IA para automoción: inteligencia de procesos en planta
Co-construimos soluciones con nuestros clientes, integrando conocimiento experto, datos reales y visión de producto.
IA aplicada a la planta de automoción
Dónde mueve la aguja la inteligencia de procesos en una planta de automoción
La automoción concentra tres cosas a la vez: takt time exigente, tolerancias estrechas y una factura energética alta. Estos son los frentes donde trabajamos sobre los activos que ya tienes, sin sustituir tu instalación.
Estabilidad y calidad de proceso
Soldadura y ensamblaje
Modelamos el comportamiento de la soldadura por puntos para anticipar el defecto antes del control final, en lugar de descubrirlo cuando la carrocería ya avanzó por la línea.
Estabilidad y calidad de proceso
Cabina de pintura
Detectamos la deriva de las condiciones de cabina (temperatura, humedad, caudal, viscosidad) que precede a los retoques, y explicamos qué variable la está provocando.
Optimización energética y térmica
Hornos de secado y curado
Modelamos el consumo térmico por lote y por turno para localizar calentamientos innecesarios y ciclos sobredimensionados en los hornos de la línea de pintura.
Inteligencia de decisión industrial
Secuenciación de la línea
Ordenamos el mix de producción respetando a la vez las restricciones de color, de motorización y de takt, en lugar de optimizar una sola de ellas y romper las demás.
Inteligencia de decisión industrial
Prensas y robótica
Anticipamos la degradación de servos, husillos y utillaje a partir de su propia señal, para que el mantenimiento entre en la ventana de parada planificada.
Trazabilidad
Decisiones auditables
Cada recomendación llega con su razonamiento: qué variables pesaron y con qué confianza. En un sector con exigencias de auditoría, un modelo que nadie puede justificar no llega a producción.
Comprender antes de optimizar. Antes de tocar un parámetro, modelamos por qué el proceso se comporta como se comporta. Esa es la diferencia entre una recomendación que el equipo de planta aplica y una que ignora.
Caso con datos de planta
Un horno de inducción en una fundición de automoción
La potencia mínima que mantenía el metal a temperatura la fijaba cada turno según la experiencia del operario. El modelo, construido con el balance térmico del horno y los datos de un año de operación, calculó un mínimo seguro reproducible y lo bajó de 100 kW a 80 kW. Medido con los contadores de la propia planta durante un año, el consumo de energía del horno bajó entre un 20 y un 30 %. El operario conserva el control del equipo.
Es el mismo planteamiento que aplicamos a hornos de secado y curado de pintura, a prensas y a líneas de tratamiento térmico: reducir el consumo operando más cerca del mínimo que la física permite, y anticipar la desviación antes de que llegue al control final.
