{"id":205902,"date":"2024-08-08T04:00:56","date_gmt":"2024-08-08T03:00:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=205902"},"modified":"2024-10-28T17:28:14","modified_gmt":"2024-10-28T17:28:14","slug":"michelin-forvia-celonis-at-ai-for-industry-by-artefact-ai-for-automotive-state-of-the-art-use-cases","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/michelin-forvia-celonis-at-ai-for-industry-by-artefact-ai-for-automotive-state-of-the-art-use-cases\/","title":{"rendered":"MICHELIN, FORVIA Y CELONIS en AI for Industry by Artefact - AI para la automoci\u00f3n: Estado del arte y casos de uso"},"content":{"rendered":"<p><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--link_color: var(--awb-color6);--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:var(--awb-color1);--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1 description\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p>Cumbre de la IA para la industria por Artefact - 17 de septiembre de 2024 - Par\u00eds<\/p>\n<p>Principales conclusiones de la mesa redonda con Jean-Vianney Chiron, Director de Transformaci\u00f3n de la IA en Michelin, Caroline Connan, Directora del Grupo Data y Transformaci\u00f3n Digital en Forvia, y Prashant Dhanraj, Ingeniero Jefe de IA - Automoci\u00f3n en Celonis.<br \/>\nModerado por Florence Benezit, Directora de Consultor\u00eda de Artefact.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:var(--awb-color1);--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div style=\"text-align:center;\"><a class=\"fusion-button button-flat fusion-button-default-size button-default fusion-button-default button-1 fusion-button-default-span fusion-button-default-type button-primary-medium\" style=\"--awb-margin-bottom:40px;--button_text_transform:var(--awb-custom_typography_2-text-transform);--button_font_size:var(--awb-custom_typography_2-font-size);--button_line_height:var(--awb-custom_typography_2-line-height);--button_typography-letter-spacing:var(--awb-custom_typography_2-letter-spacing);--button_typography-font-family:var(--awb-custom_typography_2-font-family);--button_typography-font-weight:var(--awb-custom_typography_2-font-weight);--button_typography-font-style:var(--awb-custom_typography_2-font-style);\" target=\"_self\" data-hover=\"text_slide_down\" href=\"https:\/\/marketing.artefact.com\/l\/597421\/2024-10-23\/j35tm6\" rel=\"noopener\"><div class=\"awb-button-text-transition  awb-button__hover-content--centered\"><span class=\"fusion-button-text awb-button__text awb-button__text--default\">Informe sobre IA para la industria<\/span><span class=\"fusion-button-text awb-button__text awb-button__text--default\">Informe sobre IA para la industria<\/span><\/div><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--link_color: var(--awb-color6);--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:var(--awb-color1);--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-center fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-2 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:670px;--awb-max-height:377px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:56.27%;\" ><iframe title=\"Reproductor de video de YouTube 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/9WGhKTptW5I?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"670\" height=\"377\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Introducci\u00f3n a la IA para automoci\u00f3n<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-2\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>La sesi\u00f3n \u201cIA para la automoci\u00f3n\u201d cont\u00f3 con representantes clave de Michelin, Forvia y Celonis, que destacaron c\u00f3mo la IA est\u00e1 revolucionando la industria de la automoci\u00f3n. La IA est\u00e1 transformando especialmente la optimizaci\u00f3n de procesos, el mantenimiento predictivo y el control de calidad, mediante aplicaciones en el mundo real del aprendizaje autom\u00e1tico, la visi\u00f3n por ordenador y la IA generativa, remodelando las operaciones automovil\u00edsticas.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">El potencial transformador de la IA en la optimizaci\u00f3n de procesos<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Prashant Dhanraj, de Celonis, destac\u00f3 el potencial de la IA para transformar procesos empresariales como el desarrollo de productos y la gesti\u00f3n de la cadena de suministro. Explic\u00f3 c\u00f3mo los gemelos digitales, modelos virtuales de procesos f\u00edsicos, permiten a las empresas obtener informaci\u00f3n de grandes datasets y optimizar las operaciones. Un ejemplo es el uso de la IA generativa para la estimaci\u00f3n de costes de nuevas piezas mediante el an\u00e1lisis de dibujos t\u00e9cnicos, la identificaci\u00f3n de piezas similares y la sugerencia de proveedores. La IA tambi\u00e9n ayuda en la gesti\u00f3n de pedidos, utilizando LLM para evaluar los bloqueos de cr\u00e9dito en los pedidos de ventas y ofrecer recomendaciones basadas en data anteriores, mejorando la toma de decisiones.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Innovaciones impulsadas por la IA en Michelin<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-4\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Jean-Vianney Chiron, de Michelin, explic\u00f3 c\u00f3mo la IA mejora la fabricaci\u00f3n con la visi\u00f3n por ordenador y el an\u00e1lisis de series temporales. En la producci\u00f3n de neum\u00e1ticos, las c\u00e1maras impulsadas por IA detectan defectos en el caucho, que son dif\u00edciles de inspeccionar manualmente. Esta tecnolog\u00eda garantiza una mayor calidad del producto y agiliza el proceso. Adem\u00e1s, la IA correlaciona el data de la m\u00e1quina, como la temperatura y la presi\u00f3n, con la calidad final del producto, lo que mejora la eficacia al permitir que los trabajadores aborden los problemas cr\u00edticos en lugar de supervisar el data manualmente.