Implementación de un Sistema de Inteligencia Artificial para la Generación Automática de Informes FMEA en el Diseño de Tarjetas Electrónicas

Introducción

El diseño de tarjetas electrónicas implica una serie de procesos complejos, en los que la calidad y la fiabilidad son factores críticos para el éxito del producto final. El análisis de los modos de falla y sus efectos (FMEA, por sus siglas en inglés) es una metodología fundamental para identificar, analizar y mitigar fallos potenciales en las etapas tempranas del diseño. Este proceso permite a los ingenieros anticiparse a posibles problemas antes de que se produzcan fallos en el producto, reduciendo costos y mejorando la seguridad.

Dada la naturaleza repetitiva y detallada de la elaboración de estos informes, surge la necesidad de automatizar la generación de FMEA mediante un sistema de inteligencia artificial (IA). El presente estudio aborda el desarrollo de un sistema basado en modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) que automatiza la creación de informes FMEA, mejorando la eficiencia y la precisión del análisis.

Objetivo

El objetivo de este trabajo es describir la implementación de un sistema de IA que asista en la generación automática de informes FMEA en el diseño de tarjetas electrónicas. Se explorarán las etapas del desarrollo de la aplicacion y la relevancia de los informes FMEA en la mejora de la calidad del producto. Además, se analizarán los resultados preliminares y las posibilidades de desarrollo futuro para optimizar la metodología.

Desarrollo

1. Descripción del Sistema de IA

El sistema propuesto utiliza una aplicación web en la que los ingenieros de validación y verificación del prototipo pueden cargar documentos clave relacionados con la tarjeta electrónica a desarrollar. Entre estos documentos se encuentran las especificaciones del producto, la lista de materiales (BOM, Bill of Materials), el esquema eléctrico y, opcionalmente, un documento descriptivo del diseño de hardware.

Al presionar el botón "Generar Informe FMEA", los archivos y datos ingresados se envían al backend, donde se procesan mediante un modelo LLM configurado con un prompt personalizado.

El LLM es capaz de procesar un alto número de tokens procesar los documentos de entrar y generar un archivo Excel con la tabla FMEA que detalla:

• • Modo de fallo
• • Efectos del fallo
• • Causas del fallo
• • Severidad
• • Ocurrencia
• • Detección
• • Indice NPR
• • Controles de Detección Existentes
• • Acción recomendada
• • Validación en el diseño
• • Propuesta de Test

3. Generación de Pruebas de Validación

Para completar el proceso, se reenvían los datos del informe generado a un modelo LLM adicional. Este modelo se encarga de generar una descripción detallada de pruebas específicas para cada posible fallo de diseño, con el fin de validar que el fallo no se materialice en un prototipo funcional. Por ejemplo, si se detecta un posible fallo por sobrevoltaje en una línea de alimentación, el sistema puede sugerir una prueba de estrés eléctrico para validar la correcta operación del circuito en condiciones extremas.

Conclusiones

La implementación de este sistema de IA para la generación automática de informes FMEA ofrece varias ventajas. En primer lugar, mejora la eficiencia del proceso, reduciendo significativamente el tiempo necesario para la elaboración de informes detallados. En segundo lugar, aumenta la precisión en la detección de fallos potenciales al aprovechar la capacidad de los modelos LLM para analizar grandes volúmenes de datos técnicos. Por último, el sistema asegura una mayor consistencia en la validación de los diseños mediante la generación automática de pruebas de validación basadas en las fallas detectadas.

Este enfoque no solo reduce los tiempos de diseño y validación, sino que también mejora la calidad del producto final al asegurar que los modos de fallo críticos sean detectados y mitigados de manera oportuna.

Futuro Desarrollo

A pesar de los avances alcanzados, existen varias áreas de mejora para el futuro desarrollo del sistema:

• 1. Optimización de Prompts: Los prompts utilizados para interactuar con los modelos LLM podrían mejorarse continuamente mediante iteraciones y pruebas con datos reales de diferentes proyectos. Esto permitiría una mayor personalización y precisión en los resultados generados.
• 2. Pruebas con Múltiples Ejemplos: Es esencial realizar pruebas exhaustivas con una mayor variedad de diseños de tarjetas electrónicas y componentes. Estas pruebas ayudarían a robustecer el sistema, permitiendo que el algoritmo aprenda de diferentes configuraciones y modos de fallo.
• 3. Desarrollo de Modelos LLM más Potentes: Los avances futuros en modelos de lenguaje, como las versiones más avanzadas de LLM, permitirán un análisis aún más detallado y eficiente de los documentos técnicos y esquemáticos. Esto incluiría una mejor capacidad de comprensión y generación de soluciones técnicas más complejas. Nuevos modelos como GPT4-1o-preview son capaces de razonar la respuesta antes de dar la solucion, su uso en este tipo de tareas mejorarán los resultados finales.
• 4. Mejora en la Generación de Pruebas: Otro aspecto a optimizar es la generación de pruebas de validación. A medida que se recolecten más datos, se podrán desarrollar plantillas y estrategias de pruebas más efectivas y específicas para cada tipo de fallo.

En resumen, el uso de IA en la generación de informes FMEA representa un avance significativo en la ingeniería de diseño de tarjetas electrónicas. Sin embargo, el camino hacia una completa automatización y optimización del proceso es continuo, y futuras desarrollos permitirán una mayor precisión y eficacia.