La inteligencia artificial ya no es una promesa futura para la industria automotriz, sino una herramienta que está redefiniendo procesos fundamentales como la validación de materiales, la inspección de componentes y la garantía de calidad en línea.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en calidad automotriz
Durante el panel “Más allá del rumor – Más allá de la moda: ¿Qué significa la IA para la industria automotriz?”, realizado en el marco del GTI Summit, José Luis Tobías, director de quality assurance en KIA, destacó cómo la IA ha permitido acelerar y optimizar procesos tradicionalmente complejos.
“En nuestro laboratorio de materiales, una evaluación con rayos X que antes tomaba hasta tres horas, hoy puede reducirse a minutos gracias al aprendizaje no supervisado aplicado a bases de datos de imágenes buenas y defectuosas”, explicó.
Asimismo, una de las aplicaciones más impactantes es la inspección visual automatizada. Víctor Cuevas, director de digitalización e innovación global en Katcon, compartió que en su planta han desarrollado modelos de visión por computadora capaces de detectar defectos en soldaduras con gran precisión.
“Antes, la variabilidad entre operadores complicaba la inspección; ahora, la IA genera una línea base objetiva que compensa esas diferencias y permite un control más confiable”, aseguró.
Mejora continua y detección de defectos en tiempo real
Por otro lado, la experiencia de Siemens en este ámbito complementa la visión desde el lado del software industrial. Eduardo Shelley, portfolio development executive en Siemens Digital Industries, señaló que la detección de patrones y el reconocimiento óptico están resolviendo problemas críticos en la línea de producción.
“Típicamente, el 60% de las piezas defectuosas no se detectan a tiempo. Con IA podemos reconocer imperfecciones en soldadura o pintura sin esperar a una revisión tardía”, afirmó.
Además de reducir el margen de error, estas tecnologías también permiten establecer un ciclo de mejora continua. Katcon, por ejemplo, utiliza los datos recolectados en producción para retroalimentar a sus equipos de ingeniería, lo que permite que los nuevos diseños consideren defectos históricos y variaciones reales de proceso.
Este enfoque marca una diferencia clave: no se trata solo de automatizar lo que antes hacía una persona, sino de ampliar la capacidad de análisis y predicción con base en millones de datos. “La IA no sustituye la experiencia humana, la potencia”, concluyó Tobías.
Así, la industria automotriz mexicana comienza a dar pasos firmes hacia una manufactura más inteligente, donde la calidad ya no depende del ojo humano, sino de sistemas que aprenden, anticipan y mejoran continuamente.
Fuente.
Mexico Industry (2025, 16 de julio). De la inspección visual a la IA: así mejora la calidad en el sector automotriz. Recuperado el 31 de julio de 2025, de: https://mexicoindustry.com/noticia/de-la-inspeccion-visual-a-la-ia-asi-mejora-la-calidad-en-el-sector-automotriz