La fabricación inteligente es el futuro de la fabricación de automóviles.
La última fase de la digitalización en la fabricación o «fabricación inteligente» ha transformado la industria automotriz. Gracias al uso cada vez mayor de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y la automatización, los fabricantes de automóviles ahora son más capaces que nunca de superar las dificultades operativas y resolver los problemas de mantenimiento antes de que se produzcan. Estos son algunos de los aspectos y tecnologías clave que utilizan los fabricantes de automóviles:
- Gemelos digitales: Un gemelo digital, también conocido como modelo sustituto, es una representación virtual que se utiliza para reflejar un producto del mundo real. Esta contraparte digital simula el rendimiento del producto real.1 El gemelo digital de un automóvil está compuesto por el automóvil en su totalidad: su software, su mecánica y su comportamiento.2 El uso de un gemelo digital permite a los fabricantes de automóviles replicar el proceso de producción e identificar posibles complicaciones o fallos. Algunos ejemplos son:
- Pruebas de productos. Un gemelo digital permite a los fabricantes de automóviles experimentar con diferentes diseños para optimizar el rendimiento del producto. Un gemelo digital de un neumático de coche permite a los fabricantes simular virtualmente el rendimiento del neumático en diferentes condiciones meteorológicas.3
- Mantenimiento predictivo. El mantenimiento predictivo prevé cuándo se averiarán los componentes de los automóviles y permite repararlos de forma preventiva. Los gemelos digitales permiten a las empresas automovilísticas identificar posibles problemas y programar el mantenimiento antes de que se produzca el problema.
- Supervisión del rendimiento. Los gemelos digitales recopilan y analizan constantemente datos sobre los vehículos que replican. Tesla, por ejemplo, crea un gemelo digital de todos sus vehículos. Estas réplicas virtuales se utilizan para determinar si un coche funciona según lo previsto. Tesla utiliza esta información para actualizar el rendimiento de los vehículos.4
América del Norte representó alrededor del 38 % del mercado de gemelos digitales en 2021.5Se prevé que el tamaño del mercado mundial de gemelos digitales alcance los 155 830 millones de dólares estadounidenses en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 37,5 % en los próximos siete años.6Se espera que el sector de la automoción y el transporte registre el porcentaje de crecimiento más rápido, ya que los avances en los vehículos eléctricos impulsan la adopción de la tecnología de gemelos digitales.7
- Internet de las cosas: automoción El Internet de las cosas (IoT) es un sistema de dispositivos que intercambian datos a través de una conexión a Internet. Esto permite que los dispositivos automovilísticos compartan información con otros vehículos conectados a Internet. Los vehículos fabricados con IoT recopilan datos de rendimiento y los comparten con la nube. A continuación, los fabricantes pueden procesar estos datos y evaluar los riesgos potenciales y las medidas necesarias para seguir adelante. El IoT permite a los fabricantes comunicar las actualizaciones del sistema de mantenimiento a los consumidores, de modo que los fabricantes puedan solucionar los problemas antes de que el coche se averíe.
- La IA en la cadena de suministro: la IA ha facilitado considerablemente la transición desde la materia prima hasta la fabricación del vehículo y su entrega al cliente. Durante años, uno de los mayores retos de la industria automovilística ha sido el riesgo de que un pequeño error afectara a todo el proceso de fabricación. Un problema con un solo proveedor, por ejemplo, puede detener todo el proceso de fabricación de vehículos.8Las cadenas de suministro basadas en la IA pueden adaptarse y responder a cualquier imprevisto en el proceso de fabricación. Los enfoques basados en la IA tienen el potencial de reducir los errores de previsión entre un 30 % y un 50%.9Las «fábricas inteligentes» son cada vez más frecuentes, ya que los fabricantes están sustituyendo el riesgo de error del trabajo manual por sistemas que se perfeccionan automáticamente. Varias empresas de renombre del sector de la fabricación de automóviles están trabajando en sistemas de IA totalmente automatizados que puedan tomar decisiones de gestión de la cadena de suministro de forma autónoma.10
- Aprendizaje automático: El uso del aprendizaje automático y los sistemas de inteligencia artificial son herramientas poderosas para la fabricación de precisión en la industria automotriz. Los sistemas de aprendizaje automático ayudan a los fabricantes a detectar anomalías y mejorar los diseños. En la industria automotriz, un diseño atractivo puede aumentar las ventas en más de un 30 %.11El aprendizaje automático puede predecir el atractivo estético popular y generar diseños atractivos e innovadores.
