Técnica y tecnología - Enero 2018 by Monolitic

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www.interempresas.net

INDUSTRIA 4.0 EN METALMECÁNICA

La Industria 4.0 aplicada a los laboratorios de ensayo acreditados TitaniaGest, un caso de éxito

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¿Cómo puede mejorar la calidad de la producción un sistema de fabricación basado en la nube?

FATIMA: Fabricación Avanzada y Técnicas de Inteligencia Artificial en las Máquinas

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15:23 AM

sumario Director: Ibon Linacisoro Coordinación editorial: Esther Güell

Edita: Director: Angel Hernández Director Adjunto: Àngel Burniol Director Área Industrial: Ibon Linacisoro Director Área Agroalimentaria: David Pozo Director Área Construcción e Infraestructura: David Muñoz Jefes de redacción: Nerea Gorriti, José Luis París Redactores: Esther Güell, Javier García, Nina Jareño, María Fernández, Helena Esteves, Laia Banús, Laia Quintana, Cristina Mínguez, Paqui Saez, Salvador Bravo

Industria 4.0: hacia la revolución digital que acelerará la competitividad

06 Fabricación avanzada: algunas tendencias globales

www.interempresas.net/info

FATIMA: Fabricación Avanzada y Técnicas de Inteligencia Artificial en las Máquinas

22 Entrevista a Óscar Lázaro,

comercial@interempresas.net redaccion_metal@interempresas.net

director de la Asociación Innovalia

24 La Industria 4.0 aplicada a los

Director General: Albert Esteves Director de Estrategia y Desarrollo Corporativo: Aleix Torné Director Técnico: Joan Sánchez Sabé Director Administrativo: Jaume Rovira Director Logístico: Ricard Vilà

laboratorios de ensayo acreditados TitaniaGest, un caso de éxito

34 Requerimientos sobre la metrología

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40 ¿Cómo puede mejorar la calidad de la producción un sistema de fabricación basado en la nube?

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Audiencia/difusión en internet y en newsletters auditada y controlada por:

Plantas de producción más inteligentes con la Industria 4.0

48 'Índice de Madurez de la Industria 4.0' desde la experiencia de TÜV SÜD

Interempresas Media es miembro de:

50 De fabricante de productos heredados a líder en innovación Queda terminantemente prohibida la reproducción total o parcial de cualquier apartado de la revista.

D.L.: B-30.686/2012 ISSN Revista: 2014-8305 ISSN Digital: 2462-6090

54 Sistema compacto y flexible para la disposición de herramientas

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TRIBUNA DE OPINIÓN

José Miguel Erdozain, director general de IK4

Industria 4.0: hacia la revolución digital que acelerará la competitividad Cuando empezamos a hablar de Industria 4.0, hace apenas unos años, muchas empresas industriales se preguntaban si esa transformación les iba a suponer una aportación cualitativa, si una pyme podía resultar beneficiada de la incorporación de las tecnologías digitales en los procesos de producción o si las ventajas de la automatización justificaban el coste de la inversión tecnológica. Hoy en día, la única pregunta que se hacen es cuándo y cómo tendrán que asumir este paradigma que les permitirá alcanzar nuevos niveles de competitividad.

urante los últimos años las empresas vascas han sabido

el protagonismo las estrategias de colaboración entre la industria

valorar la importancia que iba cobrando la digitalización

y los centros de investigación, entre los cuales los integrados en la

en la industria y han respondido de manera adecuada a lo

Alianza Tecnológica IK4, son protagonistas indiscutibles.

que el propio mercado les iba exigiendo. Estas tecnologías les han permitido, por ejemplo, incorporar estrategias de mantenimiento

Basta con mencionar que de los 115 millones de euros que el

inteligente, realizar análisis avanzados a partir de los datos de los

pasado año ingresó IK4, el 64% provino del ámbito de la fabricación

procesos de fabricación e incrementar y sofisticar los niveles de

avanzada y la industria digital. Este porcentaje viene a suponer que

automatización de los sistemas productivos.

para este campo trabajan aproximadamente unas 900 personas de los centros de la alianza. Unas cifras realmente significativas que, a

Las empresas industriales ya han comenzado a enfrentarse a nue-

su vez, nos obligan a mimar especialmente la estrategia, formación

vos modelos de negocio, a incorporar nuevos procesos y a generar

y medios técnicos que ponemos en juego para garantizar el avance

nuevos productos y servicios, y necesitan del acompañamiento de

de nuestras capacidades efectivas en este ámbito.

la tecnología para hacerlo de manera efectiva. Por eso nuestra determinación continúa siendo la misma: seguir

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Se trata de novedades cuya puesta en marcha sería casi imposible

jugando un papel protagonista en la generación de innovación y

de asumir en solitario por parte de las pequeñas y medianas empre-

tecnología y en su posterior transferencia a nuestras empresas,

sas, pero que representan también apuestas y retos importantes

para que sean capaces de afrontar con garantías su inmersión en

para las grandes compañías. Y es en ese punto donde cobran todo

el universo 4.0.

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TRIBUNA DE OPINIÓN

Como en toda evolución tecnológica, es necesario anticiparse y

Sabemos lo que tenemos que hacer. Y también tenemos muy claro

ser capaz de prever las necesidades futuras de nuestra industria.

cómo debemos hacerlo.

Para la identificación de estas necesidades tecnológicas en IK4 cultivamos un modelo basado en la constante cercanía a las empre-

Seguiremos colaborando en los programas de investigación que

sas y al mercado: este es el origen principal de la información más

sean capaces de aportar valor añadido a nuestras empresas y

práctica y directa que nos ayuda a trasladar y 'aterrizar' el conjunto

de generar conocimiento transferible. Seguiremos reforzando

de macrotendencias aglutinadas por el concepto Industria 4.0, a la

nuestras relaciones con ellas e impulsaremos la colaboración

realidad de la empresa de nuestro entorno. Esta cercanía es una

público-privada en iniciativas estratégicas de todo tipo, que ayu-

de las bases de nuestro éxito, confirmada a lo largo de muchos

den a que nuestra industria alcance la vanguardia del mercado.

años, durante los cuales en IK4 hemos sido capaces de exhibir un

Como es el caso del congreso Basque Industry 4.0, que se celebra

músculo investigador bien adaptado a las demandas de nuestras

el próximo 22 de noviembre en Donostia-San Sebastian, el cual

empresas y en conexión con ellas. A su vez, una de las más impor-

se ha convertido en un evento de referencia imprescindible en el

tantes ventajas de este sistema se visualiza cuando se aprovechan

panorama actual y que sirve de ejemplo ilustrativo de las ventajas

las dinámicas de realimentación que se generan entre la empresa

de la cooperación y de compartir visiones y proyectos.

y el centro tecnológico; esta conversación y contraste constante entre ambos nos permite ir evolucionando las estrategias y pro-

Quienes principalmente se beneficiarán de ello serán nuestras

yectos de acuerdo a la propia evolución de las tendencias descritas

empresas, que ya reciben los frutos de un intenso trabajo investi-

y el resultado de las actuaciones ya implantadas.

gador en forma de nuevas soluciones concretas.

Nuestro horizonte investigador está principalmente enfocado

Aspectos como el machine learning, la ciberseguridad, el big data,

hacia las tecnologías de Industria 4.0, que abordará materias como

el cloud computing, el internet de las cosas, la automatización de

la ciberseguridad; la economía circular, que contempla desde la

las líneas de producción o la robótica colaborativa, entre otros,

idea de producto hasta la gestión de su reciclado; el diseño de mate-

son elementos que ya forman parte del lenguaje habitual que

riales avanzados, capaces de satisfacer las nuevas necesidades

manejamos con nuestras empresas y que la Alianza IK4 conti-

tecnológicas y sociales, y los sistemas de fabricación reconfigura-

nuará desarrollando para ayudarles a mejorar su integración en el

bles, entre otras muchas materias.

entorno de la Industria 4.0. •

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FÁBRICAS DEL FUTURO

EUROPA FUE PIONERA EN ESTE SENTIDO Y LLEVA AÑOS PROMOVIENDO LAS DENOMINADAS ‘FÁBRICAS DEL FUTURO’

Fabricación avanzada: algunas tendencias globales

Todos los países con un importante peso de la industria en su PIB han definido durante los últimos años estrategias para mantener o incrementar su posición competitiva. Euskadi con un peso del 23,5% de la industria manufacturera en su PIB, y con una inversión en I+D+i del 2,03% de éste, no es ajena a esta tendencia global de los países industrialmente punteros. Luis Uriarte y Aitor Alzaga, subdirector general y subdirector de Tecnología de IK4-Tekniker

1. Estrategias de referencia a nivel internacional Europa fue pionera en este sentido y lleva años promoviendo las denominadas ‘Fábricas del Futuro’ a través de la EFFRA (European Factories of the Future Research Association) como colaboración público-privada para el desarrollo de proyectos innovadores en este ámbito, iniciativa que se puso en marcha en 2008. En octubre de 2012, la Academia Nacional de Ciencia e Ingeniería alemana ‘acatech’ presentó sus conclusiones y visión en la que se denominó estrategia ‘Industrie 4.0’ [3], iniciativa que se había generado para identificar los requisitos y acciones a medio y largo plazo en términos de investigación y desarrollo tecnológico para promover el liderazgo alemán en la industria productiva. De hecho la iniciativa Alemana responde a una estrategia dual, en el sentido de seguir liderando la oferta de equipos y soluciones para la producción industrial, y de aplicarlos en las plantas productivas alemanas integrando las cadenas de valor y digitalizando todo el proceso productivo. La implantación de dicha estrategia ‘Industrie 4.0’ en la industria alemana fue incluida en el acuerdo de gobierno de 2013 entre los distintos partidos que forman el gobierno de coalición. Esta iniciativa ha sido la más influyente de todas las generadas a nivel mundial, dado el liderazgo alemán en las tecnologías de fabricación. Todavía es pronto para hablar categóricamente de resultados, pero de momento el peso del PIB industrial alemán ha crecido del 23,1% de 2014 al 25,7% de 2016.

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FÁBRICAS DEL FUTURO

Tomando prestado dl concepto alemán de Industry 4.0 y del Internet Industrial formulado en USA, pretenden mejorar enérgicamente los procesos industriales y aumentar la competitividad de sus empresas, primero en los mercados internos y posteriormente propulsar su expansión global. La estrategia incluye entre otros planes para un escalado industrial masivo, para optimizar la estructura industrial, incremento masivo de la calidad y fiabilidad de sus máquinas, y con una clara orientación a las personas. Con menos impacto a nivel divulgativo, Japón también está tomando medidas para mantener su posición global en la fabricación avanzada y acelerar el crecimiento en nuevos sectores de manufactura avanzada. En 2010, el gobierno aprobó una estrategia de crecimiento económico reeditada en julio de 2012, Estados Unidos (15,9% PIB industria manufacturera) ha sido tam-

denominada ‘Estrategia de Renacimiento para Japón’ [10], que

bién prolijo en el lanzamiento de iniciativas para promocionar la

establece objetivos sociales y económicos para 2020. Esta estra-

fabricación del futuro. En 2011 se lanzó la iniciativa Sociedad de

tegia busca aprovechar las fortalezas de Japón en fabricación y

Fabricación Avanzada [4] como equipo de asesoramiento para el

tecnología, para invertir 1,3 billones de dólares en nuevas indus-

gabinete de presidencia. Este asesoramiento se enfocó en todas

trias y crear 4,7 millones de empleos en 2020. La fabricación

las áreas relacionadas con la fabricación avanzada (procesos,

avanzada (automoción, maquinaria y electrónica) representa la

materiales, inteligencia, etc.) desde una múltiple perspectiva:

vanguardia de las capacidades industriales de Japón y su fuente

ciencia, tecnología e innovación. Posteriormente en 2014 se

principal de exportaciones; pero en los últimos 15 años, su cuota

lanzó el Consorcio para el Internet Industrial [5], como entidad

de mercado global se ha ido erosionando progresivamente. En

privada multisectorial (energía, salud, fabricación, sector público

su día Japón fue referente mundial en eficiencia y calidad en la

y transporte). El consorcio pretendía buscar el consenso en pla-

industria, pero hoy día su productividad es un 29% inferior a la de

taformas y su interoperabilidad. El concepto alemán ‘Industrie

USA y un 32% inferior a la de Alemania. Esta brecha no sólo es sig-

4.0’ y el ‘Internet Industrial’ americano no compiten entre sí, sino

nificativa, sino que se ha ido ampliando. A nivel particular de las

que son de alguna manera complementarios. Los dos enfoques se

empresas, los fabricantes de automóviles japoneses han mante-

ocupan de la conexión entre medios productivos y productos, y

nido excelentes resultados, pero a costa de desplazar gran parte

ambos comparten el entusiasmo por el futuro del Internet de las

de su producción fuera de Japón. En la industria electrónica, la

Cosas. En el caso alemán está más centrado en la fabricación y

fuerte entrada de actores como Samsung, LG, Xiaomi, Huawei o

va más allá de la conectividad, y el americano está más abierto a

Lenovo ha mermado sustancialmente la cuota de mercado de las

otros ámbitos de aplicación donde la conectividad es relevante,

empresas japonesas.

como puede ser el de la energía y el transporte. En 2014 también por el presidente Obama se lanzó el Manufacturing USA [6] como

En nuestro entorno más cercano la estrategia Basque Industry

la red nacional de innovación en fabricación. Consiste en una red

4.0 supone una clara apuesta por seguir la tendencia de los líde-

de centros regionales que acelerarán el desarrollo y la adopción

res mundiales, con los pros y los contras que suponen nuestro

de tecnologías de fabricación de vanguardia para fabricar nuevos

reducido tamaño. A esta estrategia muy similar a la alemana, se

productos competitivos a nivel mundial.

ha añadido la apuesta por los Centros de Fabricación Avanzada de forma semejante a los centros desarrollados dentro de la

El Reino Unido lanzó en octubre de 2011 el programa ‘Catapult: Fabricación de Alto Valor’ [7]. La estrategia de catapultas, son 10 en total, está pensado para superar la brecha entre la industria y la investigación académica, ayudando a convertir grandes ideas en realidad, proporcionando acceso a instalaciones de investigación y desarrollo de clase mundial y experiencia que de otro modo estarían fuera del alcance de muchas empresas en el Reino Unido. La aspiración del Gobierno del Reino Unido es crear hasta 30 catapultas en 2030. En el caso de la catapulta de fabricación, ha incluido el desarrollo de 7 centros [8] con capacidades y competencias que abarcan desde las materias primas básicas hasta el proceso de ensamblaje de productos. ‘Made in China 2025’ [9] ha sido el primer plan decenal para desarrollar una de las economías más avanzadas y competitivas del mundo con la ayuda de tecnologías de fabricación innovadoras. Esta política industrial pretende poner en jaque la primacía económica de las principales economías industriales del mundo. La estrategia apunta a industrias de alta tecnología como automoción, aviación, maquinaria, robótica, equipos marítimos y ferroviarios, dispositivos médicos y tecnología de la información.

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FÁBRICAS DEL FUTURO

No es lo mismo la incorporación de las nuevas tecnologías para aportar valor a mi producto que incorporarlas a máquinas de producción para utilizarlas como herramientas en la eficiencia operativa

estrategia ‘Catapult’ británica. Finalmente la puesta en escena de

con la aparición de Internet y las tecnologías asociadas, como los

la Red de Activos Conectados de Fabricación Avanzada supone

portales de Internet y soluciones facilitadoras de la colaboración

una apuesta por integrarse en la red europea de Centros de

y la integración de la cadena de valor en su concepto más exten-

Competencia, como proveedores de infraestructura y platafor-

dido (SCM, CRM, etc.).

mas tecnológicas, y los Innovation Hubs [11] que se crean a su alrededor como espacios para acelerar la transformación de las

Poco después, con el inicio del nuevo siglo, la conectividad se

empresas.

extiende a las máquinas y se popularizan los conceptos de M2M (Machine to machine), y un poco más tarde surge con fuerza el

2. Industry 4.0: nuestra visión

concepto de Internet de las cosas, ligado al desarrollo de IPv6.

El término Industry 4.0 engloba a “la denominada cuarta revolu-

La proliferación de los dispositivos móviles y su capacidad de

ción industrial derivada de una evolución tecnológica propiciada

conexión experimentan un fuerte desarrollo hacia finales de la

por el desarrollo de los sistemas embebidos, su conectividad y la

primera década del nuevo siglo. Todo este movimiento supone

correspondiente convergencia del mundo físico y virtual. Todo

una tercera ola en la utilización de las TEICs y se puede considerar

esto proporciona unas capacidades de integración de objetos,

la precursora de lo que se está denominando 4ª revolución. Las

información y personas que puede propiciar un salto cualita-

empresas por su parte se cuestionan cómo les puede afectar todo

tivo en la producción y uso de bienes y servicios”. Para poner en

este movimiento a su negocio para reaccionar en consecuencia

contexto esta revolución merece la pena recordar las diferentes

(estrategia defensiva) o analizar qué oportunidades ofrece este

‘olas’ en la introducción de la electrónica y las tecnologías de la

nuevo escenario (estrategia pro-activa). En cualquiera de los

información (TEICs) en la producción industrial. La primera ola,

casos la reflexión se realiza a tres niveles:Primero y fundamen-

en la década de los 80 e inicio de los 90, perseguía la eficiencia

tal, al nivel estratégico. Es necesario analizar cómo queremos

en los procesos. Fue la época de la introducción del CAD, CAM,

mejorar la propuesta de valor. No es lo mismo la incorporación

los sistemas CIM (Computer Integrated Manufacturing), los FMS

de las nuevas tecnologías para aportar valor a mi producto, que

(Flexible Manufacturing System) y similares. Como en la actua-

incorporarlas a máquinas de producción para utilizarlas como

lidad, la integración y flexibilidad de los sistemas de fabricación

herramientas en la eficiencia operativa. E incluso cambiar la pro-

eran los objetivos principales, limitados en aquella época por la

puesta de valor y/o el modelo de negocio. Definida la estrategia y

tecnología disponible. La segunda ola, en los años 90, se genera

los retos asociados, hay que pensar en cómo trasladarlos al proceso productivo o producto, actuando en el producto, el medio o sistema productivo que la empresa ofrece. Es decir, definir el modelo productivo que va a responder a esa estrategia, y definir y concretar una hoja de ruta en este sentido. En esta hoja de ruta es importante identificar las tecnologías clave sobre las que apoyarse y decidir cómo integrarlas: Mediante su adquisición o desarrollo y en su caso con quién. Si la tecnología base va a ser clave en el negocio, se desarrollarán capacidades internamente y, quizás, en colaboración con agentes externos que permitan ir más rápido. A la hora de definir y desplegar una estrategia Industry 4.0 es conveniente utilizar un modelo de referencia como puede ser el representado, de forma simplificada, en el siguiente esquema (modelo adoptado y presentado por IK4 Research Alliance en el último congreso de Basque Industry 2015 [12]:

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FÁBRICAS DEL FUTURO

En este modelo de referencia hay tres niveles: Uno relacionado

3. Casos de aplicación

con las tendencias o drivers, el segundo relacionado con el modelo productivo y, por último, con las tecnologías posibilita-

Sistemas ciber-físicos

doras. Estos tres niveles están de alguna manera relacionados

Sin duda la parte de Industria 4.0 que más ha trascendido al

con los tres niveles mencionados anteriormente como guía de

público general es el detalle de las tecnologías posibilitadoras,

nuestra reflexión:

que no son más que lo que su propio nombre denota. Entre ellas, por su singularidad destacamos la irrupción de los sistemas ciber-

El posicionamiento estratégico de la empresa estará relacionado/

físicos para producción [13] (cyber-physical production system

alineado con aquellos drivers o tendencias que pueden impactar

CPPS), que están sobre todo relacionados con la smartización y

más significativamente en su negocio. Puede ser la personaliza-

la connectividad/digitalización. Sus orígenes provienen de la evo-

ción, los ciclos de vida más cortos, las sostenibilidad o similares.

lución de los sistemas embebidos, y su primera reseña explícita

El modelo productivo de fabricación avanzada Industry 4.0 ten-

data de 2006, cuando se celebró el primer taller de la NSF [14]

drá como características:

sobre sistemas ciber-físicos. Las tres características principales que los definen son:

• La flexibilidad entendida como capacidad de producir, en último extremo, de forma personalizada. • La re-configurabilidad entendida como capacidad de adapta-

• Inteligencia: los elementos son capaces de obtener información de su entorno y actuar de manera autónoma.

ción de forma rápida y económica a los cambios en el producto.

• Conectividad: tienen capacidad de establecer conexiones con

• Digitalización de los procesos, conectando e integrando las

los otros elementos del sistema, incluyendo a las personas, para

diferentes fases y medios del proceso productivo. • Smartización’ de los procesos y medios para responder de forma inteligente; entre otras cosas, esto significa aprender de experiencias previas y responder de forma autónoma a situaciones imprevistas.

la cooperación y colaboración, y tienen acceso al conocimiento y servicios disponibles en Internet. • Tienen capacidad de respuesta a los cambios internos y externos. • Mencionamos un par de ejemplos de aplicación de CPPS para

• El peso que cada una de estas características tendrá en el

máquinas herramienta. El primero de ellos viene motivado por

modelo productivo dependerá de las tendencias a las que quere-

la necesidad de mejora de la productividad combinada con la

mos dar respuesta. Por otra parte, hay otras dos características

producción flexible, en series de lotes pequeños. Una opción

transversales muy relevantes en todo modelo productivo, muy

ante la diversidad de piezas a mecanizar es la integración de

alineados con el driver de sostenibilidad en sus diferentes ver-

sistemas mecatrónicos en la máquina, como un sistema de ama-

tientes; económica, social y medio-ambiental:

rre inteligente o componentes que dan información sobre el

• Centrados en las personas, independientemente del nivel de

proceso y la máquina en tiempo real. El desarrollo de amarres

automatización. Las personas serán fundamentales en el buen

inteligentes [15] que se auto-adaptan a las particularidades

desempeño del sistema productivo.

de cada referencia de pieza y a las condiciones del proceso en

• Eficientes, eliminando desperdicios para asegurar el máximo valor con la utilización de los mínimos recursos necesarios.

tiempo real, son ya una realidad. También es ya una realidad que elementos de la máquina incorporen la sensórica para un cono-

• Por último, tenemos el conjunto de tecnologías posibilitadoras

cimiento en tiempo real de las condiciones uso, especialmente

que normalmente se asocian a Fabricación Avanzada Industry

en elementos críticos como electromandrinos de alta velocidad

4.0 y que las agrupamos en dos bloques:

[16].

• Sistemas ciber-físicos, Big Data – analítica predictiva, y Cloud Computing: Tecnologías que pueden ser troncales en una inicia-

Este tipo de desarrollos puede catalogarse como sistemas CPPS

tiva Industry 4.0 por su esencia integradora.

de primera generación, puesto que no tienen capacidad de cone-

• Robótica colaborativa, simulación – realidad aumentada, visión

xión remota para, por ejemplo, acceder a nuevo conocimiento

artificial, fabricación aditiva: Tecnologías que en función de los

que mejore su respuesta. Los sistemas CPPS, en su versión más

casos y atributos concretos tendrán más o menos peso.

compleja, integra por un lado, la parte física que puede ser una máquina o un robot y, por otro, una conexión con el mundo vir-

El modelo productivo siempre se visualiza bajo la perspectiva

tual, normalmente en ‘la nube’ en la que se recogen datos, se

del usuario y del proveedor de equipos, sistemas o soluciones.

analizan y, como resultado de este análisis y según cada caso, se

Con esta visión, hay que destacar la oportunidad que presenta el

puede influir o actuar sobre el mundo físico, la máquina. En este

caso de las máquinas o sistemas inteligentes y conectados, en el

sentido, en el caso de Twin-Control [17], se investiga en un nuevo

sentido de que el proveedor del equipo puede colaborar de forma

concepto para la optimización del rendimiento del proceso de

sencilla con el usuario del mismo, para optimizar su operación y

mecanizado, incluyendo la evaluación del estado de las máquinas.

mantenimiento. Los datos de la monitorización se combinan con modelos avan-

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A pesar de que existen barreras culturales que pueden frenar su

zados de simulación de máquina y proceso para mejorar así el

implantación masiva, esta colaboración comenzará en aquellos

conocimiento del proceso. Se incluyen también elementos del

casos en los que la ventaja es evidente. Vendrá acompañada por

ciclo de vida, como el consumo de energía y la vida útil de los com-

nuevas formas de negocio, por ejemplo el pago por uso para aque-

ponentes. Esta información de la monitorización, combinada con

llos medios que realizan actividades de soporte, que no están

los modelos desarrollados, se utiliza a nivel de máquina para rea-

relacionados con las actividades o procesos clave, y que pueden

lizar acciones de control basadas en modelos y/o preavisar sobre

ser entre otros, los temas de logística de materiales.

componentes dañados de la máquina.

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Transforme sus procesos de fabricación Los procesos de mecanizado inteligente son un elemento imprescindible en la tecnología de fabricación avanzada. Estas tendencias, ampliamente publicitadas, como Industria 4.0, Internet industrial de las cosas, informática en la nube o movilidad de datos, proporcionan a los fabricantes una oportunidad inigualable para desarrollar procesos que faciliten una mayor productividad y capacidad de procesos. La automatización, medición y obtención de información puede proporcionar control de procesos en todas las fases de fabricación. Los procesos optimizados no solo controlan el estado de las piezas, sino también el rendimiento de las máquinas, las tendencias de los procesos, las intervenciones y los efectos del medio ambiente. Renishaw proporciona las tecnologías necesarias para medir y controlar muchas de las principales variables de los procesos en el mecanizado CNC y otros tipos de fabricación. Hable con nosotros para ver cómo podemos ayudarle a transformar su fabricación.

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FÁBRICAS DEL FUTURO

Robótica colaborativa

4. Comentarios finales

Para dar respuesta a las necesidades de acortar el ‘time to mar-

La industria está en el umbral, sino de la cuarta revolución indus-

ket’ asegurando la flexibilidad, re-configurabilidad y seguridad,

trial, sí al menos de una fuerte evolución que nos dirige hacia la

la tecnología posibilitadora más prometedora es la robótica

convergencia de la fabricación real y virtual. Esta convergencia

colaborativa. En el caso del sector aeronáutico, según las proyec-

no es un fin en sí misma, sino el medio para una producción fuerte-

ciones de mercado, la demanda de aviones va a ser creciente con

mente individualizada [20] o altamente flexible en condiciones de

una necesidad de 30.000 aviones nuevos hasta 2030. Este fuerte

productividad elevada, o con tiempos de llegada al mercado más

crecimiento obligará a que el ‘time to market’ se reduzca notable-

cortos, o bien para cambiar el modelo de negocio de venta de pro-

mente, lo que implica adoptar un concepto de automatización,

ductos a servicios, o mejorar la sostenibilidad de la producción.

siempre complicado en el ámbito aeronáutico. La robótica cola-

El potencial de estos conceptos para cambiar múltiples aspec-

borativa ofrece soluciones más flexibles y reconfigurables (ref.

tos de la vida parece ser enorme. Más allá del mundo de la

Robopartner [18], Cro Inspect [19]). Se trata de una nueva gene-

fabricación, hay otros ámbitos de aplicación en donde se están

ración de robots que trabajan de forma conjunta con las personas

generando desarrollos tecnológicos que a su vez son traslada-

en entornos industriales permitiendo una mayor flexibilidad

bles al mundo de la producción industrial; Conceptos como los

en la automatización de distintas tareas. Estos nuevos robots

automóviles autónomos, la cirugía robotizada o las redes eléc-

permiten que la tecnología de automatización robótica sea más

tricas inteligentes son sólo algunos de los ejemplos prácticos de

accesible, sobre todo para las pequeñas y medianas empresas,

lo que ya está apareciendo. Los cambios más grandes ocurrirán

que son las que más demandan soluciones de automatización

donde se pueda provocar una innovación disruptiva. Existe la

para abaratar costes y mejorar la calidad de sus procesos. Sin

posibilidad de que aparezcan nuevos actores en el mercado de la

embargo, hay grandes retos pendientes para llegar a una cola-

fabricación ofreciendo al cliente un beneficio directo en lugar de

boración segura: la introducción de elementos de seguridad que

productos. Conceptos como pagar por disponibilidad, producti-

eliminen los riesgos en cada aplicación, la introducción de senso-

vidad o por valor generado mediante el uso de los CPPS pueden

res y su procesamiento para integrar capacidades de adaptación

convertirse en estándar en este contexto.

inteligentes en los robots y, finalmente estrategias de planificación para ofrecer soluciones colaborativas, en las que las tareas

Parece generalmente aceptado que el impacto de la digitaliza-

del robot y la persona se reparten. La tecnología para trabajar

ción de la industria productiva a través del concepto Industria 4.0

de forma colaborativa que se aplicará en Cro Inspect aumenta la

tendrá enormes efectos económicos y organizacionales. En cual-

flexibilidad de la solución. Por un lado, el robot podrá operar de

quier caso, las expectativas del impacto económico publicadas

manera totalmente autónoma, una funcionalidad que permitirá

parecen al menos de momento exageradas Hay quien espera que

aumentar la fiabilidad y los ciclos de inspección. Por otro lado, la

el valor económico del Internet de las Cosas alcance 1,9 billones

solución permitirá que el técnico realice de forma más efectiva

de dólares en todo el mundo en 2020 [21], y en paralelo el coste de

las operaciones más complejas utilizando el robot como herra-

los procesadores va a disminuir hasta cerca de un dólar. Se espera

mienta de apoyo.

que el ecosistema de proveedores de soluciones de Industry 4.0 alcance 420.000 millones de euros para 2020 [22]. Se supone que el uso de dispositivos conectados en sistemas de fabricación provocará mejoras de productividad en torno al 2,5-5% [23]; y el 60% de las empresas productivas creen que Industry 4.0 va a permitirles aumentar sus ingresos mediante la implementación de nuevos modelos de negocio [24]. Casi todas las plantas productivas (80-100%) podrían estar utilizando dispositivos conectados en 2025 y hay un impacto económico potencial de 0,9 a 2,3 mil millonesde dólares en reducción de coste anual para el año 2025 [19]. A nivel internacional no cabe duda que Alemania es el referente en Industry 4.0. En Alemania, incluso las empresas pequeñas han adoptado Industry 4.0 en una fase temprana, lo cual les ha permitido crecer y tener un importante nivel de comprensión sobre cómo funciona y las capacidades que ofrece. Sin embargo, para alcanzar realmente al menos una parte de estas expectativas se necesita una concienciación de la necesidad de seguir invirtiendo en I+D+i por parte de todos los actores; y paralelamente, se debiera trabajar exhaustivamente sobre los aspectos e implicaciones socio-éticos de la Industria 4.0. No podemos obviar que nuestras actividades de investigación tienen como objetivo fomentar el desarrollo económico de nuestra sociedad industrial, pero sin perder de vista cuestiones como el bienestar social [25] y la compatibilidad con el medioambiente.•

Libro 1_XM57.indb 12

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Presupuesto interactivo en línea Análisis de factibilidad gratuito Libro 1_XM57.indb 13

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El objeto del proyecto ha sido analizar la idoneidad de diferentes técnicas de AI cuando se aplican en el entorno de máquina-herramienta

FATIMA: Fabricación Avanzada y Técnicas de Inteligencia Artificial en las Máquinas

Dentro del paradigma Industry 4.0 se habla del concepto Big Data y analítica de datos como conjunto de herramientas facilitadores de analítica avanzada en entornos industriales de producción. La compleja realidad industrial nos lleva muchas veces a concluir que no es fácil obtener los datos requeridos ni aplicar técnicas de análisis de forma indiscriminada.

n el presente trabajo se ha seleccionado una problemática concreta relacionada con la selección de parámetros para un nuevo programa de mecanizado y unas condiciones de acabado determinadas. Para

ello, se han simulado en vacío más de 100 programas cada uno de ellos con 4.200 configuraciones diferentes. En total se han generado más de 3 Terabytes de datos. También se han definido las funciones objetivo a optimizar, las cuales han sido el error geométrico, el tiempo y la suavidad. El tiempo y el error geométrico se pueden estimar directamente en los resultados de las ejecuciones, pero para poder estimar el acabado superficial se han definido y calculado diferentes indicadores (KPI) para cada pareja programa-actuador, conformando una base de conocimiento del comportamiento de los actuadores para diferentes tipos de programas. Cuando se deba seleccionar el actuador idóneo para un programa de mecanizado hasta ahora desconocido, se usará un mecanismo capaz de buscar sus similitudes respecto a los programas de mecanizado en la base de conocimiento. Esta similitud vendrá definida en función de la trayectoria de

Rosa Basagoiti de Mondragon Goi Eskola Politeknikoa S.Coop

Maite Beamurgia de Etic

ambos programas. Seleccionando uno o varios programas de mecanizado similares en la base de conocimiento, será posible realizar recomendaciones al usuario sobre el uso de determinados actuadores. Los actuadores recomendados serán aquellos en que los programas más parecidos tuvieron unos resultados en las simulaciones que permite prever un comportamiento en términos de tiempo, error geométrico y

Jorge Martínez de Alegría

suavidad, acorde a las restricciones introducidas por el usua-

de Aotec

rio para el nuevo programa de mecanizado.

Gorka Unamuno de Ideko

Libro 1_XM57.indb 14

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Introducción

‘óptima’ de los mismos, donde este valor lo determina el usuario

El presente trabajo describe un problema real, común en controles

final. Como hemos dicho anteriormente, cuando las piezas tienen

numéricos, cuando se enfrentan con la necesidad de optimizar el

zonas problemáticas, la parametrización por defecto puede no ser

tiempo de ejecución de una pieza, típicamente obtenida a partir

óptima (por ejemplo, se obtiene una pieza de gran calidad, pero

de programas de CAD-CAM, compuesta de muchos bloques de

tardando mucho) y hay que acudir a retocar los valores ajusta-

movimiento pequeños. Todos los controles numéricos utilizan

dos. Esto resulta en ocasiones frustrante para el usuario porque

estrategias de look-ahead para tener en cuenta multitud de blo-

se requiere un grado de experiencia importante para realizar un

ques de programa sin parar en los puntos intermedios. Estas

ajuste correcto. A esto hay que añadir que, como se ha dicho, para

estrategias contienen a menudo heurísticas complejas y puede

programas diferentes los parámetros óptimos pueden ser también

modificarse su comportamiento mediante una serie de paráme-

muy diferentes porque contienen problemas específicos como

tros. El conjunto de técnicas de interpolación para conseguir la

frecuencias espaciales altas, errores en los puntos programados

máxima velocidad posible cuando se debe seguir una trayectoria

generados por el CAD-CAM (mucho más frecuente de lo esperado)

dividida en bloques diminutos se denomina HSC (High Speed

o la precisión no es la adecuada.

Cutting). Una adecuada selección de los parámetros permite obtener comportamientos más precisos a menos velocidad o más

El objetivo general ha sido dar solución a este problema en sus dos

veloces, pero sacrificando parcialmente la precisión. Sin embargo,

vertientes: por un lado, en cuanto a ajuste de los parámetros de

a pesar de que las parametrizaciones por defecto son adecuadas

HSC, que deben ser óptimos para un programa pieza y una máquina

para casos comunes, existen muchas ocasiones en que una mayor

determinada, pues la misma pieza en otra máquina podría requerir

dedicación a experimentar con los parámetros conduce a resulta-

ajustes ligeramente diferentes. Por otro lado, obtener y mantener

dos más precisos, más suaves o con menor tiempo de ejecución. La

el modelo necesario de esta máquina para que los parámetros cal-

naturaleza parcialmente heurística de los algoritmos y la influencia

culados tengan resultados homogéneos.

del comportamiento de la máquina (dinámica, efectos no-lineales en las inversiones…) hacen que no exista una relación lineal ni simple entre los conceptos parametrizados y los resultados obtenidos. Habida cuenta de que una inversión de tiempo en pruebas con diferentes conjuntos de valores ha conllevado en numerosas ocasiones una mejora de los resultados, y que técnicos experimentados son capaces de conseguir estos resultados de forma más eficiente, resulta natural preguntarse si este proceso mental, interiorizado en los usuarios cualificados, puede conseguirse de forma automática o mecanizada, bien entendido que conocemos la naturaleza no-lineal que subyace en la algoritmia involucrada en el look-ahead. El objeto principal del proyecto ha sido analizar la idoneidad de

El objeto principal del proyecto ha sido analizar la idoneidad de diferentes técnicas de Inteligencia Artificial cuando se aplican en el entorno de máquina-herramienta

diferentes técnicas de Inteligencia Artificial cuando se aplican en el entorno de máquina-herramienta, proporcionando una clasificación general y una solución más específica en los casos que se contemplan en el proyecto. Además, para los problemas considerados, se obtendrán algoritmos de optimización concretos que

De alguna manera, el proyecto debe obtener un algoritmo capaz de

aporten una solución eficiente al problema. Y dentro del esquema

encontrar patrones en los programas tipo, de forma que se obtenga

general de los algoritmos de IA, planteamos utilizar aquellos que se

un clasificador (implícito o explícito) por la mera lectura del mismo.

basan en el tratamiento de grandes cantidades de datos.

Este clasificador o reconocedor de patrones puede obtenerse por varias técnicas, como se verá más adelante, pero debe reali-

El concepto Big Data, transferido de las tecnologías IT aplicadas a

mentarse por los resultados de los algoritmos de HSC sobre los

datos masivos como los obtenidos en la navegación por internet,

programas tipo. El encuadre de la problemática y el planteamiento

viene definido no solamente por el volumen de datos manejados y

general, al que se da respuesta en los apartados posteriores es el

las estructuras físicas y lógicas que los soportan, lo que ya es en sí

mismo un problema, sino por su velocidad, complejidad y heterogeneidad. Estas condiciones se cumplen claramente en el caso de las

Tenemos un conjunto amplio de programas pieza y la geometría,

màquines-herramienta y los datos obtenidos de los sensores.

tanto teórica como ‘real’ obtenida en la simulación en el CNC. Se tratará de un conjunto importante de datos, pues cada programa

El planteamiento general del problema es el siguiente:

pieza se simulará con diferentes conjuntos de parámetros de HSC

Disponemos de un conjunto de programas pieza con diversas

y diferentes modelos de máquina, en esta fase modelos simples

problemáticas acumulado a lo largo del tiempo. Estos programas

lineales.

poseen características que a un usuario experto le permitirían clasificarlos de alguna manera como más ‘difíciles’ o más ‘suaves’ o

Los datos, aunque se obtendrán en un entorno de simulación, son

incluso detectar características conflictivas dentro de su geome-

datos reales. Esto es importante destacarlo, lo que buscamos es

tría. En función de esta evaluación pueden elegirse conjuntos de

una optimización de unos algoritmos cuya salida real como res-

parámetros idóneos a priori para obtener unos objetivos determi-

puesta a una serie de parámetros de entrada y un programa dado,

nados (calidad superficial, precisión, tiempo mínimo) o una mezcla

podemos conseguirlo sin necesidad de ejecutarlos en tiempo real.

Libro 1_XM57.indb 15

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Existen muchas ocasiones en que una mayor dedicación a experimentar con los parámetros conduce a resultados más precisos, más suaves o con menor tiempo de ejecución

El algoritmo o algoritmos candidato se verificará con conjuntos diferentes de programas y modelos para validarlo y establecer su robustez. La fase final es la ejecución de dicho algoritmo en el CNC de una máquina, de forma que ante un nuevo programa nos proporcione un conjunto de parámetros para dicho programa, para esa máquina y para el criterio de bondad elegido. Idealmente, este algoritmo incluirá medios para evolucionar de forma autónoma y seguir aprendiendo a partir de sucesivas ejecu-

Para cada uno de los resultados obtenidos con un programa y un

ciones de programas.

set de parámetros, se deben establecer indicadores, figuras de mérito, funciones de coste… y encontrar algoritmos que minimicen

2. Estado del arte. Inteligencia Artificial

esos valores en el conjunto de trabajo.

Existen estudios sobre patrones de aprendizaje y su clasificación o definición de características según el problema a atajar para

Puesto que anticipamos que el ajuste de la máquina y la dinámica

ambientes inteligentes. En su trabajo [1], Aztiria pone de mani-

de la misma influyen obviamente en los resultados de mecanizado

fiesto el problema de que todas las técnicas de ‘Machine Learning’

(tanto en los tiempos como, sobre todo, en la calidad), simularemos

no sirven para dar solución a todos los problemas. Aztiria consi-

los accionamientos como sistemas de segundo orden con varias

dera las siguientes técnicas de Machine Learning y propone una

frecuencias de resonancia y amortiguamientos dentro del rango

clasificación para entornos inteligentes:

típico de màquines-herramienta.

• Redes Neuronales Artificiales • Técnicas de Clasificación

Y para este conjunto de programas multiplicado por el conjunto

• Reglas de Lógica Difusa

de parámetros (actuadores) y multiplicado a su vez por el grupo de

• Descubrimiento de Secuencias

frecuencias y amortiguamientos seleccionados, debemos calcular

• Aprendizaje basado en instancias

figuras de mérito, indicadores, evaluaciones… que nos permitan

• Aprendizaje Reforzado

clasificar los resultados. Cada una de las técnicas de Machine Learning tiene sus puntos

Libro 1_XM57.indb 16

Esta clasificación de los resultados se retroalimentará hacia los

fuertes y débiles. Diferentes análisis y la experiencia dicen que,

algoritmos de clasificación para obtener un algoritmo ‘ganador’.

para diferentes problemáticas, se usan diferentes técnicas.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Actualmente no existe una clasificación o enfoque global donde están definidas las técnicas a usar en cada tipo de problema para

GA [5, 15]) y algoritmos de estimación de distribuciones (Estimation of Distribution Algorithms, EDA [8, 11])

dar respuesta a los diferentes problemas en el ámbito de manufac-

• Técnicas Wrapper: Esta aproximación emplea un clasificador (o

turing. Además, parece que la solución seguramente no sea el uso

regresor) como medida de la bondad de un subconjunto de varia-

de una sola técnica en cada uno de los problemas, sino que segu-

bles. Es decir, el error que comete un clasificador construido con

ramente se necesite de combinaciones de técnicas. Para entornos

un subconjunto de variables será empleado como medida de la

inteligentes, este ha sido el enfoque por el que apuestan.

bondad de dicho subconjunto de variables. Esta técnica asume que un buen conjunto de variables es aquel mediante el cual se

2.1. Métodos de Selección de Variables

puede realizar una buena predicción de la variable KPI. Para ello

A continuación, se describen las diferentes técnicas presentes en

es conveniente emplear algoritmos de clasificación (o regresión)

cuanto a selección de variables clave de proceso. Se consideran

con buenas propiedades teóricas, i.e. consistencia asintótica,

tres clases de técnicas.

tales como las máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machines, SVM [4, 6, 14, 15]).

a) Técnicas univariadas • Técnicas empleadas para realizar la selección de variables de

c) Remuestreo, ranking y consensuado de características

manera individual, es decir, sin tener en cuenta las interacciones y redundancias que pueden mostrar con otros conjuntos de

• Por último, se consideran tres técnicas de carácter general que

variables. Entre ellas, se consideran como más interesantes las

combinadas permiten determinar las características más pro-

siguientes:

minentes [10]. Dichas técnicas permitirán combinar resultados

• Técnicas basadas en correlación (Pearsoncorrelación lineal,

parciales a fin de conseguir una selección de subconjuntos de

Spearman- correlación no lineal, Kendall-no paramétrica): A fin

variables más robusta y menos sensible al ruido particular de

de determinar la correlación con respecto a una variable discreta

cada base de datos.

no ordinal se emplea la información mutua, medida basada en la teoría de la información [3]. Dicha medida es no paramétrica y tiene interpretaciones en término de dependencia entre varia-

2.2. Analítica de Datos en Manufacturing

bles aleatorias. Mide la reducción media en la incertidumbre de

La obtención de un algoritmo de optimización, se puede llevar a

la variable que se quiere predecir o estimar (KPI) al conocer el

cabo mediante la utilización de diferentes técnicas de Inteligencia

estado de una segunda variable.

Artificial (IA) o una combinación de ellas. A continuación, se define

• Técnicas basadas en test estadísticos (Test estadísticos para-

el estado del arte de esta tecnología. La IA replica tanto los proce-

métricos y no paramétricos): En los test estadísticos se aplican

sos de razonamiento humano como su comportamiento y además

algunos de los coeficientes de correlación previamente descritos

construye máquinas capaces de simular la toma de decisiones

tal como el coeficiente de correlación de Pearson o la información

humana en entornos imprecisos y no certeros [17]. Dentro de las

mutua. El uso de test estadísticos permitirá establecer la signifi-

técnicas de IA, con el objetivo de obtener conocimiento (patrones

catividad de los coeficientes de correlación estimados.

válidos) de los datos recogidos en el proceso de fabricación, se utilizan los Knowledge Discovery in Databases (KDD). Los KDDs son

b) Técnicas multivariadas

procesos no triviales de identificación de patrones válidos y enten-

• Una vez realizado el estudio para la detección de variables de

sibles partiendo de datos. Data Mining es una aplicación de unos

forma univariada, se amplía el estudio mediante la detección de

algoritmos específicos para extraer dichos patrones (modelos) de

conjuntos de variables altamente correlacionadas con las dife-

los datos y es un paso particular del proceso KDD [18, 19]. Estos

rentes variables KPI. El uso de técnicas univariadas permitirá

últimos años, se han aplicado muchas técnicas de Data Mining en el

reducir el conjunto de variables consideradas por las técnicas

dominio de fabricación:

multivariantes. Se diferencian dos grupos de técnicas: las basadas en teoría de la información [2, 3, 7, 13] y las basadas en técnicas

Sistemas Experto Basado en Reglas [20, 21, 22, 23, 24], Redes

de envoltura (Wrappers) [8].

Neuronales [25, 26, 27, 28, 29, 30], Reglas de Asociación [31],

• Técnicas basadas en la teoría de la información: se emplearán

Razonamiento Basado en Casos [32, 33, 34, 35, 36, 37] o Fuzzy

dos técnicas para la detección de subconjuntos de variables

Logic [38, 39, 40, 41]. Todos ellos han mostrado un gran potencial

empleando medidas provenientes en la teoría de la información.

cuando se han utilizado en el desarrollo de sistemas inteligentes

Ambas técnicas consisten en una medida que tiene en cuenta

para el control, pero los resultados obtenidos han sido muy orien-

la correlación con la variable KPI de cada una de las variables

tados a problemas muy específicos.

seleccionadas, así como una medida de la redundancia entre las mismas. La principal suposición tras la selección basada en teoría

En realidad, la optimización aplicada a procesos de mecanizado ha

de la información radica en que un buen conjunto de variables

aparecido repetidamente en la literatura. Muchos de ellos se han

es aquel que está fuertemente correlacionado con la variable de

concentrado en cómo se ha llevado a cabo el proceso, por ejemplo,

interés y poco correlacionado entre si [2, 7]. Para ello se emplean

en [43] se utilizó una aproximación multiobjetivo para mitigar los

marcadores tales como la medida de selección basada en corre-

niveles de vibración y mantener la calidad de la superficie mientras

lación (Correlation based Feature Selection, CFS [7]) y medidas

se mantenían tiempos de producción y se decrementaba el des-

provenientes del marco propuesto por Brown et al. en [2].

gaste de herramienta. El material usado para los experimentos era

• Debido al número exponencial de posibles subconjuntos de

AA 6082-T6.

variables se necesita emplear algún algoritmo de búsqueda aproximado. En este estudio se emplean como meta-heurísticas de

Li et al. en [44] presentan un análisis de los parámetros de corte y

búsqueda el uso de los algoritmos genéticos (Genetic Algorithms,

su efecto en procesos de mecanizado. Utilizan métodos de análisis

Libro 1_XM57.indb 17

27/2/18 12:51

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

estadístico con el objetivo de analizar la relación entre el consumo

• Lóbulos positivos de aceleración de trayectoria

energético y tiempo de producción. Los elementos considerados en

• Lóbulos negativos de aceleración de trayectoria

dicho análisis son las potencias auxiliares, potencia en vacío, poten-

• Lóbulos inversión de aceleración de trayectoria

cia para retirada de material y pérdidas adicionales. El proceso

• Lóbulos aceleración eje

completo de mecanizado es, por lo tanto, dividido en 7 periodos: a)

• Inversiones de lóbulos aceleración eje

startup, b) standby, c) spindle acceleration/deceleration, d) spindle

• Lóbulos jerk eje

idle, e) rapid feed, f) cutting and g) air cutting periods.

• Inversiones de lóbulos de jerk • Tiempo entre picos de aceleración

Con el objetivo de introducir mayores niveles de independencia en

• Tiempo entre picos de jerk

las máquinas CNC, [48] calcula la secuencia óptima de controles

• Ciclos sobrepasamiento accel eje

para una trayectoria de la herramienta, para una geometría de la

• Ciclos sobrepasamiento jerk eje

herramienta dada y tipo de material que se desea mecanizar. Se

simula el proceso, encuentra la solución óptima y reconstruye los

Cada uno de estos indicadores ha sido definido exhaustivamente

estados teniendo en cuenta la rugosidad de la superficie. En [49]

tal como se puede apreciar en la figura 1 correspondiente a

se considera el fresado ortogonal, donde se seleccionan como

sobrepasamientos.

parámetros las velocidades rotacionales y del cabezal, excentricidad herramienta-trabajo, profundidad de pasada y avance por revolución. Lo que se analiza es el efecto de cada parámetro en el desgaste de herramienta, la rugosidad superficial, cantidad de material eliminado y las fuerzas de corte. Se usó un algoritmo genético para identificar las soluciones en la frontera de Pareto.

3. Desarrollo del sistema experto FATIMA La obtención de la base de conocimiento era el requisito indispensable para el éxito de la tarea de definir un sistema experto basado en reglas capaz de determinar valores de actuadores adecuados al programa de mecanizado y ajustado a criterios de tiempo, error geométrico y suavidad preestablecidos por el usuario del CNC. Los ingredientes de este sistema experto son la base de conocimiento de 108 programas, hasta el momento, y su respuesta a cada uno

Figura 1. Definición detallada del sobrepasamiento como indicador de suavidad.

de los 4.200 actuadores además del análisis de dicha respuesta en términos de las funciones objetivo a considerar: suavidad, tiempo

Es de resaltar el coste computacional asociado al cálculo detallado

y error geométrico.

de dichos indicadores no debiendo descartar aproximaciones a los valores exactos siempre que el recuento tenga como cota superior

Para la base de conocimiento se ha generado un conjunto de

el número real de recuentos de cada fenómeno.

programas pieza de cliente que han sido unificados en cuanto a prestaciones programadas de forma que el contenido de los mis-

Valores reales o sus aproximaciones pueden usarse para obte-

mos sólo representa la parte puramente geométrica, es decir, se

ner proyecciones, por ejemplo, con el análisis de componentes

han filtrado las instrucciones que corresponden a gestión del alma-

principales, que permitan discriminar diferentes programas de

cén de herramientas, gestión del cabezal, etc. El CNC, de forma

mecanizado en base al concepto de suavidad. La siguiente figura 2

natural, o incluso en modo simulado, no dispone de una salida

es una muestra de ello.

textual que permita capturar las posiciones generadas por el interpolador y enviadas a los lazos de regulación, y mucho menos las posiciones intermedias antes y después de los posibles filtros, etc. Se ha modificado el código fuente del CNC en modo simulador de forma que nos proporcione, para este proyecto en concreto, la información solicitada y en formato ASCII. La modificación de cada uno de los actuadores mediante la instrucción asociada en el CNC nos da un escenario de ajuste de máquina que permite ejecutar y obtener resultados para todos los programas (108) con todos los actuadores (4.200) relacionados con porcentajes de aceleración y jerk (considerados 5 diferentes) de 3 ejes, de tolerancia geométrica (considerados 6 diferentes), filtro de trayectoria (4), filtro de eje (5) y modo de mecanizado (7). Los algoritmos de generación de trayectoria proveen datos teóricos diferentes en función de los

Figura 2. Proyección de 8 programas de mecanizado diferentes basadas en KPIs definidos para concepto de suavidad.

actuadores. En relación a las funciones objetivo de suavidad que deberá medirse de manera indirecta, se procede a definir indicado-

Libro 1_XM57.indb 18

res clave de rendimiento relacionados con el concepto de suavidad,

En lo que respecta al error geométrico, se calcula de forma tempo-

tales como indicadores unidimensionales espacio-temporales que

ral la desviación geométrica de las cotas reales de cada ejecución

recontaran fenómenos tales como:

del programa pieza, respecto a la trayectoria teórica programada.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En lo que respecta al tiempo, es suficiente con contar las líneas de

Para comparar comportamientos similares entre programas en

los ficheros de salida producidos por el simulador CNC. Para la

relación al concepto de suavidad, se utiliza el coeficiente de corre-

obtención de las cotas teóricas patrón se han utilizado condiciones

lación para los 4.200 actuadores. Se muestra a continuación la

extremas de mecanizado (avance muy bajo, paso exacto por las

gráfica de pares de valores de distancias al origen de la suavidad

cotas programas, etc.).

para un programa nuevo y su semejante. Tal como se puede ver, cada vez que la suavidad aumenta en uno de los programas para

Para que el sistema experto admita como entrada un programa

un actuador, aumenta también en el otro programa para el mismo

de mecanizado desconocido y dé como respuesta la selección de

actuador. Se podría decir que el criterio de suavidad que se ha

actuadores que mejor se ajuste a los requerimientos establecidos

implementado recoge bien el criterio de similitud empleado, radio

previamente, es necesario, además, caracterizar los programas. La

de curvatura.

caracterización de los programas se deberá hacer sobre las cotas teóricas anteriormente mencionadas, pudiendo usarse primeras y segundas derivadas espaciales para extraer estadísticos tales como

media, mediana, máximos, mínimos, varianzas, apuntamiento, etc., o bien utilizando conceptos tales como radio de curvatura (definida como el inverso del valor absoluto de la curvatura en cada punto). A continuación, el sistema experto identificará en ese programa o conjunto de programas similares los actuadores que cumplan los requisitos establecidos previamente. El proceso de validación deberá por lo tanto asegurar que los actuadores ofrecen resultados en tiempo, error geométrico y suavidad que se encuentran correlacionados para programas caracterizados como semejantes resultados. Como proceso de validación, se han escogido 3 nuevos programas (prog_1, prog_2,

Figura 3. Correlación observada para la suavidad calculada mediante KPIs a lo largo de los 4200 actuadores diferentes en dos programas con radios de curvatura semejantes (prog_2, seme_2).

prog_3). Por una parte, se les ha aplicado el algoritmo de caracterización de programa para buscar aquella que se le asemeje más y escoger el actuador que le corresponde y, por otra parte, se han simulado para los 4.200 actuadores y calculado sus KPIs. De esta manera es posible valorar la respuesta del sistema experto observando si los actuadores elegidos por semejanza a otros programas tendrán un comportamiento como el esperado.

Como consecuencia del trabajo realizado, ahora es posible clasificar cualquier programa pieza y seleccionar los parámetros máquina adecuados, para que la suavidad, el tiempo de mecanizado y la geometría obtenida sean óptimos

Libro 1_XM57.indb 19

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

A continuación, podemos observar todas las correlaciones encon-

Hay que indicar que el resultado del programa prog_3 no se pue-

tradas para la suavidad entre los 6 programas considerados en

den considerar como definitivo. Esto es debido a que el programa

el proceso de evaluación (3 programas nuevos, prog_1, prog_2,

es largo y complejo y no se han considerado los 4.200 actuadores

prog_3 y los 3 programas en la base de conocimiento semejantes a

en la fase de validación (se han considerado 1.425 actuadores en

los anteriores, seme_1, seme_2, seme_3).

lugar de 4.200). En los otros dos casos, se ha visto que el proceso de validación ha servido para confirmar que el método investigado y presentado como resultado en el proyecto es satisfactorio ya que

Coef.de correlación suavidad

Prog_1

prog_1

seme_1

Prog_2

seme_2

Prog_3

seme_3

se puede observar que el programa elegido en el proceso de caracterización de programas corresponde con los que más correlación tiene en los KPIs correspondientes a suavidad.

