Fabricación inteligente en automoción: la transformación de las operaciones de los OEM con robótica e IA

Robótica en automoción: una gran área de crecimiento para la próxima década

La robótica está acaparando titulares en la industria de la automoción, con importantes inversiones previstas para los próximos años. Según una fuente, el mercado de robótica en automoción podría crecer de unos 9 mil millones de dólares en 2024 a unos 22,5 mil millones en 2033.

¿Por qué hay tanto entusiasmo ahora, cuando los robots ya están establecidos en las fábricas de los OEM? En gran medida, la tendencia creciente de inversión es el resultado de las oportunidades transformadoras que ofrece la integración de la robótica con tecnologías emergentes.

En general, la tecnología operacional (OT) se está automatizando cada vez más mediante la aplicación de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), incluida la IA agéntica. (Para más información sobre este tema, consulta nuestro punto de vista the new AI imperative in manufacturing, coescrito con Microsoft).

Uno de los resultados es una nueva generación de robots más inteligentes. Un concepto clave aquí es la IA física, donde la IA se combina con máquinas para que pueda interactuar con el mundo físico. Esto abre el camino a procesos adaptativos que mejoran la eficiencia, la precisión y la seguridad.

Este concepto puede revolucionar las líneas de producción automotriz, haciendo posible automatizar tareas clave como el control de calidad. Por ejemplo:

• Inspección de calidad: los sistemas de visión impulsados por IA pueden usar cámaras de alta resolución y aprendizaje profundo para inspeccionar vehículos y componentes con una precisión sobrehumana.
• Detección de defectos: los robots impulsados por IA pueden identificar fallos microscópicos en superficies, desalineaciones o inconsistencias en la pintura que son difíciles de detectar para los inspectores humanos.

Dado que la IA física da lugar a sistemas autónomos que perciben, comprenden e interactúan con el mundo, desempeña un papel fundamental en la fabricación inteligente.

Añadir IA a los robots existentes

Of course, automotive factories are already full of robots, and it will not be commercially viable to replace these with next-generation models equipped with the embedded chips needed to run AI. Nor do most existing robots have the capacity to have AI retrofitted.

Instead, AI capabilities can be added at the edge, and can then interact with the robots to give them advanced capabilities such as context awareness. This type of edge AI / robotics suite, along with hybrid edge-to-cloud platforms, is evolving rapidly and becoming highly relevant to automotive. Digital twins are increasingly used for validation of the resultant features.

Benefits of advanced robotics

Esta integración y convergencia permitirá a los fabricantes de automóviles mejorar la productividad y reducir costes, fortaleciendo su liderazgo en el actual entorno alta presión del negocio. Esto se debe principalmente a que la incorporación de tecnologías como IA y aprendizaje automático a los robots les dará la capacidad de asumir una amplia gama de tareas que antes eran difíciles de automatizar debido a su imprevisibilidad.

Como explicó Daniela Rus del MIT en una conversación con Capgemini: “En la fabricación y la logística, los robots ya no estarán limitados a tareas repetitivas. Colaborarán con los humanos, se adaptarán a los cambios en los flujos de trabajo y aprenderán nuevas habilidades sin necesidad de reprogramación”.

El resultado serán robots avanzados, incluidos los existentes mejorados con IA en el edge, así como nuevos modelos habilitados para IA. Con el tiempo, los robots humanoides ocuparán su lugar en las fábricas automotrices. Los robots humanoides son atractivos porque ofrecen mayor flexibilidad que los tradicionales y están diseñados para operar en entornos pensados para humanos, utilizando las mismas herramientas físicas.

La flexibilidad de los robots ayudará a las empresas a responder de manera ágil a un entorno impredecible. Por ejemplo, cambiar una línea de producción de un modelo a otro debería ocurrir rápidamente y con una intervención humana mínima.

Igualmente importante, la automatización mediante robótica avanzada permitirá que los expertos humanos se concentren en la innovación en lugar de en la operación de las plantas, lo que permitirá a las compañías de automoción mantener su liderazgo en el mercado a pesar de la creciente competencia de nuevos actores digitales. Al mismo tiempo, ofrecer este trabajo más estimulante cognitivamente ayudará a las empresas a atraer y retener talento escaso.

Los robots avanzados como estos aportan múltiples beneficios, resumidos en la tabla siguiente.

La flexibilidad de los robots ayudará a las empresas a responder de manera ágil a un entorno impredecible. Por ejemplo, cambiar una línea de producción de un modelo a otro debería realizarse rápidamente y con una intervención humana mínima.

Igualmente importante, la automatización mediante robótica avanzada permitirá que los expertos humanos se concentren en la innovación en lugar de en la operación de las plantas, lo que permitirá a las compañías automotrices mantener su liderazgo en el mercado a pesar de la creciente competencia de nuevos actores digitales. Al mismo tiempo, ofrecer este trabajo más estimulante cognitivamente ayudará a las empresas a atraer y retener talento escaso.

Retos de los robots humanoides

Vale la pena señalar que los robots humanoides avanzados en las fábricas de automóviles se enfrentan a desafíos como:

• Alto coste: la inversión inicial y el mantenimiento continuo de los robots pueden ser extremadamente costosos.
• Limitaciones de batería: la duración de la batería es un cuello de botella importante, ya que los modelos actuales suelen estar limitados a solo unas pocas horas de trabajo activo por carga, lo que obliga a realizar cambios frecuentes para mantener la operación continua.
• Limitaciones de velocidad y fuerza: muchos robots avanzados son actualmente más lentos y menos potentes que los sistemas de automatización industrial fijos especializados o que los trabajadores humanos.
• Problemas de seguridad: aunque los robots están diseñados para ser colaborativos, garantizar una seguridad absoluta en entornos de ritmo rápido aún requiere pruebas exhaustivas, y una pérdida de energía podría representar un riesgo.
• Complejidad de programación: implementar y mantener robots de manera efectiva requiere habilidades avanzadas y configuraciones complejas.

Teniendo en cuenta estos desafíos, los nuevos robots son más adecuados para tareas complejas y multipropósito, donde su capacidad para trabajar en entornos centrados en humanos y colaborar de manera segura es una ventaja clave.

Aprovecha las oportunidades de la robótica avanzada.

Existe un sólido argumento empresarial para que las compañías automotrices adopten la próxima generación de robots industriales. Para hacerlo con éxito, se requieren varias acciones preparatorias.

Comprende las oportunidades y aprovecha tecnologías y técnicas innovadoras.

Un área importante de oportunidad para las compañías de automóviles se abre con los cobots: sistemas robóticos impulsados por IA que realizan tareas repetitivas, de alta precisión y exigentes junto a los trabajadores humanos. Hablamos sobre este tema anteriormente anteriormente en esta serie. Ejemplos de aplicaciones de cobots en automoción incluyen:

• Manipulación de materiales: los cobots pueden trabajar junto a humanos, realizando tareas de la línea de montaje como la manipulación de materiales con precisión y rapidez.
• Ensamblaje adaptativo: en lugar de seguir programas fijos, los robots habilitados con IA pueden adaptar sus movimientos basándose en retroalimentación visual en tiempo real, lo que les permite manejar la variabilidad de tareas complejas como el enrutamiento de cables o el montaje de componentes de transmisión.

Los cobots son solo una de varias áreas de oportunidad que los fabricantes de automóviles pueden explorar. Pero para aprovechar estas oportunidades, los fabricantes deben familiarizarse con una serie de conceptos nuevos, incluidos avances en IA y tecnologías relacionadas, aplicaciones novedosas de esas tecnologías y mejores formas de trabajar con ellas. Aquí algunos ejemplos:

La sostenibilidad debe incorporarse en las soluciones robóticas desde el principio, y el uso sostenible de energía es una consideración importante dado el carácter intensivo en energía de muchos modelos de IA. Como dice Daniela Rus en su conversación con Capgemini: “Una estrategia clave es desarrollar arquitecturas de IA más eficientes. Por ejemplo, las LNN ofrecen un rendimiento sólido con menos parámetros y menores necesidades de cómputo.”

