Se habla sobre todo de la tecnología de machine learning en el contexto de los coches autoconducidos. Sin embargo, esta tecnología también se utiliza cada vez más en la fabricación de vehículos, no sólo para mejorar la calidad de los productos, sino también para racionalizar líneas de producción enteras.
Aprendizaje automático: ¿qué es?
El machine learning (o aprendizaje automático), abreviado como “ML”, es una rama de la Inteligencia Artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar sus propias decisiones sobre esa base. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo matemático basado en datos de muestra (el llamado conjunto de entrenamiento) para la predicción o clasificación. En la práctica, esto significa que las máquinas “aprenden” y pueden tomar decisiones por sí solas sin intervención humana.
Este mecanismo se divide en tres etapas principales, que son el proceso de toma de decisiones, la función de pérdida y la optimización del modelo. En la primera fase, los algoritmos de ML clasifican los datos o predicen los resultados de rendimiento basándose en los datos de entrada. El resultado es una estimación del patrón contenido en los datos. En la fase de la función de pérdida, se evalúa la calidad del modelo. Si se dispone de lecturas de sensores o cámaras, los resultados del modelo se comparan con los datos reales para evaluar su precisión. El último paso es la optimización del modelo. Si el modelo puede ajustarse mejor a los datos reales, se realiza un ajuste para minimizar las diferencias entre la estimación del modelo y los datos reales. El algoritmo repite este proceso iterativo de “evaluación y optimización” hasta alcanzar el nivel de precisión requerido.
Machine learning en el control de calidad de la automoción
La racionalización de los procesos de producción es clave para garantizar la alta calidad de los productos y la eficiencia de la fabricación, especialmente en microfábricas. El aprendizaje automático desempeña un papel clave en el ámbito del control de calidad en los procesos de análisis de imágenes, predicción de fallos e incluso racionalización de líneas de producción complejas. Los sistemas de visión analizan imágenes de componentes detectando defectos como grietas, astillas o puntos irregulares. Esto permite rechazar automáticamente los productos defectuosos. Se utilizan cámaras y programas informáticos especializados para evaluar la calidad de los componentes con un alto grado de precisión. La visión artificial analiza los parámetros de las piezas de automoción, como las dimensiones, la forma o el acabado. Los sistemas de visión también pueden leer códigos de barras o códigos QR, verificando su exactitud. Esto permite identificar los productos y seguir su historial. La lectura de códigos es un elemento clave en el ámbito del control de robots en fábricas inteligentes, que pueden así llevar a cabo, por ejemplo, el montaje de componentes o el transporte de materiales desde el almacén hasta la línea de producción. De este modo, pueden trabajar eficazmente con los humanos (en línea con el concepto Industria 5,0). Los algoritmos de machine learning analizan además los datos de los sensores para predecir posibles fallos de la máquina. Esto permite planificar las actividades de mantenimiento para minimizar los tiempos de inactividad imprevistos y mantener la continuidad de la producción. Además, el machine learning analiza los datos de fallos pasados, identificando patrones y factores de riesgo para el futuro. El ML no solo permite evitar posibles problemas, sino también agilizar los procesos de diseño y producción de automóviles, por ejemplo, mediante la reorganización de las líneas de producción, la aplicación de tecnologías modernas o el análisis del rendimiento.
Como resultado, el machine learning contribuye de forma integral a aumentar la calidad, la eficiencia y la seguridad en el ámbito de la producción de piezas y componentes para coches.
Aplicación del Machine Learning en la fabricación de piezas de automoción
Los algoritmos de ML no sólo se utilizan para analizar datos de máquinas y procesos de producción, minimizando así los tiempos de inactividad y reduciendo los costes de reparación. Permiten analizar más datos y reconocer patrones, lo que se traduce en una optimización de costes y eficiencia en las distintas fases de la producción de vehículos, desde las actividades de planificación hasta los procesos logísticos. La IA puede ayudar, por ejemplo, a alinear mejor la producción con la demanda, eliminar residuos y aumentar la flexibilidad de la fabricación en línea con el concepto de fabricación ajustada. Puede, por ejemplo, adaptar las opciones, el color o la distribución del interior a las preferencias de los clientes. El ML es una herramienta integral de mejora que redunda en una mayor competitividad y eficiencia de las empresas del sector de la automoción. Gracias a la automatización de los procesos de producción, las máquinas CNC (control numérico por ordenador) permiten fabricar incluso las piezas de automoción más complejas, como componentes de asientos, carcasas de baterías o salpicaderos. Gracias a un software especial, garantizan precisión, exactitud y calidad reproducible durante la producción en masa y, sobre todo, el cumplimiento de las especificaciones técnicas. En resumen, el aprendizaje automático contribuye a optimizar la fabricación de automóviles con los más altos estándares.
Beneficios del Machine Learning en la industria de automoción
La aplicación de la tecnología Machine Learning en la industria del automóvil tiene múltiples ventajas. La tecnología de aprendizaje automático permite procesar eficazmente grandes cantidades de datos, lo que conduce a una toma de decisiones más rápida y mejor. Además, los algoritmos de ML identifican patrones y hacen predicciones basadas en datos históricos, tomando decisiones precisas por sí solos, lo que reduce la necesidad de supervisión humana. Son capaces de analizar cantidades ingentes de información que un ser humano no podría captar con su mente. Esto es especialmente útil para las organizaciones que procesan grandes conjuntos de datos. Pero, por encima de todo, el ML ofrece la posibilidad de ahorrar costes. Automatizar los procesos reduce los costes, alivia la carga de los empleados y aumenta su seguridad. De este modo, la tecnología de aprendizaje automático contribuye a la competitividad, la eficiencia y la innovación en la industria del automóvil. Tampoco hay que olvidar la aplicación del aprendizaje automático en el ámbito de los vehículos autoconducidos (la llamada AutoAI o AutoML), que está experimentando un rápido desarrollo. Los algoritmos AutoML aprenden a responder a las condiciones cambiantes del tráfico, mejorando la seguridad de los usuarios de la carretera. En el futuro, podrían incluso provocar un cambio en nuestra forma de viajar.