Herramienta de Análisis de Obsolescencia y Selección de Componentes Alternativos Basada en Inteligencia Artificial
Herramienta de
Análisis de Obsolescencia y Selección de Componentes Alternativos Basada en
Inteligencia Artificial
Autor: Francisco
Prats Quílez
Introducción
En la industria de la
electrónica, la gestión de la obsolescencia de componentes es un desafío
crítico. Los componentes electrónicos pueden volverse obsoletos rápidamente
debido a la evolución tecnológica y las demandas del mercado, lo que puede
afectar la producción, mantenimiento y actualización de los productos
electrónicos. Este caso de estudio describe un proyecto innovador que emplea
inteligencia artificial (IA) para automatizar el análisis de obsolescencia de
los componentes electrónicos en una Bill of Materials (BOM) y proporcionar
alternativas viables para cada componente.
Objetivo
El objetivo principal de este
proyecto es desarrollar una herramienta basada en IA que permita a los
ingenieros electrónicos analizar automáticamente la obsolescencia de los
componentes de una BOM. Adicionalmente, el sistema debe ser capaz de ofrecer
alternativas de componentes, asegurando la continuidad de la producción y
minimizando los riesgos asociados con la obsolescencia de componentes.
Desarrollo
Generación y Carga de la BOM
- Generación
de la BOM: La BOM se genera en Altium Designer (u otros SW como Flux AI) y se
exporta en formato .xlsx.
- Carga de la BOM: A través de una interfaz
web desarrollada en Vue.js, los usuarios pueden cargar la ruta del archivo
.xlsx o seleccionar una BOM previamente guardada.
Visualización de Componentes
La interfaz web presenta una tabla con todos los componentes de la BOM,
mostrando sus principales características. Para cada componente, se disponen de
botones para:
- Acceder
directamente a su datasheet.
- Acceder a
los puntos de venta de diversos distribuidores a través de sus API.
Análisis de Obsolescencia
Al pulsar el botón de análisis de obsolescencia, el sistema realiza las
siguientes tareas:
- Evaluación
de Disponibilidad: Determina si el componente
está obsoleto.
- Análisis de Riesgo: Utilizando un modelo LLM, se estima la probabilidad de que cada
componente se vuelva obsoleto en el corto, medio o largo plazo analizando
el histórico de actualizaciones de su datasheet y el stock del componentes
(a partir de los datos de los distribuidores, acceso a través de API).
Análisis de Alternativas
Se utiliza un modelo
de lenguaje grande (LLM) para sugerir componentes alternativos que cumplen con
las especificaciones del componente original y que no están en riesgo de
obsolescencia.
Automatización y Notificaciones
El sistema permite realizar el
análisis de obsolescencia automáticamente cada día y enviar un correo
electrónico si se encuentra algún componente obsoleto.
Conclusiones
La implementación de esta
herramienta basada en IA para el análisis de obsolescencia y alternativas de
componentes en una BOM ha demostrado ser efectiva en la gestión proactiva de la
obsolescencia. La capacidad de evaluar automáticamente la disponibilidad de los
componentes y proporcionar alternativas viables mejora significativamente la
eficiencia operativa y reduce los riesgos asociados con la discontinuidad de
componentes.
Futuro Desarrollo
Para mejorar y expandir las
funcionalidades del sistema, se proponen los siguientes desarrollos futuros:
- Análisis
de Alternativas con Técnicas RAG (Retrieval-Augmented Generation):
- Implementar técnicas RAG para mejorar la
precisión en la identificación de componentes alternativos.
- Almacenar todos los datasheets en una base de
datos vectorial, permitiendo una búsqueda más eficiente y precisa.
- Mejora de
Prompts:
- Optimizar los prompts utilizados por el modelo
LLM para mejorar la calidad de las alternativas sugeridas.
- Incorporar feedback de los usuarios para refinar
continuamente los prompts y los resultados.
- Integración
con Más API de Distribuidores:
- Ampliar la integración con más distribuidores
para obtener una mayor variedad de fuentes de componentes y precios.
- Análisis
Predictivo Avanzado:
- Implementar modelos predictivos más avanzados
para mejorar la precisión del análisis de riesgo de obsolescencia.
- Interfaz
de Usuario Mejorada:
- Desarrollar una interfaz de usuario más
intuitiva y con mejores capacidades de visualización de datos para
facilitar la interpretación de los resultados.
La evolución de esta herramienta
continuará enfocándose en la incorporación de técnicas avanzadas de IA para
ofrecer soluciones aún más robustas y precisas a los desafíos de la
obsolescencia de componentes electrónicos.
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