El uso inteligente y superior al promedio de la autonomía en la fabricación de automóviles

“Acepta tu promedio”, bromea el comediante Dustin Nickerson en un vídeo viral de Tik Tok. “Soy muy moderado, estoy muy en el medio, soy muy promedio… Me considero el Toyota Corolla de la gente”.

Sin embargo, no hay nada normal en la forma en que Toyota aborda la fabricación. Y, con la ayuda de Symbio, un proveedor de fabricación habilitador de software, han tomado conceptos de mejora originalmente centrados en el producto y los han aplicado a la fabricación: autonomía e inteligencia artificial (IA). Sí, la Industria 4.0 se imaginó hace años con el concepto de autoaprendizaje basado en la aplicación de datos de rendimiento para la mejora continua, pero la implementación más reciente va más allá hacia el objetivo de 42% de los ejecutivos de manufactura: “para mejorar la eficiencia de las operaciones a través de la fabricación conectada”.

“Históricamente, si piensa en robótica industrial, la 'aplicación asesina' siempre ha sido la soldadura de robots”, afirma Max Reynolds, director ejecutivo de Symbio. “Todos hemos visto la imagen de un mar de robots a través de la línea de soldadura, y en el núcleo segmentos como ese es casi 100% automatizado. Pero cuando camina hacia abajo como el ensamblaje final, solo está automatizado en un 5%, lo que también es cierto para otras verticales como la aeroespacial, los electrodomésticos, la industria pesada, etc.

Reynolds continúa explicando que el control en tiempo real, el aprendizaje automático en tiempo real y la autonomía en lugar de la automatización crearán un valor exponencial y a una escala mayor que las implementaciones tradicionales. “Nos esforzamos por lograr una producción más flexible”, explica Reynolds. “Normalmente, lo primero que está optimizando es el tiempo de ciclo de la tarea individual del robot. Optimizamos en torno a una propuesta de valor más holística en torno a la eficacia general del equipo o OEE, que incluye el tiempo de ciclo, la disponibilidad (la cantidad de tiempo de actividad de los sistemas, especialmente durante los cambios) y la calidad. Pero cuando hablamos de IA de manera más amplia, generalmente hablamos de replicar los sentidos. Por eso, también proporcionamos capacidades como Force Feedback, que es el equivalente al tacto para un robot. Y la visión por computadora con una conciencia espacial 3D del vehículo a medida que avanza por la línea de producción para que el robot pueda realizar tareas de ensamblaje en ese marco de referencia en movimiento en lugar de requerir una estación de parada o accesorios mecánicos”.

Al igual que la autonomía que se está desarrollando para la tecnología integrada (también conocida como en el vehículo), un aspecto valioso es una interfaz flexible y extensible para sensores con un controlador central que une esas múltiples entradas. En otras palabras, los robots de varios proveedores pueden enviar y recibir información a través de un cuasi puerto al software central, que luego supervisa todo el sistema.

Esto genera mucha más información, un circuito de retroalimentación de alta velocidad, trazabilidad de las acciones a la eficiencia y mucho retorno de la inversión. “Para una planta en la que recibimos comentarios del cliente, observamos un aumento general de la eficiencia del 15 %”, afirma Reynolds.

“El software basado en IA de Symbio le brinda al equipo de Toyota control en tiempo real de nuestros robots industriales y brinda aún más flexibilidad para ayudar a satisfacer la demanda cambiante de los clientes y del mercado”, dijo Pascal Renouil, Gerente General de Tecnología Avanzada en Toyota Norteamérica.

Nota del autor

Es raro que la mano derecha y la mano izquierda de una organización trabajen en investigación y desarrollo similares y lo hagan de manera coordinada. ¿Cómo cuantificaremos los objetivos de calidad para el aprendizaje automático o la autonomía? ¿Cómo se definirá el 'mejor producto' y dónde se almacena, prueba, etc., esa definición? ¿Cómo se asegura la ciberseguridad?

Muchas de estas preguntas se hacen dentro del desarrollo de productos y se validan a través de evaluaciones y departamentos de control de calidad. Muchas instalaciones de fabricación han considerado partes de los estándares tradicionalmente centrados en el producto para el rigor de la ingeniería (por ejemplo, Automotive SPICE) y los han estado aplicando a medida que el límite, una vez claro, entre el desarrollo de productos avanzados y la fabricación se ha desdibujado debido a las continuas mejoras de productos como real- calibraciones de tiempo y actualizaciones Over-The-Air (OTA).

Pero lo más raro es hacer estas preguntas de rigor de ingeniería en toda la forma de trabajar de principio a fin simultáneamente para encontrar la mejor solución.

Eso no está cerca del promedio.