Mercado de visión robótica: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por hardware (visiones robóticas de lente única, visiones robóticas de lentes múltiples, visiones robóticas de 360 grados), por tecnología (visión 2D, visión 3D), por aplicación (realidad virtual (VR), creación de contenido, vigilancia y seguridad, automotriz, otros), por re

Descripción general del mercado

El mercado global de visión robótica se valoró en USD 4.16 mil millones en 2023 y se proyecta que registre una tasa de crecimiento anual compuesta del 8,26% hasta 2029.

El mercado global de visión robótica ha experimentado un crecimiento notable, impulsado por su amplia adopción en varios sectores. Industrias como la fabricación, la automoción, la alimentación y las bebidas, la atención sanitaria y la logística reconocen el papel fundamental de las soluciones de visión robótica en el perfeccionamiento de los procesos de gestión de la producción y la logística. Las inversiones sustanciales en tecnologías avanzadas de visión robótica tienen como objetivo mantener estrictos estándares de calidad y mejorar la transparencia operativa. Los principales proveedores han lanzado soluciones innovadoras que integran visión artificial 3D, aprendizaje profundo y conectividad móvil, mejorando la eficiencia operativa. La integración con tecnologías emergentes como el aprendizaje automático, la visión artificial y los sensores de IoT revoluciona las capacidades de visión robótica, lo que permite flujos de trabajo automatizados y análisis de datos en tiempo real para el monitoreo de la línea de producción y la utilización de activos. Las colaboraciones con especialistas en visión robótica producen soluciones personalizadas adaptadas a los requisitos únicos de fabricación y cadena de suministro. Hacer hincapié en la toma de decisiones basada en datos fomenta nuevas oportunidades en todos los sectores. Con las empresas adoptando cada vez más la visión artificial avanzada como parte de las iniciativas de la Industria 4.0, el mercado de la visión robótica está preparado para un crecimiento continuo, lo que facilita la visibilidad operativa integral e impulsa la precisión en la gestión de la producción y la logística.

Impulsores clave del mercado

Demanda creciente de automatización y eficiencia

En el dinámico panorama empresarial actual, las empresas de diversos sectores están adoptando cada vez más la automatización para mejorar la eficiencia operativa y mantener una ventaja competitiva, lo que impulsa la demanda de sistemas de visión robótica. La automatización sirve como catalizador para la adopción de estos sistemas, lo que permite que los robots equipados con capacidades de visión ejecuten tareas complejas con precisión y exactitud, lo que reduce la dependencia del trabajo manual. Este cambio no solo agiliza los procesos, sino que también reduce los errores y aumenta la productividad general. Los procesos mejorados de control de calidad e inspección representan un impulsor principal para la adopción de sistemas de visión robótica, en particular en industrias como la fabricación, la automoción y la electrónica, donde es primordial mantener estrictos estándares de calidad. Estos sistemas facilitan el monitoreo e inspección de productos en tiempo real, asegurando el cumplimiento de las especificaciones al detectar defectos, medir dimensiones e identificar inconsistencias. Además, los sistemas de visión robótica ofrecen oportunidades para una mayor eficiencia operativa y ahorro de costos al automatizar tareas repetitivas, reduciendo así los tiempos del ciclo de producción y aumentando el rendimiento. Esto da como resultado un tiempo de comercialización acelerado, una asignación optimizada de recursos y un desperdicio minimizado, lo que en última instancia reduce los costos de producción.

Avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático

Los rápidos avances en las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) han revolucionado las capacidades de los sistemas de visión robótica. Estos avances actúan como un impulsor importante para el crecimiento del mercado de la visión robótica.

Los algoritmos de IA y ML han mejorado significativamente las capacidades de reconocimiento y seguimiento de objetos de los sistemas de visión robótica. Al aprovechar las técnicas de aprendizaje profundo, estos sistemas pueden identificar y rastrear objetos con precisión en tiempo real, incluso en entornos complejos y dinámicos. Esto permite que los robots realicen tareas como operaciones de selección y colocación, clasificación y ensamblaje con mayor precisión y eficiencia. La capacidad de adaptarse a condiciones cambiantes y manejar variaciones en la forma, el tamaño y la orientación de los objetos hace que los sistemas de visión robótica sean más versátiles y adaptables a diferentes aplicaciones.

