Apollo Tyres, una destacada empresa internacional fabricante de neumáticos con sede en Gurgaon, India, ha iniciado un ambicioso proyecto de transformación digital para optimizar todo su proceso de valor empresarial, incluida la fabricación. La compañía, que opera en más de 100 países con sus marcas globales Apollo y Vredestein, ha colaborado con Amazon Web Services (AWS) para implementar un lago de datos centralizado que permite el análisis de datos avanzado.
Para mejorar su capacidad de análisis, Apollo Tyres ha creado el «Manufacturing Reasoner», una solución impulsada por AI generativa utilizando Amazon Bedrock. Esta herramienta automatiza tareas complejas al conectarse con los sistemas internos, APIs y fuentes de datos de la empresa. El objetivo principal es identificar áreas para mejorar el tiempo de ciclo de las prensas de curado automatizadas, permitiendo una evaluación más rápida y precisa de su efectividad operativa. La conexión en tiempo real de las máquinas de curado con la nube de AWS, a través de Internet de las Cosas (IoT), permite el monitoreo constante de datos operativos y de sensores.
Antes de la implementación de esta solución, los ingenieros de planta dedicaban hasta siete horas a identificar cuellos de botella en los procesos de curado. Con el nuevo sistema, este tiempo se ha reducido a menos de diez minutos, lo que representa una eficiencia significativa. Gracias a la AI generativa, los ingenieros ahora pueden interactuar en lenguaje natural para obtener insights relevantes que facilitan la toma de decisiones informadas.
El impacto de esta transformación ha sido notable, permitiendo que la empresa ahorre aproximadamente 15 millones de rupees indios anualmente en su división de neumáticos para automóviles. Además, la solución proporciona alertas en tiempo real para identificar anomalías en los procesos, alineándose con el enfoque Poka-yoke para la prevención de errores.
La experiencia de Apollo Tyres resalta la importancia de integrar AI generativa en la industria, ofreciendo no solo mejoras inmediatas en la eficiencia, sino también sentando las bases para fábricas más inteligentes en el futuro, donde la colaboración entre humanos y máquinas será clave. El enfoque propuesto no busca reemplazar la inteligencia humana, sino amplificarla, facilitando un entorno de trabajo más ágil y eficaz. Este avance también marca un paso importante hacia los objetivos de la industria 5.0, donde la personalización y la eficiencia serán fundamentales en la manufactura.
vía: AWS machine learning blog
