El fabricante de automóviles alemán BMW usa la simulación virtual como parte de su proceso de producción impulsado por inteligencia artificial.
El plan de BMW es utilizar más la Inteligencia Artificial en la fabricación de sus autos, y la simulación toma un papel relevante, ya que permite a los gerentes planificar el proceso de producción con mayor detalle de lo que era posible anteriormente.
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La idea es que BMW produzca en su fábrica en Regensburg, Baviera, transmisiones para vehículos eléctricos a finales de 2021, pero mucho antes de que las piezas salgan de la línea de producción, ¿cómo? Con la simulación virtual.
“Ahora tenemos un gemelo digital perfecto de nuestra producción en tiempo real”, dice Markus Grüeneisl, jefe de estrategia de producción, BMW.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden simular robots que realizan maniobras complejas para encontrar el proceso más eficiente, y en un futuro, BMW quiere utilizar la simulación para que los robots aprendan a realizar trabajos cada vez más complejos.
Si bien antes se hacían simulaciones por computadora para perfeccionar sus líneas de montaje, por medio de Omniverse, una plataforma de software desarrollada por el fabricante de chips Nvidia, e simular todo el proceso de producción con detalles fotorrealistas y con propiedades físicas como la gravedad y diferentes materiales.
De hecho, si alguien quiere diseñar el proceso de producción de principio a fin y ver cómo los cambios en una parte pueden tener efectos en cadena en otra, puede hacerlo.
De hecho, si alguien quiere diseñar el proceso de producción de principio a fin y ver cómo los cambios en una parte pueden tener efectos en cadena en otra, puede hacerlo.
Asimismo, el software también simulará a trabajadores humanos que agarran piezas y herramientas y ensamblan componentes para encontrar el mejor procedimiento y minimizar los problemas ergonómicos, y quizá requerir menos trabajadores para un trabajo en particular, según Grüeneisl.
La tendencia a futuro que buscan muchas empresas radica en el uso de IA para controlar robots y otras máquinas industriales por medio del “aprendizaje por refuerzo”, que implica un algoritmo que experimenta y aprende, a partir de la retroalimentación positiva, como lograr un objetivo específico.
“En el futuro, podemos poner un nuevo robot en esta instalación y decir: ‘Está bien, habla con los otros robots y encuentra la mejor manera de producir este cuerpo'”, expresa Grüeneisl.
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