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ULMA Handling Systems, la división del grupo ULMA (Oñati, Gipuzkoa) dedicada a los sistemas de automatización y robotización, ha entrado en el capital de la ingeniería alavesa Automach con el 30 % de las acciones. Según Alimarket, la operación se formalizó en agosto con la publicación en el BOE del cambio de administración, y ULMA se sienta en su consejo sin tomar el control. El importe no se ha hecho público. Las dos empresas trabajan juntas desde 2015.
Automach hace desarrollos robóticos y cobóticos basados en visión artificial para manipulación, ensamblaje, inspección y control de calidad, además de máquinas a medida, con clientes en automoción, aeronáutica, sector eléctrico y electrónico, transporte e intralogística. En 2025 facturó 4,3 millones de euros con una plantilla media de 27 personas. El grupo ULMA cerró ese año con 1.238,9 millones de euros de facturación y más de 6.000 personas. Según Crónica Vasca, ULMA busca reforzar la robótica avanzada, la visión artificial y la aplicación de la inteligencia artificial a procesos automatizados.
Qué significa para una planta de envasado
En cifras la operación es pequeña, pero apunta en una dirección clara: quien mueve producto (transportadores, almacenes, paletizado) quiere tener cerca a quien sabe hacer que un robot vea. Tiene lógica. Un robot que coge cajas, bandejas o envases que no llegan siempre en la misma posición necesita una cámara para localizarlos. Y si ya hay una cámara mirando cada pieza, puede hacer algo más que guiar la pinza.
En una línea de envasado eso se traduce en preguntas concretas. Si una célula de final de línea ya lleva visión para coger el producto, ¿puede comprobar a la vez que la etiqueta es la correcta, que la fecha y el lote se leen o que la caja va bien cerrada? Cada control que se hace en ese mismo punto es un puesto de inspección menos que montar, ajustar y mantener aparte. Pero también es una responsabilidad nueva: si la cámara que guía al robot decide además qué se rechaza, hay que saber quién fija los criterios, cómo se validan y qué pasa con el falso rechazo.
El segundo punto son los datos. Una cámara que inspecciona deja un registro de cada envase: qué se vio, qué se rechazó y por qué. Si ese registro se queda dentro del equipo, se pierde la mitad de su valor. Conectado a los datos de la línea, explica mermas y paradas y sirve de trazabilidad ante una reclamación. Lo contamos en nuestra página de visión artificial.
Y el tercero, el día a día. La visión depende de la luz, de los formatos y de las recetas. En una planta con muchos cambios de referencia, alguien de la casa tiene que poder dar de alta un formato nuevo sin esperar al integrador, y el sistema tiene que avisar cuando empieza a rechazar más de lo normal.
Claves si va a incorporar robots con visión
- Qué ve la cámara: pregunte si solo localiza el producto o si también puede inspeccionar etiqueta, fecha, lote o cierre.
- Pruebas con sus envases: pida ensayos con su producto real, sus formatos y sus peores casos, no con muestras de catálogo.
- Falso rechazo: acuerde antes de comprar cómo se mide y qué cifra se considera aceptable.
- Datos fuera del equipo: que cada lectura y cada rechazo se puedan exportar o conectar por OPC UA, Modbus TCP o SQL.
- Cambios de formato: compruebe que su equipo puede crear y ajustar recetas sin depender siempre del proveedor.
Robots y visión van cada vez más juntos, y eso cambia cómo se compra y se mantiene una línea. Si está preparando algo parecido, hablemos.
