En la actualidad, son cuatro las tecnologías de automatización en la industria automotriz que son más utilizadas y con las cuales, las empresas de este sector, están digitalizando sus procesos productivos.
Las tecnologías de automatización en la industria automotriz han integrado en el proceso de fabricación opciones como robots de colaboración, brazos robóticos, Internet de Las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial (IA). Estos robots se encuentran produciendo partes de automóviles, como chasis, trenes de potencia y otros componentes, a excepción de algunas piezas más simples que pueden ser hechas por trabajadores humanos.
Las nuevas tecnologías de automatización en la industria automotriz combinan a la robótica avanzada con las tecnologías de automatización y los módulos de aprendizaje, realizando trabajos con alta precisión y aumentando la productividad industrial.
En el mundo de la industria de los vehículos, la visión artificial brinda una cantidad importante de herramientas que ayudarán a la fábrica, tanto a la inspección de componentes como al ensamblaje correcto de sus piezas, durante el montaje en la línea de producción automotriz.
Entonces, para saber más acerca de las cuatro tecnologías de automatización en la industria automotriz más utilizadas, detallemos cada una de ellas:
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Visión de máquina (VM)
La necesidad de fabricar automóviles más seguros, confiables y robustos para justificar los puntos de precio, está empujando a los fabricantes de automóviles a adoptar la inspección de la máquina. De esta manera, el sistema Visión de Máquina (VM), es una de las tecnologías de automatización en la industria automotriz que satisface esta necesidad, al proporcionar un método de inspección interno automático de la máquina.
El enfoque de la VM es llevar a cabo una inspección y análisis automático, basados en imágenes para la inspección automática, el control de procesos y la guía de robots. Esta tecnología es también conocida como “visión computacional”, por manejar una gran fuente de números de tecnologías de alta calidad, productos de software y hardware, sistemas integrados y, por supuesto, experiencia.
De las tecnologías de automatización en la industria automotriz más utilizadas, la VM funciona como el ojo visor del proceso de producción automotriz mediante el uso de procesos de imágenes, que incluyen imágenes convencionales, imágenes hiperespectrales, imágenes infrarrojas, imágenes de escaneo de líneas, imágenes en 3D de superficies e imágenes de rayos X.
Las cámaras inteligentes, o los sensores inteligentes con capturadores de fotogramas, se utilizan con interfaces personalizadas para grabar, o capturar imágenes, de la superficie a inspeccionar. También existen cámaras digitales capaces de conexiones directas a una computadora, a través de distintas interfaces de internet.
Con el sistema VM las cámaras capturan imágenes de la superficie del componente del automóvil que se va a inspeccionar. Por ejemplo, el cuerpo, o las aletas, de un motor. Estas imágenes luego son analizadas y procesadas por un software de análisis especializado, que en su mayoría utiliza el principio de Análisis de Elementos Finitos en su trabajo. Un sistema VM ayuda a los fabricantes de automóviles a ahorrar dinero, justificar los puntos de precio y emerger como competidores fuertes.
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Robots colaborativos
La segunda de las cuatro tecnologías de automatización en la industria automotriz más utilizadas son los robots colaborativos, que son generalmente llamados Cobots, y son máquinas que trabajan independientemente, sin que necesidad de la presencia humana su espacio de trabajo.
Un Cobot utiliza el aprendizaje automático para pausar todas sus operaciones, cuando un trabajador humano entra en su espacio. Entonces, ¿Por qué se les llama “colaborativo” a pesar de que sus funciones son lo contrario? Los cobots realmente ayudan a los técnicos humanos a manejar una gran parte del trabajo cuando una orden requiere que se realicen múltiples funciones a la vez. Por ejemplo: El Cobot permitirá que el trabajador trabaje en él, y luego de que se apague, cuando el trabajo de este último haya terminado. No todos los cobots son iguales; algunos están diseñados para detenerse, mientras que otros no. Según la norma ISO 10218, existen cuatro tipos de base de Cobots en las funciones:
- Paro supervisado de seguridad.
- Guía manual.
- Monitoreo de velocidad.
- Separación y robots de limitación de potencia y fuerza.
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Inteligencia Artificial (IA) para autos sin conductor/autónomos
La Inteligencia Artificial (IA) es otra de las tecnologías de automatización en la industria automotriz más utilizadas. Esta tecnología funciona creando y almacenando un mapa interno del entorno (calle, localidad o región) utilizando sensores inteligentes como radar, sonar y/o láser. Seguidamente, procesa estas entradas, traza la trayectoria más plausible, y envía instrucciones a los actuadores del vehículo que controlan la aceleración, el frenado y la dirección.
Con la programación de los protocolos de conducción codificados, los algoritmos de evitación de obstáculos, el modelado predictivo y la discriminación de objetos inteligentes (es decir, conocer la diferencia entre una bicicleta y una motocicleta) el automóvil seguirá las reglas de tránsito, y evitará los obstáculos.
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Computación cognitiva en autos conectados de IoT
La computación cognitiva (CC) es otra de las tecnologías de automatización en la industria automotriz más utilizadas. CC es una plataforma de tecnología basada en inteligencia artificial y procesamiento de señales.
Estas plataformas abarcan y utilizan el aprendizaje automático, el razonamiento, el procesamiento del lenguaje humano, el habla y el objeto, la interacción humano-computadora, el diálogo y la generación narrativa, entre otros rasgos inteligentes. Mientras que los automóviles conectados a esta tecnología de automatización, son vehículos que utilizan Internet para conectarse y comunicarse entre sí para crear un tráfico seguro, fácil y sin intervención.
A la fecha, son varias las fábricas automotrices las que están combinando CC y IoT para inventar autos autónomos que se comunican entre sí, mientras reconocen y vinculan los patrones de conducción con la respuesta emocional de sus conductores humanos, durante todos los escenarios posibles (como aplicar frenos al momento indicado, con la prudencia merecida, para evitar accidentes).
Los vehículos con este tipo de tecnologías de automatización demostrarían ser mucho más avanzados que los autos sin conductor, esto, en caso de que la tecnología se apruebe y replique con éxito.
Algunos ejercicios exitosos con la plataforma IoT, han permitido a los fabricantes de automóviles desarrollar un servicio basado en la nube para conectar dispositivos y vehículos OBDII remotos, administrar el diagnóstico del vehículo y los datos de comportamiento de conducción, integrar los datos con los sistemas empresariales y desarrollar nuevas aplicaciones para vehículos conectados e innovadores.
El mundo robótico se está involucrando cada vez más con la vida humana para garantizar procesos más seguros y precisos. Con la aplicación de alguna de estas plataformas inteligentes y la automatización de la producción, tomando en consideración metas como una mayor visibilidad de la cadena de suministro automotriz, posiblemente no estemos acercando a una, no muy lejana, nueva revolución industrial.
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