Durante a pandemia de 2020 causada pela COVID-19, as universidades enfrentam o problema de como ensinar laboratórios sem usar as instalações da universidade. No ITAM, há um laboratório específico que ensina os alunos a planejar e programar uma linha de produção usando máquinas-ferramentas, robôs e transportadores equipados com sensores e atuadores controlados por PLC. Durante a pandemia, criamos um gêmeo digital da mesma célula robótica usando o SIMIO e outras ferramentas de simulação para proporcionar a experiência de planejar e melhorar a linha de produção virtualmente.
Durante os estudos de graduação em engenharia, os laboratórios constituem uma parte importante do processo educacional. Durante o curso Células Robóticas do ITAM, os alunos de engenharia mecatrônica e engenharia industrial aprendem a planejar e implementar uma linha de produção completa, incluindo a programação do PLC e a otimização do processo de produção.
Além do transportador, a célula robótica inclui um robô industrial de 6 DoF e duas máquinas-ferramentas CNC (fresadoras e tornos). O fluxo do processo é implementado no SIMIO, e o código G para executar a máquina CNC é gerado usando o PLM NX12.
Durante a pandemia mundial de 2020, a universidade teve de ser fechada e as aulas foram ministradas virtualmente. Essa situação levou ao desafio de como proporcionar uma experiência de laboratório adequada. Como uma parte do laboratório já estava planejada no SIMIO, era óbvio integrar os movimentos do robô, o planejamento da trajetória e a fabricação por meio de máquinas CNC no modelo de simulação.
Este estudo de caso discute o gêmeo digital dessa célula robótica educacional específica e explica os resultados e as lições aprendidas.
A célula robótica (RC) do laboratório do ITAM contém quatro transportadores em um arranjo retangular. Cada canto tem um elevador para mover os paletes de um transportador para o outro. O elevador é equipado com um sensor de posição para detectar a presença de um palete.
No final de cada transportador, uma parada final e um sensor são instalados para permitir a passagem controlada para o próximo transportador. No centro dos transportadores, o robô de 6 DoF é montado. Duas máquinas-ferramentas CNC e um depósito de material estão instalados do lado de fora, ao redor dos transportadores, e cada um deles pode ser alcançado pelo robô.
Esse cenário é implementado no SIMIO para analisar e otimizar o processo de produção de figuras de xadrez. Em circunstâncias normais, os alunos fabricam peças usando máquinas CNC e programam o robô para executar as trajetórias necessárias e registrar os tempos do processo. Esses tempos servem como entrada para o modelo SIMIO.
Durante a pandemia, o trabalho dependeu muito das ferramentas de simulação. O código G para máquinas CNC foi gerado usando o PLM NX12, que estima os tempos de usinagem por meio de simulação. Embora a fabricação não tenha sido possível, os tempos de operação estimados foram usados para alimentar o modelo SIMIO.
Os movimentos do robô foram implementados usando a caixa de ferramentas robótica de Corke (2017). Os tempos de trajetória foram calculados e armazenados para posterior programação do robô. Esses tempos foram interpretados como tempos de configuração e desmontagem ao montar peças de trabalho em máquinas CNC.
Os tempos de configuração, processamento e desmontagem foram processados via Python em um arquivo do Excel, que foi importado para o SIMIO. As figuras de xadrez "TOWER" e "PAWN" foram analisadas usando as seguintes combinações:
| Variante | (1) sem peão | (2) | (3) | (4) |
|---|---|---|---|---|
| Giro | Todos os contornos de diâmetro externo | Todos os contornos de diâmetro externo | Torneamento de diâmetros externos, perfuração | Diâmetros externos, perfuração, diâmetros internos |
| Fresagem | Fresagem de furos de diâmetro interno e fresagem de cavidades | Fresamento de furos de diâmetro interno, fresamento de cavidades, perfuração | Fresamento de furos de diâmetro interno e fresamento de cavidades | Fresamento de cavidades |
A primeira variante levou a tempos de espera, pois o processo de fresamento leva aproximadamente três vezes mais tempo do que o processo de torneamento correspondente. A mudança de algumas operações de fabricação do fresamento para o torneamento reduziu o tempo total do processo e equilibrou a utilização da máquina.
As variantes (2) a (4) incluem a produção de uma segunda figura de xadrez (PAWN), que requer apenas operações de torneamento e pode ser processada enquanto a fresadora estiver executando uma operação TOWER.
Usando várias ferramentas de simulação, os alunos aprenderam a alinhar uma linha de produção usando os tempos de preparação, processamento e desmontagem durante a pandemia. Essa abordagem também pode reduzir o tempo de aumento de produção quando o acesso físico ao laboratório for restaurado.
O trabalho futuro inclui melhorar a integração de tempo usando a API .NET fornecida pelo SIMIO e PLM NX, em vez de depender de scripts Python externos.
Anais da Conferência de Simulação de Inverno de 2020 K.-H. Bae, B. Feng, S. Kim, S. Lazarova-Molnar, Z. Zheng, T. Roeder e R. Thiesing, eds.
Departamento Acadêmico de Engenharia Industrial e Operações
Instituto Tecnológico Autônomo do México - ITAM
Río Hondo No.1
Col. Progreso Tizapán, CDMX, 01080 MÉXICO
Corke, P. 2017. Robótica, visão e controle: Fundamental Algorithms in Matlab; 2ª ed., Springer International Publishing AG.