0.6937

0.683

0.6979

0.3478

0.2593

4. Conclusiones y líneas futures Como consecuencia del trabajo realizado, ahora es posible cla-

seme_1

0.6896

0.7683

0.4003

0.4532

sificar cualquier programa pieza y seleccionar los parámetros máquina adecuados, para que la suavidad, el tiempo de mecanizado y la geometría obtenida sean óptimos según los requisitos

prog_2

0.9452

0.4285

0.3597

establecidos por el usuario. Los resultados, dejan entrever la posibilidad de aplicar diferentes técnicas de IA al proceso de corte de chapa por láser, incluyendo desde el análisis del programa a reali-

seme_2

0.4979

0.3871

zar, hasta las estrategias de corte en función del material, pasando por el ajuste óptimo de los accionamientos para cada pieza en una máquina dada, extendiendo de esta manera el rango de aplicación desde la pura generación de trayectoria (descrito en este trabajo) a

prog_3

0.2773

la optimización de los parámetros de ajuste de los accionamientos y al propio proceso del corte (potencias idóneas, introducción de la variabilidad de la chapa en cuanto a materiales y espesores…).

seme_3

[38] Koyama H., Manabe K. I., Yoshihara S. A database oriented process control design algorithm for improving deep-drawing performance. Journal of Materials Processing Technology, 138, 1-3,

Tabla 1. Coeficiente de correlación para la suavidad (para 4.200 actuadores) calculada entre 3 programas nuevos y sus tres programas más semejantes en la base de conocimiento.

343-348, 2003. •

Reconocimientos La financiación para la realización de este proyecto de investigación (FATIMA, KK-2015/000Ú) ha sido concedida por el programa Elkartek del Gobierno Vasco / Eusko Jaurlaritza.

Referencias Las referencias de este artículo pueden consultarse en http://www.interempresas. 209412

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ENTREVISTA

Boost 4.0 nace para facilitar la adaptación en la pyme del Big Data de manera realista y sencilla

Óscar Lázaro, director de la Asociación Innovalia

Desde el pasado mes de enero está en marcha una de las mayores iniciativas de Big Data en Europa, orientada a la Industria 4.0 y abanderada por los principales fabricantes de automoción: Boost 4.0. Un proyecto liderado por el grupo industrial vasco Innovalia que ha conseguido formar un gran equipo con las principales empresas industriales europeas incluyendo Gestamp, Volvo, Volkswagen, Capvidia, Philips, Siemens, IBM, y Teléfonica entre otras muchas otras empresas representativas de la industria europea, tanto informática como de fabricación. Esther Güell

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ENTREVISTA

Para empezar, ¿cómo se gesta Boost 4.0?

¿Qué grado de implicación prevén de las industrias que participan?

La Comisión Europea lleva varios años perfilando una estrategia

Cada uno de los participantes desarrollará diferentes experiencias

orientada a la digitalización de la industria. Fruto de ella, se ha

sobre el uso del ‘Big Data’ y las probará en sus propias factorías. El

detectado la necesidad de liderar todo lo que se refiere a la analítica

objetivo último es extender estándares y protocolos de comunica-

y gestión de los datos. En este sentido se enmarcan diferentes direc-

ciones y encriptación que ya han sido identificados previamente, y

tivas y proyectos encaminados a dotar a Europa de un ecosistema

de ahí promover los resultados de las pruebas a través de pilotos,

propio relacionado con el ‘big data’ o ‘smart data’. Boost 4.0 nace

desarrollando una arquitectura de referencia y una serie de herra-

oficialmente apartir de esta necesidad, el 1 de enero de 2018. Se

mientas abiertas que ayuden a la adopción ágil y sencilla de las

trata de una iniciativa con 36 meses de duración, dentro del marco

soluciones.

Horizon 2020 y con un presupuesto de cerca de 20M€. Se presentó

Lo positivo de Boost 4.0 es que las empresas que forman el consorcio

oficialmente al mundo en el Automotive Intelligence Centre (AIC)

se comprometen a adoptar estas nuevas soluciones y tecnologías en

el 30 de enero, donde reunimos al consorcio de 50 empresas de 16

sus propias fábricas e instalaciones, por lo que ya contamos con que

países lideradas en este caso por Innovalia.

grandes y muy significativas empresas del sector está dando un paso hacia el futuro y apostando por la innovación. Que las principales

El proyecto prevé crear una 'cadena' de fábricas inteligentes y conec-

potencias industriales a nivel europeo adopten esta tecnología sin

tadas en Europa.... ¿existe alguna otra experiencia similar?

duda empuja y anima al resto de empresas y pymes a plantearse ese

Existen proyectos en los que también se han implementado puntos

salto hacia el futuro.

de innovación en el que realizar experimentos y aplicaciones. Por ejemplo, Innovalia forma parte del Proyecto BeinCPPS en el que

La mayoría de ellas pertenecen al sector de la automoción... ¿es un

gracias a los Digital Innovation Hubs (estos puntos de encuentro

sector especialmente ágil en la adopción de nuevas tecnologías?

que te comento) se implementan soluciones avanzadas para mejo-

En el sector de la automoción en general, existen grandes potencias

rar la producción. No estamos hablando de cadena de fábricas

que pueden permitirse el probar nuevas aplicaciones e invertir en

inteligentes, pero hablamos de cadena de Digital Innovation Hubs

nuevas tecnologías, pero siendo realistas, es un sector como muchos

que permiten a las pymes adoptar de una manera mucho más senci-

otros, forjado en pymes y empresas de mediano tamaño que quizás

lla y fácil, tecnología que ya ha sido testeada, aplicada y que ha dado

no tengan esa capacidad.

buenos resultados. Por ejemplo, nuestro laboratorio de metrología

Si desde los grupos que más apostamos por la innovación somos

avanzada en el AIC es un Digital Innovation Hub.

capaces de darles soluciones testadas, verificadas y con un protocolo claro de implementación, creo que el sector de la automoción en

Y en cuanto a su ámbito de actuación… ¿de qué zonas de Europa es-

un sector que puede hacer grandes y muy significativos progresos.•

taríamos hablando? ¿De qué tipo de empresas? Hablamos de las zonas de Europa donde residen socios del proyecto que hacen que esto sea posible. En este caso hablamos de líderes europeos en fabricación en los sectores del automóvil, equipos de fabricación y electrodomésticos como Grupo Volkswagen, FiatChrysler, Volvo, Benteller, la empresa vasca Gestamp, George Fisher, FILL, Whirlpool y Philips entre muchos otros; es decir, podemos hablar de prototipos iniciales a lo largo de toda Europa que, por la internacionalización de las fábricas, se pueden extender a nivel mundial. ¿Hasta qué punto se conoce qué aporta el Big data a la industria? ¿Qué nivel de penetración tienen hoy? Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. El Big Data proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones somos capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. Yo creo que el Big Data no tiene una presencia firme en las empresas a nivel europeo. Las grandes empresas invierten en mejorar adoptando nuevas tecnologías, pero las pymes quizás se sientan mas reacias. Es precisamente por eso, por lo que existe Boost 4.0, para hacer que esa adaptación a la pyme sea realista y sencilla.

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METROLOGÍA

Un nuevo software de gestión de laboratorio diseñado para permitir la integración de todos los departamentos que participan en la generación de informes de ensayo en Titania

La Industria 4.0 aplicada a los laboratorios de ensayo acreditados TitaniaGest, un caso de éxito P.J. Astola y P. Rodríguez, Titania, Ensayos y Proyectos Industriales, S.L.;

F.J. Botana, departamento de Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica y Química Inorgánica, Grupo de Corrosión (Labcyp), Universidad de Cádiz

La industria aeroespacial es conocida por ser uno de los sectores más exigentes con los que trabajar. Está fuertemente normalizado, monitorizado y auditado en nombre de la seguridad aérea. En este escenario, la mejora continua es una necesidad, para cumplir no sólo con los requisitos, sino yambién los plazos y costes. Titania, uno de los laboratorios más reconocidos de ensayos de materiales que trabaja para el sector aeroespacial, se actualizó a un sistema de gestión integral a medida para hacer frente al gran volumen de datos que entrega a sus clientes. Después de un esfuerzo de dos años, ahora está explotando sus resultados ofreciendo mejor cumplimiento de plazos, informes de ensayo robustos y nuevos servicios de análisis de datos. La transformación digital ha empujado a Titania hacia la Industria 4.0. Este trabajo presenta la metodología seguida y los primeros resultados obtenidos.

M. Marcos departamento de Ingeniería Mecánica y Diseño Industrial, Universidad de Cádiz

Este trabajo se presentó en el Congreso de Metrología de 2017.

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METROLOGÍA

1. Introducción

ción (2013), y otro su parametrización (2014), pero los resultados

La Industria 4.0 se enmarca dentro de la denominada Cuarta

se han puesto de manifiesto desde la plena implementación del

Revolución Industrial, que puede ser descrita como una gama de

sistema, a partir de 2015 en adelante.

nuevos sistemas tecnológicos que combinan conceptos físicos y digitales para definir el Proceso de Fabricación Concurrente,

2. Desarrollo del sistema

Simultáneo, Distribuido y Cooperativo en Sistemas Integrados de

Un nuevo software de gestión de laboratorio denominado

Fabricación Virtual o Real, disminuyendo papeles y el volumen de

TitaniaGest ha sido especialmente diseñado para permitir la

archivos [1].

integración de todos los departamentos que participan directa e indirectamente en la generación de informes de ensayo en Titania.

En el caso particular de suministradores de tecnologías e innovación para empresas extendidas, la gestión de los laboratorios

De esta manera, se pretendía ir mucho más allá de las capacida-

de ensayo está frecuentemente condicionada por el volumen

des de los LIMS que actualmente ofrece el mercado, teniendo en

especialmente y alto de ‘datos’ (Big Data [1]) que genera para sus

cuenta los 4 principios que deben regirlo:

clientes. Así, éstos están llamados a integrarse en esta iniciativa,

• Registro único: los datos deben escribirse en el sistema sólo una

apostando por la eficiencia de los procesos que generan este valor

vez.

para sus clientes.

• Accesibilidad de la información: cualquier información necesaria

Este Big Data generado se vuelve útil para los clientes del labora-

• Actualización en tiempo real: los datos necesarios deben actuali-

debe ser accesible al sistema. torio, ya que puede proporcionar servicios de monitorización en tiempo real para los procesos de fabricación, e incluso predecir

zarse en tiempo real. • Personalización: el sistema debe seguir el proceso, y no al revés.

problemas en el futuro cercano basado en análisis estadísticos. Los sistemas de calidad del cliente también pueden aprovechar este

El desarrollo del sistema requirió un análisis profundo del flujo

Big Data, ya que puede ofrecer un análisis de datos preciso, rápido

de información en los procesos de producción, para descubrir

y flexible para varias aplicaciones, por ejemplo, determinando la

los factores clave para llevar a cabo los ensayos bajo los requi-

causa raíz de un producto / proceso no conforme, o indicadores

sitos de acreditación. Cinco factores clave diferentes fueron

clave de rendimiento (KPIs). Toda esta información relevante

identificados por consenso general con la siguiente declaración: “El

puede ser personalizada para cada cliente de acuerdo a sus necesi-

personal cualificado (1-personal), sabiendo perfectamente lo que

dades en un informe técnico, siempre que se tenga la capacidad de

tiene que hacer (2-documentación), con equipos de ensayo ade-

generar y manejar este Big Data.

cuados (3-equipos), es capaz de realizar las ensayos correctamente (4-ensayos), generando información precisa para ser reportada a

Titania, laboratorio de ensayos acreditado que trabaja para empre-

los clientes (5-informes)”.

sas aeroespaciales mundiales, aceptó este desafío modificando su modelo de negocio a nivel de operaciones, con los siguientes objetivos principales: • Aumentar su eficiencia • Aumentar el porcentaje de cumplimiento de plazos • Aumentar la escalabilidad del negocio • Ofrecer nuevos servicios relevantes a partir del análisis de la información recopilada. La aplicación de este tipo de herramientas cobra especial sentido en nuevos procesos introducidos en el sector aeroespacial, tal como la fabricación de piezas de material compuesto donde la madurez de la tecnología aún requiere de un seguimiento exhaustivo de la fabricación. Todos estos desafíos pueden lograrse a través de la integración

La gestión de los laboratorios de ensayo está frecuentemente condicionada por el volumen especialmente y alto de ‘datos’ (Big Data [1]) que genera para sus clientes

inteligente de toda la información que maneja el laboratorio para obtener y reportar los resultados de ensayo. Actualmente, los procesos industriales son frecuentemente estáticos e implementados a través de sistemas de software extremadamente inflexibles. Sin embargo, éstos no pueden ser simplemente reemplazados de la

A continuación se describen las principales características del

noche a la mañana por sistemas orientados al servicio. Requiere

sistema desarrolladas para cubrir estos factores clave. El entre-

integrar nuevas tecnologías en las más antiguas (o viceversa) - los

namiento de los técnicos de ensayo suele consistir tanto en

sistemas antiguos necesitan ser actualizados con sistemas habilita-

conocimientos teóricos como en prácticos, que normalmente

dos en tiempo real [2].

requieren realizar ensayos internos de competencia (para asegurar la equivalencia del técnico de pruebas). En este caso, el sistema

En el caso de Titania, las hojas de datos no conectadas típicamente

desarrollado cubre todos los registros requeridos para soportar

usadas para manejar diferentes procesos y departamentos han

la calificación interna de los técnicos de ensayo para cada ensayo

sido reemplazadas por un sistema orientado a servicios más eficaz

acreditado, incluyendo sesiones de formación, exámenes y resul-

y cooperativo. La definición del sistema tomó un año de programa-

tados de las pruebas de aptitud. El departamento de Calidad

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METROLOGÍA

organiza todas las actividades requeridas y las registra en el

los técnicos y los responsables de ensayo son definidos típicamente

sistema, emitiendo la evaluación final de los técnicos y mantenién-

por cada laboratorio, debiendo demostrar su idoneidad durante las

dola actualizada, ya que es necesario volver a calificar al personal

auditorías de los organismos de acreditación.

periódicamente. El entrenamiento de los técnicos de ensayo suele consistir tanto Las ventajas de tener toda esta información integrada y actua-

en conocimientos teóricos como en prácticos, que normalmente

lizada en el sistema son relevantes, ya que los responsables de

requieren realizar ensayos internos de competencia (para asegurar

laboratorio encuentran útil saber cuántos técnicos de ensayo tie-

la equivalencia del técnico de pruebas).

nen disponibles para realizar una prueba requerida (el sistema sólo muestra técnicos calificados para el ensayo, y también conocer

En este caso, el sistema desarrollado cubre todos los registros

la carga de trabajo actual del personal seleccionado, con el fin de

requeridos para soportar la calificación interna de los técnicos

equilibrar la carga de trabajo de laboratorio en general. Esto tiene

de ensayo para cada ensayo acreditado, incluyendo sesiones de

un impacto en el flujo de trabajo en el laboratorio y evita errores

formación, exámenes y resultados de las pruebas de aptitud. El

en el proceso de asignación de ensayos, lo que puede dar lugar a

departamento de Calidad organiza todas las actividades requeri-

trabajos no conformes.

das y las registra en el sistema, emitiendo la evaluación final de los técnicos y manteniéndola actualizada, ya que es necesario volver a

2.1 Personal

calificar al personal periódicamente.

La revolución de la Industria 4.0, en cierto sentido, representa una revolución social que cambia de las anteriores con énfasis en aspec-

Las ventajas de tener toda esta información integrada y actua-

tos técnicos a la fabricación colaborativa y centrada en el uso de

lizada en el sistema son relevantes, ya que los responsables de

la computación social y la sabiduría en la fabricación. Este avance

laboratorio encuentran útil saber cuántos técnicos de ensayo tie-

en la producción conduce a la aparición de sistemas de fabricación

nen disponibles para realizar una prueba requerida (el sistema sólo

SCPS (sistemas socio-ciber-físicos, por sus siglas en inglés) [3].

muestra técnicos calificados para el ensayo, y también conocer la carga de trabajo actual del personal seleccionado, con el fin de

Libro 1_XM57.indb 26

En el caso de los laboratorios, es indispensable tener personal

equilibrar la carga de trabajo de laboratorio en general. Esto tiene

calificado y entrenado realizando ensayos para un laboratorio

un impacto en el flujo de trabajo en el laboratorio y evita errores

acreditado, además de ser una inversión realmente buena. Los

en el proceso de asignación de ensayos, lo que puede dar lugar a

requisitos para la capacitación, las habilidades y la experiencia de

trabajos no conformes.

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METROLOGÍA

2.2 Documentación

proceso/producto se digitaliza en el sistema, haciéndola disponible

Manuales de calidad, procedimientos y normas de ensayo, espe-

para el usuario que pueda solicitarla. De esta manera, los ensayos y

cificaciones de productos y/o procesos, registros de calibración,

requerimientos requeridos de una especificación de producto son

etc. Esta es la documentación típica con la que un laboratorio de

digitalizados internamente por un técnico sólo una vez, y la infor-

materiales tiene que tratar para realizar los ensayos solicitados

mación se hace disponible digitalmente para el resto de usuarios

para el sector aeroespacial. Diferentes orígenes y editores por lo

del laboratorio, incluso para cálculos automáticos adicionales en el

general, hacen que sea más difícil mantener todos ellos actualiza-

proceso de ensayo. Esta forma de trabajar promueve la coopera-

dos y disponibles para las personas que trabajan en los diferentes

ción de las personas en el laboratorio, no sólo en el departamento

departamentos de laboratorio, con también diferentes intereses

técnico, sino también la cooperación entre departamentos, ya que

para cada tipo de documento. Este es el escenario que el sistema

existe una alta posibilidad de que no se necesite leer una especi-

tuvo que enfrentar y resolver, ofreciendo un enfoque diferente

ficación para obtener la información que se está buscando, es

para cada necesidad de documentación.

posible que alguien ya lo haya hecho. Esto afecta directamente a la capacidad del laboratorio para dar respuesta rápida a las solici-

Por un lado, el sistema tiene que manejar documentación interna,

tudes del cliente y reduce progresivamente la carga de trabajo del

editada, aprobada y emitida por los diferentes departamentos del

departamento técnico.

laboratorio (laboratorios de ensayo, calidad, prevención de riesgos laborales, etc.). En este caso, el sistema garantiza el control de revisión de documentos, ofreciendo a los usuarios finales sólo la última

Especificaciones controladas

Especificaciones digitalizadas

Porcentaje

≈ 3.000

1.664

55%

revisión probada del documento, incluso si existe un borrador de revisión de documento. También avisa al departamento propietario sobre la necesidad de realizar una evaluación periódica y de la

Tabla 1: Nivel actual de digitalización de especificaciones.

necesidad de implementar cambios. Actualmente, el sistema administra más de 350 documentos inter-

2.3 Equipo

nos editados por el laboratorio. La importancia de asegurar una

La exactitud y precisión de los resultados de los ensayos rea-

revisión correcta de la documentación interna se vuelve crítica

lizados normalmente dependen del estado de los equipos con

cuando se trata de los procedimientos de ensayo. En este caso, sólo

los que se realizan. Es requisito de acreditación la calibración y

la revisión más reciente actualizará los requisitos para realizar los

mantenimiento de los a intervalos planificados para asegurar el

ensayos correctamente, por lo que podría afectar no sólo al flujo de

desempeño apropiado durante su ciclo de vida. Tratar con más de

trabajo, sino también las muestras de ensayo de clientes, etc.

