Las aplicaciones prácticas que ofrecen la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) (aprendizaje automático) en la producción de autopartes, favorecen al sector automotriz en los rubros de ciclos de vida, generación de diseños y en la gestión de las cadenas de suministro, coincidieron especialistas durante el evento Mexico Automotive Summit 2021.
Los expertos analizaron los nuevos aportes que generan los datos a la industria automotriz y compartieron sus experiencias sobre cómo ha evolucionado este sector, principalmente en el área de manufactura, gracias a la transformación digital impulsada por la automatización.
Sergio Bautista, director de la Unidad de Negocio Local de Robótica de ABB, explicó que la capacidad de procesamiento es clave para la colección de datos aplicada en procesos.
“Del lado de nosotros hemos definido que, específicamente para el uso eficiente de los equipos, la recolección de datos y su aplicación directamente aplicada a los procesos y en tiempo real es una necesidad ¿Qué necesitamos para esto? Evidentemente una capacidad de procesamiento bastante alta para capturar datos e inmediatamente procesarlos”, dijo Bautista, y destacó que es indispensable apostar en México por una baja latencia en la comunicación que será posible con la red 5G.
“Recolectar estos datos merece además de ciertas capacidades de procesamiento y de ciertas capacidades de almacenamiento, también es de comunicación…Necesitamos el 5G en la planta para poder estar pasando información muy rápido, procesándola muy rápido y teniendo la comunicación con baja latencia, de manera que esté yendo y viniendo de inmediato para la toma de decisiones clave.”
Soluciones tecnológicas para el desafío de negocios
Por su parte, Javier Vallejo, Senior Manager de Soluciones Arquitectónicas de Amazon Web Services, puntualizó que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning (ML) son nuevas herramientas de innovación en el sector de manufactura automotriz que contribuyen a la productividad.
“Estas tecnologías son soluciones a los problemas de negocio que tienen nuestros clientes, en esto se evalúa no solo el piso de producción, ahora se ha incrementado más la toma de decisiones en equipos multidisciplinarios con la analítica de datos, el sistema de producción es un ejemplo de la gran cantidad de datos que se pueden obtener en el sector automotriz, al final el reto que tenemos es el modelado”, indicó Vallejo.
Los participantes también coincidieron en señalar que la aplicación de los datos en la automatización debe ser una herramienta flexible traducida en algoritmos, que permitan procesos adaptativos en las cadenas de producción.
“Para hacer una toma de decisiones con un algoritmo de procesamiento bastante fácil, sobre todo para las máquinas, permitirá que esta colección de datos se pueda utilizar de manera adaptativa, de manera inmediata, lo más pronto posible hacia el proceso dependiendo de lo que está pasando”, agregó Sergio Bautista, de ABB.
Por su parte, José Rivero, Country Manager de Infor, precisó que es necesario ser asertivo ante los nuevos retos en el sector automotriz y predecir las nuevas demandas.
“Es necesario predecir la demanda futura para nuestros socios utilizando herramientas que les ayudan a monitorear y gestionar las órdenes de una manera más proactiva y esto es apalancándonos con estos modelos analíticos (datos) y motores de inteligencia artificial, en cuanto a manufactura es muy importante el mantenimiento con datos en tiempo real, que antes no teníamos”.
Los especialistas concluyeron que el siguiente paso para fortalecer aún más la industria automotriz desde la transformación digital, es evolucionar con la homologación de nuevos algoritmos de comunicación que permitan una producción más eficiente.
“Tendremos que ir evolucionando para ofrecer portafolios de nuevos productos para estos nuevos procesos…Es importante que para que todo sea un éxito en el proceso de manufactura directo en la planta, tiene que seguir basándose en esta homologación, no importa la aplicación, tiene que haber esta homologación de los conceptos de base de comunicación, almacenamiento y comunicación de imagen”, concluyó Sergio Bautista.
