Organizar el taller a partir de secuencias inteligentes de fabricación

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La gestión de la producción debe ser adaptativa, capaz de ajustarse a diferentes necesidades técnicas y a las limitaciones impuestas por el mercado.


En el pasado encuentro latinoamericano Smart Production, organizado por la revista Metalmecánica Internacional, el Prof. Dr.-Ing. Kristian Arntz tuvo la oportunidad de describir, desde su experiencia y trabajo en diversas instituciones de manufactura en Alemania, cómo pensar la planeación de producción de una manera inteligente e integral, a la luz de las opciones que el desarrollo digital ha posibilitado.

La “visión de la producción del futuro” -comenta el Dr. Arntz- inicia desde el concepto de que la tecnología y la digitalización se han de mantener tanto al servicio de la productividad como del ser humano, al que no reemplazan sino que potencian, facilitando su capacidad de toma de decisiones.

Desde esta orilla se piensa entonces en una gestión inteligente de producción que ‘piense’ en equipo junto con las personas que finalmente determinan qué secuencias de fabricación se requieren para un componente dado. Bajo este marco se ha empezado a pensar en una fabricación donde su organización sea adaptativa, esto es, que sea capaz de ajustarse tanto a diferentes necesidades técnicas como a aquellas limitaciones impuestas por el mercado mismo.

Este concepto de ‘organización inteligente’ se suma -e idealmente se antepone- a los conceptos de fabricación que han sido tema de discusión en las décadas más recientes, entre los cuales se cuentan: la versión tradicional, donde el taller se organiza de acuerdo con funciones comunes a cada uno de los equipos (torneado en una zona, fresado en otra); la versión industrializada, en cuyo caso se orienta la producción a núcleos de fabricación de componentes que comparten características comunes; y la versión de automatización completa, en la cual la secuencialidad de labores de fabricación se logra optimizar para un mismo tipo de componentes con características conocidas y bien delimitadas.

El cambio más reciente entre los mencionados, al pasar de un concepto de organización automatizada a uno inteligente, es la reacción a la falta de flexibilidad a la que se ha llegado en talleres con un grado demasiado alto de automatización. Un bloqueo en este tipo de organizaciones, por ejemplo, provoca -con muy alta probabilidad- la parada de toda una línea de fabricación y, del mismo modo, un proyecto de fabricación de nuevos componentes suele implicar una ardua tarea de montaje de nuevas líneas o de reorganización y optimización de secuencias de fabricación existentes.

‘Organización inteligente’ de la producción

La organización inteligente de la producción implica, en cambio, un entendimiento profundo del efecto de cada proceso sobre los componentes en fabricación para, de esta manera, poder funcionar tal como funciona un sistema automatizado de navegación GPS. Con información de entrada suficiente tal como el tráfico, los sentidos de las calles y carreteras, las distancias y el tipo de movilización elegida, es capaz de orientar al usuario por la ruta óptima para llegar a su destino. En caso de fabricación, se hablaría de aquella secuencia de fabricación que represente un menor gasto de recursos en tiempo y dinero.

El Dr. Arntz identifica cinco retos para la implementación de esta aproximación:

∙ La necesidad del mercado de fabricar piezas únicas, las cuales deben ajustarse a la capacidad de fabricación existente en cada taller y pueden no contar con suficiente información de piezas ya fabricadas con anterioridad.

∙ El dinamismo requerido en cuanto a control de procesos, donde existen factores de difícil control tales como la disponibilidad de herramental y materias primas, así como la tenencia de diseños finales de componentes a fabricar (muchos cambios se dan en etapas avanzadas de proyectos).

∙ Las fuentes de información requeridas para hacer una integración transversal de procesos (organización-diseño-fabricación) suelen basarse en herramientas de software disímiles entre sí.

∙ Las predicciones de tiempos o costos de manufactura no siempre son precisas y, dependiendo del proceso, pueden diferir entre 20% y 80% del tiempo real utilizado para llevar a cabo una tarea.

∙ El cambio demográfico continuo hace que los ‘expertos’ de la producción no estén de manera permanente para establecer una secuencia de manufactura óptima con base en experiencias anteriores.

Para lidiar con los puntos anteriores, se propone un trabajo de desarrollo en cuatro puntos mediante los cuales sea posible hablar de una ‘organización inteligente’.