- Experiencias de los clientes con la IA: Los fabricantes de automóviles han comenzado recientemente a recurrir a la inteligencia artificial para mejorar la experiencia de los clientes. La IA puede proporcionar a los clientes asistentes de ventas virtuales. La IA aprende de las compras anteriores y las interacciones con los clientes para ofrecer información personalizada a cada cliente en función de sus necesidades. La creciente adopción de la IA entre las empresas manufactureras permite a estas utilizar los datos de interacciones anteriores para predecir las previsiones del mercado.12
A medida que la industria automotriz continúa expandiéndose, los fabricantes deben ser conscientes del creciente uso de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización que están utilizando los líderes del sector. La fabricación «inteligente» prevalece en todo el ciclo de vida de la fabricación, desde la cadena de suministro hasta los servicios al cliente. Los fabricantes que deseen seguir siendo competitivos deben mantenerse al día sobre los rápidos avances en el uso de la digitalización y la inteligencia artificial en el sector.
Un agradecimiento especial a Massa Almufti, asociada de verano en la oficina de Foley en Dallas, por sus contribuciones a este artículo.
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1 NAM, 9 consideraciones clave para los gemelos digitales en la fabricación, for-digital-twins-in manufacturing-15841/?stream=business-operations (última visita el 17 de julio de 2023).
2 Siemens, «Del diseño de vehículos a las simulaciones multifísicas», https://www.siemens.com/global/en/markets/automotive-manufacturing/digital-twin-product.html (última visita el 16 de julio de 2023).
3 Sven Dharmani, «Cómo los gemelos digitales proporcionan a los fabricantes una ventaja en el mundo real», https://www.ey.com/en_us/advanced-manufacturing/how-digital-twins-give-automotive-companies-a-real-world-advantage, (24 de febrero de 2020).
4 Jess Coors-Blankenship, «Taking Digital Twins for a Test Drive with Tesla, Apple» (Probando los gemelos digitales con Tesla y Apple ) https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/article/21130033/how-digital-twins-are-raising-the-stakes-on-product-development(29 de abril de 2020).
5 Straits Research, se prevé que el tamaño del mercado de gemelos digitales alcance los 185 780 millones de dólares estadounidenses en 2031, con un crecimiento anual compuesto del 38,8 %: Straits Research, https://www.globenewswire.com/en/news-release/2023/01/30/2597777/0/en/Digital-Twin-Market-Size-is-projected-to-reach-USD-185-78-Billion-by-2031-growing-at-a-CAGR-of-38-8-Straits-Research.html, (30 de enero de 2023).
6 Bloomberg, El mercado de gemelos digitales alcanzará un valor de 155 830 millones de dólares en 2030: Grand View Research, Inc., https://www.bloomberg.com/press-releases/2023-02-15/digital-twin-market-to-be-worth-155-83-billion-by-2030-grand-view-research-inc(15 de febrero de 2023).
7Ídem.
8 Jorge Amar, «AI-driven operations forecasting in data-light environments» ( Previsión de operaciones basada en IA en entornos con pocos datos) , https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in-data-light-environments, (última visita el 16 de julio de 2023).
9 Matthew Breunig, «Building smarter cars with smarter factories: How AI will change the auto business» (Fabricar coches más inteligentes con fábricas más inteligentes: cómo la IA cambiará el sector automovilístico), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/building-smarter-cars, (última visita el 16 de julio de 2023).
10Ídem.
11 Burnap, Alex, Hauser, John R. y Timoshenko, Artem, «Product Aesthetic Design: A Machine Learning Augmentation» (1 de noviembre de 2022). Documento de investigación del MIT Sloan n.º 5814-19, disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=4253967 o http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4253967
12 Danny Asnani, «4 Customer Experience Solutions Reshaping Manufacturing»(Cuatro soluciones de experiencia del cliente que están transformando la fabricación), https://www.forbes.com/sites/forbesbusinessdevelopmentcouncil/2023/03/06/4-customer-experience-solutions-reshaping-manufacturing/?sh=65994f8378c3, (6 de marzo de 2023).