1.800 dispositivos de medida y patrones que requieren calibración y mantenimiento no es una tarea sencilla, normalmente llevada a

Por otro lado, el sistema tiene que manejar la documentación

cabo por los departamentos de calidad.

externa, como las normas de ensayo editadas por organismos internacionales de normalización (ISO, ASTM, ...) y también las editadas

En este caso, el sistema ofrece la posibilidad de controlar los

por los principales fabricantes aeroespaciales (Airbus, Boeing,

periodos de calibración, verificación y mantenimiento, además de

...). En el caso de la documentación externa, el sistema ofrece las

registrar información básica del equipo, como fabricante, número

mismas capacidades que para la documentación interna, control

de serie, código interno, manuales de operación, etc.

de revisión de documentos, pero ampliado a la documentación interna. De esta manera, cuando el sistema es informado acerca de

En cuanto a la calibración del equipo, es un proceso que genera

una nueva revisión de una norma de ensayo, busca la documenta-

información relevante, como los factores de corrección del equipo

ción interna (procedimiento de ensayo) que podría estar haciendo

y la incertidumbre de medida, además de asegurar la trazabilidad

referencia a este norma y advierte al propietario del documento

de las mediciones a los patrones internacionales. Esta informa-

acerca de la necesidad de revisar e implementar cambios en el

ción se utiliza frecuentemente para los cálculos de resultados de

procedimiento de ensayo interno, y establece un plazo adecuado

ensayo, por lo que debe digitalizarse para permitir el cálculo ágil y

basado en el requisito de adaptar los cambios internamente en

automático de los resultados de ensayo, así como su incertidumbre

menos de seis meses (requisito aeroespacial). El sistema también

asociada. De esta manera, el sistema permite digitalizar los resul-

supervisa el proceso de adaptación de documentos, para asegurar

tados de calibración interna y externa para todas las escalas de

el cumplimiento del requisito de seis meses, controlando el tiempo

todos los equipos involucrados en los ensayos a realizar. El sistema

transcurrido y el tiempo restante. Actualmente, el sistema está

ofrece los últimos datos de calibración disponibles en el labora-

controlando más de 500 normas de ensayo externas, asegurando

torio a cualquier usuario del sistema y también permite cálculos

que las personas en el laboratorio son conscientes de la situación

automáticos adicionales, ahorrando así un tiempo importante al no

actual de todos ellos.

tener que recuperar esta información de los registros de calibración originales.

En cuanto a las especificaciones de proceso y/o materiales, representan un tipo realmente importante de documentos para un laboratorio de materiales, ya que contienen no sólo los métodos de ensayo que deben ser realizados para verificar las propiedades de

Equipos

Calibrados

Cal. Int.

Cal. Ext.

Digitalizado

1.820

741

459

282

741

---

40,7%

61,9%

38,1%

100%

los materiales/procesos declarados por el fabricante, sino también los requisitos que estos materiales y/o procesos deben cumplir. En este caso, el sistema ofrece un enfoque diferente para manejar las especificaciones. La información clave de la especificación del

Libro 1_XM57.indb 27

Tabla 2: Nivel actual de digitalización de resultados de calibración.

27/2/18 12:51

METROLOGÍA

2.4 Ensayos La realización de ensayos es claramente el proceso más difícil

Pautas de ensayo digitales creadas

Requerimientos digitalizados

5.457

57.390

de digitalizar, ya que requiere reunir toda la información previamente reportada al sistema (personal, documentación, equipos de ensayo...), para permitir la integración y digitalización de este proceso en el sistema. Aparte de esto, aquí es donde nace el valor

Tabla 4: Nivel actual de digitalización de pautas de ensayo.

añadido de un laboratorio de materiales, obteniendo resultados de ensayo precisos, listos para entregar a los clientes finales. Una vez que las muestras han sido recibidas, es el momento para la

Para ello, el sistema dispone de una herramienta para definir méto-

ejecución de los ensayos. Tan pronto como el departamento técnico

dos de ensayos digitales que se utilizarán después por técnicos

identifica las muestras recibidas, el sistema lanza órdenes de tra-

calificados, basados normalmente en estándares internacionales

bajo internas, que contienen la información proporcionada en las

de ensayo o procedimientos de ensayo desarrollados interna-

pautas de ensayo aplicables, y las divide automáticamente en dife-

mente. La definición de un método de ensayo digital en el sistema

rentes órdenes de laboratorio, dependiendo de los laboratorios o

consiste en la definición de ‘entradas’, que corresponde con los

instalaciones involucradas en la orden de trabajo original. De esta

parámetros de ensayo a determinar de acuerdo con la norma o

manera, el sistema informa a los responsables de los laboratorios

procedimiento de ensayo. El equipo necesario para cada entrada

acerca de la carga de trabajo que se ha asignado a sus laboratorios,

también debe indicarse al sistema, seleccionándolos en la base

incluso antes de que las muestras lleguen a sus instalaciones. El

de datos de los dispositivos de ensayo. Los métodos de ensayo

sistema permite también a los responsables de laboratorio asig-

digitales también deben ser informados sobre las ‘salidas’, que

nar a un técnico de ensayo para llevar a cabo el ensayo requerido,

corresponden con los resultados de los ensayos que se calcularán

seleccionándolos entre técnicos ya calificados, y también permite

de acuerdo con la norma o procedimiento de ensayo.

asignar el equipo principal de ensayo que se utilizará en función del balance de carga de trabajo. Cada técnico de ensayo puede ver en

Normalmente, transformar los parámetros de ensayo en resul-

el sistema su carga de trabajo asignada y registra los parámetros de

tados e incertidumbre asociada requiere algunos cálculos, que

ensayo a medida que ejecuta el mismo.

pueden ser simples o complejos dependiendo de la ensayo a realizar. Estos cálculos son definidos en el sistema por los responsables

En cuanto a la generación de datos, es de hecho la esencia de la

de laboratorio, y también forman parte de la definición del método

IoT (Internet de las Cosas), la fuente de los datos, que son princi-

de ensayo digital. Además, las referencias a la documentación de

palmente equipos de ensayo en el caso de los laboratorios. Esos

apoyo (como los estándares o procedimientos de ensayo aplica-

dispositivos inteligentes generan datos sobre las actividades de

bles, o marcas de acreditación) también se informan a la definición

ensayo, las condiciones ambientales y otros factores de influencia,

para permitir consultas adicionales en cualquier momento durante

que proporcionan visibilidad en el rendimiento y apoyan los proce-

los ensayos. Con toda esta información, el sistema puede montar

sos de toma de decisiones [4].

automáticamente la hoja de datos de ensayo digital, donde las mediciones realizadas durante el ensayo serán registradas una

Algunos equipos son capaces de comunicarse con TitaniaGest,

única vez (filosofía de registro único).

escribiendo directamente en el sistema los datos apropiados. Este es el caso de los calibres digitales por ejemplo, donde las medidas

Métodos de ensayos digitales creados

Estándares de ensayo cubiertos

353

449

dimensionales se escriben directamente pulsando un botón, ahorrando un tiempo elevado considerando el uso intensivo que se hace de estos simples dispositivos.

Tabla 3: Nivel actual de digitalización de ensayos.

Los resultados de los ensayos pueden calcularse automáticamente una vez que se hayan registrado todos los parámetros del ensayo. En este caso, el sistema integra los parámetros con los cálculos definidos para los resultados del ensayo, recopilando los últimos

Centrándonos ahora en el flujo de trabajo, a pesar de que las mues-

datos de calibración disponibles para los equipos declarados y rea-

tras de ensayo no son digitales, también contienen información

lizando tanto los resultados finales del ensayo como los cálculos de

relevante que el sistema tiene que controlar para el proceso de

incertidumbre asociados. Todos los datos calculados se muestran

notificación final al cliente, esto es, referencias de las muestras,

al técnico de ensayo para su aceptación, enviando posteriormente

trazabilidad con la documentación aportada por el cliente, etc.

los resultados al responsable del laboratorio para la validación final

El punto donde se reúnen los métodos de ensayo digitales y las

de los datos.

muestras a ensayar se denomina pautas o protocolos de ensayo.

Libro 1_XM57.indb 28

Las pautas de ensayo son una herramienta del sistema para defi-

En este proceso, la validación de datos, el sistema muestra a los

nir especificaciones aplicables de producto/proceso, métodos de

responsables de laboratorio los resultados finales obtenidos y los

ensayo a ser aplicados y muestras a recibir. Las pautas de ensayo

requerimientos de ensayo de un vistazo, permitiéndoles comparar

están diseñadas específicamente para responder a una necesi-

y determinar fácilmente la conformidad del material ensayado

dad específica del cliente, ya que incluyen la identificación de la

o incluso devolver el ensayo a los técnicos para volver a realizar

muestra del cliente, referencias adicionales, etc. De esta manera,

reensayos adicionales. Cualquier valor no conforme se identifica

el sistema es informado de cada trabajo que se va a realizar sobre

y confirma rápidamente, permitiendo al laboratorio dar una alerta

las muestras a recibir, así como los requisitos aplicables (resultados

temprana al cliente. Una vez que los datos han sido validados, el

esperados) para la determinación de la conformidad.

sistema asume que está listo para reportar.

27/2/18 12:51

METROLOGÍA

Ensayos realizados

Parámetros de entrada

Resultados calculados

46.906

1.090.168

912.212

Tabla 5: Volumen de datos de ensayo gestionados en 2016.

2.5 Informes La creación de informes de ensayo finales que cumplan con los requisitos de los organismos de acreditación (marcas de acreditación, información obligatoria, etc.) y los requisitos del cliente (resúmenes, referencias de muestras, etc.) puede ser una actividad que consume mucho tiempo.

Figura 1: Evolución del porcentaje de cumplimiento de tiempos de entrega tras la implementación del sistema.

En este caso, el sistema es capaz de detectar cuando se han finalizado todos los ensayos incluidos en una orden de trabajo en

En cuanto a la escalabilidad del negocio, el sistema ha permitido a

ejecución. A continuación, el sistema crea un borrador de informe

la compañía para abordar los aumentos de la carga de trabajo con

de ensayo, aplicando la plantilla seleccionada para la pauta de

aumentos de personal más pequeños de lo que históricamente

ensayo utilizada y añade de forma automáticas las marcas de

se requería. La tabla 7 muestra los datos históricos del personal

acreditación en base a la información reportada en los métodos

directo e indirecto de la empresa que participa en la ejecución de

digitales de ensayo.

ensayos (departamento técnico, técnicos de ensayo, responsables de laboratorio y personal de calidad), así como el volumen total de

La revisión final del documento generado (formato PDF), es

informes generados.

realizada por el departamento técnico, y las firmas digitales de las personas a cargo de la validación de los datos se agregan al documento, creando el documento final del informe de ensayo. Posteriormente se publica en el portal web de clientes de Titania.

Año

Personal involucrado en ensayos

Informes de ensayo generados

2013

10.516

2014

11.355

2015

14.894

2016

14.379

Este sistema ha reducido drásticamente los tiempos de creación de informes en Titania, como se muestra en la siguiente tabla.

Tiempo medio creación informe 2013

Tiempo medio creación informe 2016

Porcentaje de reducción

35 minutos

< 1 minuto

- 97,1%

Tabla 7: Carga de trabajo del laboratorio y personal asignado a la realización de ensayos.

Tabla 6: Reducción de tiempos de creación de informes tras la implementación del sistema.

Tomando la relación de los informes de ensayo generados por personal directo o indirecto involucrado en la ejecución de los

3. Resultados y discusión

ensayos, podemos ver la evolución a lo largo del tiempo de este

Los resultados obtenidos han marcado un gran cambio de tenden-

ratio, como se muestra en la figura 2.

cia en los indicadores de desempeño de la compañía, y también ha incrementado significativamente la eficiencia de los procesos a

Se puede observar que antes de la implementación del sistema

través de las siguientes acciones:

(2013-2014) este ratio alcanzaba los 358 informes de ensayo

• Programación del sistema siguiendo paso a paso el sistema pro-

por persona involucrada. Después de la implementación (2015 -

ductivo Titania, adaptando el sistema a la empresa y no al revés. • Estandarización del mayor número de operaciones posibles

2016), este ratio aumenta a 437, lo que representa un incremento del 22%.

directa o indirectamente relacionadas con el proceso de producción, garantizando la interoperabilidad y el intercambio de información. • Abandono permanente del papel como soporte de información, digitalizando cualquier documento relevante recibido en el laboratorio antes de cargarlo al sistema. • Maximización del valor de las personas, uso de tecnologías de la información para tareas que no añaden valor y concentración de los recursos humanos en el flujo de trabajo. En la figura 1 se muestra la evolución del porcentaje de cumplimiento de plazos de entrega acordados después del despliegue completo del sistema.

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Figura 2: Evolución del ratio informes generados por personal implicado.

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METROLOGÍA

En lo que respecta a los nuevos servicios, el valor añadido proviene

Gracias a la flexibilidad y rapidez de análisis de los resultados, se

de las ideas generadas a partir del análisis de datos. Cualquier

pudieron eliminar múltiples causas especiales potenciales para

solución IoT completa también debe proporcionar un entorno para

la variación de resultados detectada, tales como influencia de los

el análisis de datos, el desarrollo de modelos y el mantenimiento

técnicos de ensayo y mecanizado, o equipos de ensayo y medición

de dichos modelos. Lamentablemente, muchos proyectos IoT no

empleados. Finalmente el análisis apuntó a fallas en la actualización

tienen en cuenta los elementos operativos necesarios para poner

de los programas de mantenimiento de los equipos de mecanizado.

en valor los datos generados. Esto se ha convertido en el principal

Tras aplicar las correspondientes acciones correctivas, los resulta-

punto ciego de la tecnología IoT [4].

dos volvieron a los valores medios históricos para dicho ensayo, tal como se aprecia en la figura 4.

Así pues, sistema ha permitido la creación de nuevos servicios

basados en análisis de datos, ya que todos los parámetros y resul-

Finalmente, en un futuro no muy lejano, TitaniaGest permitirá que

tados de los ensayos se almacenan digitalmente en una única base

el laboratorio ya no remita los informes de ensayo a sus clientes

de datos, lista para ordenarse, clasificarse y estudiarse estadísti-

en formato PDF, sino que publique los resultados directamente en

camente. De esta manera, los clientes pueden ahora descargar no

los sistemas de información del cliente en tiempo real, ahorrando

sólo informes de ensayo, sino también datos en bruto para realizar

tiempo y costes en ambas partes, maximizando así el valor añadido

sus propios estudios. El sistema también es capaz de realizar aná-

para el cliente.

lisis de tendencias, utilizando la técnica de media móvil o similar. Para los clientes recurrentes que realizan ensayos de control de procesos en el laboratorio, el sistema ahora ofrece la implementación de la técnica de Control Estadístico de Proceso (SPC). Esta herramienta puede detectar la influencia de causas especiales de variación en los datos, pudiendo advertir al cliente sobre las desviaciones en los resultados incluso antes de que se conviertan en valores no conformes.

Los resultados obtenidos han marcado un gran cambio de tendencia en los indicadores de desempeño de la compañía, y también ha incrementado significativamente la eficiencia de los procesos

Figura 3: Ejemplo de gráfico de control para ensayo Cortadura Simple sobre materiales compuestos.

Estas técnicas no sólo son útiles para los clientes, sino también para el control de calidad interno del laboratorio, ya que permite comparaciones cruzadas entre clientes, ensayos, materiales, etc. De esta manera, el sistema puede ayudar a detectar causas internas especiales de variación que podrían estar impactando los resultados de los ensayos. Un buen ejemplo de esto es el análisis interno de causa raíz que se realizado en 2015 en base al análisis de resultados del ensayo Cortadura Interlaminar de CFRPs, en el que se detectó una bajada generalizada de los resultados de dicho ensayo.

Figura 4: Evolución de los resultados del ensayo Cortadura Interlaminar antes y después de detectarse la causa raíz.

Libro 1_XM57.indb 32

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METROLOGÍA

4. Conclusiones De acuerdo con el informe Global Information Technology de 2015 del Fondo Monetario Internacional (FMI), el benchmarking para el índice Business Usage clasifica a España en una posición rezagada, especialmente en la absorción de nuevas tecnologías en las empre-

Referencias

sas, y la formación de los empleados [5]. De hecho, de acuerdo con la Agenda Digital para Europa, solo el 35% de las empresas dispone de un software de Planificación de Recursos Empresariales (ERP, por sus siglas en inglés), y tan sólo el 27% tiene un Customer Relationship Management (CRM, por sus siglas en inglés) [5]. Teniendo en cuenta el escenario digital del país, el tamaño de la empresa (pyme, pequeña y mediana empresa), y la discusión de los resultados obtenidos, se puede concluir que el sistema ha cumplido con todos los objetivos propuestos, lo que ha sido considerado un logro notable reconocido por los principales clientes de la empresa. De esta manera, el sistema se ha convertido en una herramienta fundamental de los procesos productivos de Titania, que ha mejorado significativamente la productividad del laboratorio a través del intercambio coordinado de información, cooperación e integración de sistemas, posibilitando el abandono permanente del papel. Así mismo, el sistema permite una mejora notable en lo que a monitorización y control de los materiales y procesos de fabricación de CFRPs se refiere, a través del laboratorio digital.

[1] R. Geissbauer, J. Vedsø, and S. Schrauf, Operations & Manufacturing, 83, 1-8, (2016). [2] H. Kagermann, W. Wahlster, J. Helbig, Acatech – National Academy of Science and Engineering, Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0 (2013).

[3] X. Yao, Y. Lin, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 85, 1665–1676 (2016). [4] J. Mann, Internation Institude for Analytics, Discussion Summary, The Internet of Things: Opportunities and Applications across Industries (2015). [5] Roland Berger, España 4.0, El reto de la transformación digital de la economía, Intereconomía (2016).

TitaniaGest ha colocado a la compañía como líder en transformación digital en el sector de laboratorios de ensayos aeroespaciales, siendo así un buen ejemplo de Industry 4.0 aplicado a laboratorios de ensayo. •

Agradecimientos Los autores reconocen el esfuerzo titánico realizado por el personal de Titania durante la etapa de parametrización del sistema, combinando el trabajo del día a día con el despliegue del sistema, superando la resistencia al cambio.

