Caso de éxito: Mejora de la eficiencia en fabricación aditiva con RoboDK

Mejorar su flujo de trabajo de software puede recortar minutos vitales en su proceso de impresión 3D. Así es como investigadores mejoraron el flujo de trabajo de fabricación aditiva con RoboDK.

Cuando imprime en 3D con un robot, su flujo de trabajo de software impacta significativamente en la productividad. Si puede ahorrar incluso unos minutos, a largo plazo se traduce en mucha productividad extra.

El tiempo para cambiar entre distintos paquetes de software suele ser corto, pero hace el flujo menos fluido y, en consecuencia, la fabricación aditiva menos eficiente.

Investigadores de Portugal y Noruega desarrollaron recientemente una aplicación para optimizar aún más el flujo de trabajo de fabricación aditiva de RoboDK mediante la API de RoboDK.

Conozca a los investigadores

Esta aplicación de ingeniería se desarrolló para un estudio de los investigadores Filipe Monteiro Ribeiro y J. Norberto Pires, de la Universidad de Coímbra (Portugal), y Amin S. Azar, de SINTEF —el principal centro de investigación en fabricación de Noruega.

El estudio, titulado "Implementación de una arquitectura de control de robot para aplicaciones de fabricación aditiva", se publicó este año en la revista Industrial Robot.

¿Qué buscaban los investigadores?

RoboDK es una excelente forma de añadir robótica a la fabricación aditiva. Ya hemos visto su uso para imprimir una gran variedad de objetos: estructuras de hormigón 3D, arte 3D y comida 3D.

El flujo de trabajo de impresión 3D en RoboDK ya es bastante bueno: simplemente genera el GCODE con un software de laminado (comúnmente el open source Slic3r) y carga la trayectoria resultante en RoboDK.

Sin embargo, el equipo identificó que RoboDK solo no proporciona el flujo de trabajo más optimizado. Su estudio describe un programa que combina directamente las capacidades de RoboDK y Slic3r sin mover manualmente archivos G-code entre ambos.

Para lograrlo, desarrollaron un programa gráfico usando Python y la API de RoboDK.

Los objetivos del estudio eran:

• Desarrollar una simulación de fabricación aditiva — Es especialmente fácil con RoboDK, que ofrece un entorno intuitivo para simulación de robots. El equipo también añadió un sencillo programa Python para simular la deposición de material impreso, algo que RoboDK no simula por sí mismo.
• Permitir simulación offline de robots — Según los investigadores, esto era esencial ya que usar un entorno virtual reduce el riesgo de dañar un robot real. RoboDK facilita convertir el programa simulado en código para el robot real mediante sus numerosos post-procesadores.
• Operación asíncrona — Era importante que su programa no interfiriera con la operación del robot simulado en RoboDK. Por ejemplo, la simulación debe continuar mientras el programa carga un nuevo modelo en Slic3r. Esto es fácil con nuestro módulo Python robolink, que proporciona un enlace asíncrono entre RoboDK y cualquier programa Python.

El programa resultante se sitúa entre Slic3r y RoboDK y coordina el proceso de fabricación aditiva.

¿Qué demostró el estudio?

La aplicación del equipo aprovechó muy bien las capacidades de RoboDK. En particular, demostró lo efectivo que puede ser usar la API para combinar partes de su propio flujo de trabajo.

La API de RoboDK es muy potente, pero no la usan muchos usuarios. Es una lástima, porque puede mejorar significativamente la fluidez de su flujo de trabajo de programación de robots. Soporta varios lenguajes, pero la librería Python que usaron los investigadores es especialmente fácil de usar — suponiendo que le guste Python (¡y por qué no! Es un lenguaje muy fácil).

La ventaja de la operación asíncrona

Uno de los aspectos clave del estudio fue la operación asíncrona. Era vital que ninguna parte del programa detuviera la operación de otra.

RoboDK ya funciona de forma asíncrona — puede ejecutar varios scripts Python a la vez sin interferencias — pero el equipo necesitaba que su propio programa también tuviera esta capacidad.

Por ejemplo, no querían que su programa se "colgara" esperando a que Slic3r terminara de generar GCODE. Necesitaban controlar el robot mientras el programa hacía otras cosas. Lo lograron con la librería asyncio de Python, una opción popular para programación concurrente.

Cómo mejorar su propio flujo de trabajo con la API

Aunque el estudio lo realizaron investigadores en robótica, no piense que programar con la API de RoboDK es complicado. Incluso si no es un mago de la programación, puede usar la API fácilmente.

Si quiere desarrollar su propio programa para optimizar su flujo de trabajo, siga estos pasos:

1. Familiarícese con la API en la página de documentación. Lea sus capacidades y piense en qué podría usar para su aplicación.
2. Planifique qué partes de su aplicación codificará en el programa externo.
3. Cree su programa usando la API para interactuar con RoboDK.
4. Pruebe su programa antes de integrarlo en su proceso.

Por supuesto, no necesita escribir su propio código para mejorar el flujo de trabajo. También puede usar los plugins de RoboDK para programas como SolidWorks, que también optimizan el flujo al usar otros programas junto con RoboDK.

Pero, como demostró el equipo, la API puede ser muy efectiva para suavizar partes dispares de su flujo de trabajo para software que no tiene plugin.

Recuerde, incluso ahorrar unos minutos en su proceso de programación puede generar productividad extra a largo plazo.

¿Qué podría lograr usando la API en su proceso? Cuéntenos en los comentarios o únase a la discusión en LinkedIn, Twitter, Facebook, Instagram o en el Foro de RoboDK.