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Fabricante de automóviles estadounidense acelera la innovación en su empresa con una plataforma basada en IA
Rápido desarrollo y escalabilidad
GFT desarrolló una plataforma de datos basada en IA en solo siete meses, y la adaptó a la capacidad productiva de la empresa en solo dos meses más.
Colaboración mundial en materia de datos
Posibilita el acceso a los datos y la integración de herramientas de IA en cualquier lugar del mundo para un trabajo en equipo fluido.
Mayor productividad
Faculta a los técnicos de datos de este fabricante de automóviles a colaborar entre sí, analizar todo tipo de datos y crear ‘pipelines’ con cuadernos de Vertex AI, mejorando así la eficiencia de la empresa.
El reto
A medida que las capacidades de los sistemas ADAS utilizados en automoción han ido creciendo, también lo han hecho el volumen y la complejidad de los datos necesarios para entrenar y refinar sus modelos de Machine Learning (ML). El fabricante de automóviles estadounidense necesitaba una solución que pudiera administrar, procesar y analizar vastos conjuntos de datos con tamaños de varios petabytes (1 petabyte = 1000 terabytes) procedentes de distintas fuentes, tales como cámaras, sensores y otros dispositivos conectados.
Los conocimientos avanzados de GFT en el ámbito de la IA y de la administración de datos resultaron ser muy útiles para hacer frente a los retos detectados por la empresa. Mediante el desarrollo de una plataforma híbrida de IA e ingesta de datos en colaboración con Google Cloud, GFT contribuyó a la creación de un repositorio de datos centralizado que ha servido para agilizar los procesos de trabajo y mejorar la calidad de los datos en la empresa.
La plataforma de datos basada en IA es mucho más que una solución para el almacenamiento de datos: se trata de una potente plataforma que permite experimentar, innovar y colaborar entre sí a los técnicos de datos de este fabricante de automóviles estadounidense. Al ofrecer un entorno homogéneo para la exploración y el etiquetado de datos y su integración con controles de descubrimiento y protección de los datos, la plataforma ha acelerado el desarrollo de nuevas funciones y capacidades de los sistemas ADAS.
Aunque el foco estuvo puesto inicialmente en los sistemas ADAS, el fabricante de automóviles está explorando ahora la posibilidad de utilizar la plataforma de datos basada en IA en otros ámbitos, tales como:
- Inspección visual automática en la fabricación: localización de defectos y problemas de calidad en tiempo real;
- Control de calidad de vehículos: verificación del cumplimiento de los estrictos estándares de calidad de los vehículos antes de la entrega;
- Administración de prestaciones de servicio técnico y garantías: optimización de procesos de mantenimiento y ahorro de costes.
- Gestión de reclamaciones por garantía: reducción de los costes de garantía mediante inspecciones automáticas de las reclamaciones para eliminar expedientes erróneos
La plataforma de datos se ha convertido en un activo estratégico para el fabricante de automóviles estadounidense, y ofrece una base flexible y adaptable para futuras iniciativas en el ámbito de la IA. A medida que la empresa siga ampliando las fronteras de la tecnología automovilística, la plataforma de datos realizará una labor importante impulsando la innovación y permitiendo ofrecer una experiencia de cliente excepcional.
“La plataforma de datos ofrece a nuestro cliente una solución eficaz para la administración de datos no estructurados en los ámbitos de la IA y el Machine Learning, con potentes herramientas para la ingesta y el tratamiento de datos, entre otras. Supone un gran salto adelante en el desarrollo de la IA centrada en datos.”
El compromiso
GFT reunió a un equipo multidisciplinario para definir el alcance del proyecto, evaluar las opciones disponibles y validar los componentes de software a través de una prueba de concepto. El equipo de GFT estuvo formado por arquitectos, técnicos de datos, expertos de DevOps y especialistas en IA.
