El uso de datos y la IA transforman la industria automotriz

El gran tema en automóviles en la actualidad es identificar cuáles modelos te dan mayor tecnología y ofrecen soluciones a través de la Inteligencia Artificial (IA). Tanto los escépticos como los defensores tienen opiniones sobre los pros, los contras y el futuro de las principales innovaciones en la industria automotriz.

Tanto las empresas automotrices como sus públicos objetivo se beneficiarán de las transformaciones que generan la IA y el big data. Pero, para llevar a buen término esta promesa de tecnología, al menos el 15-20% de la fuerza laboral de la fabricación y proveedores de automóviles tendrá que capacitarse y convertirse en experto en tecnología e IA en un lapso de 5-10 años. Un desafío para la industria en términos de mejorar las habilidades de sus empleados.

IA en automóviles y la industria automotriz

La automatización ha sido esencial para la industria automotriz durante décadas, pero hay una diferencia importante entre las herramientas de automatización estándar y las nuevas aplicaciones de IA. La automatización implica el uso de tecnología que sigue un conjunto de caminos predeterminados; por ejemplo, una máquina programada para realizar la misma tarea una y otra vez en una línea de montaje. La IA, en contraste, analiza los datos para adaptarse continuamente para una mayor eficiencia y predecir eventos futuros.

Dado que la IA se puede utilizar para hacer predicciones y reaccionar ante escenarios cambiantes, su potencial va mucho más allá de lo que ha sido posible solo con la automatización, con aplicaciones para la fabricación, el mantenimiento y la experiencia de conducción.

Aquí hay cinco casos de uso de la IA en la industria automotriz que apuntan a la necesidad de mejorar las habilidades de los empleados.

Vehículos parcial y totalmente autónomos

Compañías como Tesla, Ford, Arrival del Reino Unido y Vay, con sede en Berlín, los vehículos totalmente autónomos probablemente se convertirán en una realidad en los próximos años.

Si bien las pruebas, la infraestructura y la legislación significan que un futuro completamente sin conductor probablemente esté a décadas de distancia, podemos disfrutar la  tecnología de conducción autónoma. Características como la asistencia de carril, el estacionamiento y el piloto automáticos son ejemplos de la tecnología de vehículos autónomos a nuestra disposición.

Vehículos eléctricos y de bajas emisiones

La IA también está ayudando a los ingenieros a desarrollar las siguientes innovaciones de vehículos eléctricos y de bajas emisiones. Gracias a los modelos de aprendizaje automático que pueden predecir rápidamente cómo responderán las baterías en diferentes condiciones, los ingenieros están iterando en la tecnología de carga rápida mucho más rápido de lo que sería posible con los métodos de prueba tradicionales. Además, las infraestructuras de carga inteligentes ayudarán a los conductores del futuro a garantizar que nunca se queden sin energía.

Diseño y pruebas de vehículos

El diseño y las pruebas tradicionales de vehículos son un esfuerzo costoso y lento, especialmente cuando no se identifican problemas significativos hasta después de que se construye un vehículo físico. Pero el modelado por computadora se ha utilizado típicamente para representar escenarios específicos. Con la IA para automóviles, los ingenieros automotrices pueden generar modelos que reflejen perfectamente todos los aspectos del diseño del vehículo y probar el vehículo en escenarios realistas y dinámicos mucho antes de que se construya.

Equipos de fabricación

Si bien los robots tradicionales de la línea de ensamblaje no son ejemplos de IA, las nuevas aplicaciones que se utilizan en la planta de fabricación están revolucionando la forma en que se producen los automóviles. BMW, por ejemplo, utiliza robots impulsados por IA para construir automóviles personalizados y transportar materiales de forma autónoma mientras evita mover objetos y personas. Dado que estas herramientas funcionan con redes neuronales (un tipo de tecnología de IA), continúan aprendiendo de su entorno, lo que les permite adaptarse más rápidamente a los desafíos que surgen. La IA también puede ayudar a prevenir costosas averías en los equipos mediante uso de datos que miden ruido, irregularidades de fondo, vibraciones y otras variantes para predecir cuándo la maquinaria necesitará mantenimiento.

Control de calidad

Dado que ningún sistema de fabricación es perfecto, es esencial detectar rápidamente los componentes y automóviles que no cumplen con los estándares de la marca. Audi utiliza la visión por ordenador para separar las piezas agrietadas, y Porsche utiliza la IA durante las pruebas para valorar los ruidos que podrían indicar problemas. La IA puede identificar fallas en una forma 90% más efectiva que los humanos, reduciendo significativamente las consecuencias de cualquier defecto.

Big Data en la industria automotriz

Big data es un término muy socorrido actualmente por numerosas industrias. Se refiere al manejo de un considerable volumen de datos que contienen y arrojan una variedad de información a gran velocidad.

Los grandes datos en la industria automotriz pueden incluir, desde información sobre el comportamiento y las preferencias de los consumidores hasta patrones de conducción por ubicación provenientes de automóviles en uso. Muchas aplicaciones de la IA se basan en big data, lo que apunta a la necesidad de que los ingenieros automotrices comprendan su análisis.

Gestión de la logística de la cadena de suministro

El automóvil de pasajeros promedio tiene más de 30,000 piezas, lo que significa que hay muchas oportunidades para que las fallas en la cadena de suministro causen importantes retrasos en la fabricación. Utilizando conjuntos de big data, las empresas automotrices pueden analizar profundamente su cadena de suministro y predecir su capacidad o insuficiencia. En su análisis les es posible considerar desde eventos climáticos locales hasta trastornos geopolíticos como el caso de COVID-19. Conoce nuestra cartera de programas en logística.

Creación de campañas de marketing altamente dirigidas

El big data es una herramienta para comercializar vehículos para consumidores específicos. Con el análisis de datos, las compañías automotrices pueden conocer a sus clientes para identificar las características que predicen una compra. Big data también puede relacionar información sobre las compras pasadas de vehículos, el comportamiento en línea y datos demográficos para crear comunicaciones de marketing personalizadas y compartir contenido relevante. Incluso pueden usarlo para identificar ubicaciones estratégicas para que los concesionarios maximicen la retención de clientes.

Las implicaciones de estas tendencias son claras. Para mantenerse competitivos, los fabricantes de automóviles deben recopilar y analizar conjuntos de datos de gran volumen y utilizar esos hallazgos para impulsar aplicaciones de Inteligencia Artificial. Los ingenieros automotrices tendrán que ser capaces de utilizar con confianza el big data y la IA en todos los aspectos de su trabajo, o arriesgarse a quedarse atrás.

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