MICHELIN, FORVIA y CELONIS en AI Industry» de Artefact AI el sector de la automoción: avances y casos de uso

La sesiónAI el sector automovilístico» contó con la participación de representantes destacados de Michelin, Forvia y Celonis, quienes pusieron de relieve cómo AI revolucionando la industria automovilística. AI transformando especialmente la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo y el control de calidad, mediante aplicaciones prácticas del aprendizaje automático, la visión artificial y AI generativa, lo que está reconfigurando las operaciones del sector automovilístico.

Prashant Dhanraj, de Celonis, destacó el potencial AIpara transformar procesos empresariales como el desarrollo de productos y la gestión de la cadena de suministro. Explicó cómo los gemelos digitales, modelos virtuales de procesos físicos, permiten a las empresas extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos y optimizar sus operaciones. Un ejemplo es el uso AI generativa AI realizar estimaciones de costes de piezas nuevas mediante el análisis de planos técnicos, la identificación de piezas similares y la sugerencia de proveedores. AI ayuda en la gestión de pedidos, utilizando modelos de lenguaje grande (LLM) para evaluar bloqueos de crédito en los pedidos de venta y ofrecer recomendaciones basadas en data históricos, lo que mejora la toma de decisiones.

Jean-Vianney Chiron, de Michelin, explicó cómo AI la fabricación mediante la visión artificial y el análisis de series temporales. En la producción de neumáticos, las cámaras AI detectan defectos en el caucho, algo difícil de inspeccionar manualmente. Esta tecnología garantiza una mayor calidad del producto y agiliza el proceso. Además, AI data de las máquinas, como la temperatura y la presión, con la calidad del producto final, lo que mejora la eficiencia al permitir que los trabajadores se centren en resolver problemas críticos en lugar de supervisar data .

Jean-Vianney Chiron destacó cómo AI generativa AI recopilar décadas de conocimientos de las plantas de Michelin en todo el mundo. El personal de mantenimiento puede introducir los síntomas que presenta la maquinaria y recibir sugerencias de diagnóstico basadas en casos anteriores. El sistema aprende continuamente a partir de los comentarios de los usuarios, creando una base de conocimientos sólida y en constante evolución, accesible en todo el mundo, lo que mejora el tiempo de respuesta ante los problemas de mantenimiento.

Caroline Connan, de Forvia, compartió casos de uso similares, entre ellos AI el mantenimiento predictivo con el fin de evitar paradas en las líneas de producción. Mediante el análisis data históricos data de los parámetros de las máquinas en tiempo real, AI los operadores de posibles problemas, lo que reduce los costosos tiempos de inactividad. Un sistema basado en modelos de lenguaje grande (LLM) genera planes de mantenimiento y ayuda a priorizar las acciones. Además, los sistemas de visión artificial AI en las fábricas de Forvia detectan defectos de calidad en los interiores de los automóviles, lo que reduce los errores y mejora la calidad del producto.

Tanto Michelin como Forvia utilizan AI controlar y reducir el consumo energético en sus plantas. Los modelos de aprendizaje automático analizan data de los sensores en tiempo real data supervisar el consumo de electricidad y agua. Esta información permite a las empresas establecer objetivos, prever el consumo y ajustar sus operaciones con el fin de reducir su impacto medioambiental y sus costes operativos. La capacidad AIpara proporcionar información en tiempo real es fundamental para alcanzar los objetivos de sostenibilidad.