La IA está acelerando el sector automovilístico
OPINIÓN
La evolución de los automóviles siempre se ha visto impulsada por las innovaciones tecnológicas. Desde las cintas transportadoras de las líneas de producción de hace un siglo a la revolución robótica, cada nuevo avance ha ido transformando la fabricación de coches. En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando una vez más el proceso, pero en esta ocasión los avances tecnológicos no se limitan solo a las fábricas. Mientras en las líneas de producción las cámaras asistidas por IA detectan los defectos con mayor rapidez y precisión y las cámaras inteligentes garantizan la seguridad de los empleados, en los circuitos de carreras los algoritmos de aprendizaje automático proporcionan a los equipos competitivos los datos ultraprecisos que necesitan para la victoria. Al mismo tiempo, en los concesionarios se utiliza la IA para ofrecer servicios personalizados a los clientes.
Para los líderes del sector automovilístico, los beneficios de la IA son reales y medibles. Cada vez se ven más soluciones que la integran, pero los directivos de este sector deben escoger con cuidado a sus colaboradores de IA, integrarla en sus procesos de manera efectiva y escuchar a sus equipos para garantizar que elijan las soluciones de IA adecuadas y adaptadas a sus necesidades.
Una de las ventajas clave de las herramientas impulsadas por IA es la velocidad. Actualmente es posible automatizar el proceso de encontrar «la pepita de oro» escondida entre una masa de datos, lo cual permite a los equipos reaccionar con mayor agilidad que nunca. Y, sin lugar a dudas, el ámbito donde la rapidez cobra mayor importancia es en las carreras.
Por ejemplo, el equipo de MotoGP Ducati Lenovo Team suele tener muy pocas horas entre sesiones en el circuito para analizar los últimos datos recabados y tomar decisiones sobre la configuración de las motos para la siguiente sesión. Y es que, mientras vuela sobre el asfalto a más de 350 km/h, cada moto Ducati Desmosedici GP va equipada con 50 sensores que permiten al equipo Ducati Corse capturar hasta 100 GB de datos de cada una de sus ocho motos en competición durante un fin de semana de carreras. Esta información se procesa mediante servidores edge optimizados por IA que ejecutan las herramientas de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning). Permite extraer conclusiones del rendimiento para poder decidir qué tipo de neumáticos montar o la mejor trayectoria a seguir en cada curva del recorrido. Estos conocimientos obtenidos mediante IA también están haciendo que la experiencia de los pilotos sea más segura, y tiene consecuencias directas sobre la parte del negocio que afecta a los consumidores. El diseño de las motos Ducati para el público, como la Panigale V4, se lleva a cabo con la ayuda de simulaciones de conducción desarrolladas por IA, las cuales también se alimentan de los datos recabados por el equipo de carreras.
En lo que se refiere a la producción de vehículos para consumidores, la analítica impulsada por IA puede llegar a realizar ciertas tareas clave de la línea de producción de manera más eficiente. Las comprobaciones manuales y visuales son lentas por necesidad, y además siempre conllevan el riesgo de un error humano. Incluso los ojos mejor entrenados en algunas ocasiones pueden no detectar un defecto que podría llegar a causar un riesgo de seguridad. En cambio, las comprobaciones automatizadas se llevan a cabo de manera constante y son más fiables, capturando defectos en cada etapa del proceso para liberar a los operadores de las líneas de ensamblaje para que puedan centrarse en sus tareas esenciales.
Por ejemplo, hay una compañía que está fabricando vehículos eléctricos para los mercados globales con una capacidad de producción de 150.000 unidades al año. El equipo ejecutivo era plenamente consciente de que llevar a cabo inspecciones de calidad rutinarias para semejante número de vehículos personalizados podría generar fácilmente cuellos de botella en la producción. Por ello, optaron por implementar una solución de visión artificial (machine vision) capaz de analizar datos de vídeo para buscar defectos potenciales con una precisión del 99 %, lo cual permite que la línea de producción siga funcionando con gran rapidez y sin comprometer la calidad.
Algunas innovaciones en IA ofrecen a los fabricantes de coches soluciones capaces de inspeccionar sus productos y procesos. Las cámaras equipadas con IA pueden vigilar las líneas de producción para encontrar defectos e incluso identificar maneras de mejorar los procesos. Los algoritmos de IA también son capaces de escuchar el funcionamiento de los motores para detectar una amplia gama de parámetros y reconocer defectos y problemas.
Por otro lado, las cámaras con inteligencia y visión artificiales también pueden llegar a revolucionar los procedimientos de seguridad al identificar posibles peligros antes de que sucedan. Existen soluciones con IA para detectar múltiples fuentes de riesgo, desde trabajadores que no emplean el equipo de protección adecuado a objetos sueltos en el suelo de la planta o personal no autorizado que accede a áreas restringidas de la instalación. La visión artificial también desempeña un papel importante en las operaciones logísticas, rastreando palets y repuestos que entran o salen de la fábrica para gestionar y controlar mejor el movimiento del inventario, además de monitorizar las líneas de producción para optimizar el uso de materias primas.
En las fábricas de coches, algunos procesos de mantenimiento pueden requerir que la producción se interrumpa por completo, de modo que resulta extremadamente útil para la directiva poder planificar estos eventos con antelación, en lugar de tener que parar el trabajo en momentos inesperados. Los sistemas de IA pueden predecir cuándo será necesario realizar diversas tareas de mantenimiento, lo cual proporciona a los gestores la capacidad de reducir el coste de detener la producción y operar de una manera más eficiente.
El mantenimiento y servicio son temas muy importantes para los concesionarios y, según un estudio de CDK, el 54 % de ellos considera un reto proporcionar a los clientes actualizaciones de repuestos y servicio. General Motors está empleando la IA para adelantarse a esta cuestión tras haber instalado escáneres de identificación rápida de defectos UVeye en 300 de sus concesionarios. De este modo, los clientes conducen sus vehículos a través del escáner y este utiliza la visión artificial para identificar cualquier problema en los diversos elementos del coche y alertar al departamento de servicio. El sistema tiene una precisión superior al 90 % y es capaz de detectar incidencias de forma anticipada que a menudo escapan incluso a los mecánicos más experimentados. La buena noticia para los concesionarios es que esta nueva herramienta elimina la necesidad de realizar comprobaciones manuales que consumen mucho tiempo, reduciendo así el período de espera en concesionarios para los clientes. Ese tiempo se aprovecha mucho mejor resolviendo las cuestiones que identifica el escáner.
El progreso de la industria automovilística siempre se ha visto impulsado por una aplicación acertada de la tecnología y la inteligencia artificial constituye el salto tecnológico que sustentará al sector de los coches y motocicletas durante los próximos años. Desde una mayor eficiencia en las plantas de fabricación a conocimientos extraídos por IA a partir de datos de bólidos de carreras, la IA será esencial a la hora de reducir costes y garantizar que las líneas de producción del futuro operen de una manera más ágil, efectiva y segura que nunca.