La visión artificial, un subconjunto de la IA y el ML, desempeña un papel crucial en los procesos de garantía de calidad. Al analizar imágenes y videos capturados por cámaras, los algoritmos de visión artificial pueden detectar defectos, medir dimensiones y realizar controles de calidad con alta precisión. Esto elimina la necesidad de inspección manual, reduce el error humano y garantiza una calidad constante en todas las líneas de producción. La integración de la IA y el ML con los sistemas de visión robótica permite el aprendizaje y la mejora continuos, lo que permite que los sistemas se adapten y optimicen su rendimiento con el tiempo.

Los sistemas de visión robótica impulsados por IA permiten la toma de decisiones inteligente y la optimización de procesos. Al analizar grandes cantidades de datos recopilados a través de sensores de visión, estos sistemas pueden identificar patrones, tendencias y anomalías, lo que proporciona información valiosa para la optimización de procesos y el mantenimiento predictivo. Este enfoque basado en datos ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas, optimizar los flujos de trabajo de producción y minimizar el tiempo de inactividad, lo que genera una mayor eficiencia operativa y ahorro de costos.

Creciente adopción de robots colaborativos

El aumento en la adopción de robots colaborativos (cobot) sirve como un impulsor fundamental para el mercado de la visión robótica. Los cobots, diseñados para espacios de trabajo compartidos junto con humanos, dependen en gran medida de los sistemas de visión robótica para garantizar una colaboración segura y eficiente. Los sistemas de visión robótica son fundamentales para facilitar la interacción segura entre humanos y robots mediante el uso de sensores y cámaras avanzados para detectar la presencia humana, ajustando los movimientos del robot para prevenir accidentes. Esto fomenta un entorno de trabajo más seguro y un trabajo en equipo entre humanos y robots sin problemas, abriendo nuevas vías para la automatización en todas las industrias. Además, estos sistemas dotan a los cobots de flexibilidad y adaptabilidad, lo que permite realizar ajustes en tiempo real basados en la retroalimentación visual, lo que les permite manejar diversas tareas con precisión. La integración de robots colaborativos equipados con sistemas de visión robótica ofrece escalabilidad y rentabilidad a las empresas, ya que se pueden incorporar sin problemas a las configuraciones existentes sin modificaciones extensas, al tiempo que agiliza las medidas de seguridad y las complejidades de la programación. Esta convergencia de la demanda de automatización, los avances de la IA y la adopción de cobots subraya el impacto transformador que impulsa la trayectoria de crecimiento del mercado de la visión robótica, allanando el camino para una mayor productividad, control de calidad y eficiencia operativa a nivel mundial.

Principales desafíos del mercado

Complejidad y desafíos de integración

La adopción e implementación de sistemas de visión robótica plantea varios desafíos, principalmente relacionados con la complejidad de la tecnología y el proceso de integración. Estos desafíos pueden obstaculizar la adopción y utilización generalizada de sistemas de visión robótica en diversas industrias.

Uno de los desafíos clave en el mercado de la visión robótica es la complejidad tecnológica de los sistemas de visión y la experiencia requerida para su desarrollo e implementación. Los sistemas de visión robótica involucran una combinación de componentes de hardware, como cámaras, sensores y procesadores, junto con sofisticados algoritmos de software para procesamiento de imágenes, reconocimiento de objetos y seguimiento. El diseño e integración de estos componentes en un sistema cohesivo requiere conocimientos y habilidades especializados en visión por computadora, aprendizaje automático y robótica. La escasez de expertos en estos campos puede representar un desafío para las empresas que buscan adoptar sistemas de visión robótica, ya que pueden tener dificultades para encontrar el talento necesario para desarrollar y mantener estos sistemas.

Otro desafío es la integración de los sistemas de visión robótica con la infraestructura existente y los sistemas heredados. Muchas industrias han establecido líneas de producción y procesos que pueden no estar diseñados para acomodar sistemas de visión robótica. La modernización de los sistemas existentes para incorporar capacidades de visión puede ser compleja y llevar mucho tiempo. Además, los sistemas heredados pueden no tener la conectividad o compatibilidad necesarias para integrarse sin problemas con los sistemas de visión robótica. Esto puede resultar en costos adicionales e interrupciones en las operaciones durante el proceso de integración. Las empresas deben planificar y diseñar cuidadosamente la integración de los sistemas de visión robótica para garantizar una interrupción mínima y una eficiencia máxima.

