HL Mando desarrolla una plataforma de mantenimiento predictivo impulsada por IA para pruebas de componentes de automoción

HL Mando, proveedor global de piezas de automoción, necesitaba asegurar que sus componentes para vehículos autónomos cumplieran con los más altos estándares de fiabilidad y durabilidad. Para abordar los exigentes requisitos de prueba de los fabricantes de automoción, el equipo de HL Mando utilizó MATLAB^® y Simulink^® para desarrollar Smart Lab, un sistema conectado de bancos de pruebas que cuenta con monitorización basada en IoT, análisis de datos impulsado por IA y prestaciones de mantenimiento predictivo. Esta solución mejoró significativamente la eficiencia y efectividad del proceso de pruebas de componentes.

El equipo utilizó gemelos digitales en Simscape™ para aumentar el conjunto de datos y Simulink^® para simulación a nivel de sistema y diseño de control. Con herramientas de IA como Predictive Maintenance Toolbox™, estimaron la vida útil restante de los componentes del equipo. La plataforma de mantenimiento predictivo resultante, desplegada con MATLAB Web App Server™, redujo significativamente el coste, la mano de obra y el tiempo requerido para el mantenimiento.