Primer reto: La clasificación de componentes

El primer punto por tratar es el de la clasificación de componentes de acuerdo con sus características geométricas. Si bien es cierto que muchas herramientas de CAM son capaces de proponer y optimizar de forma cada vez más poderosa trayectorias de herramienta y parámetros de fabricación, para componentes complejos no es suficiente establecer los parámetros para un solo proceso. En tal caso, es necesario poder extraer de manera automatizada las características (features) de un diseño de componente y tener la capacidad de decidir de qué manera se va a trabajar cada una de ellas. Con esto se busca tener la capacidad de empezar desde un bloque de material sobre el cual se pueda prever una secuencia de fabricación en procesos que puedan ser diferentes entre sí, conociendo entre cada paso cómo se va afectando la geometría de tal bloque hasta llegar a la pieza final.

Por lo general este trabajo se desarrolla en el taller de la mano del equipo de ‘expertos’ más conocedores de cada proceso, quienes determinan la secuencia de operaciones para llegar a un producto final. Sin embargo, a pesar de la gran capacidad humana para lograr esta determinación, en muchos de los casos un sistema digital alimentado con la información correcta tendrá una mayor capacidad para considerar y dimensionar las implicaciones de elegir una secuencia u otra, partiendo de cientos o miles de combinaciones de alternativas que lograrían una misma pieza resultante al final.

Una metodología para extracción de características geométricas, usada cada vez más en la actualidad, se basa en ‘voxels’, los cuales son representaciones tridimensionales de un componente a base de cubos, similar al concepto de un pixel en una imagen bidimensional. Con la ayuda de herramientas de análisis mediante inteligencia artificial, es posible correlacionar tipos de características geométricas (escalones, curvas, agujeros, superficies, etc) con uno o varios procesos, para poder proponer una o múltiples secuencias de fabricación para la pieza estudiada.

Información y secuencias de fabricación

En segundo lugar, la ‘Organización inteligente’ de la producción debe contar con un componente de entendimiento entre diferentes fuentes de información, entre las cuales se pueden listar las áreas de planeación, manejo CAM y parametrización de máquina. El entendimiento de ellas tres, por lo menos, puede entregar información clara, completa y actualizada de cómo se fabrica cierto componente y cuánto tarda, basado en la clasificación de componentes explicada en el punto anterior. Esta trazabilidad de la información es clave para poder realizar una estimación realista de costos y tiempos que pueda permitir una toma de decisiones informada a nivel del taller.

La existencia de tal trazabilidad da la entrada al tercer punto donde se generan secuencias de fabricación de manera automatizada, con base en las capacidades del proceso y las características geométricas del componente a fabricar. Esta ruta es posible de realizar ya que, al tener la posibilidad de manejar información transversal a la organización, es posible realizar una estimación a priori de tiempos y costos asociados a una secuencia establecida. En ese marco, el sistema de organización inteligente logra funcionar como un sistema de navegación, al determinar la ruta óptima para la fabricación de cierta componente.

Y, finalmente, la capacidad de predecir

El Dr. Arntz concluye con la necesidad de predecir tiempos y costos asociados a la fabricación de piezas ya que, lamentablemente, es posible que la clasificación de componentes propuesta en el primer punto no tenga suficiente información como para poder mapear operaciones en piezas con geometrías totalmente nuevas. En un estudio realizado entre 2017 y 2020 entre algunos talleres alemanes se encontró que la diferencia entre la estimación de tiempos de fabricación mediante sistemas inteligentes y el tiempo real varió cerca de 24% en procesos de fresado, 18% en procesos de electroerosión por hilo y 82% en electroerosión por penetración. 

Es por lo anterior que el modelo de análisis basado en datos es tratado como una ‘caja negra’ ya que depende puramente de la disponibilidad de información extraída de manera posterior a la validación de una secuencia de manufactura. La propuesta es, por esto, unir esta aproximación con una de ‘caja blanca’, la cual esté basada en modelos matemáticos que logren explicar la física detrás de cada proceso. El resultado, una ‘caja gris’ que no tarde tanto en la generación de un modelo físico detallado pero que aporte precisión a aquellas decisiones automáticas basadas en datos.

La estandarización se ha venido llevando gran parte de la flexibilidad en el taller de fabricación. Para recuperarla, se prevé que el camino requerirá del trabajo humano-máquina a nivel digital, desde el cual se logren enriquecer las capacidades de organización inteligente de secuencias de fabricación para lograr, de esta manera, fortalecer la capacidad de planeación y conocer a profundidad el propio proceso.

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