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Título
Contribuciones del gemelo digital y la inteligencia artificial en la industria de la automoción
Autor
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Es parte de
Domínguez González, M., Cabrera Santana, P. J., Irigoyen Gordo, E. (eds.) (2022). XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022.
Cita Bibliográfica
Otxoa de La Torre, I., Lopez Guede, J. M. (2022). Contribuciones del gemelo digital y la inteligencia artificial en la industria de la automoción. XVII Simposio CEA de Control Inteligente: Reunión anual del grupo de Control Inteligente del comité español de automática (CEA). Libro de Actas, León, 27-29 de junio de 2022. 95-97
Editorial
Universidad de León
Fecha
2022
Resumen
[ES] Factores como la electrificación y la pandemia del Covid-19 están ocasionando tiempos difíciles en la industria del automóvil, obligando a las fábricas a ser más eficientes y flexibles que nunca para hacer frente a la incertidumbre resultante. Ante este panorama, conceptos bajo el paraguas de la Industria 4.0 como el del Gemelo Digital (GD) junto a técnicas de Inteligencia Artificial (IA) se muestran como facilitadores para lograr ambos factores. Con el fin de demostrar su potencial, este trabajo presenta la aplicación de dos técnicas de IA destinadas a mejorar el proceso de llenado del circuito de aire acondicionado (A/C) de los vehículos producidos en la fábrica de Mercedes-Benz de Vitoria-Gasteiz, estando ambas enmarcadas dentro de un proyecto orientado al desarrollo de un GD de dicho proceso. [EN] Factors like electrification and the Covid-19 pandemic are leading to hard times in the automotive industry, making necessary for factories to be more efficient and flexible than ever to cope with the resulting uncertainty. Against this background, concepts under the umbrella of the Industry 4.0 such as the Digital Twin (DT) and Artificial Intelligence (AI) techniques appear as enablers for achieving these two factors. As proof of their potential, this paper presents the application of two AI techniques oriented to the improvement of the air conditioning (A/C) circuit filling process of the vehicles produced in the Mercedes-Benz Vitoria-Gasteiz factory, both being framed within a DT development project of the said process.
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