La tecnología que, según afirma un ex ejecutivo de Caterpillar, puede mejorar incluso a los mejores operadores de excavadoras

Pero incluso entre profesionales experimentados, el rendimiento varía mucho más de lo que muchos en la industria creen. Un estudio de Volvo Construction Equipment reveló que, para operadores experimentados, la productividad puede variar hasta en un 300 %, mientras que la eficiencia del combustible puede fluctuar hasta en un 150 %. Para operadores menos experimentados o clientes de alquiler, las brechas de productividad son aún mayores, llegando en algunos casos al 700 %.

Ken Gray, cofundador de Dig Robotics (imagen cortesía de Dig Robotics)

Es este problema —la gran dispersión en el rendimiento del operador— el que Ken Gray, exdirector global de innovación de Caterpillar, intenta resolver. Como cofundador y director de rendimiento de la startup israelí Dig Robotics, Gray cree que la tecnología LiDAR de su empresa puede ayudar incluso a los operadores de excavadoras más competentes a alcanzar niveles de consistencia, eficiencia y productividad que antes estaban fuera de su alcance.

“El problema que queremos resolver gira en torno a la variabilidad del rendimiento del operador”, afirma Gray. “Todo el dinero que los fabricantes invierten en el desarrollo de nuevos productos; esas mejoras pueden perderse si no se aborda la variabilidad del operador”.

Fundada en octubre de 2023, Dig Robotics ha evolucionado rápidamente del concepto al prototipo. Tan solo 90 días después de su fundación, la empresa ya tenía su sistema funcionando en una cantera. Su solución combina visión artificial basada en LiDAR, aprendizaje automático y retroalimentación del operador en tiempo real para optimizar el rendimiento de la excavadora durante cada ciclo de trabajo.

Una Doosan DX140LC equipada con el sistema de Dig Robotics (imagen cortesía de Dig Robotics)

"No queremos quitarle el control al operador: lo odian"

Un sensor LiDAR montado en el techo de la excavadora captura datos en tiempo real mientras la máquina trabaja, mientras algoritmos calculan la trayectoria de excavación ideal en cada momento, basándose en la topografía del terreno, la geometría de la máquina, el tamaño del cucharón y las características del material. El sistema compara los movimientos reales del operador con la trayectoria óptima, proporcionando información visual inmediata en la cabina.

Oded Medina, cofundador de Dig Robotics (imagen cortesía de Dig Robotics)

Los operadores reciben orientación sobre cuatro parámetros críticos: la profundidad del corte, el ángulo del cucharón durante el corte, la velocidad de movimiento y el momento de su retirada. Estas métricas se muestran mediante indicadores sencillos con código de colores (verde cuando se opera en la zona óptima), lo que permite tanto a operadores principiantes como experimentados ver exactamente dónde se necesitan ajustes.

Gray tiene claro que el objetivo no es reemplazar la habilidad del operador, sino mejorarla. "No queremos quitarle el control al operador porque lo detesten. Queremos asesorarlos sobre cómo alcanzar su máximo potencial", afirma. "Para alguien con mucha experiencia, pueden consultar información de tendencias porque realmente quieren saber cuáles son sus hábitos. ¿Tiendo a permanecer en el corte demasiado tiempo? ¿Tiendo a profundizar demasiado? Ese es el tipo de cosas que quieren saber".

El sistema aprende y se adapta a medida que trabaja. Su componente de aprendizaje automático le permite evaluar automáticamente las condiciones del material, incluyendo la cohesión, la granularidad y la presencia de rocas, sin intervención manual. Cada cubo informa al siguiente, mientras que las máquinas que trabajan en el mismo sitio comparten información para construir una comprensión colectiva del material excavado.

Las implicaciones comerciales podrían ser significativas, especialmente para los propietarios de activos que buscan aumentar la productividad y reducir el consumo de combustible sin invertir en nuevas máquinas. El sistema puede instalarse en prácticamente cualquier excavadora, independientemente de su marca o antigüedad, a menudo en una sola jornada laboral.

En uno de los primeros casos, Dig Robotics instaló el sistema en una Liebherr R 984 C de 20 años, operada por un veterano que la había manejado desde que era nueva. Los resultados sorprendieron incluso al operador. "Está rindiendo un 10 % mejor que cuando la instalamos y consume aproximadamente un 20 % menos de combustible", afirma Gray.

Un Liebherr 9150 (imagen cortesía de Dig Robotics)

Respeto por múltiples OEM

En la actualidad, los proyectos piloto iniciales de la empresa se centran en sectores en los que las ganancias incrementales de productividad pueden generar retornos financieros sustanciales: grandes proyectos de infraestructura civil, canteras y minería.

Noam Rotem, cofundador de Dig Robotics (imagen cortesía de Dig Robotics)

La estrategia comercial de Dig Robotics se centra en la colaboración con distribuidores de múltiples fabricantes de equipos originales (OEM). Se están llevando a cabo conversaciones y pruebas piloto con distribuidores de Caterpillar, John Deere, Liebherr, Doosan e Hitachi. "Quiero respetar la necesidad de los clientes de contar con múltiples OEM en su flota", explica Gray. "Creo que es raro hoy en día ver un solo OEM en el mercado".

Los distribuidores ya están ayudando a evaluar no solo el rendimiento técnico del sistema, sino también su viabilidad comercial, el proceso de instalación y los requisitos de soporte a largo plazo. «También están experimentando con nosotros. ¿Realmente aporta valor a sus clientes? ¿Cómo podemos ayudarles? ¿Cuánto cuesta el soporte técnico?», afirma Gray.

La tecnología en sí está respaldada por patentes propias, y el equipo de ingeniería cuenta con experiencia en robótica y planificación de movimiento, liderado por el científico jefe, el Dr. Oded Medina. Sin embargo, Dig Robotics ahora debe obtener financiación suficiente para pasar de su fase piloto actual a su lanzamiento comercial completo.

“Claramente tenemos un problema que los clientes quieren resolver”, dice Gray. “Tenemos esa tecnología; la encontramos para resolverlo. La pregunta es: ¿tenemos la capacidad financiera para llevarla de donde estamos ahora, que es un piloto, a la producción comercial? Creo que sí”.

El objetivo es lanzar los primeros sistemas comerciales a principios de 2026.

Si tiene éxito, Dig Robotics podría ofrecer un avance incremental pero importante en las operaciones de movimiento de tierras, uno que permita que incluso los mejores operadores lo hagan mejor.