47 decisiones inteligente, integrando capacidades de IA y Machine Learning, que permitirá la identificación temprana y predicción de defectos en la fabricación. CUATRO ÁREAS DE ACTIVIDAD El proyecto abordó cuatro grandes ámbitos de actividad. El primero tiene que ver con el diseño de la arquitectura eléctrica del vehículo, optimizando y verificando el correcto funcionamiento de todos sus componentes y de los procesos de fabricación antes de su entrada en producción. El segundo se centró en la parte logística y la trazabilidad de los componentes, identificando posibles mejoras que, incluso, pueden afectar al proceso de montaje y ajuste de determinados componentes, y utilizando tecnologías innovadoras como IoT sobre redes privadas 5g. El tercer pilar es el relativo a la calidad del proceso de fabricación, basada en la detección precoz de fallos en el montaje utilizando sensores, cámaras y tecnologías de analítica de imagen basadas en Inteligencia Artificial. El sistema permitirá identificar posibles problemas a futuro, recogiendo información durante el proceso de montaje y aplicando algoritmos predictivos. El último pilar del proyecto tiene que ver con la salud y la seguridad de las personas y su objetivo es mejorar la ergonomía en cada puesto de trabajo, utilizando cámaras que permitan analizar las posturas y movimientos de los montadores para mejorar cada actividad y asegurar su salud y seguridad. “La nueva plataforma permitirá recoger toda esta información, consolidarla y hacerla visible facilitando la toma de decisiones asociadas a cada uno de estos ámbitos y a su conjunto”, explica Ignacio Collantes, jefe de Proyecto por parte de Eviden en e-BEAT. “En la fabricación de un coche eléctrico —añade— hay muchos sistemas involucrados y no existe una plataforma integrada que permita mejorar los procesos, evitar los fallos y automatizar los procesos”. n El proyecto está liderado por Ford, con la colaboración de Eviden, Valeo Iluminación, Vodafone, Mahle, TSE y Tyris.ai.
RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx