Durante la pandemia de 2020 provocada por el COVID-19, las universidades se enfrentan al problema de cómo enseñar en los laboratorios sin utilizar las instalaciones de la universidad. En el ITAM, hay un laboratorio específico que enseña a los estudiantes a planificar y programar una línea de producción utilizando máquinas herramienta, robots y transportadores equipados con sensores y actuadores controlados por PLC. Durante la pandemia, construimos un gemelo digital de la misma célula robotizada utilizando SIMIO y otras herramientas de simulación para proporcionar la experiencia de planificar y mejorar la línea de producción virtualmente.
Durante los estudios universitarios de ingeniería, los laboratorios constituyen una parte importante del proceso educativo. Durante el curso Células Robóticas en el ITAM, los estudiantes de ingeniería mecatrónica e ingeniería industrial aprenden a planear e implementar una línea de producción completa incluyendo la programación de PLC y la optimización del proceso de producción.
Además del transportador, la célula robótica incluye un robot industrial de 6 DoF y dos máquinas herramienta CNC (fresadoras y tornos). El flujo del proceso se implementa en SIMIO, y el código G para hacer funcionar la máquina CNC se genera con PLM NX12.
Durante la pandemia mundial de 2020, la universidad tuvo que cerrar y las clases se impartieron de forma virtual. Esta situación planteó el reto de cómo proporcionar una experiencia de laboratorio adecuada. Dado que una parte del laboratorio ya estaba planificada en SIMIO, resultaba obvio integrar en el modelo de simulación los movimientos de los robots, la planificación de trayectorias y la fabricación mediante máquinas CNC.
Este estudio de caso analiza el gemelo digital de esta célula robótica educativa específica y explica los resultados y las lecciones aprendidas.
La célula robótica (RC) del laboratorio del ITAM contiene cuatro transportadores en una disposición rectangular. Cada esquina tiene un elevador para mover los palés de un transportador al siguiente. El elevador está equipado con un sensor de posición para detectar la presencia de un palet.
Al final de cada transportador, hay instalados un tope final y un sensor para permitir el paso controlado al siguiente transportador. En el centro de los transportadores se monta el robot de 6 DoF. Alrededor de los transportadores se han instalado dos máquinas herramienta CNC y un almacén de material, cada uno de ellos alcanzable por el robot.
Este escenario se implementa en SIMIO para analizar y optimizar el proceso de producción de figuras de ajedrez. En circunstancias normales, los estudiantes fabrican piezas utilizando máquinas CNC y programan el robot para que realice las trayectorias requeridas y registre los tiempos del proceso. Estos tiempos sirven de entrada al modelo SIMIO.
Durante la pandemia, el trabajo se basó en gran medida en herramientas de simulación. El código G de las máquinas CNC se generó con PLM NX12, que estima los tiempos de mecanizado mediante simulación. Aunque la fabricación no fue posible, los tiempos de operación estimados se utilizaron para alimentar el modelo SIMIO.
Los movimientos del robot se implementaron utilizando la caja de herramientas robótica de Corke (2017). Los tiempos de trayectoria se calcularon y almacenaron para la posterior programación del robot. Estos tiempos se interpretaron como tiempos de preparación y desmontaje al montar piezas de trabajo en máquinas CNC.
Los tiempos de preparación, procesamiento y desmontaje se procesaron mediante Python en un archivo Excel, que se importó en SIMIO. Las figuras de ajedrez "TORRE" y "PAWN" se analizaron utilizando las siguientes combinaciones:
| Variante | (1) sin peón | (2) | (3) | (4) |
|---|---|---|---|---|
| Torneado | Todos los contornos de diámetro exterior | Todos los contornos de diámetro exterior | Torneado diámetros exteriores, taladrado | Diámetros exteriores, taladrado, diámetros interiores |
| Fresado | Fresado de orificios de diámetro interior y fresado de cavidades | Fresado de orificios de diámetro interior, fresado de cavidades, taladrado | Fresado de orificios de diámetro interior y fresado de cavidades | Fresado de cavidades |
La primera variante provocaba tiempos de espera, ya que el proceso de fresado tarda aproximadamente tres veces más que el correspondiente proceso de torneado. El cambio de algunas operaciones de fabricación del fresado al torneado redujo el tiempo total del proceso y equilibró la utilización de la máquina.
Las variantes (2) a (4) incluyen la fabricación de una segunda figura de ajedrez (PAWN), que sólo requiere operaciones de torneado y puede procesarse mientras la fresadora está ejecutando una operación TOWER.
Utilizando múltiples herramientas de simulación, los estudiantes aprendieron a alinear una línea de producción utilizando los tiempos de preparación, procesamiento y desmontaje durante la pandemia. Este enfoque también puede reducir el tiempo de aceleración una vez que se restablezca el acceso físico al laboratorio.
El trabajo futuro incluye la mejora de la integración temporal utilizando la API .NET proporcionada por SIMIO y PLM NX, en lugar de depender de scripts Python externos.
Actas de la Conferencia de Simulación de Invierno de 2020 K.-H. Bae, B. Feng, S. Kim, S. Lazarova-Molnar, Z. Zheng, T. Roeder y R. Thiesing, eds.
Departamento Académico de Ingeniería Industrial y Operaciones
Instituto Tecnológico Autónomo de México - ITAM
Río Hondo No.1
Col. Progreso Tizapán, CDMX, 01080 MÉXICO
Corke, P. 2017. Robótica, visión y control: Algoritmos fundamentales en Matlab; 2ª ed., Springer International Publishing AG.