Aprovechar la tecnología de IA de vanguardia en la fabricación de automóviles

Seguir el ritmo de la innovación automovilística

La transformación digital está remodelando el panorama de la fabricación en todos los sectores, con la industria del automóvil a la vanguardia de este cambio. A medida que avanzamos hacia la madurez y la adopción más amplia de la era de la "Industria 4.0", la integración de la IA en los procesos de fabricación de automóviles se ha convertido en algo esencial para la mejora operativa y el mantenimiento de la competitividad.

Evolución de la IA en la fabricación de automóviles

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la fabricación de automóviles no es un concepto nuevo. Sin embargo, el cambio hacia la IA Edge -en la que los algoritmos de IA operan sobre los datos generados en la fuente en lugar de ser enviados a un servidor centralizado- está cambiando las reglas del juego. Esta transición está permitiendo el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real, algo crucial en un entorno de fabricación que avanza a un ritmo vertiginoso.

La Industria 4.0 pretende revolucionar la fabricación utilizando datos procedentes de una amplia gama de fuentes para optimizar al instante los procesos de producción. Esta iniciativa requiere una supervisión y un control precisos, que dependen en gran medida del análisis de grandes cantidades de datos. El aprendizaje automático es fundamental para tomar decisiones bien fundadas a partir de estos datos.

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La aparición de la computación de borde y la IA en el sector de la automoción

El manejo de datos cada vez más numerosos in situ con tecnología de vanguardia facilita una visión inmediata esencial para aplicaciones avanzadas como la visión por ordenador, el mantenimiento predictivo y la IA en la fabricación de automóviles.

Los fabricantes de automóviles modernos están encontrando nuevas formas de aprovechar los datos de sus sensores. La fabricación inteligente se nutre de tecnologías que capturan y analizan los datos generados en la fuente -lo que se conoce como el borde- para obtener mejores perspectivas y una mayor eficiencia.

La capacidad de la computación de borde para soportar vastas redes de sensores de Internet de las cosas (IoT), así como para proporcionar datos más rápidos para la toma de decisiones en comparación con el centro de datos y la nube, son los principales impulsores de la aparición de la computación de borde en el sector de la automoción.  

En la actualidad, esto implica el aprovechamiento de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar información casi instantáneamente en la coyuntura de generación y utilización de datos.

La afluencia de datos de borde, aunque prometedora, puede suponer un reto para la transformación debido a su volumen y variedad, lo que aumenta la demanda de información en tiempo real. A pesar de ello, los fabricantes sobresalen al aprovechar la IA y el ML para procesar y obtener valor de estos datos en su origen.

¿Por qué Edge AI?

Edge AI mejora significativamente la fabricación de automóviles al llevar la inteligencia directamente a la planta de fabricación.

Permite la supervisión y la toma de decisiones en tiempo real, mejorando la eficiencia, la calidad y la seguridad. Por ejemplo, Edge AI puede predecir fallos en los equipos antes de que se produzcan, reduciendo el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento. También desempeña un papel crucial en el control de calidad, ya que puede detectar y corregir al instante los defectos de las piezas fabricadas, garantizando que sólo los productos que cumplen las normas de calidad más estrictas siguen adelante. Además, Edge AI optimiza el consumo de energía y reduce los residuos, contribuyendo a unas prácticas de fabricación más sostenibles. Al procesar los datos in situ, elimina la latencia asociada a la computación en la nube, facilitando respuestas más rápidas a las condiciones dinámicas de fabricación.

Expansión de las aplicaciones Edge AI

1. Supervisión y mantenimiento de equipos. Prevención de averías con IA

La asequibilidad de los sensores industriales ha desbloqueado enormes reservas de datos, mejorando la eficiencia del mantenimiento a través de la IA. El mantenimiento predictivo impulsado por IA utiliza datos de sensores e IoT para identificar con precisión las necesidades de mantenimiento, agilizando los esfuerzos de diagnóstico de los técnicos y permitiendo la prevención proactiva de fallos en los equipos. Este enfoque proactivo garantiza un rendimiento óptimo de los equipos, mejorando la seguridad de los trabajadores, minimizando las interrupciones y reduciendo los gastos de mantenimiento.

2. Mejorar la calidad de la producción

La IA supervisa las piezas entrantes y el proceso de producción, utilizando la visión por ordenador para automatizar la inspección e identificar al instante los defectos. Esto permite corregirlos en tiempo real, evitando la producción de bienes defectuosos.

