Nota: Hemos elaborado un informe técnico específico sobre este caso. Descárgalo aquí de forma gratuita.
Estudio de caso: implementación de microbots en una universidad austríaca
La incorporación de microbots, concretamente del Robot Sweeper 8, en una universidad austriaca supone un avance significativo en la automatización de las tareas de mantenimiento en las instituciones educativas. Este estudio de caso describe los retos, la configuración, la implementación y los resultados de la integración de estos robots, y ofrece información y conclusiones útiles para otras universidades que estén considerando soluciones de automatización similares.
El reto
Las universidades se enfrentan a retos únicos a la hora de mantener la limpieza, especialmente en zonas muy transitadas como los pasillos. El objetivo principal de este proyecto era automatizar la limpieza de los pasillos largos, reduciendo así la carga de trabajo del personal de limpieza y garantizando la continuidad de las actividades académicas. El proyecto se puso en marcha en el primer trimestre de 2024, en colaboración con Strabag PFS y el distribuidor asociado Lloyd, con la instalación de 20 unidades del Robot Sweeper 8.
Configuración inicial e implementación
- Preparación del emplazamiento: La universidad no había utilizado anteriormente robots de otros fabricantes. Decidieron que el Robot Sweeper 8 era la opción adecuada para ellos. Esta decisión se basó en la eficacia de la barredora en alfombras de pelo corto, su compatibilidad con pasillos estrechos y su bajo coste y mantenimiento.
- Integración en la red: Un reto importante fue integrar los robots en la red de la universidad, superando problemas como la falta de certificados o la configuración del cortafuegos. Todos estos pequeños contratiempos fueron resueltos rápidamente por el equipo de FieldBots y el personal de la universidad.
- Preparativos técnicos: Garantizar la disponibilidad de una red Wi-Fi y contar con un responsable técnico de guardia fueron pasos fundamentales. Se utilizaron planos detallados del edificio para definir de antemano las ubicaciones de instalación, asegurándose de que no se bloquearan las salidas de emergencia.
Fase de configuración
- Supervisión y optimización: La supervisión continua durante la fase inicial fue crucial. La información proporcionada por los robots ayudó a crear paredes virtuales y zonas prohibidas para evitar problemas de navegación. Ciertas áreas pueden hacer que los microbots se atasquen o se enreden, por lo que es fundamental establecer como zonas prohibidas aquellas en las que haya cables y equipos sensibles.
- Responsabilidades definidas: Para garantizar un inicio sin contratiempos, se estableció una fase de puesta en marcha claramente definida, que se prolongó hasta dos semanas después del lanzamiento, con una persona designada como responsable de la optimización.
Consideraciones especiales para las instituciones educativas
- Horario de funcionamiento: Las tareas de limpieza se programaron por la noche para no molestar a los estudiantes y al personal. Esta misma consideración podría aplicarse también a la mayoría de los demás espacios de trabajo en los que la mayor parte del tránsito de personas se produce durante el día. Los robots no necesitan ninguna fuente de luz externa, por lo que pueden funcionar fácilmente en la oscuridad.
- Privacidad y seguridad: El Robot Sweeper 8 está equipado con LiDAR en lugar de cámaras, lo que garantiza la privacidad y la protección de datos. Se activaron las funciones de protección contra robos y se colocaron pegatinas en los dispositivos para disuadir el vandalismo. Nos alegrea que, ya seis meses después del lanzamiento, no hayamos recibido ninguna denuncia de robo o vandalismo.
- Idoneidad del espacio: Se prestó especial atención a la limpieza de pasillos cortos debido a las limitaciones que planteaban las escaleras y mobiliario bajo en otras zonas.
Conclusiones y resultados
Eficiencia en la programación
Programación inteligente: El uso de mapas divididos permitió a los robots limpiar diferentes secciones del pasillo en noches alternas, optimizando el uso de la batería y reduciendo los costes de hardware.
Robos y vandalismo
Problemas menores: Contrariamente a lo que se temía inicialmente, los robos y el vandalismo no fueron un problema significativo. Los incidentes menores, como estudiantes activando manualmente los robots o pegándoles ojos móviles, se resolvieron rápidamente. Y en el caso de los ojos, decidimos dejarlos, ya que le daban al Robot Sweeper 8 un poco más de personalidad.
Supervisión del rendimiento
Indicadores de eficiencia: El sistema operativo FieldBots proporcionó datos exhaustivos sobre el rendimiento, lo que permitió la optimización continua de los mapas, los horarios y las ubicaciones de instalación para mejorar la eficiencia de la flota.
Conclusión
El despliegue de microbots en la universidad austriaca demostró un gran potencial para automatizar las tareas de limpieza en espacios semipúblicos. Entre los factores clave que contribuyeron al éxito se encuentran la integración eficaz en la red, la comunicación clara de las fases de configuración y la optimización continua del funcionamiento de los robots. El Robot Sweeper 8 demostró ser una solución rentable y confiable con la que los usuarios estaban familiarizados, lo que facilitó su aceptación e integración en el entorno universitario.
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