La calibración y el mantenimiento de los sistemas de visión robótica pueden ser un desafío importante. Los sistemas de visión dependen de una calibración precisa para garantizar mediciones precisas y el reconocimiento de objetos. Cualquier desalineación o desviación puede provocar errores e imprecisiones en el rendimiento del sistema. La calibración requiere conocimientos y equipos especializados, y es posible que deba realizarse periódicamente para mantener un rendimiento óptimo. Además, el mantenimiento regular es esencial para garantizar la longevidad y la confiabilidad del sistema de visión. Esto incluye la limpieza de lentes, la verificación del desgaste y la actualización del software y el firmware. Las empresas deben asignar recursos y establecer protocolos de mantenimiento para abordar estos desafíos y garantizar la eficacia continua de sus sistemas de visión robótica.

Restricciones ambientales y operativas

Las condiciones de iluminación y los factores ambientales pueden afectar significativamente el rendimiento de los sistemas de visión robótica. La mala iluminación, las sombras, los reflejos y las variaciones de la luz ambiental pueden afectar la precisión y la fiabilidad de la captura y el procesamiento de imágenes. En entornos industriales, donde las condiciones de iluminación pueden ser complicadas, como en almacenes o instalaciones de fabricación, garantizar una iluminación uniforme y adecuada para los sistemas de visión puede ser un desafío. Además, los factores ambientales como el polvo, la humedad y las variaciones de temperatura pueden afectar el rendimiento y la longevidad de los componentes del sistema de visión. Las empresas deben considerar y abordar cuidadosamente estas limitaciones ambientales para optimizar el rendimiento de sus sistemas de visión robótica.

El procesamiento en tiempo real y la latencia son desafíos críticos en el mercado de la visión robótica. Los sistemas de visión necesitan procesar y analizar grandes cantidades de datos visuales en tiempo real para permitir la toma de decisiones y la respuesta oportunas. Sin embargo, la potencia de procesamiento y la velocidad de los sistemas de visión pueden ser limitadas, lo que genera problemas de latencia. Los retrasos en los tiempos de procesamiento y respuesta pueden afectar la eficacia de los sistemas de visión, especialmente en aplicaciones que requieren acciones rápidas y precisas, como el seguimiento de objetos o la prevención de colisiones. Las empresas necesitan invertir en hardware de alto rendimiento y optimizar los algoritmos de software para minimizar la latencia y garantizar capacidades de procesamiento en tiempo real.

Los sistemas de visión robótica a menudo necesitan operar en entornos dinámicos e impredecibles. Esto plantea un desafío, ya que los sistemas deben adaptarse a las variaciones en la iluminación, la apariencia de los objetos y las condiciones ambientales. Los cambios en la posición, la orientación o la forma de los objetos también pueden plantear desafíos para los sistemas de visión, especialmente cuando se trata de escenas complejas o desordenadas. Garantizar la adaptabilidad y la solidez de los sistemas de visión para manejar estos entornos dinámicos es crucial. Esto puede requerir el desarrollo de algoritmos y técnicas avanzados para el reconocimiento de objetos, el seguimiento y la comprensión de la escena. Las empresas necesitan invertir en investigación y desarrollo para mejorar la adaptabilidad y la confiabilidad de sus sistemas de visión robótica.

Los desafíos de complejidad e integración, junto con las limitaciones ambientales y operativas, son dos desafíos importantes a los que se enfrenta el mercado de la visión robótica. Superar estos desafíos requiere una combinación de experiencia técnica, planificación cuidadosa e inversión en investigación y desarrollo. Abordar estos desafíos será crucial para que las empresas aprovechen al máximo el potencial de los sistemas de visión robótica y descubran los beneficios de la automatización, la eficiencia y la mejora de la toma de decisiones en varias industrias.

Tendencias clave del mercado

Integración de inteligencia artificial y aprendizaje automático

La integración de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) es una tendencia significativa que da forma al mercado de la visión robótica. Los algoritmos de IA y ML se utilizan cada vez más para mejorar las capacidades de los sistemas de visión robótica, lo que les permite realizar tareas complejas con mayor precisión y eficiencia.

El aprendizaje profundo, un subconjunto del ML, ha revolucionado las capacidades de reconocimiento de objetos en los sistemas de visión robótica. Las redes neuronales profundas pueden analizar grandes cantidades de datos visuales y aprender a reconocer objetos con gran precisión. Esta tendencia ha dado lugar a avances significativos en aplicaciones como la automatización industrial, el control de calidad y la navegación autónoma. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje profundo, los sistemas de visión robótica pueden identificar y clasificar objetos en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones precisa y confiable.

