Precisión y puntualidad
Un área donde el machine learning (ML) está facilitando la labor de los fabricantes de coches es en la reducción de interrupciones en la línea de producción. Richard Felton, especialista en el sector del automóvil, explica que los sistemas de ML pueden contribuir a evitar el mantenimiento no planificado mediante el análisis de datos, para mejorar la programación del mantenimientopredictivo.
«Al evitar el mantenimiento innecesario se reducen los costes, se aumenta la productividad y no se producen situaciones de inactividad no planificada» explica el experto. “El ML no solo gestiona la escala, alcance y precisión de los datos, sino también su puntualidad”.
La tecnología también puede ayudar a los fabricantes a responder ante las actuales limitaciones globales en el suministro de componentes. «Los productores están utilizando el aprendizaje automático para anticipar la escasez de componentes y orientar su respuesta de forma más eficiente», añade Felton.
Inspecciones de componentes eficientes
Además, ML facilita las inspecciones de calidad de los componentes empleando datos obtenidos mediante cámaras de vigilancia para verificar la rapidez, precisión y complejidad de los procesos y secuencias de ensamblaje. Según Felton, «e aprendizaje automático es capaz de detectar anomalías que se le escaparían a un operador humano entre millones de datos».
Esta transformación digital cuenta con el respaldo de empresas como Amazon Web Services (AWS). Como proveedor de servicios en la nube, AWS ofrece a los clientes acceso y gestión de datos a escala global, lo cual facilita las decisiones basadas en datos en tiempo real gracias a las tecnologías de inteligencia artificial, aprendizaje automático y otros servicios avanzados.
Los servicios de AWS contribuyen a la sostenibilidad, fabricación digital y cadenas de suministro y mejoran la efectividad general de los equipos al capturar, analizar y visualizar datos procedentes de las plantas de producción. Estos servicios se combinan para generar una solución integral orientada al sector automovilístico.
Richard Felton, Senior Practice Manager, AWS para Automoción, explica que la plataforma cuenta con capacidades creadas a medida, basadas en la experiencia obtenida de todo el sector y que ofrece «el ecosistema de partners más amplio de cualquier nube, específicamente para clientes del sector automovilístico, para ayudarles a transformar su negocio».
Automatizar procesos mediante IA
Por ejemplo, la compañía facilitó la creación de una plataforma de producción digital para Volkswagen (VW), que cuenta con 12 marcas operando en más de 120 ubicaciones, 1.500 proveedores y recibe 200 millones de componentes cada día en sus fábricas, para producir 11 millones de vehículos al año.
«Hemos ayudado a VW en una compleja operación con su plataforma de producción digital, para mejorar la eficiencia, calidad y sostenibilidad mediante la analítica en la nube», asegura Felton.
Durante el proceso de producción, las marcas del Grupo Volkswagen aplican 25 etiquetas diferentes que contienen datos sobre seguridad, usabilidad y especificación independientes para cada país, por lo que existen hasta 2.000 variantes.
Para automatizar este proceso, la marca Porsche de VW desarrolló una solución empleando los servicios citados que permitió reemplazar un programa de inspección manual de etiquetas por un programa basado en inteligencia artificial y de este modo llevar a cabo el proceso de forma automática y con mayor agilidad y precisión.
Proporcionar soluciones integradas
Cada vez más, los fabricantes buscan soluciones integradas que combinen sistemas de fabricación con los utilizados por sus partners de la cadena de suministro, ya que esto permite reducir los gastos de transporte y genera formas más sostenibles de transportar millones de componentes. En este caso, la plataforma digital optimiza las rutas y garantiza una predicción correcta de la demanda para reducir el desaprovechamiento de componentes.
Dada la actual tendencia hacia vehículos eléctricos impulsada por los objetivos de sostenibilidad y normativas sobre emisiones, la ingeniería combinada con sistemas informáticos puede apoyar la durabilidad, protección frente a colisiones, uso seguro de las baterías y modelado térmico de sistemas de refrigeración avanzados.
Estos servicios pueden ayudar a los clientes a predecir y comprender la condición, capacidad y fallos de la batería y estimar el alcance e impacto de las condiciones climatológicas sobre el rendimiento de la misma.
La compañía también colabora con Rivian Automotive en informática de alto rendimiento aplicada al diseño de las características aerodinámicas, durabilidad y tolerancia frente a colisiones. Según explica Felton «las simulaciones en la nube conllevan unos ahorros significativos de tiempo y coste, ya que proporcionan acceso a una escala que no resulta posible con los sistemas actuales. En la nube tenemos una capacidad prácticamente ilimitada para llevar a cabo simulaciones».