3. Mejorar la seguridad de los trabajadores

La visión por ordenador basada en IA garantiza que la maquinaria se utilice de forma segura, alertando del uso inadecuado de equipos de protección individual (EPI) o desactivando equipos peligrosos, evitando así accidentes.

Hoy en día, el papel de la IA se ha ampliado significativamente, convirtiéndose en esencial para impulsar la eficiencia en la producción, el mantenimiento, la I+D, etc., gracias a sus continuos avances tecnológicos que ilustran su valor indispensable en la industria del automóvil.

¿Cuáles son los obstáculos para la adopción de Edge AI en este sector?

La adopción de Edge AI en la industria del automóvil se enfrenta a varios obstáculos. Uno de los principales es la importante inversión inicial que requieren el hardware y el software necesarios, así como la integración con los sistemas existentes. Además, existe un notable déficit de cualificación; la mano de obra necesita formación para implantar y gestionar eficazmente las tecnologías Edge AI. Las preocupaciones en torno a la privacidad y la seguridad de los datos también plantean un desafío, ya que los fabricantes de automóviles deben garantizar la protección de las enormes cantidades de datos procesados por Edge AI. Por último, la complejidad de coordinar Edge AI con los sistemas informáticos y de tecnología operativa (OT) existentes puede ser desalentadora y requerir mucho tiempo y esfuerzo.

Más información sobre : Ampliación de la IA Edge en la fabricación

Los retos de la adopción de Edge

Aunque la computación en los bordes ofrece importantes ventajas para la fabricación de automóviles, como la mejora de los resultados empresariales, también plantea retos específicos.

Seguridad en Edge Computing

La computación periférica exige un planteamiento de seguridad único, distinto de los centros de datos tradicionales o los modelos de nube. Garantizar la seguridad de los dispositivos y redes periféricas exige cifrado de datos, autenticación, arranque medido y control de acceso.

Asegurar el almacenamiento, el acceso y la protección de la información se convierte en algo primordial. El edge ofrece una opción estratégica para consolidar y gestionar de forma segura los datos en sus puntos de origen, procesamiento y análisis, mitigando los riesgos asociados a los centros de datos descentralizados y los entornos en la nube.

Gestión de la complejidad de los bordes

La naturaleza intrínsecamente compleja y altamente distribuida de la computación de borde, que puede implicar miles de dispositivos en numerosas ubicaciones, requiere automatización, orquestación y estandarización para una gestión eficiente y el mantenimiento del ciclo de vida de las aplicaciones.

Mantenimiento de la integridad de los datos

Mantener la seguridad, la privacidad y la gobernanza de los datos para cumplir las normas reglamentarias y superar las auditorías es crucial para los fabricantes. Las soluciones Edge deben garantizar la integridad de los datos y cumplir la legislación local.

Integración de sistemas heredados

Los fabricantes de automóviles a menudo dependen de sistemas integrados heredados que necesitan asistencia continua, incluso cuando se desarrollan e implantan nuevas aplicaciones nativas de vanguardia.

Supervisión continua en tiempo real

Para garantizar la continuidad operativa y el mantenimiento a tiempo, las empresas deben supervisar constantemente el estado de los procesos y los equipos, sin aumentar los costes de personal o de gestión informática.

‍Barbara, la Plataforma Industrial Edge para escalar la IA en el Edge

Adaptarse al crecimiento de los datos en el perímetro es crucial para la evolución de la fabricación de automóviles inteligentes, cuyo objetivo es situar más tecnología cerca del punto de uso. Este cambio requiere el despliegue de nuevos sistemas de IA y la ampliación de la capacidad para dar cabida a diversos sitios y aplicaciones. Las limitaciones de espacio físico en diversos entornos, desde armarios a vehículos, requieren sistemas escalables que no aumenten significativamente la huella de TI.

En Barbara ayudamos a las organizaciones a gestionar y orquestar nodos informáticos distribuidos. Estamos a la vanguardia de la revolución industrial de la IA. Con la ciberseguridad en el corazón, Barbara es la plataforma Edge AI para las organizaciones que buscan superar los desafíos de la implementación de la IA, en entornos de misión crítica.

Con Barbara, las empresas pueden implantar, entrenar y mantener sus modelos en miles de dispositivos de forma sencilla, con la autonomía, privacidad y tiempo real que la nube no puede igualar.

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