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Realidad Virtual
La realidad virtual (VR) es un área popular de tecnología de la información (TI). En la cual se reproduce un espacio virtual que es accesible a través de unos lentes. Esta experiencia es indirecta porque aunque puede mostrar situaciones del mundo real, no afecta directamente los 5 sentidos humanos. La tecnología de realidad virtual se puede clasificar de la siguiente manera: (1) tecnología de expresión para estimular los sistemas sensoriales humanos; (2) tecnología de interacción para interconectar la realidad con la realidad virtual; (3) tecnología de autoría para desarrollar contenido de realidad virtual; y (4) tecnología de colaboración que conecta a múltiples participantes dentro de la realidad virtual.
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La tecnología VR tiene varias aplicaciones, desde la industria hasta la educación, la capacitación y el entretenimiento. En un futuro, se prevé el uso de la realidad virtual junto con los modelos de simulación “Digital Twin”. Para recrear virtualmente la fábrica y poder utilizar simulaciones reales en la capacitación del personal.
Realidad Aumentada
A pesar de estar entrelazadas, la realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR) plantean revoluciones diferentes. Mientras que la Realidad Virtual permite crear un mundo virtual desde cero con todo lo que se nos ocurra. La Realidad Aumentada agrega elementos virtuales (información adicional en forma de gráficos o imágenes) a nuestro entorno real.
Un ejemplo claro de lo que es la AR es el juego de Pokemon Go. En el cual podemos ver elementos superpuestos a la vida real a través de un teléfono. Por su parte, aplicaciones populares como Facebook, Snapchat e Instagram utilizan filtros en realidad aumentada. Los cuales agregan elementos digitales a lo que está capturando la cámara de video en tiempo real. Más allá de los ejemplos comerciales, las empresas están utilizando la RA en proyectos piloto de asistencia remota y monitoreo.
La AR industrial permitirá la representación visual de los sistemas de producción ciber-físicos (por ejemplo, máquinas y su “Digital Twin”). De hecho, las aplicaciones previsibles hasta el momento de la AR se dividen en dos categorías:
-Real-Time Machine Data Overlay: En este tipo de aplicaciones el usuario utilizará su teléfono, tablet o lentes de realidad mixta. A través de los cuales podrá ver datos de una máquina o proceso en específico, superpuestos a la realidad. Esto será el equivalente a tener una Interfaz Humano-Máquina (HMI) moderna. Aunque quizás no reemplazarán inmediatamente las pantallas de control de una empresa. Este tipo de sistemas móviles darán acceso a una representación visual completamente realista de un proceso.
-Soporte remoto basado en la Web: En este tipo de aplicaciones se requieren 3 interlocutores, el sistema AR y dos personas. Imaginemos el caso de una máquina que está dañada. En este caso, el operador de la máquina se acercará con su sistema AR (teléfono, tablet, lentes de realidad mixta). A través del sistema AR, el operador podrá ver los pasos a seguir para reparar la máquina. Lo interesante es que un experto en reparación de la máquina, podrá estar supervisando desde cualquier otro lugar la reparación. De manera que el experto también pueda dibujar anotaciones en la pantalla del sistema AR desde donde esté.
Hoy día, el mayor número de aplicaciones de AR es de uso doméstico. No obstante, para poder llevar la AR a un ambiente industrial se necesitará sobrepasar los siguientes desafíos:
1) Transmisión de datos eficiente en caso de tener un escenarios móvil. Esto en caso de llevar a cabo una colaboración y / o visualización de datos de máquinas en tiempo real.
2) El software debe ejecutarse en dispositivos duraderos y baratos que estén certificados para entornos industriales. La mayoría de los dispositivos AR actuales están destinados al uso doméstico o de entretenimiento.
3) Facilidad de uso dirigida a usuarios industriales, para reducir al mínimo el tiempo de capacitación requerido.
Para resumir, las aplicaciones de AR estarán centradas en interfaces humano máquina móviles. Ya sea para mostrar información en tiempo real sobre el desempeño de una máquina, o para ayudar a resolver problemas. De esta manera, ya no será necesario enviar el 100% de las ocasiones un ingeniero especializado a resolver un problema. Sino que la AR podrá ser utilizada por ingenieros generalistas para solucionar problemas altamente especializados.
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Quiz Industria 4.0

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En la Realidad Mixta podemos interactuar con objetos 3D superpuestos en el mundo real, no tan sólo verlos

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En un Gemelo Digital, a mayor número de parámetros o variables que se intercambian entre entre las entidades físicas y virtuales, decimos que el sistema tiene mayor fidelidad:

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¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?

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La nube son todas las cosas a las que podemos acceder de manera remota a través del internet, como apps y bases de datos

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En un sistema ciberfísico, la capa de aplicación procesa todos los datos que le llegan de la capa de percepción, y los retroalimenta con instrucciones para optimizar el proceso.

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Este método de aprendizaje de Machine Learning enseña a las máquinas a tomar una secuencia decisiones de manera óptima y esto lo aprende por prueba y error:

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La manufactura aditiva sólo permite fabricar piezas hechas con material polímero:

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Estos son ejemplos de datos no estructurados:

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¿A qué se refiere el procesamiento en Paralelo?

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Este concepto se refiere al uso de instrumentos inteligentes, máquinas inteligentes, sensores inteligentes y cualquier otro tipo de dispositivo inteligente en su proceso de manufactura

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¿Qué es la Industria 4.0?

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En una nube privada todo el servicio es gestionado por un proveedor externo, y que nuestra información o aplicaciones están repartidas entre varios servidores en uno o más centros de datos

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La forma básica de una red neuronal tiene 3 capas, ¿cuáles son?

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PhD. Jose NERI

Author PhD. Jose NERI

Evaluador Experto de la Comisión Europea para proyectos en AI, IoT, Industria 4.0. Consultor en IMEPI y socio fundador de Medusa Digital, una empresa que se dedica al uso de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos para proyectos de Marketing 4.0 e Industria 4.0. Linkedin: jossneri

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