11 Sep 2019

¿Qué posibilidades tiene la fabricación avanzada en la producción de nuevos vehículos?

         | Industria 4.0 , ,

Además del desarrollo de nuevos productos y componentes para los nuevos vehículos eléctricos, uno de los principales activos para mantener la competitividad en el sector automoción son las oportunidades derivadas del concepto de Industria 4.0 y la digitalización, que permiten a las empresas ganar en productividad, flexibilidad, calidad, etc.

Índice:

  • ¿Qué es la fabricación avanzada?
  • Aplicaciones de tecnologías para la fabricación avanzada aplicables a la automoción.

¿Qué es la fabricación avanzada?

La fabricación avanzada, que puede considerarse asociada al concepto de Industria 4.0 (artículos), se basa en la aplicación de nuevas tecnologías para conseguir procesos más flexibles, eficientes y seguros y cobra especial relevancia hoy en día como corriente orientada a recuperar y fortalecer los sectores industriales en países que históricamente han tenido altos costes de producción.

Aplicaciones de tecnologías para la fabricación avanzada aplicables a la automoción

Es necesario introducir tecnologías que forman parte de la fabricación avanzada, como son: el gemelo digital, la robótica, etcétera, orientadas a dotar de inteligencia y automatización a nuestros procesos, con el objetivo final de tener una fábrica eficiente y flexible:

  • Gemelo digital
  • Planificación dinámica de operaciones
  • Sistemas de automatización y robótica
  • Sistemas de movimiento interno
  • Sensorización de los procesos productivos
  • Sensorización de materiales y productos

Creación de un gemelo digital de los procesos productivos y logísticos para ayudar a la toma de decisiones en tiempo real

El desarrollo de modelos de eventos permite medir con precisión y antelación los impactos de nuevos proyectos o las modificaciones de los existentes, tanto a nivel de layout como de operativa. Además, permite la integración de nuevas tecnologías y medir su impacto, proporcionando una visión común que ayude en la toma de decisiones.

Actualmente, estos modelos de simulación se integran con sistemas de información en tiempo real de los procesos en planta, como pueden ser sensores, conformando el denominado gemelo digital.

Realización de la planificación dinámica de operaciones para gestión avanzada de la demanda, producción, recursos, stocks, etcétera

Planificar de forma integrada una cadena de suministro de una fábrica de montaje o producción del sector de la automoción u otro no es nada fácil, siendo necesario desde planificar la red de suministro, identificar la demanda, optimizar los inventarios, planificar el aprovisionamiento, la producción y el transporte, etc.

Mediante el uso de modelos KDM (Knowledge Discovery Models) es posible la extracción de conocimiento relevante a partir de los datos disponibles en los sistemas de información de la empresa, proporcionando soluciones integradas de planificación en toda la cadena de suministro para la ayuda a la toma de decisiones para cada persona participante en el proceso S&OP. Cómo hace el software Kajal de ITAINNOVA.

Sistemas de automatización y robóticos (p.ej. robótica colaborativa) para incremento de flexibilidad, productividad, medida de calidad on-line (p.ej. sistemas de visión artificial), etcétera

La robótica y la automática avanzada son tecnologías clave en el desarrollo de nuevos procesos industriales en el sector de la automoción, más teniendo en cuenta la incorporación de nuevos sistemas de percepción y sensorización del entorno, de manipulación (’grasping’), de toma de decisiones y de planificación de acciones individuales o colaborativas que no sólo se están introduciendo en los procesos industriales sino en el mismo vehículo.

Sistemas de movimiento interno de materiales a partir de evaluación de tecnologías (p.ej. robótica móvil – AGV’s), optimización de rutas en almacenes y plantas, etcétera

A partir del análisis del movimiento de materiales en planta para por ejemplo aprovisionamiento a líneas, producto terminado, chatarra, etc. o en almacenes, midiendo rutas y recorridos realizados, es posible simular posibles optimizaciones mediante el uso de soluciones de robótica móvil.

Sensorización de medios productivos (IoT) y aplicación de tecnologías de Big Data Analytics para calidad, medición y mejora del OEE (eficiencia máquinas), mantenimiento predictivo, ahorro energético, etcétera

Mediante estas tecnologías es posible realizar un análisis en base a histórico de datos, la visualización en tiempo real de variables de proceso y/o parámetros de calidad y el establecimiento de patrones de comportamiento y modelos de predicción de anomalías.

Estas tecnologías nos permiten anticiparnos a fallos de piezas que puedan suponer un coste elevado tanto en reparaciones como en producción.

Sensorización de materiales/productos/utillajes/contenedores (IoT) para trazabilidad y control de materiales, localización en planta y/o almacén, etcétera

La incorporación de la sensorización (p.ej. RFID) a nivel global facilita la gestión de la planta o almacén mediante datos actualizados a tiempo real que permite: conocer la información sobre el stock disponible de cada referencia, gestionar el material de forma optimizada, conocer la ubicación dentro de los almacenes o plantas productivas, facilitar las tareas de inventariado de productos, realizar el cálculo de stocks óptimos de cada referencia, optimizar el proceso de aprovisionamiento, pidiendo a proveedores en el momento óptimo (según contrato de proveedores, etc.), optimizar la fabricación en función del stock disponible.

Con todo, la innovación tecnológica, tanto en producto como en proceso, supone el medio para las empresas proveedoras del sector de la automoción con el fin de lograr mantener y reforzar su posición en la cadena de valor para el desarrollo de los nuevos vehículos que nos conducirán, literalmente, a una movilidad más segura y sostenible.



AUTOR

Joaquín Gómez,
Desarrollo de Negocio