Artículo de Pedro Vieira | PhD en Ingeniería Biomédica | R&D + I Project Manager
Introducción
La industria automotriz, en particular, ha experimentado una transformación significativa en los últimos años con la integración de tecnologías avanzadas para mejorar los procesos de producción y mejorar la eficiencia general.
La Inteligencia Artificial (IA) puede ser una herramienta poderosa dentro de este sector, revolucionando las operaciones de fabricación y los sistemas de prueba. Al aprovechar las capacidades de la IA, los fabricantes de automóviles pueden optimizar la producción, aumentar la productividad y garantizar estándares de calidad más altos.
Sin embargo, existen desafíos asociados con la adquisición de datos y la implementación de sistemas de inteligencia artificial dentro de esta industria. Al comprender estos desafíos y explorar posibles soluciones, los fabricantes pueden aprovechar eficazmente la tecnología de inteligencia artificial para lograr ventajas competitivas e impulsar la innovación.
Conclusiones Clave
- La industria automotriz está adoptando la IA para optimizar la producción, aumentar la productividad y garantizar estándares de calidad.
- Los beneficios de la IA incluyen: mantenimiento predictivo, control de calidad, pruebas eficientes y previsión de la demanda.
- Desafíos: recopilación compleja de datos, problemas de privacidad/seguridad, demandas de infraestructura, brechas de habilidades.
- Soluciones: integración de IoT, datos de asociaciones, datos de aumento, pruebas PoC, monitoreo continuo.
- Aportes de Controlar: plataforma QIO2 IoT, display e inspección de anillos de pistón mediante visión artificial e IA.
- Resultados: producción mejorada, pruebas precisas, reducción de costos.
Beneficios de la Implementación de IA en la Fabricación de Automóviles
Una de las aplicaciones prometedoras de la IA en la fabricación es el mantenimiento predictivo. Al analizar los datos de los sensores, los algoritmos de IA pueden identificar posibles fallas en los equipos antes de que ocurran. Este enfoque proactivo puede ayudar a evitar tiempos de inactividad no planificados, reducir los costos de mantenimiento y mejorar la eficiencia operativa.
BMW utiliza IA para predecir cuándo es probable que falle su equipo de fabricación. Esto permite a la empresa programar el mantenimiento preventivo antes de que el equipo tenga algún daño, ahorrando millones de euros cada año.
Otra aplicación de la IA en la industria automotriz es el control de calidad. Los sistemas impulsados por IA pueden analizar grandes cantidades de datos de diversas fuentes y, al compararlos con estándares de calidad predefinidos, pueden identificar defectos e irregularidades en los procesos de fabricación y productos, reduciendo la probabilidad de productos defectuosos y garantizando una calidad constante del producto.
Tesla utiliza IA para inspeccionar sus vehículos en busca de defectos. Esto ha ayudado a Tesla a reducir el número de defectos en sus vehículos, mejorando la satisfacción del cliente.
Además del mantenimiento predictivo y el control de calidad, la IA también se utiliza para mejorar la eficiencia de los sistemas de pruebas automotrices mediante la automatización del análisis de datos y la identificación de posibles problemas y anomalías. Este proceso de automatización reduce significativamente los esfuerzos manuales, mejora la velocidad de las pruebas y garantiza una evaluación más exhaustiva del rendimiento del producto.
Los sistemas de la IA también pueden utilizar el aprendizaje automático para analizar datos históricos e identificar patrones que pueden usarse para predecir la demanda futura. Esto puede ayudar a mejorar la previsión de la demanda y reducir el inventario entre un 30 y un 50 por ciento, lo que en última instancia ahorra costos al eliminar el transporte, el almacenamiento y la gestión de la cadena de suministro de bienes innecesarios.
Al evitar tiempo de inactividad no planificado, reducir costos de mantenimiento, mejorar el control de calidad y automatizar los sistemas de prueba, la IA puede ayudar a los fabricantes de automóviles a mejorar la eficiencia, la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
¿Cuáles son los desafíos de la integración de la IA en la Industria Automotriz?
