En el panorama actual de la industria automotriz, el 56% de los líderes de empresas automotrices ya han incorporado algún tipo de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo, en sus proyectos de visión artificial, según el reciente informe "AI Machine Vision in the Automotive Industry Benchmark Report" de Zebra.
El experto automotriz, Ángel Mieres Zimmermann, destaca que los impulsores clave de esta tendencia son la necesidad de realizar inspecciones con mayor confianza, lograr una trazabilidad mejorada de todas las piezas y garantizar una mayor transparencia operativa en la cadena de suministro.
Además, los fabricantes y proveedores de automóviles se enfrentan a requisitos regulatorios en aumento y a la creciente desconfianza de los consumidores.
Contrario a las expectativas, el informe revela que no solo los fabricantes de equipos originales (OEM) están adoptando tecnologías de IA, sino que el 56% de los OEM y el 63% de los principales proveedores de automóviles ya están utilizando tecnologías de visión artificial con inteligencia artificial.
Sin embargo, existen disparidades notables, ya que un 24% de líderes en la industria automotriz del Reino Unido y un 34% en Alemania aún no incorporan ninguna forma de inteligencia artificial en sus proyectos de visión artificial.
"La industria de la automoción es altamente competitiva, lo que significa que sus responsables deberían estar buscando formas de generar confianza en la calidad de sus productos, especialmente a medida que aumenta el cambio hacia la producción de vehículos híbridos y eléctricos", señala Stephan Pottel, Automotive Manufacturing Practice Lead EMEA de Zebra.
El informe también destaca que el 20% de los encuestados está interesado en aprender más o ya ha comenzado a adquirir herramientas de visión artificial. Las empresas que retrasen la adopción de estas soluciones podrían enfrentar dificultades para mantenerse competitivas en un mercado en constante evolución.
A pesar del crecimiento en el uso de la inteligencia artificial en la industria automotriz, el informe subraya que aún hay margen para mejorar el rendimiento de esta tecnología en proyectos de visión artificial. El 18% de los encuestados que ya utilizan inteligencia artificial considera que la tecnología podría funcionar mejor, destacando la necesidad de continuas innovaciones en este campo.
Por otro lado, el estudio revela diversos desafíos clave relacionados con el uso de herramientas convencionales de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), utilizadas para leer códigos de serie, números de componentes y lotes, así como números de identificación de vehículos.
Se señala que estas herramientas requieren un tiempo considerable de formación, y las versiones más antiguas suelen ser inestables, difíciles de utilizar e incapaces de gestionar casos de uso complejos.
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