Kuken Industries busca en 70 años de planos en minutos

Kuken Industries fabrica equipos de aire acondicionado y ventilación para grandes edificios, centros comerciales y fábricas. Tiene una de las mayores participaciones en el mercado japonés de torres de enfriamiento. Estas torres liberan al aire el calor del agua que circula por ellas y ayudan a enfriar desde grandes edificios y centros comerciales hasta equipos de centros de datos.

Cuando una torre de enfriamiento necesita una pieza de repuesto, los ingenieros de Kuken recurren a un archivo de planos que abarca 70 años de instalaciones. Para un ingeniero con menos experiencia, encontrar el plano correcto a menudo implicaba preguntarle a un colega experimentado dónde buscar y cómo interpretarlo. Kuken quería que los ingenieros con menos experiencia pudieran encontrar esos registros por su cuenta, aprender de las decisiones plasmadas en ellos y dedicar más tiempo a determinar cómo hacer la reparación.

Las piezas que se fabrican hoy no siempre encajan en las torres de enfriamiento más antiguas. Sin el plano original que muestre lo que se instaló, los ingenieros pueden tener que diseñar y fabricar un repuesto desde cero.

Una búsqueda por modelo o nombre de pieza puede arrojar varios planos. Durante más de 70 años, Kuken ha adaptado sus equipos a cada cliente, por lo que las especificaciones varían según el cliente y la fecha de instalación. Cuando el archivo estaba en papel, una búsqueda podía tomar medio día. Más adelante, Kuken digitalizó el archivo, pero los ingenieros aún tenían que saber qué nombre o número buscar y dónde encontrar el documento. Los ingenieros con menos experiencia, en particular, dedicaban tiempo a reunir esos datos.

Kuken quería que los ingenieros de todos los niveles de experiencia pudieran buscar en el archivo por su cuenta. Mientras exploraba cómo podía ayudar la IA, Kuken se puso en contacto con Recursive, una startup japonesa de IA y socio oficial de OpenAI.

Las dos empresas desarrollaron juntas el sistema de búsqueda y su aplicación para uso en campo, a partir del archivo de Kuken y los aportes de sus ingenieros. Probaron varios modelos de IA con distintos planos para evaluar con qué precisión podía extraer detalles cada uno y a qué costo. Los modelos de OpenAI obtuvieron buenos resultados en ambos aspectos, y la API de OpenAI le dio al equipo la flexibilidad para integrar la búsqueda directamente en la aplicación.

Las conversaciones con los ingenieros de campo ayudaron a definir cómo funciona la búsqueda. Los ingenieros pueden ingresar un número de plano o de pieza, o subir una imagen o un PDF de un plano o una lista de piezas.

Pegar una captura de pantalla de la lista les ahorra a los ingenieros tener que ingresar cada número a mano. La aplicación lee los números de pieza y muestra posibles coincidencias, incluidos planos de diseños similares. Para encontrar el plano correcto, los ingenieros consultan las especificaciones de la torre y los registros de reemplazos anteriores.

Kuken reporta los siguientes resultados tras usar y probar la herramienta de búsqueda.

• Kuken espera que la herramienta reduzca en alrededor de un 90 % las horas dedicadas a buscar planos a lo largo de un año.

• Los ingenieros experimentados usan parte del tiempo que ahorran para orientar a sus colegas con menos experiencia.

• Los ingenieros pueden revisar los planos en la aplicación, lo que reduce los costos de impresión.

Ahora los ingenieros dedican menos tiempo a buscar un plano y más a estudiarlo. Tanto los ingenieros con menos experiencia como los veteranos afirman que eso les permite considerar mejoras de diseño y explorar ideas a las que antes podían dedicar poco tiempo.

Ahora los ingenieros con menos experiencia pueden encargarse de una mayor variedad de tareas por su cuenta. Sus colegas experimentados, que antes los guiaban en cada búsqueda, tienen más tiempo para enseñar y dedicarse a sus propios trabajos de ingeniería.

Kuken también está desarrollando una herramienta para verificar los planos preparados por sus socios. Actualmente, los ingenieros comparan visualmente cada plano con las especificaciones para detectar detalles o cantidades que no coinciden. Kuken quiere que la herramienta señale esas diferencias para que los ingenieros puedan revisar los planos más rápido y detectar errores que, de otro modo, podrían pasar por alto.

Según Kuken, en las pruebas del prototipo, alrededor del 90 % de los problemas que señaló la IA eran discrepancias reales. Si la herramienta pasa a producción, Kuken espera que reduzca considerablemente el tiempo que los ingenieros dedican a verificar planos.

Cada plano registra las decisiones que tomó un ingeniero para una instalación específica. Al facilitar la búsqueda y la comprensión de esas decisiones, Kuken busca transmitir esa experiencia a la próxima generación de ingenieros.