos sensores para comprender mejor su funcionamiento y se discutirán situaciones reales en las que fallaron y los problemas que dichos fallos ocasionaron.

4. Mantenimiento Preventivo y Predictivo: Herramientas para Predecir Incidencias y Crear Programas de Mantenimiento (Parte 1)

En esta sección se cubrirán los fundamentos del análisis de datos utilizando métodos como regresión, análisis de series temporales y detección de anomalías para predecir fallos potenciales en los componentes de los robots. Se utilizarán datos proporcionados por los sistemas de registro (logs) de robots, tanto comerciales como de código abierto. Además, se presentarán herramientas básicas de visualización que nos ayudarán a comprender mejor los fallos que ocurren en los componentes principales de un robot.

5. Mantenimiento Preventivo y Predictivo: Herramientas para Predecir Incidencias y Crear Programas de Mantenimiento (Parte 2)

LABORATORIO SUPERVISADO:

ROS para el Control y Monitorización de Robots

El Sistema Operativo para Robots (ROS) es un sistema operativo utilizado para controlar, recopilar información, comandar y sincronizar diferentes tipos de plataformas robóticas, aprovechando bibliotecas de código abierto. Existen muchos ecosistemas diferentes para controlar robots, muchos de ellos exclusivos de una plataforma robótica específica. Sin embargo, ROS es una plataforma de código abierto que se beneficia del desarrollo colaborativo de una comunidad activa, y la mayoría de las nuevas plataformas robóticas lo están adoptando, especialmente con la nueva suite ROS2.

En este laboratorio supervisado, aprenderemos los conceptos básicos de ROS, cómo utilizar diferentes plataformas robóticas en ROS, como robots con ruedas, robots cuadrúpedos y brazos robóticos con sus sensores; cómo crear simulaciones robóticas compatibles con ROS; y cómo visualizar y recopilar datos de dichas simulaciones para poder realizar mantenimiento predictivo o estudios de mantenimiento basados en esos datos. El laboratorio contempla algunos casos de uso y ejemplos con robots reales en ITCL. Las sesiones serán:

  • Fundamentos de ROS para el Control de Plataformas Robóticas: Primeros pasos para controlar diferentes tipos de robots en ROS en un escenario virtual.

  • Fundamentos de los Simuladores Robóticos Gazebo: Cómo crear simulaciones visuales de robots y guardar los datos para su análisis. Simularemos un brazo robótico y un robot con ruedas.

  • Ejemplos de Calibración de Sensores en ROS y sin ROS.

  • Visualización de Datos en ROS y Modelos Predictivos Basados en los Datos Recopilados.

  • Control Avanzado de Brazos Robóticos y Robots con Ruedas: Bibliotecas para mover robots.

  • Análisis de Datos Robóticos con Jupyter Notebooks.

  • Proyecto: Simular un entorno de uso real, analizarlo y detectar posibles problemas de mantenimiento.

  • Visualización de Datos de Robots Reales (pendiente de evaluar según la viabilidad de realizarlo de forma presencial o remota).

CONTENIDO COMPLEMENTARIO:

Conocer los elementos electromotrices que componen un robot articulado y comprender su funcionamiento y finalidad.

Conocer los elementos de control que dirigen y gestionan un robot, entender su funcionamiento y aprender nociones básicas de operación.

Aprender a realizar un diagnóstico de errores a partir del registro de funcionamiento del robot.

Adquirir los conocimientos necesarios para prevenir accidentes durante el mantenimiento de equipos robotizados.

  1. Composición electrónica de un robot articulado, acceso y mantenimiento de los principales elementos que lo componen.

  2. Introducción a los sistemas de comunicación y control. Jerarquías y dependencias con los sistemas periféricos.

  3. Sistemas y dispositivos de seguridad en instalaciones automatizadas.

  4. Operaciones de ajuste y parametrización. Control PID.

  5. Verificación y control de calidad del funcionamiento.

PROFESORES
Adrián Salazar

Adrián Salazar

ITCL

Javier Martín

Javier Martín

JM Robótica

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