Mejora de productividad y competitividad en costos en medio de la falta de mano de obra
Según informó la industria el 22 de septiembre, Hyundai Mobis ha implementado un sistema de evaluación y validación basado en IA para desarrollar componentes clave destinados a vehículos autónomos y vehículos centrados en software (SDV).
El sistema funciona mediante la recopilación de datos de conducción reales a través de diversos sensores —radar, cámara y lidar— instalados en vehículos de prueba que circulan en carreteras, los cuales se transfieren luego a un simulador para reproducir los trayectos nuevamente.
El aspecto fundamental es la capacidad de acumular rápidamente en un entorno virtual grandes volúmenes de datos de validación que de otro modo requerirían que personas condujeran vehículos de prueba durante años en carreteras reales. De hecho, el sistema también puede simular en espacios virtuales entornos que son difíciles de reproducir repetidamente en la realidad, como conducción nocturna, lluvia y situaciones imprevistas. Hyundai Mobis planea conectar los simuladores en paralelo para aumentar aún más la velocidad de validación.
Un representante de Hyundai Mobis señaló: "Para componentes automotrices destinados a software de conducción autónoma, la evaluación y validación son tan importantes como el desarrollo tecnológico. Cuando el sistema esté completamente implementado, esperamos realizar una evaluación y validación equivalente a 10,000 horas en aproximadamente una semana".
Otras empresas de autopartes también están acelerando sus inversiones en IA y automatización para aumentar la productividad y la eficiencia en el desarrollo de vehículos futuros. HL Mando está aplicando tecnología de fábrica inteligente en sus instalaciones de producción y ampliando el uso de IA en análisis de datos de vehículos y componentes. SL, una empresa de autopartes ubicada en Daegu, ha automatizado la logística mediante el despliegue de robots colaborativos y vehículos de transporte autónomo (AGV) en la planta de producción, logrando aumentar el volumen de producción por hora por empleado en aproximadamente un 10%.
Los efectos de la adopción de IA ya son visibles en los centros de producción reales. El informe "Principales logros y planes futuros para la transformación de IA en la industria manufacturera (M.AX)" divulgado el mes pasado por el Ministerio de Industria, Comercio y Energía incluye el caso de Asan Seongwoo Hytech, que implementó un sistema de manufactura autónoma sin tripulación para baterías de vehículos eléctricos, reduciendo el tiempo de inspección de calidad en un 90%.
El profesor Kim Pil-soo, de la Facultad de Vehículos Futuros de la Universidad Daelim, expresó: "Al aplicar IA en los centros de producción, se pueden reducir los desperdicios previos y aumentar significativamente la productividad. A través de la reducción de costos y la mejora de la productividad, la industria de autopartes puede asegurar competitividad en precios, por lo que la importancia del uso de IA en el sector seguirá siendo cada vez mayor".
* Este artículo ha sido traducido por IA.