Un gigante automovilístico de 42.000 millones de dólares del que nunca has oído hablar está integrando la IA en las fábricas | AI,Transportation,ai,cars,manufacturing,edit-series,editorial-sponsorship,es-usps-haicsc,transportation,how-ai-is-changing-everything-supply-chain,supply-chain

Magna es una de esas empresas de las que la mayoría de los conductores nunca han oído hablar, pero con las que es casi seguro que han interactuado.

La empresa canadiense, fundada hace 66 años, es uno de los proveedores de repuestos para automóviles más grandes del mundo y fabrica de todo, desde asientos y espejos hasta sistemas avanzados de asistencia al conductor para los principales fabricantes de automóviles.

Suministra componentes a al menos 59 fabricantes de automóviles globales, incluidos BYD, Tesla, Hyundai, Ford, Volkswagen y Xiaopeng. Incluso está hecho a mano en todos los vehículos, incluido el Mercedes-Benz G-Wagen.

Con 330 plantas de fabricación y montaje en 28 países y unas ventas anuales de aproximadamente 42.000 millones de dólares, Magna está en el corazón de la cadena de suministro automotriz global.

Ahora, la empresa está integrando inteligencia artificial en esta huella.

«La IA ya está integrada en múltiples niveles de la cadena de suministro y las operaciones de fabricación de Magna», dijo a Business Insider Sharath Reddy, vicepresidente senior de I+D de la compañía. «No lo vemos como una tecnología independiente».

Paquete de IA de Magna

Las inversiones en IA de Magna se centran en cinco áreas: calidad del producto, mantenimiento de equipos, seguridad de la fábrica, reducción del consumo de energía y velocidad de producción.

Para los clientes, el ejemplo más visible es el sistema de inspección visual impulsado por IA. Al igual que el sistema de cámaras Business Insider utilizado en las fábricas de Ford, Magna utiliza escáneres de alta resolución y aprendizaje automático para detectar defectos e irregularidades en piezas en tiempo real.

Los mayores avances en IA no provienen de una automatización radical de extremo a extremo. En cambio, Reddy dijo que las ganancias más obvias provinieron de aplicaciones «más cercanas a la operación física».

Hay dos ejemplos clave. Magna utiliza IA para que sus fábricas funcionen sin problemas. Los sistemas que monitorean la vibración, la temperatura y la presión pueden predecir fallas en los equipos antes de que ocurran, lo que ayuda a las fábricas a evitar costosos tiempos de inactividad. La empresa también utiliza robots móviles autónomos para mover materiales pesados ​​entre estaciones de trabajo.

Otro nivel se centra en la eficiencia. Magna utiliza el aprendizaje automático para rastrear el consumo de energía, el consumo de agua y los desechos industriales en todas las instalaciones, detectando anomalías e identificando formas de reducir costos.

Con el tiempo, Magna también está trabajando hacia lo que llama una “fábrica unificada”, donde los datos, el software y los sistemas de automatización estén conectados en todas las operaciones de la planta.

El desafío es que los valores del sistema unificado son más difusos, afirmó Reddy.

«Esto se refleja en la planificación, el flujo de materiales y la toma de decisiones, y no en una sola medida», afirmó. «El valor es real, pero está más distribuido».

IA que ayuda a predecir el riesgo global

La industria automotriz se ha visto afectada por años de perturbaciones, desde aranceles y tensiones comerciales hasta escasez de suministro de materiales y una demanda global desigual de vehículos eléctricos.

Los fabricantes de automóviles han implementado modelos de seguimiento de noticias para ayudar a adaptarse a esta desigualdad. Por ejemplo, el año pasado Business Insider informó que General Motors estaba utilizando IA para monitorear las interrupciones en su cadena de suministro global.

Reddy dijo que Magna tuvo un enfoque similar. La IA no reemplaza “los fundamentos de la gestión de la cadena de suministro”, afirmó. Más bien, actúa como un “amplificador” de amenazas potenciales.

«El impacto a corto plazo será una mejor visibilidad y una toma de decisiones más rápida: señales más tempranas, modelos de escenarios más sólidos y una respuesta más coordinada», afirmó.

En lugar de un único gran avance, las fábricas de Magna están cada vez más definidas por software, con inteligencia incorporada en las partes del sistema donde puede entregar resultados de manera confiable.