ES - IA Revolucionando la industria

IA y Big Data: Revolucionando la industria.

Tecnología de vanguardia para potenciar la eficiencia e innovación

Sobre el cliente

• Líder global en soluciones de energía sostenible.
• Más de 9,000 empleados en 7 países.
• Focalizados en la innovación tecnológica para optimizar la producción.
• Comprometidos con la sostenibilidad y reducción de emisiones.

Revolucionando la industria con IA | Automoción | 2024

+3000

Ahorradas al año

en automatización de procesos a través de la IA.

horas

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El proyecto

• Colaboración entre diferentes entidades de Smart4 Engineering liderada por Capitole para aplicar IA y BigData a los procesos de operación de I+D del cliente.
• Desarrollo de soluciones SaaS implementando soluciones de Inteligencia Artificial.
• Planificación, normalización y desarrollo de un ecosistema de almacenamiento de datos que centralice el conocimiento de la compañía y actúe como facilitador futuras soluciones.

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Contexto

Optimizar la eficiencia en proyectos y procesos clave era una prioridad en los centros de I+D ubicados en España y Rumanía. Los esfuerzos se centraron en áreas como las pruebas de motor, el monitoreo de datos, el análisis de incidencias en las ECU y la revisión de nuevos componentes, apoyándose en soluciones de Machine Learning e IA Generativa.

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El Desafío

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Desafío

Integrar capacidades de predicción y optimización en los procesos diarios es clave para reducir los tiempos de producción y mejorar la competitividad en el mercado. Además, es fundamental organizar y aprovechar eficientemente la base de datos de conocimiento, para poder desarrollar nuevas implementaciones que sigan en esta dirección.

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La Implementación

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Fases

Estas son las fases clave seguidas en el procedimiento de implementación, garantizando una entrega ágil y efectiva de soluciones.

Talleres

Conceptualización

POC

Producción

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Fase 1

Talleres de Co- creación

Se colaboró conjuntamente para identificar y priorizar casos de uso. Se analizaron más de 45 ideas y se priorizaron 16 para un análisis más profundo. Las ideas se evaluaron según su valor y complejidad, clasificándolas en una matriz para enfocarse en las más viables y de mayor impacto.

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Fase 2

Conceptualización

Durante esta fase, se diseñaron a alto nivel las soluciones para los casos de uso priorizados. Se detallan aspectos clave como los beneficios cuantitativos y cualitativos, las fuentes de datos, y los algoritmos de IA a utilizar. Se evalúan los riesgos y se crea un plan claro, incluyendo diagramas y pseudocódigo para asegurar la viabilidad y efectividad de cada caso de uso.

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Fase 3

Pruebas de Concepto (POC)

Durante esta fase, se desarrollan prototipos funcionales dentro de la infraestructura del cliente para validar las premisas definidas. Usando metodologías ágiles, se realizan pruebas y se evalúa el rendimiento de las soluciones propuestas, asegurando que cumplan con las expectativas antes de su despliegue en producción.

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Fase 4

Producción

Una vez validado el modelo de IA durante la POC, se despliega en el entorno productivo. Durante esta fase, se monitorea el rendimiento del modelo bajo condiciones reales, asegurando su efectividad. Se realizan ajustes y optimizaciones continuas para garantizar su eficacia a largo plazo, adaptándose a nuevas condiciones y necesidades del negocio.

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La Solución

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Solución innovadora con IA y Big Data

Soluciones desarrolladas como SaaS agnósticas al proveedor cloud centradas en:

• Automatización del análisis de grafos de simulink.
• Verificación automática de documentación con computer visión y OCR.
• Desarrollo de aplicaciones para la gestión de conocimiento.

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Los Resultados

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Los resultados

• Optimización de procesos: Mejora en la eficiencia de análisis y revisión de datos.
• Ahorro de recursos: Reducción significativa del tiempo invertido en tareas manuales.
• Priorización de casos clave para futuras soluciones.
• Impacto para el cliente: Integración de soluciones exitosas y desarrollo de nuevas.

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Resultados

16

3000 h

casos

casos de uso priorizados para seguir desarrollando soluciones de automatización.

horas anuales ahorradas en la verificación manual de entregables.

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Qué logramos

• Reducción de tiempos de análisis de Simulink.
• Eliminación de trabajo manual en entregables.
• Priorización de casos clave para automatización.
• Integración de soluciones efectivas.

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Conclusiones

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Conclusiones

• Optimización de procesos con IA y Big Data: Las soluciones implementadas han permitido una mejora significativa en la eficiencia de procesos, reduciendo tiempos y mejorando la calidad de los resultados.
• Enfoque ágil: La metodología ágil permitió adaptarse rápidamente a las necesidades del cliente, asegurando entregas efectivas.
• Impacto en I+D: Estas tecnologías han transformado la operativa de los centros de I+D, mejorando la productividad.
• Potencial de innovación continua: El éxito de los casos de uso actuales demuestra el potencial de IA y Big Data para futuras innovaciones.

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