Libro 1_XM57.indb 33

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METROLOGÍA

La organización ISO (International Organization for Standardization) realizó una revisión de la parte 2 de la norma técnica ISO 10360 en el año 2010

Requerimientos sobre la metrología dimensional para la mejora de los procesos de fabricación en el contexto Industria 4.0

La metrología se presenta como una de las tecnologías transversales clave en la digitalización del tejido industrial, conocida como Industria 4.0. Son dos los factores que han precipitado que la metrología se ejercite cada vez más en el entorno productivo. Por una parte, la necesidad de procesos de fabricación, productos y servicios cada vez más inteligentes. Por otra parte, la metrología de alto rango y la necesidad de acercar la metrología al componente o ensamblaje para asegurar la calidad del producto.

on varios los retos que debe abordar la metrología dimensional para satisfacer las necesidades de medición que se presentan en un ambiente productivo y no controlado y, por lo tanto, ofrecer

información con trazabilidad dimensional. Estos retos se presentan en forma de falta de trazabilidad en mediciones fuera del laboratorio, condiciones ambientales inestables, reducción de los tiempos de medición para la medición 100% de la producción o gestión de grandes volúmenes de información metrológica. Sin embargo, el principal reto en la actualidad es conocer el error de medida de los sistemas de medición que se emplean en los entornos productivos y en escenarios de medición de alto rango.

1. Introducción A diferencia de la actividad de medición que se realiza en un laboratorio de metrología dimensional, donde las verificaciones y calibraciones se realizan exclusivamente con máquinas de medir por coordenadas (MMC) debidamente caracterizadas según la normativa actual, la actividad de medición en el entorno productivo se lleva a cabo con MMCs de gran tamaño, MMCs portables menos conocidas e incluso con los propios medios productivos o robots que participan en el proceso de fabricación. La normativa actual no contempla todos los procedimientos para la asignación de incertidumbre de todos los sistemas de medición que se emplean in-situ y por ese motivo, se deben emplear procesos de calibración y caracterización a medida. Para la calibración de MMC de gran tamaño, empleada frecuentemente en sectores como automoción y aeronáutico, la norma ISO 10360-2:2010 [1] permite emplear la interferometría láser como patrón para calibración de MMC de gran tamaño empleadas para la medición de dimensiones lineales. Para los sistemas de

U. Mutilba, A. Gutiérrez, E. Gomez-Acedo, A. Olarra y G. Kortaberria de IK4-Tekniker

medición portables, los dos equipos de medida más utilizados en el entorno productivo y escenarios de gran volumen son los brazos articulados de medición y los láseres tracker. En el caso de los brazos articulados, existen dos normas Este trabajo se presentó en el Congreso de Metrología de 2017.

Libro 1_XM57.indb 34

27/2/18 12:51

METROLOGÍA

que permiten caracterizar el comportamiento de estos sistemas,

Especificaciones de la máquina a definir por el fabricante:

la norma ASME B89.4.22-2004 y la recomendación VDI 2617_9-

• EL, MPE: Máximo error permitido en el error de medida en la

2009 [2]. Para la calibración del sistema de medida láser tracker existe una norma americana conocida como ASME B89.4.19 que

longitud • R0, MPE: Máximo límite permitido del rango de repetibilidad

define un procedimiento de calibración, pero a día de hoy el uso de esta norma no es extendida porque el proceso de calibración

Comparando el error obtenido en el ensayo con las especificacio-

muestra un grado alto de variabilidad [3]. En cuanto a utilizar los

nes definidas por el fabricante de la MMC, se puede certificar que

medios productivos como sistemas de medición en proceso de

el sistema de medición cumple con las especificaciones y que, por

fabricación, cada vez es más habitual que las maquinas herra-

lo tanto, se convierte en una fuente de información trazable de

mienta (MH) incorporen sistemas de palpado táctil que permiten

cara a asegurar la calidad de los productos fabricados.

llevar a cabo mediciones en MH. Como novedad, la revisión introduce la necesidad de realizar la Sin embargo, la trazabilidad de estas mediciones no está asegurada

verificación de la MMC con un palpador de longitud de 150 mm

en la actualidad y por ello, no se puede emplear esta informa-

para conocer el funcionamiento de la máquina cuando se trabaja

ción como feedback metrológico para mejoras del proceso de

con palpadores largos. Esta parte de la norma no es obligatoria, por

fabricación o validación de pieza en MH [4]. En cuanto a utilizar

lo que, si el usuario lo ve conveniente y así lo expresa por escrito,

robots como sistemas de medición, el sistema robótico como tal

esta parte se puede anular, simplificando así el ensayo [13].

no ofrece buenas prestaciones de medición comparado con los sistemas portables mencionados arriba. Sin embargo, ofrecen la posibilidad de funcionar como posicionadores para que mediante un marco metrológico externo se pueda garantizar la precisión de las mediciones realizadas con el robot. En la actualidad es habitual encontrar aplicaciones donde se utiliza un láser tracker o sistema de seguimiento externo (laser radar, sistemas de digitalizado con targets en el mensurando…) que aporta precisión a la solución final [4–10].

2. Trazabilidad de los sistemas de medición En este apartado se describen los procedimientos y normas conocidas para la asignación de incertidumbre de los sistemas de medición que se emplean en entornos productivos para garantizar la calidad del producto fabricado. Además, se describen procedimientos de medición novedosos desarrollados por IK4-Tekniker para completar y garantizar la trazabilidad en aquellos casos

Figura 1. Calibración de MMC con láser tracker. (Fuente: IK4-Tekniker).

donde la trazabilidad no está asegurada por normativa.

2.1. Trazabilidad para MMC de gran tamaño

2.2. Trazabilidad para sistemas de medición portables

La organización ISO (International Organization for Standardization)

La trazabilidad de los sistemas de medición portables como láser

realizó una revisión de la parte 2 de la norma técnica ISO 10360 en

tracker y brazos articulados se han trabajado sobre todo en el mer-

el año 2010. En esta revisión se introdujo la posibilidad de utilizar

cado americano mediante las normas ASME especificadas arriba.

la interferometría láser como un patrón válido para la calibración

Sin embargo, en el mercado europeo y por lo tanto en el mercado

de MMCs destinadas a la medición de dimensiones lineales [11].

español, se han estudiado menos. Uno de los proyectos que tiene

Además, el uso de patrones físicos en la calibración (barras de bolas

el Centro Español de Metrología (CEM) en activo consiste en esta-

patrón, calas patrón…) hace que la calibración de la MMC sea muy

blecer la estructura y metodología necesaria para la calibración de

costosa ya que la problemática principal reside en la complejidad

sistemas láser tracker [14]. Por lo general, el sistema de medición

de utilizar patrones muy largos de manera rápida y fiable.

láser tracker parte desde una incertidumbre de 0,03 mm [15] y los brazos articulados parten desde 0,06 mm [16], pero el modelo de

Es en este contexto, donde la capacidad de seguir a un reflector

expansión de incertidumbre es diferente ya que el principio de fun-

ubicado cerca del palpador de la máquina combinado con la medi-

cionamiento de ambos equipos es realmente diferente.

ción de desplazamientos lineales, hace que el sistema de medición láser tracker [12] sea de especial interés para las calibraciones

En lo que se refiere a la asignación de incertidumbre para los sis-

de MMC de tamaño entre 1.500 y 13.500 mm de longitud de eje.

temas de medición portables, en la actualidad la metodología

Según la normativa actual, la medición consta de 105 longitudes

más empleada consiste en aplicar la norma ISO 15530-4 [17]. En

repartidas en 7 líneas de medición (obligatorio: 4 diagonales en el

esta norma se describe el uso de la herramienta de simulación de

espacio, restante: a elegir por el usuario de la máquina), en cada una

Montecarlo para en base a una simulación numérica asignar incer-

de estas 7 líneas se miden 5 longitudes de ensayo y se repite cada

tidumbre a un proceso concreto de medición. Para ello, se debe

una de ellas 3 veces. En total, se realizan 105 mediciones que per-

modelizar el error del sistema de medición empleado y a partir de

miten obtener los dos parámetros de referencia:

ahí se ejecuta la simulación. En la práctica, existe una herramienta software conocida como Spatial Analyzer que permite realizar este

• EL: Error de medida en la longitud

ejercicio de asignación de incertidumbre de manera robusta y fia-

• R0: Rango de repetibilidad del error en la medida de longitud

ble [18–21].

Libro 1_XM57.indb 35

27/2/18 12:52

METROLOGÍA

Desde IK4-Tekniker se ha puesto en marcha la calibración de

• El método de substitución basado en la norma ISO 15530-3: En

brazos articulados de medición en base a la norma ASME B89.4.22-

este procedimiento se emplea una pieza patrón calibrada con

2004 [16]. En el proceso de análisis inicial se compararon las dos

características similares a la pieza que se fabrica en el proceso

normas existentes para definir el procedimiento de calibración de

productivo en el que se llevará a cabo la calibración. Además,

dicha actividad y finalmente fue la norma americana ASME la ele-

el proceso de medición y las condiciones ambientales deben de

gida para el proceso de certificación con ENAC [2].

ser similares entre el proceso de evaluación de incertidumbre y medición de la pieza en proceso [27]. • La segunda aproximación está basada en el uso de la simulación para la asignación de incertidumbre en MH, como comentado en el caso de los sistemas de medición portables [17]. El procedimiento está basado en la norma ISO 15530-4 y por ahora ha sido aplicado en MMC. En un esfuerzo conjunto entre proveedores de equipos de metrología, universidades y centros nacionales

de metrología como el National Physical Laboratory (NPL), en la actualidad existe una herramienta para la asignación de incertidumbre en MMC conocida como Virtual Coordinate Measuring Machine (VCMM) [28]. • La última opción describe la realización de la asignación de incertidumbre mediante la ejecución de un presupuesto de errores. En este caso, se deben conocer y caracterizar todas las fuentes de incertidumbre que afectan al proceso de medición y contemplarlos como se describe en la recomendación VDI 2617-11 [29]. En el caso de MH de tamaño medio y grande la primera opción es la aproximación que se está empleando en la actualidad para la asignación de incertidumbre de mediciones realizadas en MH. En este caso, el uso de una pieza como pieza patrón es un factor que prácticamente cualquier empresa se puede permitir, facilitando y Figura 2. Calibración de un brazo de medición portable en el laboratorio de IK4-Tekniker. (Fuente: IK4-Tekniker).

agilizando el proceso de asignación de incertidumbre. En cambio, para las MH de gran tamaño no es viable emplear una pieza patrón como artefacto de calibración ya que el coste de la pieza es muy alto y la manipulación de la pieza muy costosa. Por este motivo, la

2.3. Trazabilidad para MH como MMC dimensional

aproximación basada en presupuesto de errores es la opción que

Desde hace una década, se está investigando sobre el empleo de

más se está investigando en este caso para realizar la asignación

la MH como sistema de medición en los propios entornos produc-

de incertidumbre. El hecho de realizar un presupuesto de errores

tivos [4,22–24]. El hecho de emplear una MH como sistema de

exige conocer y caracterizar cada fuente de incertidumbre que

medición permite que el proceso productivo sea más flexible. El

se contempla en la realización del presupuesto y es aquí donde la

principal motivo reside en que la medición en MH permite carac-

caracterización del comportamiento de una MH de gran tamaño

terizar el error geométrico de la máquina, agilizar los procesos de

tiene su dificultad. El principal enemigo de la geometría de una MH

alineamiento de la pieza, proporcionar información al proceso pro-

es la variación de temperatura ya que genera un error de compor-

ductivo para corregirlo y validar la pieza en máquina y así evitar su

tamiento variable que es complicado de caracterizar [30–34]. Por

traslado a un laboratorio de medición.

ello desde IK4-Tekniker se están desarrollando procedimientos y metodologías para la caracterización del error geométrico de una

Debido a la similitud entre una MH y una MMC, algunos de los

MH en condiciones de taller no controladas. En el año 2012, IK4-

métodos empleados para la asignación de incertidumbre en MMC

Tekniker desarrolló una solución novedosa para la caracterización

se han adoptado para MH. De todas formas, el procedimiento

del error geométrico de una MH de gran tamaño en base a la téc-

general para la asignación de incertidumbre se especifica en la

nica de multilateración [35]. Esta solución permite conocer el error

guía ISO 98- 3:2008 (GUM) [26]. En la práctica, son tres las apro-

geométrico de una MH en un tiempo de medición reducido, pero se

ximaciones para la asignación de incertidumbre de una medición

ve afectado por la deriva térmica que sufre la MH y que afecta a la

realizada en una MH:

calidad del resultado.

Figura 3. Mediciones trazables en MH [25].

Libro 1_XM57.indb 36

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METROLOGÍA

Con el objetivo de agilizar las mediciones de la volumetría de las MH y evitar el efecto de la temperatura en el proceso de medida, Zayer e IK4-Tekniker han desarrollado una solución conjunta conocida como multilateración simultánea en la que se emplean cuatro sistemas de medición al mismo tiempo para realizar la multilateración de la geometría de la MH y reducir así el tiempo de adquisición a prácticamente 20 minutos. Así se cumple un doble objetivo: Evitar el efecto de la temperatura en la medición y ser capaces de medir la variación de la geometría de la MH acorde a la variación

El ejercicio de precisión mediante un robot tiene que ejecutarse con un sistema de medición externo o bien realizar la calibración del robot

de temperatura. Sin embargo, lo realmente interesante es emplear el robot como un sistema de medición autónomo. En este proceso, se debe llevar a cabo una calibración del robot que se fundamente en la normativa

que regula esta calibración [36,37]. En estos procedimientos se busca la caracterización de varias características del robot como la precisión, la repetibilidad y la pose. En realidad, el proceso de calibración de un robot supone modelizar, medir y resolver los parámetros geométricos de interés del sistema en cuestión, para poder ajustar a la realidad los parámetros físicos del robot. Una vez estimados estos parámetros se actualiza el modelo y se utiliza, lo que supone el uso de un robot calibrado.

3. Conclusiones Existen diferentes retos que debe abordar la metrología como Figura 5. Multilateración simultanea para la calibración y medición del comportamiento térmico de una MH de gran tamaño. (Fuente: Zayer).

tecnología transversal en el contexto de la industria 4.0 como es la falta de trazabilidad en mediciones fuera del laboratorio, condiciones ambientales inestables, reducción de los tiempos de medición para la medición 100% de la producción o gestión de grandes

2.4. Trazabilidad para los robots como MMC dimensional

volúmenes de información metrológica. Sin embargo, el principal

La idea de utilizar un sistema robótico como sistema de medición

y conocimiento de los sistemas de medición que se emplean en los

no es nuevo [4–10]. Sin embargo, el robot no está diseñado para

entornos productivos y de gran volumen, como el sector eólico o

procesos de medición y de ahí que no pueda ofrecer buenas presta-

aeronáutico.

reto en la actualidad está en una fase anterior. La caracterización

ciones en posicionamiento y repetibilidad espacial. En base a estas características, cualquier ejercicio de precisión mediante un robot

Entre los sistemas que más se emplean en el entorno productivo

tiene que ser ejecutado mediante un sistema de medición externo

están las MMC de gran tamaño, los sistemas de medición portable,

o bien tratar de realizar la calibración del robot. Actualmente, es

las MH como MMC y los sistemas robot. Cada una de estas tec-

habitual encontrar aplicaciones donde se utiliza un sistema de

nologías se encuentra en un estadio en lo que a su trazabilidad se

seguimiento externo (láser radar, láser tracker o sistemas de digi-

refiere y es por ello, que IK4-Teknikerestá realizando un esfuerzo

talizado con targets en el mensurando) para tratar de aumentar la

en caracterizar y definir procedimientos de calibración y uso ade-

precisión de la solución de medida basada en un robot. En realidad,

cuado, con el objetivo que la incertidumbre de uso de estos equipos

es estas aplicaciones el empleo del robot es de mero posicionador

en planta productiva sea el menor posible. •

del sistema de medida o retroreflector mediante el cual se ejecutan las medidas.

Agradecimientos Los autores de este trabajo expresan su agradecimiento a la empresa Zayer por su colaboración no solo en la fase investigadora de este trabajo, sino en la publicación del contenido y resultado obtenidos de esta investigación.

Figura 6. Calibración de un robot mediante el uso de un láser tracker. (Fuente: IK4-Tekniker).

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Para consultar las referencias de este artículo diríjase a: www.interempresas.net/ 206503

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HERRAMIENTAS

¿Cómo puede mejorar la calidad de la producción un sistema de fabricación basado en la nube? Durante muchos años, a pesar de la desaceleración económica y el cambio continuo de los entornos de trabajo, el sector manufacturero ha sido el principal creador de puestos de empleo y ha generado unos ingresos sustanciales en todo el mundo. Sin embargo, aunque durante los pasados años se ha logrado avanzar mucho para garantizar la calidad de los componentes y mejorar la eficiencia de todo el proceso de producción en conjunto, todavía quedan fuentes de improductividad importantes que no se han abordado de manera efectiva. El resultado final es que los niveles de gastos operativos en el sector de la fabricación continúan siendo demasiado elevados, pero Sandvik Coromant cree que existen oportunidades reales de dar un giro a esta situación mediante soluciones digitales basadas en la nube.

s indiscutible que la información, los conocimientos y los datos desempeñan un papel fundamental en el proceso de planificación y de evaluación de la calidad. Si se logra

gestionar dichos elementos de forma más precisa y exhaustiva a la vez que se amplía el acceso a los mismos (y se consigue controlarlos de forma remota), será posible optimizar el proceso de fabricación hasta el punto de poder reducir los costes

Vahid Kalhori, Head of Digital Machining R&D en Sandvik Coromant

de manera significativa. Al mismo tiempo, al poder analizar grandes volúmenes de diferentes clases de información a gran velocidad y recibir información exacta sobre las características del proceso de mecanizado, los fabricantes estarán en disposición de mejorar la precisión y calidad de todas las piezas que produzcan. Además, los errores y procesos fallidos se eliminarán en futuras implementaciones, lo que significa que una vez que se hayan subsanado los factores problemáticos del proceso de fabricación, estos jamás se repetirán. De hecho, el objetivo último es construir sistemas que puedan optimizarse por sí mismos con el mínimo nivel de programación o sin necesidad de reprogramar o de intervención del operario. Una de las principales fuentes de pérdidas en la actual industria manufacturera que trabaja principalmente con componentes metálicos es la

Libro 1_XM57.indb 40

27/2/18 12:52

HERRAMIENTAS

mala calidad de los datos de entrada, que impide la optimización del proceso de producción. Esto implica que las máquinas individuales pueden llegar a presentar niveles de uso por debajo del 50 % y que tan solo se aproveche el 33% de la energía que fluye a través de las máquinas-herramienta de la fábrica para la producción de las piezas. Por último, solo se guarda una pequeña parte de los datos de proceso disponibles; y la cantidad que se analiza y utiliza para realizar predicciones e introducir mejoras es incluso menor. No hay duda de que la planificación actual del proceso presenta varios problemas relacionados con los datos. Entre ellos se encuentran el suministro discontinuo de los datos del proceso, que subraya una necesidad evidente de contar con un sistema de transferencia de datos semiautomático. Además, existe una falta diferenciada de ciclos de realimentación sobre la planificación del proceso, lo cual

Reconfigurar la cadena de valor para que el grado bajo de aprovechamiento de la máquina sea cosa del pasado es una de las funciones principales de un enfoque centrado en la red respaldado por una solución TIC basada en la nube.

tiene un impacto directo sobre la calidad y la eficiencia de todo el proceso de fabricación en su conjunto. Resulta igualmente obvio que garantizar la calidad de los datos, de la información y de los conocimientos es un enorme reto, ya que la preocupante carencia

En definitiva, las soluciones de conectividad digital permitirán a las

de transferencia de conocimiento basada en el modelo dificulta el

empresas mejorar todos los aspectos del proceso de producción

acceso en el momento oportuno. De hecho, la compartición del

integral.

conocimiento por sí misma es especialmente deficiente, al igual que el nivel de colaboración entre los equipos implicados en el proceso de fabricación, independientemente de dónde se encuentren.