La implementación exitosa de sistemas de IA en la industria depende de varios factores como: recopilación de datos; desafíos regulatorios y de seguridad; preocupaciones éticas y de privacidad; otras consideraciones técnicas.
1. Fuentes de Datos y Recopilación
Adquirir los datos necesarios para las aplicaciones de IA plantea varios desafíos. La industria automotriz genera una gran cantidad de datos de diversas fuentes, incluidos sensores, máquinas de producción, sistemas de control de calidad y comentarios de los clientes. Recopilar e integrar estos datos puede resultar complejo debido a factores como la fragmentación de datos, heterogeneidad, calidad y silos de datos.
La fragmentación se refiere a la naturaleza dispersa de los datos en diferentes sistemas y departamentos dentro de una organización. Los procesos de fabricación generan datos en varias etapas, desde la adquisición de materias primas hasta el montaje y las pruebas. Consolidar e integrar estos datos fragmentados es crucial para obtener una visión holística del proceso de producción y permitir una toma de decisiones eficaz impulsada por la IA.
Los datos de diferentes fuentes pueden tener distintos formatos, estructuras y niveles de granularidad. Esta heterogeneidad complica el proceso de integración de datos y requiere un esfuerzo significativo para estandarizar y armonizar los datos para que sean compatibles con el análisis de IA.
Para que los datos se utilicen en estos sistemas, es necesario que sean precisos, completos y coherentes. La Calidad de Datos es un paso crucial para garantizar que las decisiones se tomen con base en información precisa, lo que ayuda a mejorar la eficiencia de las operaciones.
Los Silos de Datos son depósitos aislados de datos que existen dentro de diferentes departamentos o sistemas, lo que dificulta el flujo fluido de información. Derribar estos silos y crear un ecosistema de datos unificado es esencial para aprovechar todo el potencial de la IA. Sin embargo, lograr la interoperabilidad e integración de datos entre departamentos y sistemas puede ser una tarea compleja.
2. Privacidad de Datos y Seguridad
La industria automotriz maneja datos sensibles y confidenciales, incluida la propiedad intelectual, secretos comerciales, información del cliente y datos relacionados con el cumplimiento.
Los fabricantes deben adoptar marcos integrales de gobernanza de datos y establecer políticas y protocolos claros para garantizar la privacidad y seguridad de los datos durante todo el proceso de implementación de IA.
Las regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), imponen requisitos estrictos sobre la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos personales. Los fabricantes deben cumplir con estas regulaciones e implementar medidas sólidas de protección de datos para salvaguardar la información personal y sensible de los sistemas que se integrarán en los vehículos.
Este es otro aspecto crítico, ya que los sistemas de fabricación de automóviles son vulnerables a amenazas y ataques cibernéticos. Los sistemas de inteligencia artificial dependen de grandes volúmenes de datos y cualquier compromiso en la integridad o seguridad de los datos puede tener graves consecuencias. La implementación de medidas sólidas de ciberseguridad, incluido el cifrado, los controles de acceso y las evaluaciones periódicas de vulnerabilidad, es esencial para proteger los datos de un acceso no autorizado y garantizar la integridad de los sistemas de fabricación basados en IA.
3. Infraestructura y Requerimientos de Recursos
La implementación de sistemas de IA en la industria de fabricación de automóviles requiere una infraestructura sólida y capacidades de recursos. La escala y complejidad del procesamiento de datos, los algoritmos de aprendizaje automático y los análisis en tiempo real exigen capacidades de computación, almacenamiento y redes de alto rendimiento.
