Las tecnologías de IA/ML que impulsan la revolución digital del automóvil

 

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM), o IA/AM, han permitido a la industria del automóvil mejorar múltiples áreas del diseño, la eficiencia operativa y la experiencia del conductor.

 

Los fabricantes de automóviles han utilizado la IA/ML para hacer los vehículos más seguros y la experiencia de conducción más automatizada con el fin de reducir los accidentes causados por el hombre. Los procesos de fabricación se vuelven más precisos y eficientes bajo la dirección de los sistemas de IA/ML, lo que se traduce en una reducción de los costes y los residuos. Los algoritmos avanzados de IA/ML ayudan a los técnicos de flotas a predecir el mantenimiento para reducir las averías inesperadas y prolongar la vida útil de los vehículos.

 

Estas son solo algunas de las formas en que la IA/ML ha influido en la industria del automóvil. En este artículo, profundizaremos en cómo las empresas pueden desplegar la IA/ML para crear un futuro más seguro, eficiente y sostenible en el transporte.

 

1. Tecnologías de conducción autónoma

Las tecnologías de conducción autónoma emplean algoritmos de IA/ML para permitir el autoconducción y la asistencia al conductor en los vehículos. Los vehículos autónomos están aún en fase de desarrollo y sólo unas pocas empresas pueden realizar pruebas en carretera.

 

Aunque muchos ven en ellos el futuro, aún estamos lejos de su adopción generalizada. Muchos fabricantes de automóviles han pasado de la autonomía total (nivel 5) a los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) para aprovechar las oportunidades de negocio inmediatas.

 

Algunos ejemplos de los sistemas de IA/ML utilizados en las tecnologías de conducción autónoma son:

 

• La visión por ordenador pone ojos a los sistemas de IA/ML

Este campo de la IA utiliza redes neuronales convolucionales (CNN) avanzadas para interpretar el mundo visual, reconocer objetos y navegar por entornos con seguridad.

 

• La fusión de sensores ofrece una imagen completa

La fusión de sensores consiste en obtener datos de diversos sensores, como LiDAR, radar, cámaras y sensores ultrasónicos, para construir una imagen precisa del entorno del vehículo.

 

• La optimización de rutas mejora la eficiencia y la seguridad

La optimización de rutas se basa en IA/ML para analizar las condiciones del tráfico, la geometría de la carretera y la presencia de peatones. Estos datos permiten al sistema de IA/ML determinar la ruta más rápida, más eficiente en cuanto a consumo de combustible y más segura posible.

 

2. Sistemas de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo utiliza la IA/ML y el Internet de las Cosas (IoT) para prever y abordar preventivamente los fallos de los componentes del vehículo antes de que se produzcan. Esto mejora la fiabilidad y la eficiencia operativa en múltiples áreas de operación, como el rendimiento en carretera, gestión de flotas y servicio posventa.

 

Examinemos con más detalle las múltiples ventajas y usos del mantenimiento predictivo:

 

• Prevenir averías con la supervisión de componentes

Los sistemas de supervisión de componentes identifican patrones de desgaste y anomalías con la ayuda de IA/ML. La identificación temprana de un componente defectuoso ayuda a reducir las averías inesperadas de los equipos y a limitar el tiempo de inactividad de los vehículos.

 

• Cree un entorno de conducción más seguro con IA/ML

Si no se abordan las posibles averías del vehículo, podrían producirse accidentes catastróficos y poner en peligro la seguridad de los conductores de flotas y del público en general. Esto es crucial en los vehículos autónomos (AV), donde la fiabilidad del sistema es vital para un funcionamiento seguro. La IA/ML ayuda a prevenir estos posibles fallos antes de que se produzcan para garantizar que el vehículo funcione de forma segura y óptima.

 

• La IA/ML optimiza los costes operativos

La optimización de los costes operativos emplea IA y ML para automatizar las tareas rutinarias, mejorar la toma de decisiones humanas y mitigar los riesgos. La descarga de estas responsabilidades le ayuda a ahorrar en costes operativos mediante la reducción de la mano de obra, el aumento de la productividad, la minimización de los residuos y la asignación óptima de los recursos.