Interfaces de programación de aplicaciones abiertas y sensores integrados Al igual que la nube es esencial para lograr una fábrica inteligente,

Paso de la TI a la ITC

existen otros dos elementos clave para conseguir un control

Si la gestión de los datos, del conocimiento y de la información

óptimo de la calidad y la retroalimentación del proceso. Se trata de

es la respuesta para minimizar la ineficiencia y maximizar la pro-

las interfaces de programación de aplicaciones (API) abiertas, que

ductividad durante el proceso de fabricación, es indudable que

permiten que diferentes máquinas y sistemas puedan comunicarse

la tecnología de la información (TI) ya no es suficiente y que debe

e interactuar constantemente entre sí, y de sensores sofisticados

haber una tendencia deliberada hacia el uso de tecnologías que

y otras unidades de compilación de datos que deben integrarse

permitan esta gestión, como la tecnología de la información y la

en todas las etapas funcionales del proceso de producción por

comunicación (TIC) en combinación con un sistema de gestión de

las que deba pasar un componente. Solo si contamos con estas

datos basado en la nube. Este nivel de transformación digital —que

herramientas esenciales en el lugar apropiado es posible que un

realmente cumple la perspectiva de la compilación y compartición

entorno de fabricación basado en la nube garantice realmente el

inteligente de los datos— permitirá hacer realidad un proceso

seguimiento y la gestión de los recursos, además de la capacidad de

de producción ‘más inteligente’. Reconfigurar la cadena de valor

todos los implicados en el proceso de producción de acceder a los

en este sentido para que el grado bajo de aprovechamiento de la

datos y analizarlos para facilitar la supervisión del rendimiento y el

máquina sea cosa del pasado es una de las funciones principales

diagnóstico en pro de la mejora continua de la calidad de todos los

de un enfoque centrado en la red respaldado por una solución TIC

productos fabricados en la planta.

basada en la nube. Para que la fábrica inteligente pueda ser realmente operativa es esencial que no se ponga en riesgo en modo

Este ciclo continuo de los datos del proceso de fabricación abarca

alguno la disponibilidad de los recursos. Para ello, los actuales sis-

el diseño asistido por ordenador, la planificación del proceso y la

temas de planificación de recursos corporativos (ERP), sistemas de

fabricación asistida por ordenador en la fase de mecanizado pre-

gestión del ciclo de vida del producto (PLM), sistemas de ejecución

vio, así como la monitorización del proceso durante el mecanizado

de la producción y otros tipos de sistemas operativos corporativos

y la evaluación de la calidad en la fase posterior al mecanizado. Al

deben estar totalmente integrados con todas las máquinas y todos

integrar los datos de las fases de mecanizado previo, mecanizado

los trabajadores de la empresa (y externos, en caso necesario). Este

y postmecanizado, determinados por la retroalimentación y el

grado de integración total no se aproxima en la actualidad hasta el

control del proceso, obtenemos como resultado un grado máximo

punto necesario, pero si los datos se gestionaran con un sistema

de optimización general y en todas las etapas de la producción. La

basado en la nube sería posible crear verdaderas soluciones inte-

retroalimentación y el análisis continuos del proceso conduce al

grales que garanticen la precisión, consistencia y conectividad

aprendizaje, y el aprendizaje conduce a una mejor eficiencia y, en

entre humanos, humanos y máquinas y entre diferentes máquinas.

última instancia, a la reducción de costes.

Si la gestión de los datos, del conocimiento y de la información es la respuesta para minimizar la ineficiencia y maximizar la productividad durante el proceso de fabricación, es indudable que la tecnología de la información (TI) ya no es suficiente

Libro 1_XM57.indb 41

27/2/18 12:52

HERRAMIENTAS

Tecnología integrada de la información y la comunicación Únicamente la integración de tecnología de la información y

Internet de las cosas industrial El término que describe lo que Sandvik Coromant

la comunicación global permitirá a los fabricantes lograr una cadena de valor interconectada y colaborativa en todos los pasos del proceso. En términos de logística de los recursos/materiales/ productos, los factores específicos que conducen a este objetivo se reducen al seguimiento, la gestión y el control autónomo. Por tanto, los futuros ajustes en la producción tendrán que proporcionar soluciones de producto y procesos personalizados que sean al

considera la panacea de las soluciones basadas

menos igualmente eficientes con independencia de las variaciones

en la nube para resolver los problemas actuales

de material y de las adaptaciones del centro de mecanizado nece-

en la fabricación descritos anteriormente sería un ‘internet de las cosas industrial’ o IIoT (por sus siglas

sarias. Otros factores que influirán en el futuro en la adopción de entornos de fabricación integrados basados en la nube serán el moldeado virtual, el diagnóstico predictivo, el control de calidad

en inglés). Esto consta básicamente de tres áreas

autónomo, la realimentación y el ajuste, el diagnóstico y soporte

clave que serán esenciales en cualquier fábrica

remotos, además de un aprendizaje efectivo del proceso.

inteligente del futuro donde todo esté integrado:

Las ventajas de este enfoque de integración total en la fabricación

computación en dispositivos, computación en la

y las posibilidades de mejora de la calidad del proceso que pueden

fábrica y computación en la nube.

introducir los sistemas de producción basados en la nube están

Si se analizan individualmente, la computación en

muy bien documentadas en cuanto al efecto general, pero Sandvik Coromant también se preocupa en cómo podrían determinados

dispositivos abarca el procesamiento digital de seña-

factores individuales mejorar el rendimiento en ciertas fases del

les, las interfaces de comunicación, la conectividad

proceso de fabricación en su conjunto.

en la zona de producción, las interconexiones de red locales, la actualización y configuración remotas, el análisis de los datos activos y la conexión con herramientas o máquinas. En la misma línea, la computación en la fábrica se encarga también del

Al igual que es posible recopilar y compartir los denominados 'macrodatos' de múltiples líneas de producción o incluso de varios emplazamientos de producción, resulta igualmente importante la capacidad de examinar a fondo y tener acceso a información precisa al instante acerca de cuestiones más locales, como la eficiencia de una sola máquina o el desgaste de una determinada herramienta.

procesamiento digital de señales y la actualización

Por ejemplo, Sandvik Coromant ha identificado un método nove-

y configuración remotas, pero incorpora asimismo

doso que combina diferentes fuentes de datos y la monitorización

el análisis de datos semiactivos y la conexión con la nube. Por su parte, la computación en la nube cubre la integración nube a nube, la monitorización de la zona de producción, la conectividad en la nube, la seguridad, el análisis y los procesos de mecanizado previo, de mecanizado y de posmecanizado.

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HERRAMIENTAS

Los sistemas de planificación de recursos corporativos (ERP), sistemas de gestión del ciclo de vida del producto (PLM), sistemas de ejecución de la producción y otros tipos de sistemas operativos corporativos deben estar totalmente integrados con todas las máquinas y todos los trabajadores de la empresa.

44 Las soluciones de conectividad digital permitirán a las empresas mejorar todos los aspectos del proceso de producción integral.

durante el proceso para realizar un análisis completo e introducir mejoras y optimizaciones de forma continua. De este modo se evitarán las fuerzas de corte excesivas en la herramienta, los fallos del rodamiento del husillo debido a la sobrecarga, la rotura de la herramienta, los errores de control de las dimensiones y de la forma de la pieza debido a la flexión estática de la herramienta, se prolongará la vida útil de la herramienta y se obtendrá un acabado superficial uniforme, además de engrosar continuamente los conocimientos necesarios para continuar optimizando los procesos.

Conclusión En el camino hacia la fabricación basada en la nube y la adopción de

La retroalimentación y el análisis continuos del proceso conduce al aprendizaje, el aprendizaje, a una mejor eficiencia y, en última instancia, a la reducción de costes

la innegablemente eficiente disciplina de la monitorización digital del proceso nos enfrentamos a retos inevitables e identificables,

componentes y productos fabricados con el máximo grado de pre-

pero la industria manufacturera de todo el mundo está evolucio-

cisión y de eficiencia, y esta garantía está adquiriendo cada vez más

nando en torno a este enfoque y, sin duda alguna, están avanzando

valor en muchos sectores industriales, como el extremadamente

en la dirección correcta.

exigente sector aeroespacial, donde la calidad, la fiabilidad, la trazabilidad y la velocidad de los productos entregados son requisitos

Como resultado final de la gestión de la información, del cono-

innegociables.

cimiento y de los datos de manera más efectiva durante la

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planificación del proyecto, durante el mecanizado y a la hora de

La digitalización mediante el IIoT permitirá conectar los procesos

evaluar la calidad obtendremos un proceso de fabricación optimi-

de mecanizado virtuales y en tiempo real de un modo nunca antes

zado hasta el punto en que los gastos de la empresa se reducirán en

experimentado, hasta el punto en que los límites entre ambos pro-

lugar de aumentar. Por tanto, los clientes se beneficiarán de unos

cesos desaparecerán. •

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FABRICACIÓN

Plantas de producción más inteligentes con la Industria 4.0 El análisis de datos masivos (Big Data), el Internet de las Cosas (IoT) y el despliegue de la infraestructura en la nube (Cloud Computing) son conceptos habituales, y antes de lo que pensamos, todas estas tecnologías contribuirán a remodelar el funcionamiento de nuestros procesos de fabricación. Todas estas tecnologías están dentro del paraguas de la Industria 4.0.

egún Gartner, la Industria 4.0 es un marco adecuado para potenciar la digitalización de la cadena de valor, la colaboración eficiente entre las empresas, el Internet de las Cosas,

los proveedores de tecnología y los consumidores. El concepto de Industria 4.0 va más allá de la digitalización de recursos físicos. Es una visión agregada que contempla la digitalización de los procesos de la fábrica, y la integración con otros sistemas que comparten la misma cadena de suministro. El análisis de datos, el Internet de las Cosas y la arquitectura en la nube son tecnologías fundamentales para la cuarta revolución industrial, y marcan un camino para que los fabricantes adopten prácticas más inteligentes. A su vez, estos procesos proporcionan la inteligencia y la visibilidad que los fabricantes necesitan para optimizar su eficiencia operativa.

James Wood, director de la línea de producto Factory MES y Activplant en Aptean

Inteligencia cuando hay mucho en juego La Industria 4.0 proporciona específicamente al sector de la alimentación y bebidas la información exacta, en el momento preciso y a las personas adecuadas. Las conexiones inalámbricas permiten

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FABRICACIÓN

capturar a tiempo real los datos de la producción sin la laboriosidad

Sin embargo, la carencia de estas funcionalidades puede costar a las

de tener que cablear la fábrica y entorpecer las operaciones de pro-

empresas mucho más a largo plazo que la implantación de las tecno-

ducción, logrando así una conectividad perfecta entre las soluciones

logías MES actuales. La llegada de la Industria 4.0 surge en respuesta

de automatización, los sistemas MES y los de gestión del ERP. Es

a las demandas crecientes de que los fabricantes se vuelvan más ági-

posible incluir todas las áreas de la planta, incluso las que pueden

les y responsables para sus clientes.

considerarse menos importantes o donde sea más difícil obtener conectividad, y esto se traduce en una mayor visibilidad de la planta,

El acceso a la información de manera ágil y sin incidencias a través

con un coste adicional relativamente bajo: un campo de visión fácil e

de tecnologías de la Industria 4.0 permite a los fabricantes impulsar

intuitivo sobre todo el taller de producción.

mejoras, fomentar la conformidad, y alcanzar más fácilmente sus objetivos empresariales.

Para los fabricantes del sector de alimentación y bebidas, este intercambio de información rápido y fluido lo cambia todo. Imaginemos

Y la adopción da resultados. Según un informe de Forbes sobre el

una situación en la que no haya margen de error, como una retirada

estudio Industry 4.0: Según el artículo Building the Digital Enterprise,

por contaminación de un alimento. Una fábrica que haya digitalizado

de Price Waterhouse Cooper, el 35% de las empresas que adoptan la

sus procesos de producción y esté funcionando de manera alineada

Industria 4.0 esperan obtener mejoras en los ingresos superiores al

a los estándares de la Industria 4.0 puede realizar un seguimiento

20% en los próximos cinco años.

de sus productos en tiempo real, retirándolos de los lineales rápidamente, minimizando el riesgo para los consumidores.

Visión de futuro Si los fabricantes aprovecharan todo el potencial que brinda el con-

La integración de MES con otros sistemas empresariales es decisiva

cepto Industria 4.0, podrían mejorar las operaciones y agilizar sus

para la transformación digital y la eficiencia en el taller de produc-

procesos internos de fábrica, pero también los procesos externos,

ción. Los fabricantes de alimentos y bebidas pueden lograr una

gracias a la colaboración de su cadena de suministro, desde provee-

visión global de sus procesos de fabricación recurriendo a una suite

dores de materias primas hasta los centros de distribución.

integrada que incluya un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) y un sistema de gestión del mantenimiento de equipos

En última instancia, la fabricación de alimentos se encuentra al borde

(EAM). El ERP dictamina, MES ejecuta y la solución EAM garantiza la

del precipicio del cambio, y a medida que ganan peso los datos, la

fiabilidad y la disponibilidad de los equipos.

automatización y otros aspectos de la Industria 4.0, será imprescindible que los fabricantes se adapten y acepten la innovación. •

Los fabricantes que aspiren a mejorar su rendimiento productivo usando las tecnologías actuales, especialmente el Internet de las Cosas y el acceso a los datos de las máquinas, deben buscar soluciones integrales que ofrezcan: • Planificación y programación de la producción y gestión de materiales (funcionalidad ERP); • Fiabilidad y disponibilidad de equipos de mantenimiento junto con la visión analítica de las actividades realizadas en mantenimiento, a fin de reducir las incidencias de producción (funcionalidad EAM); • Inteligencia de las máquinas y análisis de datos para impulsar la mejora continua (funcionalidad MES). A través de estos sistemas conectados, es posible acceder a información empresarial en tiempo real y obtener una imagen más clara de las operaciones de producción.

La producción inteligente aún tiene obstáculos por superar Aunque la mayoría de fabricantes de alimentos son conscientes de la necesidad de adoptar prácticas y tecnologías de la Industria 4.0, la diferencia entre la voluntad de cambio y su aplicación es muy amplia. Una encuesta de McKinsey reveló que solo el 48% de los fabricantes se consideraban preparados para la Industria 4.0. El principal obstáculo para la adopción, especialmente para los fabricantes de alimentos, es la percepción del coste y el tiempo que supondría migrar de los sistemas antiguos y manuales basados en papel a la nueva era digital. Muchos fabricantes de alimentos todavía no disponen de métricas de fabricación fiables y en tiempo real, ni mucho menos de funciones de trazabilidad.

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TRIBUNA DE OPINIÓN

Bertolt Gärtner, CEO de TÜV SÜD en España y Portugal

'Índice de Madurez de la Industria 4.0' desde la experiencia de TÜV SÜD C

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TÜV SÜD ha tenido un papel importante en la constitución del Industry 4.0 Maturity Index. El Proyecto nació en la mayor feria mundial de tecnología industrial, la Hannover Messe, mediante un consorcio formado por Universidades, TÜV SÜD y otras importantes empresas.

omo CEO y representante de TÜV SÜD en España tuve el

Aportación de TÜV SÜD al proyecto

honor de representar, junto con otros miembros, este con-

El objetivo de nuestra compañía esrealizar todos los esfuer-

sorcio. Desde TÜV SÜD hemos desarrollado y difundido el

zos necesarios para establecer una norma internacional. Como

'Índice de Madurez Industria 4.0' a nivel internacional, el cual sirve

consultora ayudar a las empresas a implementar Industria 4.0.,

de pauta para un perfeccionamiento de las empresas, recomen-

analizando su situación actual y marcando el camino al siguiente

dando acciones para desarrollar un plan de trabajo único hacia la

nivel. Ayudamos a las empresas mediante la integración de la

implementación de la Industria 4.0.

seguridad en el modelo de madurez como una función transver-

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TRIBUNA DE OPINIÓN

sal utilizando la norma de seguridad IEC 62443, validación de

una asociación de inspección de calderas de vapor en Mannheim,

parámetros de seguridad y enfoque en la practicidad y el proceso

Alemania, en 1866. Mediante la creación de una de las primeras

automatizado para la medición de la seguridad.

asociaciones de inspección en el mundo nuestros fundadores fueron visionarios generando un legado perdurable y promovie-

TÜV SÜD ayuda a las empresas a desarrollar todo su potencial en

ron una industria global, trabajando para aumentar la seguridad y

la transformación digital mediante la seguridad funcional, la inter-

generar confianza en la energía de vapor.

conexión para redes inteligentes y la certificación modular con sensores. Nos encargamos del análisis mediante la monitorización

La segunda mitad del siglo XIX, los motores y la electricidad

de condiciones, inspecciones para reducir los riesgos y consultoría

impulsaron la segunda revolución tecnológica. A medida que la

en mantenimiento predictivo. Asimismo, trabajaremos en la segu-

sociedad y el comercio progresaba también avanzó el grado de

ridad en sistemas de informáticos mediante la certificación según

conocimiento y experincia de la Asociación de Inspección. En el

ISO 27000 e IEC 62234, consultoría en IT-Security y Pen-Testing.

siglo XX, TÜV SÜD entró en el campo de la ingeniería eléctrica, ascensores y maquinaria. En 1906 realizamos la primera inspec-

Caso de éxito: Siemens

ción de vehículos.

