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Como la inteligencia artificial puede controlar sistemas altamente sensibles de la producción automotriz

La inteligencia artificial puede brindar una precisión aún mayor para controlar sistemas altamente sensibles en la producción automotriz, como lo demostró un proyecto piloto en la planta de pintura de Múnich del Grupo BMW.

A pesar de la tecnología de filtración de última generación, el contenido de partículas de polvo más fino en las líneas de pintura varía según el aire ambiente extraído. Si el contenido de polvo excede el umbral, la pintura húmeda podría atrapar partículas y dañar visualmente la superficie pintada.

Los especialistas en Inteligencia Artificial de la planificación central y la planta de Múnich han encontrado una manera de evitar esta situación por completo.

Cada carrocería recién pintada debe someterse a una inspección automática de la superficie en el área de pintura. Los datos recopilados en estas inspecciones se utilizan para desarrollar una base de datos integral para el análisis de partículas de polvo.

Los especialistas ahora están aplicando algoritmos de inteligencia artificial para comparar datos en vivo de sensores de partículas de polvo en las cabinas de pintura y secadores con esta base de datos.

“Las soluciones basadas en datos nos ayudan a asegurar y ampliar aún más nuestros estrictos estándares de calidad en beneficio de nuestros clientes.

El análisis inteligente de datos y la inteligencia artificial sirven como ayudas clave para la toma de decisiones de nuestro equipo cuando se trata de desarrollar mejoras en los procesos.

Hemos solicitado varias patentes relacionadas con esta innovadora tecnología de análisis de partículas de polvo”, explica Albin Dirndorfer, vicepresidente senior de Pintura de Carrocerías, Acabado y Superficie en BMW Group.

Dos ejemplos específicos muestran los beneficios de esta nueva solución de Inteligencia Artificial: cuando los niveles de polvo aumenten debido a la temporada o durante períodos secos prolongados, el algoritmo puede detectar esta tendencia a su debido tiempo y puede determinar, por ejemplo, un momento anterior para el reemplazo del filtro.

Se pueden detectar patrones adicionales donde este algoritmo se utiliza junto con otras herramientas analíticas.

Por ejemplo, el análisis podría mostrar aún más que la instalación que utiliza plumas de avestruz para eliminar las partículas de polvo de las carrocerías de los vehículos debe ajustarse.

Los especialistas en IA de BMW Group ven un enorme potencial en el análisis de partículas de polvo. Basado en información de numerosos sensores y datos de inspecciones de superficie, el algoritmo monitorea más de 160 características relacionadas con la carrocería del vehículo y puede predecir la calidad de la aplicación de pintura con mucha precisión.

Esta solución de IA será adecuada para la aplicación en producción en serie cuando se haya desarrollado una base de datos aún más amplia para el algoritmo. En particular, esto requiere puntos de medición adicionales y datos de sensores aún más precisos para las estaciones de limpieza de carrocería.

Los expertos en IA confían en que una vez que se haya completado el proyecto piloto en la planta matriz en Múnich, será posible lanzar análisis de partículas de polvo también en otras plantas de vehículos.

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