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RAMS y Robots

En Europa en 2030, como mínimo, el 30% de los trabajos en la industria van a ser realizados por robots, según un reciente informe de PWC (https://www.pwc.co.uk/) que pueden descargar en pdf AQUÍ . El estudio es bastante profundo y mucho más conservador que otros al respecto, pudiendo encontrarse predicciones de robotización superiores al 50% en determinados informes relativos a sectores industriales “clásicos”. Los plazos que el informe describe para la robotización son también más moderados que los de otros informes, cifrando en un 8-10% la robotización para 2020. Para América las predicciones son de mayor impacto que las de Europa, pero para Japón son de menor cuantía (alrededor del 20% para 2030). En cualquier caso, el 2030 está solo a 12 años vista, lo que implica que progresivamente desde ahora se van a cerrar y abrir nuevas oportunidades laborales RAMS. Por un lado, irán desapareciendo empleos rutinarios(inspección, vigilancia de calidad, etc.), mientras que por otro lado se abrirán nuevos tipos de empleos relacionados con el Mantenimiento y la Confiabilidad de los robots. Estos nuevos empleos implican necesariamente la especialización de las personas sobre la casuística de funcionamiento-fallo de los robots, que es hoy por hoy una gran desconocida para los empleados de todo nivel RAMS en la industria convencional. Es muy difícil todavía encontrar información sobre Modos de Fallo, Tasas de Fallo y Tiempos de Reparación de diferentes tipos de robots. No obstante, es evidente que hay grandes diferencias con las tareas RAMS de la industria clásica, dada la naturaleza del trabajo robótico y su entorno de trabajo. Entre otras características podemos citar:

  • Un robot aúna hardware diverso: Actuadores, motores, sensores, Procesadores (CPUs),

. Luego es una mezcla de componentes clásicos con componentes electrónicos y procesadores de software.

  • Un robot incluye Software, que en algunos casos puede ser de gran complejidad.

De la información disponible se deduce que se mezclan el tiempo los fallos debidos a errores de software, con los debidos a errores de los sensores (calibrado) y con los debidos a degradaciones o desgaste (incluyendo temas de lubricación). Estando por tanto los MTBF (Mean Time Between Failures) distribuidos en rangos muy diferentes que van desde minutos (caso del software) hasta meses (caso de componentes mecánicos). Puestas así las cosas, se puede pensar en que el operario/experto en mantenimiento de robots tiene que saber tanto de hardware como de Software, en unas proporciones no vistas hasta ahora en industria clásica, siendo lo más parecido quizá la formación en “Mecatrónica” a nivel de especialista o de ingeniero. En general será necesaria una reconversión profunda para la inmensa mayoría de los expertos actuales en mantenimiento y confiabilidad, de ahí nuestro titular que finaliza con “Todo por aprender”.

Fdo.: Blas Galván

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