Un ejemplo de nuestro trabajo en la seguridad de sistemas de informáticos es el caso de Siemens. La multinacional se convirtió en la

En la segunda mitad del siglo XX, la llegada de los ordenadores y

primera compañía en recibir la certificación TÜV SÜD basada en la

la automatización de los procesos anunció la tercera revolución

norma IEC 62443-4-1 en materia de seguridad industrial en el pro-

tecnológica. Nuestra habilidad para enviar información a todo

ceso de fabricación de sus componentes de automatización. Esta

el mundo en cadenas unos y ceros supuso los inicios de la era de

norma incluye requisitos relativos a la seguridad, tales como capa-

la información y sentó las bases de la globalización. TÜV SÜD

cidades y conocimientos técnicos, la seguridad de los componentes

consiguió sus primeros contratos internacionales en los 60. Con

de terceros, procesos y aseguramiento de la calidad, la arquitec-

estas nuevas exigencias globales, ampliamos nuestro abanico de

tura y el diseño seguro, y la manipulación de emisiones, así como

servicios para facilitar el comercio granatizando la calidad de los

las actualizaciones de seguridad, parches y gestión del cambio.

productos internacionalemnte y su adaptación a las normativas de

los diferentes mercados. Asimismo, de acuerdo a las recomendaciones de ISA99 / IEC 62443-4-1, para garantizar una protección completa de las instala-

Actualmente nos encontramos en los inicios de la cuarta revolu-

ciones industriales de los ataques cibernéticos internos y externos,

ción industrial (Industria 4.0).

todos los niveles deben protegerse al mismo tiempo. Por ello, el enfoque de Siemens es de protección integral ofreciendo defensa

Fábricas automatizadas, softwares inteligentes y vehículos autó-

en todos los niveles 'defensa en profundidad'.

nomos garantizan un mayor nivel de productividad y eficiencia, pero este potencial solo se puede desarrollar cuando las personas

Cuarta Revolución Industrial

confían en las nuevas tecnologías. Y esa es nuestra labor a día de

En la historia de humanidad hemos sido testigos de cuatro gran-

hoy: conseguir que el mundo sea un lugar más seguro proporcio-

des revoluciones industriales y tecnológicas en las que TÜV SÜD

nando soluciones de calidad, seguridad y sostenibilidad con visión

ha tenido un papel protagonista. La primera fue impulsada en la

de futuro.

segunda mitad del siglo XVIII por la máquina de vapor e implicó la sustitución de la fuerza humana o animal en los procesos. Tras

El fin último es crear fábricas, sistemas y procesos más seguros,

una explosión devastadora, 22 industriales se unieron para formar

más eficientes, más fiables y más sostenibles. •

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CASO DE ÉXITO

EL PRIMER PASO FUE INNOVAR DENTRO DE LA PROPIA FÁBRICA

De fabricante de productos heredados a líder en innovación La fábrica de Omron en Bolduque (Den Bosch), en los Países Bajos, es reconocida como uno de los principales motores de innovación en la fabricación fiable de productos y procesos de alta calidad. Aunque no siempre fue así. Esta planta ha pasado de ser el proveedor europeo de productos heredados a convertirse en una fábrica modelo y en centro de innovación de procesos y productos. ¿Cómo consiguió redefinir su papel dentro de la organización de Omron con tanto éxito?

asta 2012, la fábrica de Den Bosch prestó apoyó a la planta matriz de Omron en su sólido negocio orientado a Asia. Su producción principal consistió en la fabrica-

Paul Sollewijn Gelpke, General Manager, Manufacturing and Supply Chain Europe & North America, Omron

ción de productos desarrollados en China y Japón para

el mercado europeo. Como parte de este cometido, el equipo de Den Bosch también realizó mejoras en los productos. Al contar con su propio departamento de I+D, con el Centro Europeo de Reparaciones y con el Centro Europeo de Distribución, no carecía precisamente de capacidades ni competencias tecnológicas. Con todas estas competencias y conocimientos a su alcance, los responsables de la planta de Den Bosch creyeron que se podía hacer más. En lugar de contribuir a la organización mediante la evolución del producto estaban convencidos de que el cambio vendría de la mano de la innovación. Además, era el momento oportuno para un nuevo enfoque, sobre todo teniendo en cuenta que los agentes de mayor peso en el mercado también estaban experimentando cambios. Por ejemplo, los costes de la mano de obra en Asia, que antes eran una razón clave del predominio manufacturero de la región, habían comenzado a aumentar. La aparición de este y otros factores, como el tiempo y el coste del transporte, suponían que las fábricas europeas podían empezar a competir con las asiáticas. Concretamente, a través de la innovación.

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CASO DE ÉXITO

El rediseño empezó por la propia planta, cambiando los procesos de producción a partir de ideas propias sobre la automatización, adoptando el mismo enfoque que Omron utiliza para sus clientes.

La innovación se convirtió en la palabra clave en Den Bosch. La inspiración llegó de la alta tecnología y de la naturaleza inventiva de la propia región donde se ubica la fábrica. Los Países Bajos constituyen un polo mundial de innovación y

En cinco años, la producción en la planta de Den Bosch, en los Países Bajos, se ha duplicado y el objetivo es volver a duplicarla en los próximos cinco años. Unos resultados fruto de su apuesta por la innovación.

talento. Paul Sollewijn Gelpke, director general de cadena de fabricación y suministro para Europa y Norteamérica, introdujo savia nueva en la planta para asentar una nueva cultura ‘de futuro’ y trasladar esa filosofía a la práctica. La primera línea de ataque consistió en innovar dentro de la propia fábrica. Rediseñaron por completo los procesos de producción a partir de sus propias ideas sobre la automatización, adoptando el mismo enfoque que Omron utiliza para sus clientes. De esta manera, crearon líneas de producción automatizadas de altísima eficiencia que redujeron los costes de fabricación al minimizar las etapas manuales del trabajo y automatizar las pruebas. La automatización no se limita a reducir costes; establece nuevos puntos de referencia en términos de rendimiento y flexibilidad. La implementación de las líneas de producción se acometió de modo que se posibilitaran otras innovaciones en el futuro.

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CASO DE ÉXITO

Una de las principales características de las nuevas líneas de producción es su flexibilidad, pudiéndose adaptar fácilmente para fabricar diferentes productos, por lo que los ciclos de producción cortos salen mucho más rentables.

Eficiencia recompensada La fabricación de productos más rentables tuvo enseguida su recompensa. Omron trasladó la producción de varios productos de sus plantas asiáticas a la fábrica de Den Bosch. Era una señal de cómo se estaban reforzando los vínculos con la organización

Quattro y Hornet, hagan su selección

matriz en Asia. Las oficinas centrales de Omron también mostraron su confianza apoyando el desarrollo de la fábrica de Den Bosch, invirtiendo en nuevas instalaciones y personal para convertirla en

Quattro de Omron es el robot paralelo ‘pick-and-place’

un actor verdaderamente global. Hoy en día, la planta cuenta con

más rápido y flexible del mundo, con una velocidad de

más de 350 empleados y con tres líneas de producción de circuitos impresos y veinte líneas de montaje.

recogida de 300 unidades por minuto. Con sus cuatro brazos, también ofrece un espectro de trabajo mayor y un grado de manipulación incomparable. Dirigido a las aplicaciones de recogida y embalaje de alta velocidad, el Hornet contribuye a aumentar la productividad y a reducir el coste por recogida. También ocupa un mínimo espacio de instalación al incorporar sus potentes controles en la base, lo que también reduce los costes y la complejidad de instalación.

Otro cambio fue crear líneas de producción automatizadas de altísima eficiencia que redujeron los costes de fabricación al minimizar las etapas manuales del trabajo y automatizar las pruebas.

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CASO DE ÉXITO

53 El equipo se ha enfrentado a numerosos retos, muchos compartidos con los clientes de Omron, dotándoles de una gran experiencia sobre los problemas que pueden surgir durante la automatización de instalaciones existentes. Ello les permite ayudar a otras empresas a mejorar sus procesos de manera eficiente.

Una fábrica local con vocación internacional

Experiencia compartida

El siguiente paso fueron los productos innovadores, empezando

Otro resultado de la transición de la fábrica de Den Bosch de

por el PC industrial o IPC. Diseñado y construido por el equipo de

fabricante de productos heredados a líder en innovación ha sido la

Den Bosch, el IPC fue un éxito instantáneo y sigue siendo un pro-

experiencia adquirida durante todo el proceso.

ducto popular hoy en día. El equipo se ha enfrentado a numerosos retos, muchos compartiA este le siguieron soluciones más novedosas, como interfaces

dos con los clientes de Omron, que se ven sometidos a la constante

hombre-máquina y sensores de seguridad. A medida que aumen-

presión de reducir los costes de producción y los ciclos de suminis-

taba la capacidad de la planta, también lo hizo su reputación por

tro. Después de haber resuelto estos retos por sí mismo, el equipo

ofrecer productos innovadores de forma fiable y de acuerdo con

de Den Bosch ha adquirido una gran experiencia y ha llegado a

los estándares de alta calidad de Omron. Con la creciente confianza

conocer bien todos los problemas que pueden surgir durante la

que le transmitían los clientes y la sede central de la empresa, la

automatización de instalaciones existentes. Estas competencias

planta de Den Bosch presentó una propuesta exitosa para que la

sitúan al equipo humano en una excelente posición para ayudar a

fábrica se encargara de la nueva producción de sistemas robóticos.

otras empresas a mejorar sus procesos de la forma más fácil y eficiente posible.

Dos nuevas líneas de robótica La noticia de que la moderna fábrica de Den Bosch de Omron

Para dar buena prueba de todo ello, la fábrica de Den Bosch

recibiría el visto bueno para dos nuevas líneas de producción tuvo

organiza días de puertas abiertas en los que se pueden ver sus

una gran repercusión. ¡Y con razón! Representa la culminación de

instalaciones de tecnología punta. Una de las principales carac-

los esfuerzos del equipo local para hacer que la fábrica pasara de

terísticas de las nuevas líneas de producción es su flexibilidad.

ser una planta más a ser un centro líder en apenas cinco años. Las

Pueden adaptarse fácilmente para fabricar diferentes produc-

nuevas líneas de robótica también plantean nuevos retos. La fabri-

tos, por lo que los ciclos de producción cortos salen mucho más

cación robótica requiere la combinación de numerosos elementos,

rentables.

entre ellos, electrónica, mecánica y montaje. Den Bosch opera conforme a una metodología integral, con la que pueden tratar los

Innovación continua

diferentes elementos de forma conjunta más fácilmente.

Hoy en día, el 70% de la producción de la fábrica de Den Bosch se destina a nuevos productos o procesos. En cinco años, la pro-

Los robots que ahorran mano de obra tienen una gran demanda y,

ducción se ha duplicado y el objetivo es volver a duplicarla en los

por lo tanto, fabricarlos localmente mejora la productividad a la

próximos cinco años.

hora de dar respuesta a esta demanda en la región. También ayuda a Omron a reaccionar rápidamente a los plazos de entrega más

Por supuesto, dado que las innovaciones y los nuevos procesos

cortos y a las necesidades de los clientes. Las nuevas líneas produ-

desarrollados en Den Bosch se implementan en otras fábricas de

cen los robots paralelos de la serie Quattro y Hornet, que aportan

Omron, el cumplimiento de este objetivo significa un desarrollo

funciones eficientes de ‘pick-and-place’ a los proyectos de líneas de

continuo de nuevos métodos para mantener su posición como líder

embalaje y de montaje de piezas pequeñas de los clientes.

en innovación. •

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CASO DE ÉXITO

Automatización de almacén de herramientas mediante control basado en PC

Sistema compacto y flexible para la disposición de herramientas El terminal de herramientas desarrollado por Wassermann Technologie, en colaboración con el integrador de sistemas Becker Engineering, se caracteriza por su diseño extremadamente compacto y su enorme flexibilidad. La tecnología de control abierta y modular de Beckhoff juega un papel importante en este sentido, ya que permite conectar a la perfección máquinas-herramienta con los más diversos sistemas de control. Stefan Ziegler, Marketing Communications, Beckhoff Automation

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CASO DE ÉXITO

hristoph Neuhaus, desarrollador de software de aplicaciones de Becker Engineering GmbH en Leichlingen, añade: “El alto grado de flexibilidad incluye la capacidad de integrar una amplia variedad de máquinas-herra-

mienta con las plataformas de control más diversas. La tecnología de Control basado en PC es el factor decisivo. Por ejemplo, en el hardware de control de Beckhoff también se pueden ejecutar los software de terceros, lo que facilita, entre otros, el acceso a las tablas de herramientas de las respectivas máquinas”.

Diseño y funcionamiento flexible El terminal de herramientas de estructura concéntrica consta de un tambor y, en función de las necesidades, de uno o dos tambores adicionales superpuestos. La manipulación de las herramientas es llevada a cabo por una unidad lineal con cambiador de herramientas integrado. Esta se encarga de colocar las herramientas en los

tambores, así como de introducirlas en un depósito temporal de herramientas o directamente en un cambiador de herramientas del lado de la máquina. Eberhard Hahl explica: “El terminal de herramientas gestiona hasta un total de 9000 herramientas y es adecuado, tanto como almacén directo y depósito de herramientas para la gestión de herramientas, como también para la ampliación de almacenes de herramientas existentes o como almacén central de suministro para varias máquinas-herramienta”. Julian Becker, desarrollador de software de aplicaciones de Becker Engineering, describe la característica especial como almacén adicional inteligente: “El terminal de herramientas puede funcionar de forma completamente independiente gracias a un sistema de gestión de herramientas propio, a una base de datos con control de secuencias propios, y a una interfaz propia con la máquina herramienta. Además, el almacén de herramientas también cuenta con un software propio para la manipulación externa adicional, interfaces con periféricos y un registro integrado de los datos de las herramientas”.

El aumento de las exigencias de la tecnología de mecanizado y la creciente importancia de aspectos relacionados con la flexibilidad y productividad hacen que en las máquinas-herramienta también aumente la demanda de herramientas. Eberhard Hahl, director ejecutivo de Wassermann Technologie GmbH en Eichenzell, cerca de Fulda, comenta al respecto: “El innovador terminal de herramientas ha sido diseñado de acuerdo con estas necesidades actuales de los clientes. Definidos están únicamente el diámetro de las herramientas y de los tambores de herramientas. Por el contrario, la longitud de las herramientas, la división longitudinal, el número de herramientas, la limpieza de las herramientas, los portaherramientas y el registro de datos de herramientas RFID se pueden configurar libremente. Una característica especial adicional es el diseño extremadamente compacto que se consigue mediante tambores de herramientas superpuestos, es decir, que no se encuentran uno al lado del otro”.

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CASO DE ÉXITO

Con su diseño moderno y atractivo, el monitor multitáctil CP3915 con ampliación de teclas contribuye a brindar una estética de alta calidad al almacén de herramientas. Foto: Beckhoff.

La gran flexibilidad del terminal de herramientas ofrece claras ventajas de costes para el cliente final, como explica Eberhard Hahl: “Con el terminal de herramientas hemos diseñado un almacén estándar versátil, lo que se refleja en una buena relación calidadprecio. Pero también se puede realizar a petición del cliente, por ejemplo, una conexión individual a la máquina herramienta. El terminal de herramientas está disponible de serie en dos versiones: S-Curve para hasta 280 herramientas y D-Curve para un máximo de 570 herramientas”.

Tecnología de control abierta, escalable y eficiente Becker Engineering lleva acumulando experiencia con el Control basado en PC desde 2014. Christoph Neuhaus solo ve numerosas ventajas: “Entre otras cosas, nos beneficiamos del hecho de que los PLC y las aplicaciones adicionales de lenguaje de alto nivel pueden realizarse consistentemente en una plataforma. A ello se le suma la buena escalabilidad. En el caso de mayores requisitos de rendimiento, permite una migración sencilla del proyecto de control a un hardware más potente, por ejemplo equipado con un procesador multinúcleo”. Wilm Schadach, de la oficina de Beckhoff en Monheim, complementa otro aspecto: “El Control basado en PC ofrece completa continuidad, también desde el punto de vista del manejo y la ingeniería. Además de la funcionalidad de PLC, Motion Control y visualización, la base de datos de herramientas también puede ejecutarse en la misma plataforma. Esto ha demostrado ser una gran ventaja en la estructura general de la instalación”. A esto hay que añadir que también fue muy sencillo familiarizarse con la tecnología de control basada en PC de Beckhoff, según afirma Julian Becker: “El uso de lenguajes de programación estandarizados y habituales simplificó considerablemente el manejo”. Becker Engineering también se ha beneficiado de las diversas opciones para la comunicación de datos a través de TwinCAT ADS. Christoph Neuhaus comenta al respecto: “ADS permite un acceso muy fácil a los datos del PLC desde la aplicación de lenguaje de alto nivel. Asimismo, también se puede desarrollar un servidor ADS La tecnología abierta del Control basado en PC permite conectar el terminal de herramientas a todo tipo de máquinasherramienta. Foto: Beckhoff.

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en un lenguaje de alto nivel, al que se puede acceder fácilmente desde el PLC. De esta forma se crea, sin grandes esfuerzos, una transferencia de datos fiable entre el almacén de herramientas y la máquina herramienta, por ejemplo para intercambiar números

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CASO DE ÉXITO

Los servomotores de la serie AM8000 no proporcionan únicamente secuencias de movimiento dinámicas y precisas, sino que, gracias a su diseño compacto y a la Tecnología de Cable Único, también reducen los requisitos de espacio y el esfuerzo requerido para la puesta en marcha. Foto: Beckhoff.

El terminal de herramientas puede funcionar de forma completamente independiente gracias a un sistema de gestión propio

de pedido o datos de uso evaluados. Además, para futuros desa-

cada uno de los dos tambores de herramientas, un eje vertical para

rrollos, las actualizaciones necesarias pueden ser aplicadas de

alcanzar el nivel de tambor deseado, un eje horizontal para acceder

forma muy cómoda y se pueden implementar también soluciones

en el nivel y un eje de rotación para una pinza doble. Otra tarea de

Industrie 4.0, gracias a la arquitectura cliente-servidor disponible

automatización adicional es el control del sistema neumático de

a través de la comunicación ADS”.

la pinza doble. Eberhard Hahl añade al respecto: “Mediante el eje de rotación de la pinza se entregan las herramientas del tambor al

Para Christoph Neuhaus, otro aspecto importante del Control

exterior. Este eje también puede diseñarse como eje telescópico

basado en PC es la disponibilidad de los sistemas operativos

para transferir la herramienta directamente a un almacén en el

Windows actuales y la buena política de actualización, así como

lado de la máquina sin manipulación intermedia”.

las posibilidades de simulación sin requerir licencias ni hardware adicional: “Todo el sistema se puede simular en el propio PC de

La aplicación Motion Control se implementó en TwinCAT con

desarrollo. De esta forma es posible, por ejemplo, cambiar los ejes

la ayuda de módulos de PLCopen Motion que, según Christoph

de movimiento a ejes de simulación o asignar el comportamiento

Neuhaus, ha demostrado su eficacia en la práctica: “La programa-

I/O a través de módulos de simulación de software”.

ción de las funciones de movimiento con los módulos Motion fue muy sencilla y permitió ahorrar mucho tiempo.

Control de movimientos cómodo y sencillo

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En un terminal de herramientas actualmente implementado

Otra ventaja de la técnica de accionamiento de Beckhoff es la

con dos tambores, un total de cinco ejes servo garantizan una

Tecnología de Cable Único (OCT). Con esta tecnología pueden

manipulación rápida y precisa de las herramientas. Los servoampli-

reducirse los costes de montaje y material, así como utilizar cade-

ficadores AX5000 y los servomotores AM8000 correspondientes

nas portacables más pequeñas, lo que facilita un diseño compacto.

son controlados por un PC embebido CX2030 con TwinCAT NC

Además, la placa de características electrónica acelera considera-

PTP. De esta manera se implementaron: un eje de rotación para

blemente la puesta en marcha”. •

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