UNIVERSIDAD DON BOSCO VICERRECTORÍA DE ESTUDIOS DE POSTGRADO TRABAJO DE GRADUACIÓN: “SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM” PARA OPTAR AL GRADO DE MAESTRO EN MANUFACTURA INTEGRADA POR COMPUTADORA ASESOR/A: MG. ROSA ÁNGELA SOSA DE HERNÁNDEZ PRESENTADO POR: ANDREAS OBED LLANES CORNEJO Antiguo Cuscatlán, La Libertad, El Salvador. Julio de 2016 2 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM INDICE DE TEMAS INTRODUCCIÓN…………………………………….……………………………………………………………………………………………6 OBJETIVOS………………………………………………………………………………………………………………………………………….7 ACRONIMOS……………………………………………………………………………………………………………………………………….8 1. TEORÍA DEL MODELADO Y SIMULACIÓN ............................................................................................. 9 1.1 principios del modelado .................................................................................................................... 9 1.2 Descripción del modelo. .................................................................................................................. 10 1.3. Proceso de simulación. ................................................................................................................... 12 2. PERSPECTIVA DEL CIM EN LA SIMULACIÓN INDUSTRIAL .................................................................. 15 2.1 Automatización en sistemas de manufactura. ................................................................................ 15 2.10 Sistemas de manufactura flexible: ................................................................................................ 24 2.2 Comunicaciones industriales: .......................................................................................................... 19 2.3 Control automático de procesos industriales ................................................................................. 20 2.4 CAD/CAM/CAE. ................................................................................................................................ 21 2.5 Fabricación asistida por computadora. ........................................................................................... 21 2.6 Procesos avanzados de manufactura .............................................................................................. 21 2.7 Robótica integrada a la manufactura .............................................................................................. 23 2.8 Sistemas de visión en la manufactura: ............................................................................................ 24 2.9 Supervisión de control y adquisición de datos ................................................................................ 24 3. PERSPECTIVAS DE SISTEMAS ERP EN LA SIMULACION INDUSTRIAL ................................................. 28 3.1 Relación de departamentos o áreas administrativas: ..................................................................... 28 3.2 Manufactura integrada por computadora a nivel empresarial ...................................................... 29 3.3 Niveles de automatización, para modelado de flujos de proceso. ................................................. 30 4. CONFORMACIÓN DE FLUJOS. ............................................................................................................ 31 4.1 Flujos de materiales: ....................................................................................................................... 31 4.2 Flujos de información: ..................................................................................................................... 32 4.3 Elementos de un flujo de proceso ................................................................................................... 32 4.4 VARIABLES Y DATOS DE UN MODELADO CIM ................................................................................. 34 4.4.1 Nivel 0: Fuente. ............................................................................................................................ 35 4.4.2 Nivel 1: Datos. .............................................................................................................................. 35 4.4.3 Nivel 2: Generación. ..................................................................................................................... 36 4.4.4 Nivel 3: Estructura. ....................................................................................................................... 39 4.4.5 Ajuste de una función de distribución. ........................................................................................ 40 5. METODOLOGÍA PARA ESTABLECER UN MODELADO ........................................................................ 45 5.1 Funciones y niveles de automatización. .......................................................................................... 45 5.2 Identificación del estado actual respecto al CIM ............................................................................ 46 5.3 Formulación y gestión del estudio. ................................................................................................. 46 5.4 Construcción de modelos ................................................................................................................ 48 5.5 Eficacia en la obtención y mantenimiento de datos. ...................................................................... 48 5.6 Superar las limitantes del modelado. .............................................................................................. 