El desafío
por Adam Graunke, Gabriel Burnett y Charles Hu (Boeing Research and Technology)
Tal y como se presentó en la Conferencia de Simulación de Invierno de 2015
Con la creciente demanda de aviones ligeros de materiales compuestos, se están desarrollando técnicas avanzadas de fabricación de materiales compuestos para entregar más aviones rápidamente, con mayor calidad y menores costes. Estas técnicas avanzadas requieren evaluaciones de preparación para la producción como parte de los programas de desarrollo de aviones. Las técnicas de fabricación deben evaluarse en función del coste, la capacidad de producción y la calidad, entre otras consideraciones. En este estudio se examina una técnica de laminado de materiales compuestos denominada AFP (colocación automatizada de fibras) aplicada a grandes estructuras de aviones. Los objetivos del estudio eran determinar las variables de rendimiento críticas para un mayor desarrollo de la tecnología, determinar la tasa y la capacidad de calidad y definir los requisitos de rendimiento de referencia. Se utilizó un enfoque basado en agentes para permitir la experimentación de parámetros a través de un gran número de variables y valores variables. El resultado fue un conjunto validado de parámetros de rendimiento con valores de referencia para cumplir los requisitos del programa.
Planteamiento del problema
Este estudio fue solicitado por grupos de tecnología de fabricación dentro de Boeing para evaluar la viabilidad y capacidad de AFP para su uso en una pieza específica para un programa de avión en desarrollo. Los solicitantes estaban interesados en estimar cómo funcionaría el estado actual de la técnica en una pieza determinada en un sistema de producción propuesto. Además, estaban interesados en desarrollar un conjunto de parámetros y valores mínimos admisibles para su uso en un documento de solicitud de propuestas (RFP). El cliente proporcionó un conjunto de variables de decisión, indicadores clave de rendimiento y propiedades del sistema, tal y como se detalla en la Tabla 1. También facilitó la geometría de alto nivel de la pieza y las propiedades del sistema. También proporcionó requisitos de geometría de piezas de alto nivel y de velocidad de producción.
Tabla 1. Características del problema Características del problema
| Variables de decisión: Número de robots, número de cabezales por robot |
| Indicadores clave de rendimiento: Velocidad de colocación (libras por hora) para la pieza especificada, coste no recurrente del sistema |
| Parámetros de tiempo de inactividad: Tiempo de cambio de cabezal, Capacidad de bobina, Porcentaje de cursos fallidos, Tiempo de inactividad por fallo, Tiempo de control de calidad |
| Parámetros derendimiento: Aceleración/desaceleración, Velocidad lineal máxima, Velocidad de rotación máxima, Tiempo de corte, Distancia mínima entre robots |
La solución
Motivación y descripción del sistema
Boeing Commercial Airplanes estima en su perspectiva competitiva del mercado de 2015 que existe una demanda de casi 9.000 aviones de fuselaje ancho en los próximos 20 años. Gran parte de esa demanda se cubrirá con aviones actuales y de próxima generación que tienen un gran número de piezas y estructuras de materiales compuestos. Para satisfacer esta demanda, los fabricantes aeroespaciales están invirtiendo importantes esfuerzos en el desarrollo de nuevas tecnologías de materiales compuestos y técnicas de fabricación. Por supuesto, estos materiales y técnicas deben validarse, probarse y cualificarse antes de su uso en producción. Las técnicas de fabricación son difíciles de probar en la fase de desarrollo, especialmente en lo que respecta a las métricas de rendimiento de la producción, como la capacidad de tasa y la utilización, debido a la naturaleza interconectada y compleja de un sistema de producción en vivo. Por ello, la simulación es un método ideal para estimar los parámetros de rendimiento de la producción.
La colocación avanzada de fibras (AFP) es una técnica de aplicación de múltiples "hileras" de fibras finas impregnadas de resina a una herramienta contorneada. Esta técnica es muy adecuada para aplicaciones aeroespaciales en las que se requiere una gran precisión en piezas grandes y contorneadas. En la actualidad hay varios proveedores que suministran sistemas AFP, y siguen desarrollando máquinas y tecnologías de control para satisfacer las crecientes exigencias de los usuarios finales. Un sistema AFP consta de uno o más robots, y cada robot tiene varios cabezales que tienden un cable cada uno. Hay una bobina para cada cabezal que alimenta el material de fibra al cabezal. Los robots se mueven hacia delante y hacia atrás sobre una herramienta (o la herramienta gira bajo el cabezal del robot) para colocar el material.
Método de simulación
Debido a la naturaleza de los datos de entrada disponibles, se utilizó un enfoque basado en agentes. Los robots y los cabezales de robot se modelaron como agentes con propiedades como la velocidad y la aceleración, y la pieza se modeló como un conjunto de agentes que representaban una anchura de arrastre del material que se iba a colocar (denominada "hilera"). Estos agentes se rellenaban con los datos geométricos de la pieza. De este modo, pudimos experimentar con el número de robots y el número de cabezales por robot, así como con los parámetros de rendimiento de los robots.
Impacto en la empresa
Resultados
Los resultados de este estudio determinaron la frontera eficiente de robots/cabezales robóticos y costes no recurrentes. También se identificó la configuración mínima necesaria para los requisitos de velocidad de producción. A continuación, se seleccionaron varias de estas soluciones para realizar un análisis de sensibilidad detallado de los parámetros de rendimiento y tiempo de inactividad de los robots (Figura 1). Una regresión lineal sobre estos resultados detallados puso de relieve dos parámetros críticos clave que eran los más responsables del rendimiento de la puesta a punto.
Figura 1. Frontera óptima y análisis de sensibilidad detallado Frontera óptima y análisis de sensibilidad detallado de los escenarios seleccionados
Impacto y conclusiones
Este estudio fue fundamental para informar a los responsables de la toma de decisiones sobre el rendimiento de producción de una tecnología específica mucho antes de que se pudiera probar la pieza o el sistema real. Comprobamos que esta tecnología podía cumplir los requisitos de velocidad y cuál sería el coste mínimo no recurrente de hacerlo. El análisis de sensibilidad proporcionó información sobre los requisitos mínimos de rendimiento para los proveedores que estaban desarrollando esta tecnología.