Gemelos digitales: revolucionando el mecanizado para eficiencia y retos de mano de obra

Los gemelos digitales están infundiendo vida e innovación en áreas cada vez más numerosas de la fabricación, así como resolviendo desafíos para talleres de mecanizado de todos los tamaños. Con la escasez de mano de obra cualificada y un esfuerzo continuo por relocalizar la fabricación de alta tecnología en EE. UU., los gemelos digitales tienen mucho que ofrecer. Digitalizar la máquina y el proceso crea una comprensión profunda del CNC, programas, proceso, herramienta y configuración.

Además, con la competencia intensificándose, los talleres necesitarán aumentar y optimizar sus operaciones creando mayores eficiencias. La digitalización de procesos de fabricación tradicionales tiene el potencial de hacer las operaciones más eficientes al validar procesos de producción en el mundo virtual.

Finalmente, el enemigo de la rentabilidad es la incertidumbre, y con el estado actual de una economía globalizada, la incertidumbre es casi una garantía. Una buena gestión, mediante gemelos digitales, puede ayudar a proteger contra contratiempos y poner medidas que maximicen tu productividad.

Entender los gemelos digitales

Un gemelo digital de una máquina herramienta es una representación virtual de la máquina conectada con un control virtual alimentado con datos de configuración del mundo real. Esto lleva la simulación basada en modelos y parámetros a un nuevo nivel porque se pueden optimizar y validar configuraciones de máquinas herramienta con más precisión que nunca.

Típicamente, los sistemas CAM y postprocesadores no tienen conocimiento directo de la máquina, como cinemática, G-codes disponibles o si alguien cambia parámetros. La simulación basada en CAM o paquetes de simulación de G-code genéricos no pueden mostrar cómo esos cambios afectarán al programa o tiempo de ciclo porque no hay un gemelo digital del CNC ni comunicación directa con el controlador de máquina específico.

Los procesos manuales se usan generalmente para configurar CAM o simulación de G-code, así que en muchos casos el programa no está optimizado para la máquina individual o el programa no aprovecha muchas características de programación modernas. El programa puede ni siquiera ejecutarse en la máquina objetivo.

Otro problema que enfrentan los talleres es que sus postprocesadores y programas a menudo no están optimizados para las máquinas o herramientas. Por ejemplo, el operador puede usar herramientas con avances más bajos, quizás por preocupaciones sobre ejecutar la máquina a los avances programados. Esto suma tiempo perdido, productividad perdida y baja eficiencia.

Por otro lado, la virtualización puede permitir interoperabilidad entre el CNC y el sistema CAM. Esto ayuda a generar el programa basado en las características que el CNC y/o la máquina soportan. Una vez generado el programa, se puede crear un entorno virtualizado más allá de la simple simulación porque la base usa la cinemática de la máquina y los parámetros reales del CNC. La simulación CAM y de G-code solo pueden llevar las pruebas hasta cierto punto porque el PC no tiene conocimiento de la configuración del CNC. Usar un gemelo digital para validar la configuración real del CNC y la máquina reducirá enormemente la posibilidad de error.

Los gemelos digitales también pueden ayudar a satisfacer la demanda de componentes más precisos suministrados a industrias de alta tecnología que requieren productos con altas tolerancias. A medida que el mecanizado se vuelve más complejo, tener los procesos más eficientes es crucial. Muchos métodos tradicionales desperdician valioso tiempo de producción, como procedimientos de configuración que crean cuellos de botella porque las máquinas se sacan de producción. Los gemelos digitales permiten probar programas en un entorno virtualizado. El CNC virtual sigue con precisión las trayectorias de corte programadas y produce el tiempo de ciclo real. Cuando se conecta a una máquina virtualizada que coincide exactamente con la cinemática, el gemelo digital permite una verificación precisa sin interrumpir nunca el proceso actual que la máquina está ejecutando. Además, validar el proceso en la oficina permite que la máquina siga operando.

Gemelos digitales para desarrollo de mano de obra

Porque los gemelos digitales son una réplica de una máquina herramienta, entrenar en un gemelo digital es una herramienta invaluable para cerrar la brecha de habilidades en CNC y enseñar fundamentos de taller como programación de piezas y operación de máquina herramienta. Los gemelos digitales ofrecen a los usuarios experiencia práctica y realista de mecanizado y formación sin sacar una máquina real de producción.

Herramientas de digitalización para talleres

FANUC America se ha asociado con ModuleWorks para desarrollar software de desarrollo de mano de obra así como una nueva suite robusta de programación de piezas, NC Reflection Studio, que ayuda a los talleres con edición de G-code, simulación y verificación de programas. Todo esto ofrece un arsenal de herramientas para crear maquinistas cualificados así como optimizar talleres. Esta digitalización de extremo a extremo entonces desbloqueará verdaderamente el poder de la Industria 4.0 para la industria CNC.

SME anuncia los Ingenieros Jóvenes de Fabricación Destacados 2022 Sandra L. Bouckley

Los 22 premiados de este año fueron seleccionados basándose en sus diversos antecedentes en fabricación, avances/mejoras tecnológicos e investigación de vanguardia. El nombre del premio 2022 es Sandra L. Bouckley, presidenta de SME en 2017, FSME, P.Eng., ex CEO de SME y ex vicepresidenta de sistemas de fabricación, gestión de cadena de suministro y lean en GKN Driveline Americas.

Aunque la membresía en SME no es requerida para este reconocimiento, cada uno de los 22 Ingenieros Jóvenes de Fabricación Destacados 2022 Sandra L. Bouckley forman parte de la comunidad SME, habiendo sido miembros antes de su selección:

Bruno Azeredo, PhD, Arizona State University, Tempe, Ariz.
Wen Chen, PhD, University of Massachusetts Amherst, Amherst, Mass.
Xu Chen, PhD, University of Washington, Seattle
Nancy Diaz-Elsayed, PhD, University of South Florida, Hillsborough County, Fla.
Amy Elliott, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tenn.
Thomas Feldhausen, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.
Kelvin Fu, PhD, University of Delaware, Newark, Del.
Michael Gomez, PhD, MSC Industrial Supply Co., Knoxville, Tenn.
Jinah Jang, PhD, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea
Bo Jin, PhD, University of Southern California, Los Angeles
Venkata Charan Kantumuchu, Electrex Inc., Edmond, Okla.
Geoff Karpa, Lockheed Martin Aeronautics Co., Fort Worth, Texas
Vipin Kumar, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.
Megan McGovern, PhD, PE, General Motors Global Research & Development, Detroit
Laura Pahren, Procter & Gamble Co., Mason, Ohio
Kyle Saleeby, PhD, Oak Ridge National Laboratory, Knoxville, Tenn.
Ryan Sekol, PhD, General Motors Research & Development, Warren, Mich.
Xuan Song, PhD, University of Iowa, Iowa City, Iowa
Peng "Edward" Wang, PhD, University of Kentucky, Lexington, Ky.
Sarah Wolff, PhD, Texas A&M University, College Station, Texas
Yang Yang, PhD, San Diego State University, San Diego
Xiaowei Yue, PhD, Virginia Tech, Blacksburg, Va.

SME ha destacado los logros de más de 470 jóvenes ingenieros de fabricación —y su impacto en la fabricación— durante más de cuatro décadas a través de este premio. SME recibirá nominaciones para el Premio Ingenieros Jóvenes de Fabricación Destacados 2023 antes del 1 de agosto en sme.org/oyme.