 

3. Optimización de la fabricación de automóviles

Los fabricantes y proveedores de automoción se enfrentan a importantes retos en la asignación de recursos, el control de calidad y la mejora operativa. La IA/ML proporciona herramientas sofisticadas para ayudarles a superar estos retos.

 

Por ejemplo, Infor® PLM Discrete es una solución integral de gestión del ciclo de vida del producto desarrollada para fabricantes que se integra con sus sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y de diseño asistido por ordenador (CAD) para agilizar los procesos de desarrollo de productos y acelerar el tiempo de comercialización. Nuestro sistema puede mejorar la competencia en el diseño, acelerar el desarrollo de productos y minimizar los costes de lanzamiento de nuevos productos.

 

A continuación se describen las aplicaciones de las tecnologías AI/ML en la fabricación de automóviles.

 

• Mejore la detección de defectos con la inspección de calidad automatizada

Aprovechar la IA para la inspección de calidad reduce los errores humanos y mejora la detección de defectos en las piezas fabricadas. Esto garantiza que cada componente que produce su empresa sea de la máxima calidad, asegurando un producto final seguro y fiable.

 

• Optimice sus cadenas de suministro con ML

La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a las operaciones de la cadena de suministro permite a los fabricantes y proveedores de automóviles predecir la demanda, gestionar el inventario y optimizar la logística. Estos algoritmos de ML predictivo pueden ayudarle a reducir costes, mejorar la disponibilidad de los productos y perfeccionar la programación de la producción.

 

• Reducir las emisiones de carbono con la gestión de la energía impulsada por la IA

Los fabricantes de automóviles pueden utilizar la IA para optimizar el uso de la energía con sistemas de control automatizados. Limitar su consumo de energía a solo lo que necesita utilizar reduce los costes operativos, minimiza el desperdicio de energía y reduce las emisiones de carbono.

 

4. Simulación y diseño

Las fases de simulación y diseño suelen plantear dificultades a la hora de crear modelos precisos para predecir el rendimiento y la viabilidad en el mundo real.

 

La IA/ML sintetiza elementos de diseño, materiales y principios de ingeniería para ayudar a los fabricantes de automóviles a desarrollar vehículos mejorados. Las tecnologías también pueden crear modelos más fiables, permitir modificaciones rápidas del diseño para un rendimiento óptimo e identificar posibles problemas antes de construir prototipos físicos.

 

Con esta valiosa información, los fabricantes de automóviles pueden reducir los plazos de desarrollo y mejorar la tasa de éxito de los proyectos de diseño de nuevos vehículos.

 

Entre las amplias aplicaciones de la IA/ML para la simulación y el diseño en la industria del automóvil se incluyen:

 

• Pruebe vehículos conceptuales con herramientas de simulación avanzadas

AI/ML proporciona herramientas de simulación avanzadas para probar diseños de vehículos en diversas condiciones y escenarios, todo ello sin fabricación física. Estas simulaciones le ayudan a detectar y solucionar posibles problemas con antelación, ahorrando tiempo y recursos para el desarrollo de nuevos productos.

 

• Mejore el aspecto y la funcionalidad de los vehículos con IA/ML

La IA/ML ayuda a formular diseños de vehículos que equilibran la estética, la funcionalidad y la sostenibilidad. La integración de estos atributos esenciales contribuye al avance general y a la innovación en el diseño de vehículos, impulsando la industria del automóvil hacia el futuro.

 

• El análisis de la integridad estructural detecta puntos débiles en los diseños

El uso de sistemas ML para analizar la integridad estructural de productos o vehículos ayuda a identificar puntos débiles y descubrir mejoras. La integración de las normas de seguridad en los algoritmos de ML le ayudará a crear componentes o vehículos más seguros, duraderos y conformes a la normativa.

