Para garantizar una producción lo más eficiente posible, el Grupo BMW ya confía en varios sistemas que pueden resumirse bajo la palabra de moda «inteligencia artificial». Uno de los puntos centrales son los procesos automatizados y de autoaprendizaje de reconocimiento de imágenes que pueden utilizar fotos para detectar fallos en la producción en curso en tiempo real, eliminando así prácticamente las falsas alarmas. ¿Buscas coches de ocasión? El mejore coche segunda mano en Crestanevada.
La inteligencia artificial es considerablemente más rápida que un ser humano, absolutamente fiable y, mientras tanto, también fácil de usar. Las desviaciones de la norma son detectadas por el ordenador en milisegundos, ya que puede comparar cada nueva imagen con innumerables imágenes anteriores en el menor tiempo posible. Hoy en día, una cámara móvil estándar es suficiente en muchos casos, cuando antes eran necesarios portales con cámaras fijas.
Incluso programar y configurar los sistemas de IA ya no supone un gran esfuerzo hoy en día. Los empleados fotografían el motivo en cuestión desde distintas perspectivas y marcan las zonas en las que la inteligencia artificial debe prestar especial atención a las desviaciones. De este modo, se crea en poco tiempo una base de datos a partir de la cual se puede construir una red neuronal. Esto ocurre de la noche a la mañana y se puede empezar con una base de unas 100 imágenes. Con ayuda de la red, las imágenes pueden analizarse automáticamente, con lo que se alcanza una fiabilidad del 100 por cien como muy tarde tras una única corrección posterior.
La inteligencia artificial se utiliza específicamente en la producción de BMW, donde los empleados se enfrentan a tareas monótonas. Las comprobaciones que antes eran necesarias para asegurarse, por ejemplo, de que el triángulo de advertencia se guardaba correctamente en el maletero o de que una tapa del limpiaparabrisas estaba bien colocada ya las realizan sistemas de IA.
Además de estas tareas sencillas, la IA también se utiliza para automatizar la inspección final de los vehículos terminados. ¿Están todas las rotulaciones en el lugar correcto y se han instalado sólo las rotulaciones que pertenecen al vehículo y que el cliente no ha anulado? También en este caso, la inteligencia artificial puede aliviar la carga de trabajo de los empleados humanos.
La situación es aún más compleja en el taller de prensado, donde las piezas planas de chapa metálica se convierten en piezas de carrocería moldeadas con gran precisión. En raras ocasiones, pueden producirse grietas finas en el proceso, que deben detectarse de forma fiable. Aquí es importante que los verdaderos defectos no se confundan con restos de aceite o granos de polvo: ahora esos pseudodefectos están prácticamente descartados porque la base de datos de IA también conoce las fotos de las piezas sucias y, al igual que un humano, puede prestar atención exactamente a los puntos que son realmente críticos.
Mediante una evaluación automatizada de la tasa de errores, también pueden optimizarse los procesos de producción. La IA detecta inmediatamente cuándo aumentan las desviaciones y permite controlarlas e iniciar contramedidas antes de que se produzcan problemas mayores. Algunos errores ni siquiera se producen en primer lugar: si se detecta un grano de polvo y se elimina antes de pintar, seguro que no es necesario pulirlo después.
Christian Patron (Director de Innovaciones, Digitalización y Análisis de Datos en BMW Group Production): «Vemos un gran potencial en el ámbito de la inteligencia artificial. Nos ayuda a garantizar nuestros elevados requisitos de calidad y, al mismo tiempo, libera a nuestros empleados de tareas monótonas. Confiamos plenamente en la experiencia y los conocimientos de nuestros empleados. Ellos son quienes mejor pueden juzgar en qué fases de la producción una aplicación de IA puede mejorar la calidad y la eficiencia. Mantenemos deliberadamente la sencillez de la estructura y la implementación de una aplicación de este tipo. No se requiere una gran competencia informática para su funcionamiento.