O desafio
por Adam Graunke, Gabriel Burnett e Charles Hu (Boeing Research and Technology)
Conforme apresentado na Conferência de Simulação de Inverno de 2015
Com a crescente demanda por aviões leves e compostos, técnicas avançadas de fabricação de compostos estão sendo desenvolvidas para fornecer mais aviões rapidamente, com maior qualidade e custos reduzidos. Essas técnicas avançadas exigem avaliações de prontidão de produção como parte dos programas de desenvolvimento de aviões. As técnicas de fabricação devem ser avaliadas em termos de custo, capacidade de taxa e qualidade, entre outras considerações. Este estudo considera uma técnica de layup de compostos chamada AFP (Automated Fiber Placement) aplicada a estruturas de aviões de grande porte. Os objetivos do estudo foram determinar as variáveis críticas de desempenho para um maior desenvolvimento da tecnologia, determinar a capacidade de taxa e qualidade e definir os requisitos de desempenho da linha de base. Uma abordagem baseada em agentes foi usada para permitir a experimentação de parâmetros em um grande número de variáveis e valores variáveis. O resultado foi um conjunto validado de parâmetros de desempenho com valores de linha de base para atender aos requisitos do programa.
Declaração do problema
Este estudo foi solicitado por grupos de tecnologia de fabricação da Boeing para avaliar a viabilidade e a capacidade do AFP para uso em uma peça específica de um programa de avião em desenvolvimento. Os solicitantes estavam interessados em estimar o desempenho do estado da arte atual em uma determinada peça em um sistema de produção proposto. Além disso, eles estavam interessados em desenvolver um conjunto de parâmetros e valores mínimos permitidos para uso em um documento de solicitação de proposta (RFP). O cliente forneceu um conjunto de variáveis de decisão, KPIs e propriedades do sistema, conforme detalhado na Tabela 1. Ele também forneceu requisitos de alto nível de geometria da peça e de taxa de produção.
Tabela 1. Características do problema
| Variáveis de decisão: Número de robôs, número de cabeçotes por robô |
| KPIs: Velocidade de preparação (libras por hora) para a peça especificada, custo não recorrente do sistema |
| Parâmetros de tempo de inatividade: Tempo de troca de cabeçote, capacidade do carretel, porcentagem de cursos com falha, tempo de inatividade por falha, tempo de verificação de qualidade |
| Parâmetros de desempenho: Aceleração/desaceleração, velocidade linear máxima, velocidade rotacional máxima, tempo de corte, distância mínima entre robôs |
A solução
Motivação e descrição do sistema
A Boeing Commercial Airplanes estima, em sua perspectiva de mercado competitivo de 2015, que há uma demanda de quase 9.000 aviões de fuselagem larga nos próximos 20 anos. Grande parte dessa demanda será atendida por aviões atuais e da próxima geração, que têm um grande número de peças e estruturas compostas. Para atender a essa demanda, os fabricantes aeroespaciais estão investindo esforços significativos no desenvolvimento de novas tecnologias para materiais compostos e técnicas de fabricação. É claro que esses materiais e técnicas devem ser validados, testados e qualificados antes do uso na produção. As técnicas de fabricação são difíceis de testar na fase de desenvolvimento, especialmente para métricas de desempenho de produção, como capacidade de taxa e utilização, devido à natureza interconectada e complexa de um sistema de produção ativo. Portanto, uma abordagem de simulação é o método ideal para estimar os parâmetros de desempenho da produção.
O Advanced Fiber Placement (AFP) é uma técnica de aplicação de vários "tows" de fibras finas impregnadas de resina em uma ferramenta com contornos. Essa técnica é adequada para aplicações aeroespaciais em que é necessária alta precisão em peças grandes e com contornos. Atualmente, há vários fornecedores de sistemas AFP e eles continuam a desenvolver tecnologias de máquina e controle para atender às crescentes exigências dos usuários finais. Um sistema AFP consiste em um ou mais robôs, e cada robô tem vários cabeçotes que colocam um reboque. Há um carretel para cada cabeçote que alimenta o material de fibra para o cabeçote. Os robôs se movem para frente e para trás sobre uma ferramenta (ou a ferramenta gira sob o cabeçote do robô) para depositar o material.
Abordagem de simulação
Devido à natureza dos dados de entrada disponíveis, foi usada uma abordagem baseada em agentes. Os robôs e os cabeçotes dos robôs foram modelados como agentes com propriedades como velocidade e aceleração, e a peça foi modelada como um conjunto de agentes que representam uma largura de reboque do material a ser depositado (chamado de "curso"). Esses agentes de curso foram preenchidos com dados de geometria da peça. Dessa forma, pudemos fazer experiências com o número de robôs e o número de cabeçotes por robô, bem como com os parâmetros de desempenho do robô.
O impacto nos negócios
Os resultados
Os resultados desse estudo determinaram a fronteira eficiente de robôs/cabeçotes de robô e o custo não recorrente. A configuração mínima necessária para os requisitos de taxa de produção também foi identificada. Várias dessas soluções foram então selecionadas para uma análise de sensibilidade detalhada do desempenho do robô e dos parâmetros de tempo de inatividade (Figura 1). Uma regressão linear sobre esses resultados detalhados destacou dois parâmetros críticos principais que foram os mais responsáveis pelo desempenho de laydown.
Figura 1. Fronteira ideal e análise de sensibilidade detalhada para cenários selecionados
Impacto e conclusão
Esse estudo foi fundamental para informar os tomadores de decisão sobre o desempenho de produção de uma tecnologia específica muito antes de a peça ou o sistema real poder ser testado. Verificamos que essa tecnologia poderia atender aos requisitos de taxa e qual seria o custo mínimo não recorrente para isso. A análise de sensibilidade forneceu informações sobre os requisitos mínimos de desempenho para os fornecedores que estavam desenvolvendo essa tecnologia.