Artículo de Pedro Vieira | Doctorado en Ingeniería Biomédica | Jefe de Proyectos de I+I
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 IA dentro de esta industria. Al comprender estos desafíos y explorar posibles soluciones, los fabricantes pueden aprovechar eficazmente la tecnología de IA 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 los estándares de calidad.
- Los beneficios de la IA incluyen: mantenimiento predictivo, control de calidad, pruebas eficientes, previsión de la demanda.
- Desafíos: recopilación de datos compleja, problemas de privacidad/seguridad, demandas de infraestructura, brechas de habilidades.
- Soluciones: Integración de IoT, asociaciones de datos, aumento de datos, pruebas de PoC, monitoreo continuo.
- Contribuciones de Controlar: Plataforma QIO2 IoT, visualización e inspección de anillos de pistón a través de visión artificial e inteligencia artificial.
- Resultados: mejora de la producción, pruebas precisas, reducción de costes.
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 fallos en los equipos antes de que se produzcan. Este enfoque proactivo puede ayudar a evitar el tiempo de inactividad no planificado, reducir los costos de mantenimiento y mejorar la eficiencia operativa.
BMW utiliza la 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 se averíe, 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 los productos, lo que reduce la probabilidad de productos defectuosos y garantiza una calidad constante del producto.
Tesla utiliza la 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 está utilizando 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 IA también pueden utilizar el aprendizaje automático para analizar datos históricos e identificar patrones que puedan utilizarse 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, ahorrando costes en última instancia al eliminar el transporte, el almacenamiento y la gestión de la cadena de suministro de mercancías innecesarias.
Al evitar el tiempo de inactividad no planificado, reducir los 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 y Recopilación de Datos
La adquisición de 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. La recopilación e integración de estos datos puede ser compleja debido a factores como la fragmentación de los datos, la heterogeneidad, la calidad y los silos de datos.
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 ensamblaje 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 basada en IA.
Los datos provenientes de diferentes fuentes pueden tener distintos formatos, estructuras y grados de detalle. Esta heterogeneidad complica el proceso de integración de datos, requiriendo un esfuerzo significativo para estandarizar y armonizar los datos y hacerlos compatibles para el análisis con IA.
Para que los datos sean utilizados en estos sistemas, es necesario que sean precisos, completos y consistentes. La calidad de los datos es un paso crucial para garantizar que las decisiones se basen en información precisa, ayudando a mejorar la eficiencia de las operaciones.
Son repositorios aislados de información que existen dentro de diferentes departamentos o sistemas, dificultando el flujo fluido de datos. Romper estos compartimentos estancos 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 y Seguridad de los Datos
La industria automotriz se ocupa de datos sensibles y confidenciales, incluida la propiedad intelectual, los secretos comerciales, la información de los clientes y los 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 la seguridad de los datos durante todo el proceso de implementación de la IA.
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 normativas e implementar medidas de protección de datos robustas para salvaguardar la información personal y sensible de los sistemas que serán integrados en los vehículos.
Este es otro aspecto crítico, ya que los sistemas de fabricación automotriz son vulnerables a amenazas y ataques cibernéticos. Los sistemas de IA dependen de grandes volúmenes de datos, y cualquier compromiso en la integridad o seguridad de los datos puede tener consecuencias graves. Implementar medidas de ciberseguridad sólidas, como encriptación, controles de acceso y evaluaciones regulares de vulnerabilidad, es esencial para proteger los datos de accesos no autorizados y garantizar la integridad de los sistemas de fabricación basados en IA.
3. Necesidades de Infraestructura y 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 la complejidad del procesamiento de datos, los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis en tiempo real exigen capacidades informáticas, de almacenamiento y de redes de alto rendimiento.
Para manejar grandes volúmenes de datos, los fabricantes deben invertir en soluciones de almacenamiento escalables y de alta capacidad, incluyendo opciones tanto locales como en la nube. Esto garantizará que los datos sean accesibles, seguros y estén disponibles para aplicaciones de IA. Además, se requiere una infraestructura de computación 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 en tiempo real y la comunicación entre diversos procesos de fabricación, sensores y sistemas. Se necesitan capacidades de red robustas y de baja latencia para facilitar un flujo de datos sin interrupciones y permitir la toma de decisiones en tiempo oportuno.
4. Desarrollo de Habilidades de la Fuerza Laboral
La integración de las tecnologías de IA en la industria de fabricación de automóviles requiere una mano de obra cualificada capaz de aprovechar estas herramientas avanzadas de forma eficaz. Sin embargo, a menudo existe una brecha de habilidades y conocimientos cuando se trata de la implementación de la IA.
