Gestiona con éxito las incertidumbres de tu proceso de fabricación

Digitalización de la industria manufacturera

La cuarta revolución industrial (también denominada industria 4.0 o industria inteligente) y la consecuente transformación digital del sector manufacturero, aplica a todos los ámbitos de la industria, pero, especialmente, a los procesos productivos.

La digitalización se presenta como una oportunidad para incrementar el valor añadido de la industria y para fomentar y favorecer un modelo orientado a generar palancas diferenciales que le ayuden a incrementar su competitividad.

Generando procesos de fabricación óptimos

El objetivo de todas las industrias, independientemente de su sector, es reducir al máximo los fallos asociados a su producción. Conocer el proceso y los factores implicados en la producción, resulta fundamental para poder optimizarla.

Pero, ¿cómo definimos un proceso de fabricación óptimo? Una respuesta genérica a esta pregunta es lo mejor entre lo posible. Ahora bien, según se defina qué es lo mejor y qué es lo posible, nos enfrentaremos a distintas situaciones de decisión. La optimización clásica define que lo mejor – los objetivos- están definidos de forma determinista, es decir, que no dependen del azar, mientras que lo posible – las soluciones factibles- no vienen expresadas explícitamente, sino en forma de restricciones y sin incertidumbre.

Una de las situaciones que más dificultad lleva a la hora de tomar una decisión es aquella en la que las consecuencias de las decisiones no pueden ser controladas, sino que están sujetas a la aleatoriedad, la cual puede ser causa de que el proceso está gobernado por el azar o de que existe una falta de información que nos impide determinar con exactitud cuáles son esas consecuencias.

Metodología propia desarrollada por ITAINNOVA

En el ámbito de la fabricación de componentes, el modelado de procesos de fabricación puede contribuir significativamente a paliar parte del problema que supone la aleatoriedad en la toma de decisiones relativas a la fabricación, si dichos modelos incorporan el efecto de la propagación de la incertidumbre a lo largo de las etapas del mismo.

El equipo de Materiales de ITAINNOVA ha desarrollado una metodología para la gestión de la incertidumbre en los procesos de fabricación de transformación de materiales basado en un método no intrusivo que se basa en la construcción de un modelo determinista en tiempo real, y que permite el cálculo, a priori, de las incertidumbres de salida.

Este modelo se construye utilizando técnicas de machine learning enriquecidas con información física del proceso, e incluye, como parámetros del mismo, las propiedades del material, las operaciones del proceso y aquellas incertidumbres de las variables conocidas. El modelo resultante se utiliza fuera de la línea de producción para identificar las sensibilidades del proceso y, por tanto, para unificar la gestión de la incertidumbre en todo el proceso de transformación del material.

Caso de éxito en el sector del automóvil

La metodología de gestión de incertidumbres desarrollada por ITAINNOVA se ha aplicado de forma exitosa a una junta de puerta de automóvil fabricada por extrusión continua de varios tipos de cauchos y refuerzos (tira metálica e hilo de fibra de vidrio).

Un elemento básico de esta metodología de gestión de incertidumbre es la construcción del modelo determinista, el cual requiere de un adecuado modelado del comportamiento del material, que, a su vez, exige una calibración de los parámetros de material que definen el modelo para que las predicciones sean fiables.

Para el caso concreto de la junta de puerta de automóvil, el equipo de Materiales también ha desarrollado una novedosa metodología experimental para la caracterización de los fenómenos de vulcanización y espumado de un caucho celular que permite establecer la relación de la evolución de sus propiedades físicas y mecánicas con la temperaturas, tanto del proceso de vulcanización como del de espumado.

Esta metodología experimental permite calibrar, de forma precisa y mediante ensayos de laboratorio, rápidos y relativamente sencillos, sobre muestras de caucho fáciles de conseguir, los parámetros del modelo de material para reproducir los complejos fenómenos que tienen lugar durante el proceso de fabricación de las juntas.

El resultado de la combinación de los desarrollos realizados por ITAINNOVA, en relación al modelado y caracterización del caucho y del proceso de extrusión de juntas de automóvil, proporciona información muy valiosa de los fenómenos físicos que tienen lugar durante el proceso de transformación del material, que, de otro modo, no sería posible conocer y entrarían a formar parte de las incertidumbres que dificultan la toma de decisiones correctas.

Estas metodologías han sido recientemente publicadas en dos publicaciones científicas por la revista Polymers, revista de acceso abierto (open Access), revisada por pares, de la ciencia de los polímeros, que se publica quincenalmente en línea por MDPI.

Si te has quedado con ganas de conocer más a fondo nuestro trabajo, a continuación te indicamos los enlaces a las publicaciones:

• Alcalá, N.; Castrillón, M.; Viejo, I.; Izquierdo, S.; Gracia, L.A. Rubber Material-Model Characterization for Coupled Thermo-Mechanical Vulcanization Foaming Processes. Polymers 2022, 14, 1101. doi: 10.3390/polym14061101
• Viejo, I.; Izquierdo, S.; Conde, I; Zambrano, V.; Alcalá, N.; Gracia, L.A. A Practical Approach for Uncertainty Management in Rubber Manufacturing Processes Using Physics-Informed Real-Time Models, Polymers 2022, 14, 10. doi: 10.3390/polym14102049

Y para cualquier información adicional acerca de cómo gestionar las incertidumbres de tu proceso de fabricación, ponte en contacto con nosotros.

ITAINNOVA con la neutralidad climática

ITAINNOVA comprometido con la #NeutralidadClimática #ClimateNeutral.

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