La computación cuántica es tan disruptiva que permite poner el nombre de clásica a la inteligencia artificial. Es el futuro y, seguramente, todas las industrias harán uso de la misma cuando se democratice. Para eso quedan unos años, pero los inicios ya se están dejando sentir en algunas actividades y compañías. En concreto, la automoción ya empieza a testar esta nueva tecnología. El caso de Mercedes-Benz puede ser paradigmático y un ejemplo de práctico de cómo aplicar estos revolucionarios sistemas.

En primer lugar, hay que aclarar que los propios coches no llevan un incorporada la computación cuántica, sino que esta se emplea para la producción de vehículos. Y no se trata de algo lejano, puesto que existe una experiencia que se está llevando a cabo en España, en una factoría alavesa. Se trata del proyecto desarrollado por Ayesa y Mercedes-Benz España.

Tal test podría representar un avance crucial en la industria automotriz en la aplicación computación cuántica.  El objetivo último pasa por optimizar el proceso de ensamblaje de vehículos y minimizar errores en la producción. Este enfoque innovador tiene como objetivo identificar configuraciones de automóviles que no son factibles antes de que los vehículos ingresen a la línea de producción, mejorando la precisión y eficiencia del sistema.

Una producción más optimizada de los coches personalizados de Mercedes-Benz

Mercedes-Benz produce vehículos altamente individualizados, cada uno diseñado según las preferencias específicas de los clientes. Esta personalización se gestiona a través de listas de códigos que definen las características de cada automóvil. Sin embargo, la alta complejidad de las combinaciones de códigos puede llevar a configuraciones inviables que no se detectan hasta que los coches entran en producción, lo que genera ineficiencias y potenciales errores.

El sistema anterior intentaba evitar combinaciones problemáticas, pero debido al gran número de variables (más de 5.000 códigos y un volumen considerable de variantes diarias), era difícil detectar todas las posibles configuraciones fallidas. Ayesa ha desarrollado una plataforma cuántica para predecir y eliminar estos errores antes de que los vehículos ingresen en la cadena de ensamblaje.

Aplicación de computación cuántica: en busca de los cero errores

La solución cuántica de Ayesa aborda este problema complejo utilizando un modelo cuántico que detecta anomalías en diferentes niveles del proceso de producción (pedido, producción, modificaciones, proceso) y compara «estados anómalos» con «estados similares» en tiempo real. Si se detectan discrepancias que no coinciden con la documentación oficial, se emite una alerta antes de que estas anomalías afecten la producción.

Este uso de ordenadores cuánticos, con entre 10 y 30 qubits en simuladores y sistemas cuánticos reales de IBM, permite a Mercedes-Benz aproximarse a un nivel de cero errores en el ensamblaje de vehículos, lo que es crucial para alcanzar la excelencia operativa.

Beneficios

La capacidad del sistema para detectar anomalías ayuda a reducir significativamente el número de vehículos que requieren verificación manual, permitiendo al equipo de revisión centrarse solo en un pequeño subconjunto. Este enfoque incrementa la eficiencia, ya que el sistema identifica combinaciones extrañas de códigos o anomalías, algunas de las cuales pueden ser correctas pero inusuales, y otras requerirán modificaciones.

Además, esta tecnología cuántica no solo beneficia la industria automotriz, sino que tiene aplicaciones potenciales en otras industrias, como la salud, energía, marketing y distribución, donde los entornos son complejos y las variables son numerosas.

Resultados y competitividad de modelos

En la planta de Mercedes-Benz en Vitoria, el sistema de Ayesa se ha probado con una base de datos de 50.000 pedidos y 706 características por pedido, comparando 14.000 pedidos diarios para identificar configuraciones anómalas. Esta prueba de concepto ha mostrado que el modelo cuántico, en comparación con un modelo de IA clásica, es más eficiente y sensible a la detección de anomalías, aunque ambos modelos son efectivos.

Ayesa continúa refinando el sistema cuántico, que se evalúa y mejora de forma diaria, lo que refuerza la capacidad de este tipo de tecnología para optimizar procesos productivos complejos. El uso de IA cuántica en esta aplicación destaca cómo las empresas pueden beneficiarse de avances en la computación para mejorar su rendimiento industrial y abrir nuevas fronteras en eficiencia.