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PARA SU PUBLICACIÓN INMEDIATA N.º 3500

TOKIO, 16 de marzo de 2022 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) ha anunciado hoy el desarrollo de una tecnología de inteligencia artificial (IA) que calcula con precisión la demanda de piezas para la reparación. Esta tecnología de IA, que se basa en la tecnología Maisart^®* de la empresa, tiene como objetivo evitar el exceso o la falta de suministro de las piezas necesarias para reparar electrodomésticos y otros equipos; asimismo, servirá para optimizar la gestión del inventario y la disponibilidad de piezas, así como para mejorar la calidad del servicio.

1. * Maisart es la abreviatura de "Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology" (la IA de Mitsubishi Electric crea tecnología innovadora).

Características del producto

1. 1) Cálculo más preciso de la demanda
   • Con la incorporación de la tecnología de IA Maisart, el cálculo de la demanda de los distintos tipos de piezas se ha mejorado de media un 25,6 % si lo comparamos con el cálculo que realiza la solución de planificación y gestión de producción-ventas-inventario (PSI) con la que cuenta la empresa actualmente; esta solución utiliza parámetros como, por ejemplo, el volumen de envío medio a 12 meses con ajuste estacional. El nuevo método de Mitsubishi Electric utiliza datos de aprendizaje de IA sobre tendencias de demanda características para cada tipo de pieza, como filtros de aire y placas controladoras. Para calcular la demanda, la tecnología agrupa los componentes por tendencia, luego relaciona las tendencias agrupadas con piezas específicas para la reparación y, por último, ajusta los resultados recurriendo a factores estacionales.
2. 2) Optimización de la cantidad de grupos mediante la IA
   • La IA optimiza el número de grupos y clasifica las características en un máximo de 20 patrones mediante el método X-Means y los volúmenes de envío reales. La agrupación suele realizarla manualmente un analista; en este caso, con el método X-Means, se automatiza el proceso con un algoritmo de aprendizaje automático que clasifica los datos por tendencias. El proceso de optimización es todo un reto, ya que la precisión de los cálculos varía en función del número de grupos. Debido a esto, Mitsubishi Electric adoptó el método X-Means e incorporó los conocimientos existentes para automatizar la optimización.
3. 3) También ayuda a tomar decisiones en otros ámbitos
   • La IA también proporciona información que los analistas pueden utilizar para tomar decisiones sobre el envío de otras piezas. Normalmente, era difícil tomar decisiones a partir de los resultados generados por la IA porque los datos utilizados para generar dichos resultados solían ser poco transparentes (caja negra). Sin embargo, el nuevo método de Mitsubishi Electric emplea una base sólida para generar los resultados, lo que permite a los analistas utilizar la información con confianza.

Desarrollo futuro

El sistema se introducirá en la gestión de PSI de piezas de reparación para electrodomésticos y otros equipos de Mitsubishi Electric a partir del nuevo año fiscal que comenzará el 1 de abril. Su uso se irá extendiendo paulatinamente a otros ámbitos. Mientras tanto, se incorporarán a la IA datos meteorológicos globales para evaluar las tendencias relacionadas con los factores meteorológicos, lo cual ayudará a mejorar aún más la precisión de los cálculos.

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