• IA híbrida combina IA generativa con otros modelos basados en un nuevo tipo de IA: redes neuronales líquidas (LNN). En comparación con los LLM, estas son fáciles de entrenar, usan pocos recursos informáticos y producen resultados precisos y explicables.
• A medida que los robots asumen más trabajo dentro de la fábrica, se vuelven vitales mejores métodos para garantizar la fiabilidad. Por ejemplo, los gemelos digitales se usarán cada vez más para validar soluciones robóticas -y otros aspectos de una línea de producción automatizada- antes de su implementación. La explicabilidad de las LNN también puede facilitar la validación.
• La sostenibilidad debe incorporarse en las soluciones robóticas desde el principio, y el uso sostenible de energía es una consideración importante dado el carácter intensivo en energía de muchos modelos de IA. Como dice Daniela Rus en su conversación with Capgemini: “Una estrategia clave es desarrollar arquitecturas de IA más eficientes. Por ejemplo, las LNN ofrecen un rendimiento sólido con menos parámetros y menores necesidades de cómputo.”

“La nueva generación de robots multipropósito impulsados por IA está a la vuelta de la esquina: la que ofrecerá ventajas significativas a las empresas que implementen estrategias de fabricación inteligente. Como usuarios experimentados de robótica, las compañías de automoción están en una posición sólida para aprovechar estos nuevos robots, beneficiándose de su flexibilidad, capacidades colaborativas y capacidad de respuesta a su entorno. Más allá del desafío que supone la escasez de habilidades especializadas necesarias para la implementación, será crucial contar con una estrategia sólida para garantizar la aceptación, aprendiendo a colaborar con la IA física en lugar de competir con ella.”

Nicolas Rousseau, EVP, Chief Digital Engineering & Manufacturing Officer, Capgemini Engineering

Gestión de la transformación técnica y organizativa

Aunque las compañías automovilísticas ya son expertas en muchos aspectos de la robótica, necesitarán adaptarse a la nueva generación de robots. Las tareas técnicas incluirán:

• Gestionar la diversidad de ecosistemas de hardware.
• Integrar datos en formatos diversos.
• Desarrollar los complejos algoritmos de IA necesarios para controlar las operaciones.
• Lograr la baja latencia requerida para procesos críticos.

La parte humana de la organización también deberá adaptarse. El verdadero poder de la tecnología innovadora en la fabricación radica en usarla para aumentar y complementar las capacidades humanas.

Para que esta relación funcione en la práctica, se requiere una reflexión cuidadosa. Por ejemplo, la organización debe determinar sistemáticamente qué tareas pueden asignarse de manera segura a los robots y cuáles deben seguir siendo controladas por humanos. Los empleados deberán mejorar sus competencias para trabajar con sistemas robóticos.

Lo más crucial y desafiante de todo será garantizar la confianza de la fuerza laboral en las tecnologías con las que se espera que trabajen. Implementar tecnologías más transparentes, como las LNN, desempeña un papel fundamental aquí, junto con el realismo sobre lo que los robots pueden y no pueden hacer, y una discusión honesta sobre el impacto de la automatización en las perspectivas de empleo.

Colaborar con ecosistemas de partners que aseguren las habilidades y activos necesarios

En un campo que avanza tan rápido, establecer relaciones con los principales actores suele ser la forma más fiable y rentable de garantizar el acceso continuo a las ideas y herramientas más recientes.

Complementando un sólido equipo interno de expertos en robótica, nuestro propio laboratorio Capgemini AI Robotics and Experiences Lab trabaja con socios como Nvidia, Unity, Dassault Systèmes, Siemens, Microsoft, Google Cloud y AWS. También colaboramos con innovadores especializados como Liquid AI.

Esta combinación de capacidades internas y externas nos permite ofrecer a nuestros clientes hojas de ruta y prototipos que son tanto innovadores como realistas.

Capgemini, robótica y fabricación inteligente para automoción

La robótica es una parte integral de Intelligent Manufacturing Services for Automotive by Capgemini. Nuestro equipo de fabricación en automoción colabora estrechamente con nuestro laboratorio especializado en robótica y aprovecha el conocimiento y la experiencia de toda nuestra práctica multiindustrial. Aquí tienes uno de nuestros últimos anuncios en esta área.

La siguiente tabla resume nuestro enfoque para apoyar el recorrido de los clientes desde la automatización industrial hasta la IA física.

Por favor, contáctanos para descubrir cómo podemos ayudar a tu empresa de automoción a aprovechar la tecnología y las técnicas avanzadas de robótica habilitada por IA en todas tus operaciones de fabricación.