Para manejar grandes volúmenes de datos, los fabricantes deben invertir en soluciones de almacenamiento escalables y de alta capacidad, incluidas opciones de almacenamiento tanto locales como basadas en la nube. Esto garantizará que los datos sean accesibles, seguros y fácilmente disponibles para las aplicaciones de IA. Además, se requiere una infraestructura informática de alto rendimiento para procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
Los sistemas de IA a menudo dependen de la transmisión de datos y la comunicación en tiempo real entre varios procesos de fabricación, sensores y sistemas. Se necesitan capacidades de red sólidas y de baja latencia para facilitar un flujo de datos fluido y permitir la toma de decisiones oportuna.
4. Desarrollo de Habilidades del Personal
La integración de tecnologías con IA en la industria de fabricación de automóviles requiere una fuerza laboral calificada capaz de aprovechar estas herramientas avanzadas de manera efectiva. Sin embargo, a menudo existe una brecha de habilidades y conocimientos cuando se trata de la implementación de la IA.
Los fabricantes deben priorizar iniciativas de desarrollo para las habilidades de su fuerza laboral y así cerrar esta brecha. La colaboración entre científicos de datos, ingenieros y expertos en el campo es crucial para una implementación exitosa de la IA. Fomentar el trabajo en equipo interdisciplinario y fomentar una cultura de aprendizaje e innovación continuos puede crear un entorno propicio para la adopción efectiva de la IA.
¿Cómo superar los desafíos de la adquisición de datos para la integración de la IA?
Para superar algunos de los desafíos presentados anteriormente, se podrían utilizar varias estrategias y mejores prácticas:
1. Integración de IoT
Aprovechar los dispositivos y sensores del Internet de las Cosas (IoT) puede facilitar la recopilación y el monitoreo de datos en tiempo real. Al incorporar sensores en equipos de fabricación y líneas de producción, los fabricantes pueden capturar datos valiosos durante todo el proceso de producción, lo que permite una mejor toma de decisiones y optimización de procesos.
2. Datos de Asociaciones
Colaborar con proveedores, clientes y otras partes interesadas en la cadena de valor automotriz puede ayudar a establecer Datos de las Asociaciones. Compartir datos con socios confiables puede brindar acceso a fuentes de datos adicionales, mejorar la calidad de los datos y facilitar un análisis más completo de los procesos de fabricación.
En 2021, Ford y Google anunciaron una asociación para desarrollar una nueva generación de coches conectados. La asociación le dará a Ford acceso a la tecnología de Inteligencia Artificial de Google para crear nuevas funciones y servicios para sus vehículos.
3. Aumento de Datos
En los casos en que el volumen o calidad de los datos sean insuficientes, los fabricantes pueden emplear técnicas de aumento de datos. Esto implica generar datos sintéticos o enriquecer los datos existentes mediante técnicas como la interpolación, extrapolación o simulación de datos. Los datos aumentados pueden ayudar a superar las limitaciones y mejorar la eficacia de los sistemas de IA.
Al utilizar datos sintéticos para entrenar modelos de IA para identificar problemas potenciales con la línea de producción, los fabricantes pueden prevenir problemas antes de que ocurran, mejorando la eficiencia del proceso de producción.
4. Prueba de Concepto (PoC)
Realizar una PoC antes de la implementación a gran escala puede ayudar a evaluar la viabilidad y el rendimiento de los sistemas de IA. Una PoC permite a los fabricantes probar diferentes algoritmos de IA, evaluar su impacto en los procesos de producción e identificar cualquier desafío técnico u operativo desde el principio.
GM utiliza diseño generativo basado en IA para desarrollar PoC para piezas de automóviles nuevas que sean más ligeras y resistentes que las piezas originales. Esto ayudará a mejorar la eficiencia del combustible y los estándares de seguridad de los vehículos GM.
5. Monitoreo y Evaluación Continua
La implementación de sistemas de IA es un proceso que requiere monitoreo y evaluación continua. Establecer métricas de rendimiento, realizar evaluaciones periódicas y aprovechar los comentarios de los usuarios y partes interesadas puede ayudar a identificar áreas de mejora, optimizar el rendimiento del sistema e impulsar la innovación continua.
