Herramienta de Análisis de Obsolescencia y Selección de Componentes Alternativos Basada en Inteligencia Artificial

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

1. Generación de la BOM: La BOM se genera en Altium Designer (u otros SW como Flux AI) y se exporta en formato .xlsx.
2. 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 componente (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

1. 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.

2. 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.

3. Integración con Más API de Distribuidores

• Ampliar la integración con más distribuidores para obtener una mayor variedad de fuentes de componentes y precios.

4. Análisis Predictivo Avanzado

• Implementar modelos predictivos más avanzados para mejorar la precisión del análisis de riesgo de obsolescencia.

5. 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.