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Datos del Instituto Fraunhofer, relacionados con un caso de estudio de la empresa Freudenberg, sugieren un potencial oculto de tiempo ciclo por máquina de entre 5 y 10 %, lo que se traduce en una gran oportunidad para mejorar los tiempos y la e ciencia de los procesos una vez desplegados sobre entornos digitales. Mayer advierte que los talleres deben mantenerse abiertos a la incorporación de nuevas tecnologías, así como a la absorción y generación de ideas relacionadas con el despliegue de fábricas inteligentes. En el sector metalmecánico, el Instituto Fraunhofer ha estado muy activo. Un ejemplo es la alianza realizada con la rma Ericsson y GF Machining que tiene como nalidad crear en conjunto soluciones de manufactura de última generación, y que fue dada a conocer en la pasada feria IMTS. Según un informe del Instituto, los tres organismos están desarrollando soluciones de monitoreo en tiempo real basados en tecnología de comunicación 5G, lo que permitirá unir plataformas metalmecánicas y de telecomunicaciones para dar seguimiento a operaciones tales como fresado de alta velocidad, en las que la vibración excesiva puede causar defectos super ciales y, con ello, retrabajos y desperdicios en caso de no detectarse a tiempo. Según los cálculos estimados por el instituto alemán, el uso de tecnologías 5G en procesos de monitoreo, puede generar ahorros de hasta USD 30 millones en una sola empresa. Sin duda, una de las novedades en la industria metalmecánica es la incorporación de empresas relacionadas con el campo de las telecomunicaciones y tecnologías de la información, como el caso mencionado de Ericsson y su trabajo en conjunto con GF Machining. Otros casos similares, los cuales también tuvieron presencia en IMTS, son la alemana SAP, una empresa dominante en el mercado ERP (software de gestión de recursos empresariales) y la estadounidense Cisco, líder en tecnología de redes. Estos nuevos jugadores en la metalmecánica dejan cada vez más claro el surgimiento de una manufactura basada en datos, en la comunicación y en la generación de información, misma que tendrá como objetivo nal, el despliegue de conceptos de inteligencia arti cial y de sistemas ciberfísicos. Comunicación Uno de los primeros frutos de la digitalización es la enorme capacidad 14 | Edición 6 / Volumen 23 | Diciembre 2018/Enero 2019 www.metalmecanica.com de comunicación. Daniel Martínez, ingeniero del área aeroespacial de Siemens Industry, explica en entrevista con Metalmecánica Internacional que, desde una óptica básica, la digitalización permite establecer procesos rápidos y ágiles de captura de datos. “En cuanto a las máquinas herramienta, hay muchas oportunidades de captar información de las tareas de maquinado, algunos de ellos secundarios como el número de piezas y de áreas periféricas del proceso, y la virtualización de la máquina herramienta y del proceso mismo; así como aspectos generales como quién está a cargo de un proceso determinado, en qué máquina y hasta conocer si las condiciones de operación son óptimas”. Martínez agrega que desde que se inventaron las máquinas herramienta que utilizan computadoras, hay una serie de operaciones internas al control que tienen que ver con el cálculo de variables. “En tiempos anteriores, esos datos o valores de las variables simplemente se dejaban ir. Ahora hacemos una captura de esa información y el truco está en saber qué hacer con dicha información”. El representante de Siemens añade que existe una serie de interfases, como el caso de Mindsphere, de Siemens, un servicio en la nube que permite conectar un dispositivo CNC para que, a través de internet, se acceda a plataformas de nubes de información para capturar aspectos como qué tan rápido se está corriendo en una máquina, o si la operación ha sido detenida y por qué razón. “Cada manufactura tiene una necesidad diferente. Si el control genera la variable, lo capturamos y se puede utilizar después. Además, como reside en la nube, nos podemos regresar un año y hacer un análisis histórico con temas como utilización, desgaste, obsolescencia, etcétera”. Una muestra más de estas nuevas capacidades de comunicación destinadas al seguimiento de los procesos productivos es la tecnología INNOVACIÓN Y TENDENCIAS Implementación de una máquina inteligente basado en datos de la máquina de alta frecuencia y modelo de propiedades de aprendizaje. Con guración Análisis de comportamiento Interpretación de resultados - De nir máquinas similares. - De nir productos comparables. - Aprender propiedades de proceso. - Entrenamiento de una máquina virtual como un proceso ideal de operación. - Identi car la capacidad por componente de la máquina. - Ajustes / reequipamiento. Datos de máquina de alta frecuencia Comportamiento de manufactura Motor de clasi cación Fuente: Desma, Bachmann, Siemens, Mitsubishi


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