Las técnicas de aprendizaje automático también se están empleando para desarrollar sistemas de visión adaptativos que pueden aprender y adaptarse a entornos cambiantes. Estos sistemas pueden ajustar dinámicamente sus parámetros y algoritmos en función de la retroalimentación en tiempo real, lo que les permite manejar variaciones en las condiciones de iluminación, la apariencia de los objetos y los factores ambientales. Los sistemas de visión adaptativos son particularmente valiosos en industrias donde el entorno operativo es impredecible o está sujeto a cambios frecuentes, como la logística, la agricultura y la atención médica. Al aprender y adaptarse continuamente, estos sistemas pueden mantener un alto rendimiento y precisión en entornos dinámicos.

La integración de la IA y los sistemas de visión robótica permite un análisis avanzado de datos para la optimización de procesos. Los sensores de visión capturan una gran cantidad de datos visuales, que se pueden analizar utilizando algoritmos de IA para extraer información valiosa. Al analizar estos datos, las empresas pueden identificar patrones, tendencias y anomalías, lo que conduce a una mejor eficiencia de los procesos, control de calidad y mantenimiento predictivo. El análisis de datos impulsado por IA también permite el monitoreo y la toma de decisiones en tiempo real, lo que permite a las empresas responder rápidamente a los cambios y optimizar sus operaciones para lograr la máxima productividad.

Expansión de las aplicaciones de visión robótica en el cuidado de la salud

La industria de la salud está presenciando una expansión significativa en la aplicación de sistemas de visión robótica. La tecnología de visión robótica se está aprovechando para mejorar los diagnósticos médicos, los procedimientos quirúrgicos y la atención al paciente, lo que conduce a mejores resultados y una mayor eficiencia en la prestación de servicios de salud.

Los sistemas de visión robótica están desempeñando un papel crucial en la obtención de imágenes y diagnósticos médicos. Las técnicas de obtención de imágenes avanzadas, como la tomografía computarizada (TC), la resonancia magnética (IRM) y la ecografía, generan grandes volúmenes de datos visuales que requieren un análisis e interpretación precisos. Los sistemas de visión robótica, combinados con algoritmos de IA, pueden ayudar a los profesionales de la salud a detectar anomalías, identificar enfermedades y proporcionar diagnósticos más precisos. Esta tendencia está permitiendo la detección temprana de enfermedades, la planificación personalizada del tratamiento y la mejora de los resultados de los pacientes.

Los sistemas de visión robótica también se están integrando en plataformas robóticas quirúrgicas para mejorar los procedimientos quirúrgicos. Al proporcionar retroalimentación visual en tiempo real e imágenes precisas, estos sistemas permiten a los cirujanos realizar cirugías mínimamente invasivas con mayor precisión y control. Los sistemas de visión robótica pueden ayudar en tareas como el reconocimiento de tejidos, el seguimiento de órganos y la guía de instrumentos quirúrgicos, lo que reduce el riesgo de errores y mejora los resultados quirúrgicos. Además, la integración de algoritmos de IA permite que los sistemas de visión robótica aprendan de procedimientos quirúrgicos anteriores, lo que conduce a la mejora continua y el refinamiento de las técnicas quirúrgicas.

La adopción de la telemedicina y la monitorización remota de pacientes ha aumentado en los últimos años, y los sistemas de visión robótica desempeñan un papel fundamental en la habilitación de estos servicios. La tecnología de visión robótica permite a los profesionales de la salud monitorear a los pacientes de forma remota, capturar los signos vitales y realizar consultas virtuales. Los sistemas de visión pueden ayudar en tareas como la evaluación de heridas, el control de la adherencia a la medicación y el diagnóstico remoto. Esta tendencia es particularmente valiosa en áreas rurales o desatendidas donde el acceso a los servicios de atención médica es limitado. Al aprovechar los sistemas de visión robótica, los proveedores de atención médica pueden ampliar su alcance, mejorar el acceso de los pacientes a la atención y mejorar la prestación general de atención médica.

Avances en la tecnología de visión 3D

Los avances en la tecnología de visión 3D están impulsando desarrollos significativos en el mercado de la visión robótica. Los sistemas de visión 3D permiten a los robots percibir la profundidad, la forma y la información espacial, mejorando su capacidad para interactuar con el mundo físico y realizar tareas complejas.

