Porsche ha puesto el foco en el desarrollo de sistemas basados en el machine learning para facilitar el mantenimiento y detección de problemas en sus vehículos.
La inteligencia artificial y el big data están cada vez más integrados en el funcionamiento de los automóviles, sobre todo en lo relativo a la propia conducción y a los sistemas de seguridad del vehículo. Ahora, los ingenieros de Porsche van más allá y utilizan esta tecnología en un ámbito hasta ahora inédito: evitar que se produzcan averías en el coche.
El llamado mantenimiento predictivo no es algo nuevo, ni lo es la aplicación de IA en estas tareas, especialmente a través del Machine Learning. Estos usos ya son relativamente frecuentes en determinados sistemas de producción en los que un fallo en la maquinaria implica la interrupción del proceso y, en consecuencia, la pérdida de importantes sumas de dinero. Hasta ahora, los cálculos para determinar el momento preciso en que una pieza determinada llegaba al límite de su vida útil se hacían de manera semi manual, basándose por ejemplo en el número de horas de funcionamiento en condiciones normales, pero sin tener en cuenta patrones de comportamiento dinámico más complejos de la maquinaria. Por el contrario, los algoritmos del Machine Learning se alimentan de datos aportados por sensores y controladores que miden el deterioro de las piezas en condiciones reales.
Porsche ha introducido esta misma tecnología de detección de fallos en el sector de la automoción y, más concretamente, de la propulsión. Sus ingenieros aplican ahora la inteligencia artificial tanto en motores de combustión, como en híbridos, eléctricos e, incluso, en las baterías de los vehículos cero emisiones. El objetivo es detectar y resolver fallos antes incluso de que provoquen una avería. Un ejemplo real de estos logros es detectar el exceso de gases y espuma en el aceite del motor. Aunque la existencia de espuma en el cárter no es una avería en sí misma, sí provoca un déficit de lubricación en el sistema y puede ocasionar daños en las partes móviles del motor.
A través de la inteligencia artificial, se puede analizar el comportamiento de las baterías y predecir si están sufriendo un desgaste mayor del habitual o un envejecimiento prematuro.
En este ejemplo, la inteligencia artificial desarrollada por la firma alemana crea un modelo digital que permite calcular, con mucha exactitud, cuánto gas se ha generado en el depósito del aceite anticipándose así a una posible avería o a un deterioro prematuro de las piezas sometidas a fricción. El siguiente reto consiste en diseñar un sistema capaz de expulsar ese exceso de gases generados.
Otra aplicación de la inteligencia artificial que consideran muy importante desde Porsche es el análisis continuo mediante algoritmos del comportamiento de las baterías montadas en los híbridos y eléctricos de la marca. Los resultados obtenidos de estos cálculos permiten predecir si estas piezas están sufriendo un desgaste mayor del habitual o un envejecimiento prematuro. Para ello, obtienen datos de su resistencia interna, temperatura, estado de carga… Algunos proveedores, incluso, detectan fallos en las celdas de baterías que aún se encuentran en proceso de fabricación.
En una próxima fase, Porsche tiene previsto aplicar estas mismas técnicas de inteligencia artificial al chasis y a las redes eléctricas y electrónicas de los vehículos. Las pruebas ya delatan que el seis cilindros bóxer del Porsche Cayman GT4 va a ser el primer motor de la gama con tecnología de inteligencia artificial. Además, se encuentran también en pleno desarrollo de otra tecnología basada en la inteligencia artificial y big data conocida como “gemelos digitales”. Gracias a ella, los propietarios sabrán cuándo acudir al taller antes de que se produzca una avería.
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