Al inicio del proyecto, GFT y el fabricante de automóviles estadounidense acordaron aplicar determinados indicadores clave de rendimiento para medir el progreso y el éxito del proyecto utilizando criterios inequívocos. Este enfoque también posibilitó la realización de revisiones periódicas y la obtención de opiniones de los usuarios, con el fin de adaptar los resultados a los objetivos principales del proyecto.
El proyecto se centró en la plataforma de administración de datos visuales basada en IA del fabricante de automóviles. Creada por GFT en colaboración con el fabricante de automóviles estadounidense, se trata de una plataforma hecha a medida que sirve para administrar datos de fotografías y vídeos usados en proyectos de ML, y que también administra índices de datos para agilizar los procesos de ingeniería de ML y garantizar que sean más eficientes. En la práctica, esta herramienta sirve de base a un ecosistema integral que posibilita a departamentos de distintas áreas la creación rápida y sencilla de conjuntos de datos de referencia y su uso en múltiples aplicaciones y plataformas. Esto evita la duplicación de los datos y hace posible un ahorro de costes considerable. La plataforma de datos también está integrada con el MDK (Machine Learning Development Kit), – la solución de ML de la empresa elaborada con distintos servicios de Google.
Para optimizar el rendimiento y los costes, la plataforma de datos del fabricante de automóviles estadounidense aprovecha las ventajas de diferentes servicios de la plataforma Google Cloud, tales como Cloud Run, Vertex AI, Big Query, y Cloud Storage. También hace uso de la potente plataforma de computación del fabricante de automóviles.
El beneficio
GFT creó un prototipo de plataforma en solo siete meses que se adaptó a la plena capacidad productiva de la empresa en el curso de los dos meses siguientes. Utilizando su eficaz modelo de entrega global, GFT enriqueció continuamente la funcionalidad del producto reaccionando a las opiniones de los usuarios. Actualmente, los técnicos de datos de este fabricante de automóviles estadounidense pueden consultar, analizar y acceder fácilmente a una fuente abundante de datos de calidad que pueden utilizarse para crear pipelines a través de una interfaz de usuario o de un kit de desarrollo de software.
La plataforma sitúa los datos en el centro del proceso de fabricación de la empresa. Encargada inicialmente como base para los sistemas ADAS, la plataforma está siendo ahora evaluada para su introducción en otros ámbitos, tales como la inspección visual automática mediante AI en el área de fabricación, el control de calidad de los vehículos y la administración de prestaciones de servicio técnico y garantía. Como repositorio basado en la nube, la plataforma de datos ha resuelto el reto de la empresa con respecto a la descentralización de la información.
La nueva plataforma es suficientemente flexible para ingerir datos de fuentes nuevas y diversas –tales como la información que el conductor recibe en el vehículo– y poder analizarlos y compararlos con otros conjuntos de datos, posibilitando que el fabricante de automóviles estadounidense pueda sacar más partido de sus datos con un desembolso mínimo. La posibilidad de utilizar una sola fuente de datos de calidad ha hecho que los técnicos de datos sean ahora más creativos y más productivos.
Los datos pueden ahora ser analizados dentro de la plataforma, y los técnicos de datos del fabricante de automóviles pueden acceder a ellos en ubicaciones de todo el mundo, lo que fomenta la colaboración y el uso de toda esa información. Los usuarios de la plataforma de datos pueden también utilizar otras herramientas de terceros incorporadas en la plataforma que les permiten trabajar con datos, utilizando, por ejemplo, cuadernos de Vertex AI.
Aunque la plataforma ya está en uso, GFT continúa añadiéndole nuevas funciones para posibilitar su compatibilidad con nuevos casos de uso y otras fuentes de datos. La plataforma de datos se ha convertido en todo un referente en la empresa de este fabricante de automóviles estadounidense, y ML está impulsando la eficiencia en muchos procesos de la compañía. Los datos también se están integrando con aplicaciones de ML de terceros para el uso en diversas plataformas.
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