El piloto automático de Tesla utiliza IA para navegar por sí mismo y evitar obstáculos. Después de monitorear su desempeño, los ingenieros descubrieron que estos sistemas tenían un rendimiento inferior en rutas con obstáculos inesperados. De esa forma Tesla pudo realizar cambios y mejorar su rendimiento.
Cómo Controlar ayuda a los fabricantes a superar los desafíos de la IA
IoT Integration Platform
Controlar ha desarrollado QIO2, una plataforma de gestión de dispositivos IoT para aplicaciones de monitoreo industrial que utiliza LoRaWAN® y comunicación Wi-Fi para aumentar la cobertura de la fábrica.
Se trata de una solución altamente escalable, que permite el uso simultáneo de una gran cantidad y variedad de sensores, actuadores y puertas de enlace.
QIO2 se puede utilizar en la nube o en las instalaciones. Todos los datos recuperados se centralizan y se pueden analizar con diferentes paneles de control en los que se pueden configurar alertas para determinadas variables.
La plataforma de gestión de IoT de Controlar mantiene segura toda la información con la implementación de módulos de cifrado en las capas de comunicación y base de datos. Esta solución tiene un gran potencial para una gran cantidad de industrias cuando se trata de ser parte de la revolución de la IA.
Inspección de Calidad y Detección de Defectos con IA
Controlar se compromete a utilizar la IA en varios sistemas innovadores que se han estado desarrollando recientemente.
Inspección de Pantalla
Controlar se ha asociado con Visteon y Fraunhofer Portugal para desarrollar una máquina innovadora para la inspección de pantallas de automóviles, utilizando visión artificial e inteligencia artificial.
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una máquina que pueda inspeccionar y detectar automáticamente cualquier defecto o anomalía en las pantallas de los automóviles, que son una parte integral de los automóviles modernos. La máquina utilizará sistemas de visión de alta resolución para capturar imágenes de la pantalla, y luego algoritmos de inteligencia artificial analizarán estas imágenes para identificar cualquier defecto.
La asociación entre Controlar, Visteon y Fraunhofer Portugal reúne la experiencia de tres entidades líderes en los campos de la electrónica automotriz, visión artificial e inteligencia artificial. Se espera que esta colaboración dé como resultado una máquina que establecerá nuevos estándares para la inspección de pantallas de automóviles y mejorará la calidad y seguridad de los automóviles modernos.
Inspección de Anillos de Pistón
Controlar, junto con MAHLE y CCG, ha estado desarrollando una máquina para detectar automáticamente defectos en los anillos de pistón, con el fin de automatizar completamente las pruebas de estos productos cruciales en los vehículos.
Esta máquina tiene la capacidad de tratar anillos de pistón de diferentes dimensiones y detectar sus defectos en tiempo real, con el fin de mejorar la eficiencia de producción y aumentar la calidad del producto. Incluye algoritmos de IA, que junto con cámaras de alta resolución, son capaces de cumplir los objetivos del proyecto.
Conclusión
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la fabricación de automóviles ha generado avances significativos en la optimización de la producción y los sistemas de prueba. Con algoritmos impulsados por IA, los sistemas de prueba pueden automatizar procesos, detectar defectos y realizar pruebas virtuales, lo que da como resultado evaluaciones más rápidas y precisas del rendimiento del producto.
Sin embargo, existen algunos desafíos con el uso de la IA en la fabricación de automóviles. La adquisición de datos plantea dificultades como la fragmentación de los datos, la heterogeneidad y los silos de datos, que requieren estrategias efectivas como la integración de IoT, datos de asociaciones y aumento de datos. Además, garantizar la privacidad y la seguridad de los datos es fundamental para proteger la información confidencial y cumplir con las regulaciones.
Aun así, los avances en los sistemas de prueba basados en IA han demostrado ser invaluables para la industria automotriz, ya que permiten a los fabricantes lograr una mayor precisión en las pruebas, mayor eficiencia, mejor calidad y confiabilidad del producto, lo cual resulta en reducción de costos para los fabricantes.
