La intel·ligència artificial està transformant ràpidament la fabricació d’automòbils, des del manteniment predictiu i l’optimització energètica fins als bessons digitals i el control de qualitat. Al número de setembre d’AutoRevista (pàgina 64), Mosaic Factor hi va participar al costat d’Overstand Intelligence i GFT per analitzar com la IA ja està aportant un valor mesurable a la planta de producció.
En aquest article compartim les principals conclusions del reportatge i aprofundim en àmbits cada vegada més importants per als fabricants (OEM) i proveïdors del sector: la IA explicable, la presa de decisions fiable, els bessons digitals industrials i l’evolució cap al vehicle definit per programari (SDV).
1. Centrar la inversió en IA en els processos de fabricació de més impacte
La IA ofereix el retorn de la inversió més alt en entorns de fabricació on la complexitat operativa, les aturades dels equips i els problemes de qualitat generen costos importants.
Com vam explicar a AutoRevista:
«Els retorns més grans se solen trobar en àrees caracteritzades per una alta complexitat operativa, grans volums de dades i costos significatius associats a aturades, reprocessaments o consum energètic».
A la pràctica, això vol dir:
- manteniment predictiu en equips crítics
- monitoratge en temps real per detectar colls d’ampolla
- ajust de paràmetres de procés
- i control de qualitat basat en dades de sensors i de sistemes MES, SCADA i PLC.
Els bessons digitals ho integren tot. Abans de moure una línia, modificar un flux logístic o ampliar la capacitat, una planta pot provar el canvi de manera virtual, «reduint el risc i accelerant la presa de decisions».
2. La IA predictiva i la IA generativa resolen reptes de fabricació diferents
En la fabricació d’automòbils, la IA predictiva s’utilitza habitualment per al manteniment predictiu, la detecció d’anomalies i l’optimització de processos, mentre que la IA generativa dona suport a la gestió del coneixement, la documentació d’enginyeria i l’assistència als treballadors.
Sovint es posen al mateix sac, però a la planta resolen problemes diferents. Els models predictius són l’eina més madura i s’utilitzen per anticipar avaries, modelitzar el comportament dels equips i planificar el manteniment. La IA generativa és més recent i ajuda més les persones que les màquines: fa accessible la documentació tècnica i el coneixement expert als equips de producció, enginyeria, manteniment i qualitat. Aquest segon ús s’està tornant urgent. Com vam assenyalar a l’entrevista:
«La transferència de coneixement i la disponibilitat de personal especialitzat s’han convertit en reptes estratègics per a moltes plantes».
3. L’optimització energètica basada en IA s’està convertint en un avantatge competitiu
Les operacions d’alt consum energètic, com ara els tallers de pintura, els forns, els sistemes d’aire comprimit i les instal·lacions de climatització (HVAC), s’estan optimitzant cada vegada més mitjançant models d’aprenentatge automàtic i tecnologies de bessó digital.
L’aprenentatge automàtic i els bessons digitals permeten detectar patrons de consum, assenyalar anomalies i simular escenaris de producció. L’objectiu és consumir menys energia sense renunciar a la qualitat ni a la producció. Aquestes capacitats també són al centre de Twin-Loop, el nostre projecte Horizon Europe, en què desenvolupem bessons digitals impulsats per IA per ajudar els operadors industrials a entendre l’impacte de les decisions de producció en el consum energètic, l’eficiència dels recursos i el rendiment en sostenibilitat. El projecte reflecteix un canvi més ampli cap a entorns de fabricació més intel·ligents i basats en dades, capaços d’adaptar-se i d’optimitzar les operacions de manera contínua.
«Això permet passar d’una gestió energètica reactiva a una optimització contínua basada en dades, un enfocament que també s’alinea amb els objectius de sostenibilitat i de reducció d’emissions que s’està marcant actualment la indústria de l’automoció», va afirmar el nostre CTO.
4. La IA explicable manté les persones al comandament de les decisions crítiques de fabricació
A mesura que els sistemes d’IA s’integren més profundament en els processos productius, la IA explicable (XAI) s’està tornant imprescindible per a l’assegurament de la qualitat, el compliment normatiu i la confiança operativa.
Els equips de fabricació i de qualitat necessiten entendre per què un sistema d’IA recomana una acció concreta, sobretot quan les decisions afecten la seguretat, la continuïtat de la producció o la qualitat del producte.
Les tres empreses del reportatge hi van coincidir. La visió artificial ja resol molt bé la major part de la inspecció repetitiva i de gran volum. Tanmateix, per als components més crítics, creiem que la millor configuració combina IA, sistemes de visió i supervisió humana.
Hi ha un motiu darrere d’això que no es va incloure a la versió impresa. En entorns industrials, les decisions han de ser auditables i comprensibles per als equips de producció i de qualitat que en responen. Per això ens centrem en una IA explicable i fiable, i per això el nostre lema és AI you can trust.
La nostra visió és que la IA ha de fer els equips més capaços, no substituir-los, i ajudar-los a decidir més de pressa, amb millors evidències i menys incertesa.
5. El vehicle definit per programari està transformant la fabricació d’automòbils
L’auge del vehicle definit per programari (SDV) no només està canviant el desenvolupament dels vehicles, sinó també la manera com funcionen les plantes d’automoció.
Els vehicles moderns depenen cada vegada més del programari, els sensors, la connectivitat i les actualitzacions contínues al llarg de tot el seu cicle de vida. Per això, els fabricants necessiten entorns de producció capaços d’adaptar-se ràpidament als canvis de producte, validar sistemes amb un alt component de programari i mantenir una traçabilitat d’extrem a extrem.
La IA, els bessons digitals i l’analítica avançada tenen un paper clau en aquesta transició. Permeten als fabricants simular escenaris de producció, supervisar la qualitat en temps real i accelerar la presa de decisions tant en l’enginyeria com en les operacions de planta.
A Mosaic Factor creiem que la convergència de la IA, els bessons digitals industrials i els sistemes explicables de suport a la decisió serà fonamental per a la propera generació de fabricació de vehicles definits per programari.
O, com ho vam expressar a AutoRevista:
«Al nostre parer, el futur passa per una integració cada vegada més gran entre el món físic i el digital, amb la IA com a columna vertebral de tota la cadena de valor».
La IA en la fabricació d’automòbils exigeix més que automatització
La indústria de l’automoció està deixant enrere els pilots aïllats d’IA i avançant cap a operacions basades en dades on el manteniment predictiu, els bessons digitals, l’optimització energètica i la IA explicable treballen conjuntament per millorar la productivitat i la resiliència.
Per als fabricants i proveïdors del sector, el repte ja no és si cal adoptar la IA, sinó on generar valor primer i com escalar les solucions de manera segura i transparent.
Gràcies a AutoRevista i a Irene Díaz per comptar amb nosaltres, i a Overstand Intelligence i GFT per un debat excel·lent.
📖 Llegeix el reportatge complet a AutoRevista núm. 2.414 (setembre de 2026), pàg. 64–69.
🎥 Mira el nostre vídeo corporatiu: