Automatización de Pruebas de Productos Electrónicos con IA
Automatización
de Pruebas de Productos Electrónicos con IA
Autor:
Francisco Prats Quilez
Introducción
El presente documento describe el desarrollo de una solución basada en
inteligencia artificial (IA) para
automatizar el proceso de creación de pruebas para verificar el funcionamiento de
productos electrónicos, ya sea en su fase de producción o en la verificación de
los prototipos. Esta solución tiene como objetivo agilizar el desarrollo de
productos, reducir errores humanos y mejorar la eficiencia en los procesos de
calidad.
Objetivo
El objetivo principal de este
proyecto es desarrollar una plataforma que, a partir de una serie de documentos
técnicos, sea capaz de generar automáticamente código Python para controlar
instrumentos de medición y ejecutar pruebas de forma autónoma. Además, se busca
crear una infraestructura que permita gestionar de manera eficiente la
ejecución de estas pruebas y almacenar los resultados de forma estructurada.
Desarrollo
- Recopilación
y Procesamiento de Documentación:
- Se ha desarrollado una interfaz de usuario
basada en Vue.js para facilitar la carga de los documentos necesarios,
como el procedimiento de prueba, la descripción del producto y los
manuales de los instrumentos.
- Los documentos cargados se procesan y se extrae
la información relevante para la generación del código de prueba.
- Generación
de Clases para Instrumentos:
- Se ha implementado un mecanismo para generar
clases Python que representan los diferentes instrumentos de medición.
- Se utiliza un modelo LLM para analizar los
manuales de los instrumentos y generar el código de las clases,
incluyendo las funciones necesarias para controlar los instrumentos.
- Generación
de Código de Prueba:
- Se ha utilizado un modelo LLM con una gran
cantidad de datos (tokens) de entrada y salida que recibe toda la información
aportada en la documentación y las diferentes clases de los instrumentos generadas
previamente y que genere el código correspondiente para automatizar el
test.
- Gestión de
la Ejecución de Pruebas:
- Se ha creado una base de datos NoSQL para
almacenar la secuencia de ejecución de las pruebas y los resultados
obtenidos.
- Se ha desarrollado un programa en LabVIEW para
ejecutar las pruebas de forma secuencial y almacenar los resultados en la
base de datos.
- Revisión y
Validación de Pruebas:
- Los ingenieros de pruebas revisan y validan el
código generado antes de su ejecución para garantizar la calidad de las
pruebas.
Conclusiones
La implementación de esta
solución ha demostrado ser exitosa en la automatización del proceso de creación
de pruebas para productos electrónicos. Los principales beneficios obtenidos
son:
- Aumento de la eficiencia: La generación automática de
código reduce significativamente el tiempo necesario para crear las
pruebas.
- Reducción de errores: La automatización minimizará
los errores humanos que pueden ocurrir durante la creación manual de
pruebas. Especialmente con futuros modelos que están por venir.
- Mejora de
la calidad de las pruebas: Al utilizar modelos de
lenguaje grandes, se pueden generar pruebas más completas y precisas.
- Mayor
flexibilidad: La plataforma es altamente configurable y se puede adaptar a
diferentes tipos de productos y pruebas.
Futuro Desarrollo
Se proponen las siguientes mejoras:
- Mejora de los prompts: Explorar técnicas para
diseñar prompts más efectivos que permitan generar código de mayor calidad
y más específico.
- Pruebas exhaustivas: Realizar una amplia
variedad de pruebas para evaluar el rendimiento del modelo y identificar
áreas de mejora.
- Integración con otros sistemas: Explorar la integración de
la plataforma con otros sistemas de gestión de calidad y control de
versiones, gestionando automáticamente la comunicación con el repositorio.
- Utilización de modelos LLM más potentes: Aprovechar
los avances en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes para mejorar
la capacidad de generación de código.
- Aprendizaje continuo: Implementar mecanismos de
aprendizaje continuo para que el modelo se adapte a nuevos tipos de
pruebas y a los cambios en los productos.
- Visualización de resultados: Desarrollar herramientas de
visualización para facilitar la interpretación de los resultados de las
pruebas.
Esta solución tiene el potencial
de transformar la forma en que se realizan las pruebas de productos
electrónicos, permitiendo a las empresas acelerar el desarrollo de productos y
mejorar su calidad.
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