Inteligencia artificial en la industria automotriz
Una de las industrias para la que el surgimiento de la industria 4.0 ha sido más relevante es, sin lugar a duda, la industria automotriz. Desde las líneas de producción y ensamble hasta para hacer modelos de venta, la recolección de datos e implementación de inteligencia artificial se han vuelto uno de los frentes más importantes de investigación y desarrollo para las grandes empresas.
Otro acercamiento de suma importancia en años recientes a la industria 4.0 es el uso de inteligencia artificial para la toma de decisiones preliminares más eficientes a la hora de hacer modificaciones físicas en un producto. Las simulaciones son clave para tomar decisiones en casi cualquier campo dentro de esta industria. Es importante tomar en cuenta muchas variables que se ven afectadas por cambios físicos en un automóvil. Desde la seguridad de los pasajeros o la aerodinámica del automóvil hasta vibraciones o acústica. Todas estas variables pueden ser simuladas con el uso de softwares modernos. Sin embargo, estas simulaciones son de inmensa complejidad y pueden tomar días o incluso semanas en llegar a una solución confiable.
Es por esto que se está buscando alimentar inteligencia artificial con todos los datos que se han obtenido de simulaciones anteriores. La idea es que al conocer los resultados y cómo se ha comportado un automóvil frente a diferentes cambios y condiciones específicas, la tecnología sea capaz de predecir qué sucederá al implementar una propuesta de cambio en el producto. Esto permitiría agilizar la toma de decisiones previo a correr una simulación que pueda dar datos más concretos.
El atractivo principal de esto es facilitar la toma de decisiones, pero también tiene un enorme impacto en la optimización de recursos. Hay un límite en la cantidad de equipos que pueden estar corriendo simulaciones en cualquier empresa. Si los resultados pueden tardar semanas, esto quiere decir que hay una cantidad finita de cambios o propuestas que se pueden probar en un periodo de tiempo. Lo lógico entonces, es probar únicamente las ideas que tienen mayor posibilidad de ser exitosas, pero ¿cuántas de estas ideas son rechazadas por los resultados de una simulación que tardó semanas? Y peor aún ¿cuántas ideas que pudieron haber cambiado un producto y tal vez los resultados de este en el mercado se quedaron en la mesa porque se pensaba que no iban a funcionar?
Parte crucial del machine learning es el encontrar patrones en la información. Hacer conexiones y llegar a conclusiones que nosotros nunca podríamos encontrar entre enormes cantidades de datos. Esto se refleja en mejores decisiones que en este caso, podrían evitar que una idea destinada a fallar consuma recursos de la empresa, o que una idea con un tremendo potencial que es difícil de visualizar sin tener toda la información necesaria pueda tener el apoyo y enfoque correcto para salir adelante.
Sin importar el tamaño de tu empresa o cantidad de recursos que haya disponibles, optimizar decisiones y reducir gastos siempre será de enorme importancia y estas tecnologías tienen el potencial de lograr ambas cosas y mucho más. Con Alcance es posible implementar la industria 4.0 y aprovechar al máximo todos los beneficios que a cuarta revolución industrial tiene para ofrecer.
Bibliografía:
Hofmann, M. Neukart, F. Bäck, T.. (Septiembre 6, 2017). Artificial Intelligence and Data Science in the Automotive Industry. Cornell University, VW, .. 03/01/2022, De Cornell University and VW Base de datos.