La tecnología de visión 3D permite el reconocimiento y la localización precisos de objetos, incluso en entornos desordenados o dinámicos. Al capturar información de profundidad, los sistemas de visión 3D pueden distinguir objetos en función de su forma y características espaciales. Esta capacidad es particularmente valiosa en aplicaciones como operaciones de selección y colocación, selección de contenedores y tareas de ensamblaje, donde el reconocimiento y la localización precisos de objetos son esenciales. Los avances en la tecnología de visión 3D están permitiendo que los robots manipulen una gama más amplia de objetos y realicen tareas con mayor eficiencia y confiabilidad. SLAM es una técnica que combina la visión 3D con capacidades de localización y mapeo simultáneos. SLAM permite a los robots navegar y mapear su entorno en tiempo real, incluso en entornos desconocidos o cambiantes. Al aprovechar los sensores de visión 3D, los robots pueden crear mapas detallados, localizarse dentro de estos mapas y navegar de forma autónoma. Esta tendencia está impulsando avances en robots móviles autónomos, lo que les permite operar en entornos complejos como almacenes, hospitales y entornos al aire libre. La tecnología SLAM también está encontrando aplicaciones en áreas como la realidad aumentada, la realidad virtual y los vehículos autónomos. La tecnología de visión 3D está revolucionando los procesos de inspección de calidad y metrología en industrias como la fabricación y la automoción. Al capturar mediciones 3D detalladas y compararlas con modelos CAD o especificaciones predefinidas, los sistemas de visión robótica pueden detectar defectos, medir dimensiones y garantizar la calidad del producto. Esta tendencia está permitiendo un control de calidad más rápido y preciso, lo que reduce el riesgo de que lleguen productos defectuosos al mercado. Además, la tecnología de visión 3D está facilitando avances en metrología, lo que permite mediciones precisas y alineación en diversas aplicaciones industriales.

La integración de IA y ML, la expansión de las aplicaciones de visión robótica en el cuidado de la salud y los avances en la tecnología de visión 3D son tres tendencias importantes que dan forma al mercado de la visión robótica. Estas tendencias están impulsando la innovación, mejorando la eficiencia y expandiendo las capacidades de los sistemas de visión robótica en todas las industrias. A medida que la tecnología continúa evolucionando, se espera que el mercado de la visión robótica sea testigo de más avances y aplicaciones, desbloqueando nuevas oportunidades para la automatización, la precisión y la toma de decisiones mejorada.

Información segmentaria

Por Hardware Insights

En 2023, el segmento de Visiones robóticas de lente única surgió como la fuerza dominante en el mercado de Visión robótica y se anticipa que mantendrá su supremacía durante el período de pronóstico. Este dominio se atribuye a varios factores que subrayan las ventajas de los sistemas de visión robótica de lente única sobre sus contrapartes. Las visiones robóticas de lente única ofrecen simplicidad, rentabilidad y versatilidad, lo que las convierte en la opción preferida para diversas aplicaciones en todas las industrias. Su diseño optimizado y su sencillo proceso de implementación las hacen accesibles a una amplia gama de empresas, desde pequeñas empresas hasta grandes corporaciones. Las visiones robóticas de lente única cuentan con características avanzadas como imágenes de alta resolución, detección precisa de objetos y capacidades de procesamiento de datos en tiempo real, lo que brinda a las organizaciones información completa e inteligencia procesable. La escalabilidad y flexibilidad de los sistemas de visión robótica de lente única permiten una integración perfecta en los flujos de trabajo y procesos existentes, lo que impulsa la eficiencia operativa y las ganancias de productividad. A medida que las industrias continúan adoptando iniciativas de automatización y transformación digital, se espera que la demanda de soluciones de visión robótica de lente única aumente aún más, consolidando su posición dominante en el panorama del mercado. Su capacidad para ofrecer un rendimiento sólido, rentabilidad y facilidad de implementación las convierte en herramientas indispensables para impulsar la innovación, optimizar los procesos y obtener una ventaja competitiva en el dinámico entorno empresarial actual. Con los avances continuos en tecnología y el refinamiento constante de los sistemas de visión robótica de lente única, su dominio en el mercado está destinado a perdurar, dando forma al futuro de la automatización y las soluciones de visión inteligente en todas las industrias.

Perspectivas regionales

Desarrollos recientes

• En abril de 2023, Cognex Corporation, con sede en Natick, MA, EE. UU., anunció la adquisición de Moritex Corporation, con sede en Yokohama, Japón, por una suma total de USD 275 millones. La adquisición se completó a través de la firma de capital privado china TruStar Capital. Se proyectaba que esta transacción en efectivo, que ascendió a USD 275 millones, concluiría a fines de 2023.

Principales actores del mercado

• Cognex Corporation
• Omron Corporation
• Keyence Corporation
• National Instruments Corporation
• Texas Instruments Incorporated
• Teledyne Technologies Inc
• Mitsubishi Electric Corporación
• Corporación Intel
• Isra Vision AG
• Sick AG