Los fabricantes deben priorizar las iniciativas de desarrollo de habilidades de la fuerza laboral para cerrar esta brecha. La colaboración entre científicos de datos, ingenieros y expertos en el dominio es crucial para el éxito de la implementación de la IA. Fomentar el trabajo en equipo interfuncional 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 de Internet de las cosas (IoT) puede facilitar la recopilación y el monitoreo de datos en tiempo real. Al incorporar sensores en los equipos de fabricación y en las líneas de producción, los fabricantes pueden capturar datos valiosos a lo largo del proceso de producción, lo que permite una mejor toma de decisiones y optimización del proceso.
2. Asociaciones de Datos
La colaboración con proveedores, clientes y otras partes interesadas en la cadena de valor automotriz puede ayudar a establecer asociaciones de datos. Compartir datos con socios de confianza puede proporcionar 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 la 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 a través de técnicas como la interpolación de datos, la extrapolación o la simulación. Los datos aumentados pueden ayudar a superar las limitaciones y mejorar la eficacia de los sistemas de IA.
Mediante el uso de datos sintéticos para entrenar modelos de IA con el fin de identificar posibles problemas en la línea de producción, los fabricantes pueden prevenir los problemas antes de que se produzcan, mejorando la eficiencia del proceso de producción.
4. Prueba de Concepto (PoC)
Llevar a cabo una prueba de concepto antes de la implementación a gran escala puede ayudar a evaluar la viabilidad y el rendimiento de los sistemas de IA. Una prueba de concepto 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 el diseño generativo basado en IA para desarrollar pruebas de concepto para nuevas piezas de automóviles que son más ligeras y resistentes que las piezas originales. Esto ayudará a mejorar la eficiencia de combustible y los estándares de seguridad de los vehículos de GM.
5. Seguimiento y Evaluación Continuos
La implementación de sistemas de IA es un proceso continuo que requiere un seguimiento y una evaluación continuos. El establecimiento de métricas de rendimiento, la realización de evaluaciones periódicas y el aprovechamiento de los comentarios de los usuarios y las partes interesadas pueden ayudar a identificar áreas de mejora, optimizar el rendimiento del sistema e impulsar la innovación continua.
El piloto automático de Tesla utiliza la IA para navegar por sí mismo y evitar obstáculos. Después de monitorear su rendimiento, los ingenieros descubrieron que estos sistemas tenían un rendimiento inferior en rutas con obstáculos inesperados. Tesla pudo entonces hacer cambios, mejorando su rendimiento.
Cómo Controlar Ayuda a los Fabricantes a Superar los Desafíos de la IA
Plataforma de Integración de IoT
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 planta de producción.
Se trata de una solución altamente escalable, que permite el uso simultáneo de un gran número y variedad de sensores, actuadores y pasarelas.
QIO2 se puede utilizar con una base en la nube o en las instalaciones. Todos los datos recuperados se centralizan y se pueden analizar con diferentes paneles en los que se pueden configurar alertas para ciertas variables.
La plataforma de gestión Controlar IoT mantiene toda la información asegurada con la implementación de módulos de encriptación en las capas de comunicación y base de datos. Esta solución tiene un gran potencial para un gran número de industrias, a la hora de formar parte de la revolución de la IA.
Inspección de Calidad y Detección de Defectos con IA
Controlar se ha comprometido a utilizar la IA en varios sistemas innovadores que se han estado desarrollando recientemente.
Inspección de Pantallas
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 los 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, la visión artificial y la inteligencia artificial. Se espera que esta colaboración dé como resultado una máquina que establezca nuevos estándares para la inspección de pantallas de automóviles y mejore la calidad y la seguridad de los automóviles modernos.
Inspección de Anillos de Pistón
Controlar, together with MAHLE and CCG, has been developing a machine to automatically detect defects on piston rings, in order to fully automatize the test of these crucial products of vehicles.
This machine has the capability to deal with piston rings with different dimensions, and to detect their defects in real-time, in order to improve production efficiency, and increase the quality of the product. It includes AI algorithms, that together with high-resolution cameras, are able to fulfill the objectives of the project.
Conclusión
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la fabricación de automóviles ha supuesto importantes avances 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 datos, la heterogeneidad y los silos de datos, que requieren estrategias eficaces como la integración de IoT, las asociaciones de datos y el aumento de datos. Además, garantizar la privacidad y seguridad de los datos es crucial para proteger la información confidencial y cumplir con las regulaciones.
Sin embargo, 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 de prueba, una mayor eficiencia, una mejor calidad y confiabilidad del producto, todo lo cual resulta en una reducción de costos para los fabricantes.
