Ayesa, teknologia eta ingeniaritza soluzioetako hornitzaile globalak, Mercedes-Benz Espainiarekin elkarlanean dihardu proiektu batean, automobilen muntaketa-prozesuan zero akats lortzea eta ekoizpen-sistema bikain bihurtzea helburu duena. Horretarako, Q4Real proiektuaren barruan, Ibermática Fundazioak, Ibermática Berrikuntzaren Institutua (I3B) bitartez, plataforma kuantiko bat garatu du, konfigurazioan edozein anomalia automatikoki detektatzeko gai dena, autoak ekoizpen-lerroetara sartu baino egun batzuk lehenago.

Mercedes-Benzen industria-ibilgailuen ekoizpen-ingurunea oso berezia da, auto bakoitzak bezero bakoitzaren lehentasunen arabera pertsonalizatutako konfigurazio indibidualizatua duelako. Pertsonalizazio horiek bezeroak egindako eskaerak ordezkatzen dituzten kodeen zerrenda moduan sartzen dira sisteman, eta zerrenda bakoitzak guztiz definitzen du ekoiztuko den autoa.

Orain arte, eskaera-sistemak ekoizpen-prozesuan arazoak sor ditzaketen kode-konbinazioak debekatzen saiatu da, baina aldagai kopuru handiaren ondorioz dagoen konplexutasun handia dela eta, posible da kodeek ekoiztu ezin den automobil bat definitzea. Ayesaren sistemak ekoiztu ezin diren autoak identifikatzen ditu kode horietan oinarrituta, ekoizpen-katera sartu aurretik. Positibo faltsuak minimizatzeaz gain, negatibo faltsuen kopurua zero izaten saiatuko da (ekoiztu ezin diren baina detektatu ez diren autoak).

Konputazio kuantikoaren aplikazioa

Garatu den eredu kuantikoak konfigurazio “anomalak” hainbat hierarkia mailatan automatikoki detektatzeko sistema bat sortzen du, hala nola eskaera-mailan, ekoizpen-mailan, aldaketa-mailan, prozesu-mailan, eta “egoera anomalak” eta “antzeko egoerak” data berean alderatzen ditu.
Sistemak detektatutako diferentzia zuzena eta dokumentazioarekin koherentea den egiaztatzen du, eta, bestela, akats posible baten jakinarazpena igortzen du, gertakari hori ekoizpen-lerroak plantan geldiarazi baino lehen. Modu honetan, Mercedes-Benz automobilen muntaketa-prozesuan zero akatsetara hurbiltzen da, egungo ekoizpen-sistemak ahalik eta gehien hobetuz.

Automobilgintzaren industrian oso arazo konplexua da, osagaiak konbinatzeko aukera aniztasunagatik (5.000 kode baino gehiago, egunero fabrikatzeko aldaera ugari), eta informatika klasikoaren bidez modu eraginkor eta bermatuekin ezin da erantzun.

Onurak

Automobil desberdinen profilak bere moduluen arabera karakterizatzea, baita anomalia posibleak detektatzea, jakinaraztea eta azaltzea (aldaketa arraroak, konbinazio arraroak, kodeen konbinazio berriak) prestaketa-ekoizpen konfigurazioetan, automobilgintzaren industriako erronka kritikoenetako bat da, eta gaur egun modu eraginkorrean konpondu gabekoa.

Anomalia detektatzeko tresna bat edukitzeak berrikuspen-taldeari ibilgailu gehienak iragazten laguntzen dio, eta horietako kopuru txiki bat bakarrik egiaztatu behar izatea ahalbidetzen du. Berrikusitako ibilgailu guztien artean, batzuk anormalak izango dira, baina zuzenak, eta beste batzuek osagai-zerrendan aldaketak beharko dituzte.

Gainera, anomaliak oso konplexuak eta aldakorrak diren inguruneetan detektatzeko aplikagarritasuna, konputazio kuantikoan eta optimizazio kuantikoan oinarritutako soluzioekin, negozio-arlo askotara zabal daiteke, hala nola osasunera, energia, marketina, banaketa eta beste hainbat industriara.

Erabilera-kasua

Kontzeptuaren proba Mercedes-Benzek Vitoria duen ekoizpen plantan egin da. Sistemak prestakuntza-datu-base bat erabiltzen ari da, 50.000 eskaera (50.000 errenkada), eta eskaera bakoitzak 706 ezaugarri desberdin ditu, hau da, automobilen osagaiak, eta egunero 14.000 eskaera (proba multzoa) alderatzen dira prestakuntza multzoarekin, eskaera anomaloak detektatuz.

Prozesu hau burutzeko, ordenagailu kuantikoekin zirkuitu kuantiko bat sortzen duen programa bat sortu da, gate motako ordenagailuak erabiliz, 10 eta 30 qubit artean, eta IBMren simulagailuetan zein IBMren ordenagailu kuantiko errealetan exekutatu da, Qiskit liburutegian oinarritutako arazoaren kodifikazioan.

Aurretik ez dira eskaera anomaloak detektatu historian, beraz, arazo gainbegiratu gabea da, manufaktura berriak direlako. Sistema kuantikoaren emaitzak egunero ebaluatzen dira, eta sistema etengabe eboluzionatzen da. Izan ere, Ayesak bi eredu ezarri ditu, IA klasiko bat eta IA kuantiko bat, eta bien artean lehiarazten ari da. Biek funtzionatzen dute ondo, baina kuantikoa sentikorragoa da anomaliak detektatzeko.