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La influencia de la Industria 4.0 
y la Inteligencia Artificial en la mejora de la calidad de los vehículos eléctricos

Desde sus comienzos, la cuarta revolución industrial ha ejercido una influencia exponencial en la transformación del sector manufacturero de vehículos. En la actualidad, la innovación tecnológica 4.0 se ha convertido en una de las herramientas más valiosas para la industria, permitiendo mejorar la eficiencia en la producción, la calidad del producto final y reducir los costos de producción. La fabricación de vehículos eléctricos e híbridos demuestra claramente que la tecnología de la industria 4.0 se posiciona en el podio de la innovación en este campo.

Las tecnologías de la industria 4.0 incluye herramientas y dispositivos de alto nivel, como sensores avanzados, robótica colaborativa, inteligencia artificial y analítica de datos. La implementación de la tecnología 4.0 en la manufactura y ensamblaje de los vehículos eléctricos (EV's) e híbridos (PHEV’s) ha demostrado ser sumamente beneficiosa en varias áreas claves de la producción, incluyendo:

Análisis de datos: Te concede analizar grandes cantidades de datos de producción, lo que permite detectar patrones y tendencias, y por ende mejorar tu estrategia.
Automatización: Facilita la automatización de muchos procesos de producción, lo que reduce los costos de producción y mejora la calidad del producto final.
Control de calidad:
Posibilita un mayor control de calidad, lo que mejora la exactitud y la consistencia en la producción.

● Monitoreo en tiempo real: Te permite supervisar en tiempo real el rendimiento de la producción, y así detectar y solucionar problemas en menor tiempo.

En PTI QCS con más de 20 años de experiencia en retrabajo, inspección y soporte de lanzamiento de vehículos, hoy por hoy, aplicamos soluciones con el uso de la Inteligencia Artificial (AI) como ChatGPT para optimizar aún más nuestros procesos en los servicios de calidad para EV’s y PHEV’s. Esto nos permite ofrecer soluciones más personalizadas y con mayor calidad a nuestros clientes OEMs y sus proveedores. Algunos de los beneficios específicos que obtienes con nuestros métodos en los procesos de calidad, son:

1. Diagnóstico de hechos en tiempo real: Con la implementación de la tecnología de inteligencia artificial, somos capaces de analizar gran volumen de datos en tiempo real, lo que nos permite detectar y solucionar problemas de calidad de manera más eficiente.
2. Identificación temprana de problemas: Esto nos permite mejorar la eficiencia en la producción y reducir el tiempo de inactividad con AI identificamos problemas de calidad temprano en el proceso de producción, antes de que se conviertan en mayores.
3. Mejora en la precisión: La implementación de la tecnología de Inteligencia Artificial nos permite mejorar la precisión de nuestros servicios de inspección de calidad, lo que reduce el riesgo de errores humanos y mejora la calidad del producto final.

Nos alistamos en materia eléctrica para continuar ofreciéndote lo mejor con la mayor calidad en la inspección de componentes automotrices, antes, durante y después del proceso de ensamblaje. Nuestras plantillas están capacitadas en el manejo de cargas eléctricas para evitar cualquier riesgos en la fabricación. Hemos adoptado las tecnologías de la industria 4.0 para ayudarte a estar un paso adelante en la producción de vehículos eléctricos e híbridos con eficiencia y excelencia.

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Fuentes:

1.  Zhong, R., Xu, X., & Cai, H. (2019). Research on Quality Control of Electric Vehicle Power Battery Based on Industry 4.0. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 557(3), 032006. doi: 10.1088/1757-899x/557/3/032006

2. Deng, Y., & Jiang, X. (2019). The impact of industry 4.0 on quality management: An empirical study. International Journal of Production Economics, 210, 39-52. doi: 10.1016/j.ijpe.2019.01.006

3. Chacón-Nataren, J. P., & Vázquez-Bustos, J. G. (2021). Integration of artificial intelligence in quality inspection systems for electric vehicles production. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 113(1-2), 425-439. doi: 10.1007/s00170-021-07456-4

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