{"id":277110,"date":"2025-07-03T11:45:00","date_gmt":"2025-07-03T09:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.electrive.com\/?p=277110"},"modified":"2025-07-03T11:04:30","modified_gmt":"2025-07-03T09:04:30","slug":"zf-despliega-ai-para-el-control-de-la-temperatura-en-motores-electricos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/2025\/07\/03\/zf-deploys-ai-for-temperature-monitoring-in-electric-motors\/","title":{"rendered":"ZF despliega la IA para controlar la temperatura en los motores el\u00e9ctricos"},"content":{"rendered":"

Utilizando un modelo de temperatura de autoaprendizaje, se dice que TempAI mejora la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n en m\u00e1s de un 15%, seg\u00fan ZF. Esto permite un aprovechamiento t\u00e9rmico mucho m\u00e1s preciso de la m\u00e1quina el\u00e9ctrica. En otras palabras: \"Estos datos precisos permiten extraer mucha m\u00e1s potencia de un motor el\u00e9ctrico\".<\/p>\n\n\n\n

El problema es bien conocido en la industria: actualmente es imposible medir con precisi\u00f3n las temperaturas en el interior del motor el\u00e9ctrico. Sin un conocimiento exacto de la temperatura real, los fabricantes y proveedores han adoptado hasta ahora un enfoque conservador por razones de seguridad: ninguno est\u00e1 dispuesto a arriesgarse a que un motor el\u00e9ctrico falle o se da\u00f1e por sobrecalentamiento.<\/p>\n\n\n\n

El resultado ha sido que a veces los sistemas de refrigeraci\u00f3n est\u00e1n sobredimensionados o se utilizan con m\u00e1s intensidad de la necesaria (lo que conlleva un consumo de energ\u00eda ligeramente superior), o se han utilizado materias primas adicionales para hacer que los componentes sean m\u00e1s resistentes al calor. Por otra parte, las reservas te\u00f3ricas de rendimiento de la unidad motriz simplemente permanecen sin explotar.<\/p>\n\n\n\n

Mientras que proveedor Continental present\u00f3 recientemente <\/a>un novedoso sensor de temperatura de dos piezas para motores s\u00edncronos de imanes permanentes <\/a>Para abordar este problema, ZF est\u00e1 adoptando un enfoque diferente que evita el hardware adicional.<\/p>\n\n\n\n

\"TempAI se basa en una plataforma que genera autom\u00e1ticamente modelos de base f\u00edsica a partir de datos de medici\u00f3n y los hace operativos en muy poco tiempo. Las unidades de control existentes son suficientes, ya que los modelos de IA utilizados requieren pocos recursos inform\u00e1ticos\", explica el proveedor alem\u00e1n. El resultado es una soluci\u00f3n basada exclusivamente en software, sin nuevos sensores ni unidades de control, que permite una implantaci\u00f3n en serie muy rentable.<\/p>\n\n\n

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Al proporcionar previsiones de temperatura m\u00e1s precisas, TempAI permite un control espec\u00edfico hasta el l\u00edmite t\u00e9rmico de funcionamiento. ZF afirma que esto se traduce en \"hasta un seis por ciento m\u00e1s de potencia m\u00e1xima y un aumento verificable de la eficiencia en el ciclo WLTP\". En escenarios de conducci\u00f3n din\u00e1mica, el consumo de energ\u00eda puede reducirse entre un seis y un 18%, dependiendo del punto de carga, citando como ejemplo una vuelta en N\u00fcrburgring Nordschleife.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 de los beneficios operativos, la mejora de la predicci\u00f3n de la temperatura tambi\u00e9n afecta al desarrollo, ofreciendo ventajas tanto ecol\u00f3gicas como econ\u00f3micas. Con una comprensi\u00f3n m\u00e1s clara de las temperaturas, se puede optimizar el dise\u00f1o t\u00e9rmico de los accionamientos, lo que \"permite ahorrar cantidades significativas de tierras raras pesadas\", afirma ZF. El tiempo de desarrollo del dise\u00f1o t\u00e9rmico tambi\u00e9n puede reducirse \"de varios meses a s\u00f3lo unos d\u00edas\", ya que la IA ayuda a los ingenieros a comprender lo que ocurre en el interior del motor.<\/p>\n\n\n\n

\"Esta tecnolog\u00eda nos permite aumentar a\u00fan m\u00e1s la eficacia y la fiabilidad de nuestros accionamientos. Al mismo tiempo, TempAI demuestra c\u00f3mo el desarrollo basado en datos puede ser no solo m\u00e1s r\u00e1pido, sino tambi\u00e9n m\u00e1s sostenible y potente\", afirm\u00f3 el Dr. Stefan Sicklinger, responsable de IA, ingenier\u00eda digital y validaci\u00f3n en I+D de ZF.<\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda basada en IA est\u00e1 lista para la producci\u00f3n en serie y est\u00e1 disponible para la nueva generaci\u00f3n de motores el\u00e9ctricos de ZF, incluido el recientemente presentado SELECT drive<\/a> plataforma.<\/p>\n\n\n\n

\"Estamos orgullosos de llevar esta innovaci\u00f3n a la producci\u00f3n en serie y contribuir as\u00ed de forma significativa a una e-movilidad m\u00e1s eficiente\", declar\u00f3 Otmar Scharrer, Jefe de Desarrollo de Tecnolog\u00eda de Transmisiones Electrificadas. \"TempAI es un verdadero avance tecnol\u00f3gico para la gesti\u00f3n de la temperatura de los propulsores el\u00e9ctricos\".<\/p>\n\n\n\n

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