Automatización de Pruebas de Productos Electrónicos mediante IA

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

1. 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.

2. 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.

3. Generación de Código de Prueba

• Se ha utilizado un modelo LLM con una gran cantidad de datos (tokens) de entrada y salida para recibir toda la información aportada en la documentación y las diferentes clases de los instrumentos generadas previamente, generando el código correspondiente para automatizar el test.

4. 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.

5. 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 minimiza 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

• 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.