 

5. Ciberseguridad

A medida que nos volvemos más dependientes de las tecnologías de conducción conectada y autónoma, asegurar el backend contra las amenazas cibernéticas se ha convertido en una preocupación en la industria del automóvil.

 

Los ciberataques pueden ir desde el acceso no autorizado a sistemas críticos, la violación de datos que exponen información sensible de los usuarios, o ataques más sofisticados destinados a comprometer la funcionalidad y la seguridad del vehículo.

 

La IA/ML trabaja las 24 horas del día para detectar, contrarrestar y prevenir estos ataques maliciosos. Una sólida red de ciberseguridad refuerza la confianza de los consumidores y facilita la adopción en todas las poblaciones.

 

Entre las ventajas y aplicaciones que la IA/ML aportan a la ciberseguridad en el sector de la automoción se incluyen:

 

• Detección de anomalías para una reparación rápida

La IA/ML supervisa activamente los sistemas de los vehículos para identificar patrones anómalos o desviaciones en tiempo real. La detección inmediata de cualquier ataque no autorizado o malintencionado permite tomar medidas correctivas rápidas y minimiza el riesgo de violación de los datos del sistema.

 

• La inteligencia sobre amenazas y el análisis predictivo mejoran la ciberseguridad

Obtenga información sobre las amenazas y vulnerabilidades emergentes analizando vastos conjuntos de datos y aprovechando la inteligencia sobre amenazas. La IA/ML mejora la seguridad frente a ciberataques y filtraciones de datos respondiendo a las amenazas antes de que causen daños considerables.

 

• La respuesta automatizada a incidentes ayuda a contener los ciberataques

Agilice la respuesta a incidentes mediante la automatización sin intervención manual. La rápida respuesta de la IA/ML a los ciberataques contiene automáticamente las amenazas, minimiza los daños potenciales y reduce la carga sobre los recursos humanos.

 

6. Interacción con el cliente y ventas

Las tecnologías de IA/ML están reconfigurando las interacciones con los clientes y las estrategias de ventas para el sector de la automoción mediante el análisis del comportamiento de los consumidores y el uso de análisis predictivos para crear compromisos más eficaces y aumentar las tasas de conversión. Equipadas con estos datos, muchas empresas han pasado a ofrecer una experiencia de consumo personalizada y racionalizada.

 

¿Cómo puede utilizar la IA/ML en su estrategia de captación de clientes? Eche un vistazo a las siguientes aplicaciones.

 

• Personalice su marketing para conectar con los clientes

La IA/ML analiza los datos para crear mensajes de marketing más personalizados para los clientes potenciales. Una publicidad más eficaz y específica puede aumentar la probabilidad de conversión de clientes y la fidelidad a la marca.

 

• Chatbots y asistentes virtuales simplifican las operaciones

Estas herramientas utilizan la IA para interactuar con los clientes en tiempo real, respondiendo a preguntas y proporcionando información sobre productos y servicios de automoción. La respuesta inmediata y precisa de estas herramientas de IA puede mejorar su servicio de atención al cliente, mejorar la percepción de la marca y aumentar la retención de clientes.

 

• Previsión de ventas con análisis predictivos basados en IA/ML

La IA/ML aprovecha vastos conjuntos de datos para predecir futuras tendencias de ventas y preferencias de los clientes. Esta valiosa información permite a los proveedores y fabricantes de automóviles optimizar el inventario y las estrategias de precios, maximizando al mismo tiempo los márgenes de beneficio.

 

• Acelere su transformación digital con Infor

Está claro que la IA/ML será la fuerza impulsora de la revolución digital de la industria de la automoción. Adoptar estas tecnologías avanzadas permite a su empresa transformar sus procesos de fabricación, diseño, ciberseguridad e interacción con el cliente.

 

El software de automoción de Infor y las soluciones AI/ML han ayudado a muchas empresas de automoción a aumentar la rentabilidad optimizando las operaciones y mejorando la innovación.

 

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