Casos de estudio

Proyectos reales de robótica, automatización y control de IA ejecutados por Estalvo en entornos industriales europeos. Cada caso se centra en impacto medible y fiabilidad en campo.

1. Inspección autónoma con Unitree Go2

Industria: Energía renovable · Ubicación: Valencia, España

Desafío

Una planta solar de gran tamaño necesitaba inspecciones periódicas de paneles para detectar hot-spots, cadenas dañadas y objetos extraños. La inspección manual era lenta y costosa.

Solución

Unidad Unitree Go2 con cámara térmica y LiDAR 3D.
Mapa SLAM de alta resolución de un campo solar de 12 hectáreas.
Pipeline de IA para detección de anomalías térmicas con registro de eventos.
Misiones autónomas programadas en la consola de gestión de flotas de Estalvo.

Resultados

≈68 % de reducción del tiempo de inspección frente al proceso manual.
Capacidad de patrulla autónoma 24/7 con misiones programadas y bajo demanda.
Detección temprana de paneles y conectores sobrecalentados, reduciendo paradas.
Retorno de la inversión (ROI) en aproximadamente 11 semanas.

2. Logística con cuadrúpedo heavy-duty (Unitree B1)

Industria: Componentes de automoción · Ubicación: Zaragoza, España

Desafío

Era necesario transportar piezas entre 15 y 35 kg entre zonas de almacén a través de pasillos estrechos, rampas y suelos irregulares manteniendo tiempos de ciclo estrictos.

Solución

Unitree B1 configurado con marcha adaptativa y perfilado de terreno.
Evitación de obstáculos 3D mediante fusión LiDAR + profundidad.
Integración con el WMS/ERP del cliente mediante API segura.
Coordinación de tráfico entre robots para evitar congestiones.

Resultados

≈42 % de reducción de necesidades de mano de obra logística interna.
Menos incidentes de manipulación manual y mayor seguridad operativa.
Funcionamiento estable en suelos industriales irregulares y rampas de carga.
Precisión de entrega superior al 99,2 % en los primeros tres meses.

3. Módulo de IA para eficiencia energética en celdas robóticas

Industria: Robótica industrial · Ubicación: Bilbao, España

Desafío

Varias celdas robóticas estaban configuradas para operar siempre a potencia máxima, independientemente de la carga o del ciclo, con consumo energético excesivo.

Solución

Modelos de IA entrenados con telemetría de par, RPM y duty cycle por eje.
Perfiles dinámicos de potencia y velocidad según carga y tiempo de ciclo.
Planificación de trayectorias optimizadas energéticamente.
Predicción térmica para refrigeración proactiva y planificación de mantenimiento.

Resultados

Reducción medida del 18–24 % en consumo energético en las celdas seleccionadas.
Aumento estimado del 16 % en la vida útil de componentes por menor estrés térmico.
Ciclos más estables y mejor cumplimiento de takt time.
Ahorros de CO₂ visibles en paneles para reporting de sostenibilidad.