BMW y la Inteligencia Artificial que detecta fallas. Un sistema de monitoreo usa la I.A. para hallar fallas en el ensamble de vehículos. Este innovador dispositivo permite evitar interrupciones no planificadas antes de que ocurran, proporcionando un enfoque proactivo y preventivo para el mantenimiento.
BMW y la Inteligencia Artificial: Generalidades
La Planta Regensburg de BMW Group ha implementado un avanzado sistema de monitoreo utilizando inteligencia artificial para la detección temprana de fallas en el área de ensamble de vehículos.
En el proceso de ensamblaje, los vehículos se mueven a través de la planta sujetos a soportes de carga móviles o sistemas de deslizamiento. Cualquier fallo técnico en estos sistemas puede resultar en la paralización de las líneas de producción, generando costos adicionales y esfuerzos de mantenimiento.
Para contrarrestar esto, el equipo de innovación en la Planta Regensburg desarrolló un sistema que identifica posibles defectos técnicos de manera temprana, permitiendo la retirada de los elementos afectados para su reparación sin afectar la producción.
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BMW y la Inteligencia Artificial: Beneficios
Lo destacable de este sistema es que no requiere sensores o hardware adicionales; en cambio, utiliza los datos existentes de los componentes instalados y del control del elemento transportador. El análisis de datos se lleva a cabo en la plataforma en la nube de mantenimiento predictivo de BMW Group, donde un algoritmo busca constantemente irregularidades como fluctuaciones en el consumo de energía, anomalías en los movimientos del transportador o códigos de barras ilegibles.
Si se detectan alteraciones, se activa una alarma y se envía un mensaje de advertencia al centro de control de mantenimiento, asignando la tarea al técnico correspondiente.
El sistema funciona las 24 horas del día, permitiendo respuestas rápidas a cualquier reporte de falla y retirando del ciclo de producción los vehículos afectados. Es importante destacar que el mantenimiento predictivo implementado no es una solución independiente, sino que se ha estandarizado en colaboración con el departamento de gestión central de BMW Group Planta Regensburg y otros sitios de la fábrica.
Este enfoque facilita una implementación rápida y sencilla en otras plantas de BMW Group en todo el mundo, y además resulta rentable al no requerir sensores adicionales, solo costos de almacenamiento y potencia informática.
Internamente, se han desarrollado modelos de aprendizaje automático que se implementan en el sistema, utilizando mapas de calor con diferentes códigos de color para visualizar las anomalías detectadas. Estos modelos se mejoran continuamente basándose en resultados prácticos.
Actualmente, el equipo está en proceso de conectar instalaciones adicionales, optimizar el sistema e integrar las acciones recomendadas en los mensajes de error, simplificando la resolución de problemas para los técnicos de mantenimiento.
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Objetivos a futuro
El objetivo a largo plazo es mejorar la previsibilidad, utilizando la inteligencia artificial para calcular el tiempo restante entre la detección de la falla y la posible interrupción. Esto permitirá a los técnicos decidir cuándo realizar el mantenimiento y establecer prioridades.
Además, se exploran posibilidades de aplicar este sistema en otras áreas de la planta, como el equipo utilizado para llenar los vehículos con líquidos de frenos y refrigerante.
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Entre bielas y bujías
Este sistema de mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial desarrollado en la Planta Regensburg de BMW Group es pionero en su tipo y ya ha sido reconocido con dos patentes internas. Su compatibilidad con el mantenimiento predictivo se incluye en las licitaciones para tecnologías de transporte, y los fabricantes de equipos elogian sus evaluaciones.
Con cerca del 80% de las líneas principales de ensamblaje ya monitorizadas de esta manera, BMW Group continúa liderando la implementación de tecnologías avanzadas en sus procesos de producción.