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-4 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">IA generativa para la captaci\u00f3n de conocimientos en Michelin<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Jean-Vianney Chiron destac\u00f3 c\u00f3mo la IA generativa ayuda a captar d\u00e9cadas de conocimientos de las plantas mundiales de Michelin. El personal de mantenimiento puede introducir los s\u00edntomas de la maquinaria y recibir sugerencias de diagn\u00f3stico basadas en casos anteriores. El sistema aprende continuamente de los comentarios de los usuarios, creando una base de conocimientos s\u00f3lida y evolutiva accesible en todo el mundo, lo que mejora el tiempo de respuesta a los problemas de mantenimiento.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-5 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Mantenimiento y control de calidad impulsados por IA en Forvia<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Caroline Connan, de Forvia, comparti\u00f3 casos de uso similares, incluida la IA para el mantenimiento predictivo con el fin de evitar paradas de la l\u00ednea de producci\u00f3n. Mediante el an\u00e1lisis del historial data y de los par\u00e1metros de la m\u00e1quina en tiempo real, la IA alerta a los operarios de posibles problemas, lo que reduce los costosos tiempos de inactividad. Un sistema basado en LLM genera planes de mantenimiento y ayuda a priorizar las acciones. Adem\u00e1s, los sistemas de visi\u00f3n por ordenador basados en IA de las f\u00e1bricas de Forvia detectan defectos de calidad en los interiores de los autom\u00f3viles, reduciendo los errores y mejorando la calidad del producto.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-6 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:var(--awb-color6);--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;letter-spacing:1.6px;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.47;\">Reducci\u00f3n del consumo de energ\u00eda con IA en Michelin y Forvia<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:1.6;--awb-letter-spacing:var(--awb-typography4-letter-spacing);--awb-text-transform:var(--awb-typography4-text-transform);--awb-text-color:var(--awb-color5);--awb-text-font-family:var(--awb-typography4-font-family);--awb-text-font-weight:var(--awb-typography4-font-weight);--awb-text-font-style:var(--awb-typography4-font-style);\"><p>Tanto Michelin como Forvia utilizan la IA para controlar y reducir el consumo de energ\u00eda en sus plantas. Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico analizan los sensores en tiempo real data para supervisar el uso de electricidad y agua. Estos conocimientos permiten a las empresas fijar objetivos, prever el consumo y ajustar las operaciones para reducir su impacto medioambiental y sus costes operativos. La capacidad de la IA para proporcionar informaci\u00f3n en tiempo real es fundamental para alcanzar los objetivos de sostenibilidad.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-4 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:var(--awb-color1);--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-3 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div style=\"text-align:center;\"><a class=\"fusion-button button-flat fusion-button-default-size button-default fusion-button-default button-2 fusion-button-default-span fusion-button-default-type button-primary-medium\" style=\"--awb-margin-top:20px;--button_text_transform:var(--awb-custom_typography_2-text-transform);--button_font_size:var(--awb-custom_typography_2-font-size);--button_line_height:var(--awb-custom_typography_2-line-height);--button_typography-letter-spacing:var(--awb-custom_typography_2-letter-spacing);--button_typography-font-family:var(--awb-custom_typography_2-font-family);--button_typography-font-weight:var(--awb-custom_typography_2-font-weight);--button_typography-font-style:var(--awb-custom_typography_2-font-style);\" target=\"_self\" data-hover=\"text_slide_down\" href=\"https:\/\/marketing.artefact.com\/l\/597421\/2024-10-23\/j35tm6\" rel=\"noopener\"><div class=\"awb-button-text-transition  awb-button__hover-content--centered\"><span class=\"fusion-button-text awb-button__text awb-button__text--default\">Informe sobre IA para la industria<\/span><span class=\"fusion-button-text awb-button__text awb-button__text--default\">Informe sobre IA para la industria<\/span><\/div><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Conclusiones clave de la mesa redonda en la que participaron Jean-Vianney Chiron, responsable de transformaci\u00f3n de la IA en Michelin; Caroline Connan, directora general de Data y transformaci\u00f3n digital del grupo en Forvia; y Prashant Dhanraj, ingeniero jefe de IA para el sector de la automoci\u00f3n en Celonis, celebrada en la cumbre \u00abAI for Industry by Artefact\u00bb.<\/p>","protected":false},"featured_media":205903,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21932],"blog-language":[2991],"class_list":["post-205902","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-industrial-energy-utilities","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/205902","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/205903"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=205902"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=205902"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=205902"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}