49 5.7 Ejecución y revalidación .................................................................................................................. 49 6 SIMULACIÓN UTILIZANDO UN SOFTWARE ESPECIALIZADO. .............................................................. 50 6.1 Estado actual de para simular un flujo de proceso en un entorno CIM ......................................... 50 6.2 La formulación del estudio en el ejemplo. ...................................................................................... 51 6.3 Construcción del modelo: ............................................................................................................... 51 3 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 6.4 Eficacia y mantenimiento de datos en el ejemplo. ......................................................................... 65 6.5 Superación de limitantes en el ejemplo. ......................................................................................... 66 6.6 Ejecución y revalidación en el ejemplo. .......................................................................................... 66 7 OPCIONES DE SOFTWARES DE SIMULACIÓN EN ENTORNOS CIM. .................................................... 67 7.1 Tecnomatix. ..................................................................................................................................... 67 7.2 SIMIO ............................................................................................................................................... 70 8 RESULTADOS ESPERADOS .................................................................................................................. 72 8.1 Indicadores de resultados en simulación ........................................................................................ 72 8.2 Empleo de estrategias de simulación. ............................................................................................. 73 9. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES: ........................................................................................... 74 BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................................................ 75 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2.1.1 Operaciones que abarcan operaciones menores………………………………………….. ………..16 Figura 2.1.2 Operación simplificada (esquema desarrollado propiamente)……………………… ………..16 Figura2.1.3: representando muchas operaciones……………………………………………………………. ………..18 Figura 2.1.4 Flujo de subsistemas. (Esquema desarrollado propiamente)………………………… ………..18 Figura 2.2.1: niveles de comunicación y volúmenes de datos…………………………………………… ………..19 Figura 2.2.2 Jerarquía del flujo de información. ……………………………………………………………… ………..20 Figura 2.10.1 Celda flexible, con distintos elementos automatizados……………………………… ………..25 Figura 2.10.2 Distribución tipo línea. ……………………………………………………………………………… ………..25 Figura 2.10.3 Distribución tipo lazo………………………………………………………………………………… ………..26 Figura 2.10.4 Distribución tipo escalera………………………………………………………………………….. ………..26 Figura 2.10.5 Distribución tipo campo abierto………………………………………………………………… ………..27 Figura 2.10.6 Distribución tipo centrado en robot…………………………………………………………… ………..27 Figura 3.1.1 Relación de CIM y CAO, del libro” CIM consideraciones básicas”…………………… ………..28 Figura 3.2.1 Rueda del CIM, Sist. Automáticos Integrados………………………………………………… ………..29 Figura 3.3.1 Niveles de automatización…………………………………………………………………………… ………..30 Figura 4.1.1 Tecnologías de fabricación (DIN 8580, mecanizado de materiales)……………… ………..32 Figura 4.3.1 Modelado de muchas operaciones ha modelado del conjunto de operaciones ………..34 Figura 4.4.1 Imagen de MES SOLARSOFT…………………………………………………………………………. ………..35 Figura 4.4.2 Imagen de ERP Géminus Business Management………………………………………….. ………..36 Figura 4.4.3: Simulación de maquinado en winunisoft señalando un tiempo de trabajo…… ………..37 Figura 4.4.4: Cuadro de configuración de simulación de CIROS. ……………………………………… ………..37 Figura 4.4.5: Cuadro de configuración de simulación de CIROS Producction. …………………. ………..38 Figura 4.4.6: Simulador grafico de celda flexible de CIROS Producction. ………………………… ………..38 Figura 4.4.7 Esquema neumático en programa de festo. ………………………………………………… ………..39 Figura 5.1.1 Funciones y nivel de automatización en la fabricación de piezas…………………… ………..45 Figura 6.1.1 Representación de celda ICIM de Universidad Don Bosco……………………………. ………..50 Figura 6.1.2 Representación en perspectiva de celda ICIM Universidad Don Bosco……….. ………..51 Figura 6.3.1 Elementos iniciales del flujo. ……………………………………………………………………… ………..53 Figura 6.3.2 Cuadro de asignaciones ARENA Simulator………………………………………………….. ………..54 Figura 6.3.3 Cuadro de atributos Arena Simulator…………………………………………………………. ………..54 Figura 6.3.4 Cuadro de entidades Arena Simulator………………………………………………………… ………..55 Figura 6.3.5 Cuadro de recursos Arena Simulator…………………………………………………………… ………..55 4 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Figura 6.3.6 Configuración de sets Arena Simulator……………………………………………………….. ………..55 Figura 6.3.7 Layout de animación para ejemplo de estudio en Arena Simulator…………….. ………..56 Figura 6.3.8 Cuadro de transporte Arena Simulator……………………………………………………….. ………..56 Figura 6.3.9 Cuadro de enlaces de conexión (network links) Arena Simulator………………… ………..56 Figura 6.3.10 Cuadro de enlaces (network) Arena Simulator………………………………………….. ………..57 Figura 6.3.11 Cuadro de áreas de actividad Arena Simulator…………………………………………. ………..57 Figura 6.3.12 Cuadro de estaciones Arena Simulator……………………………………………………… ………..57 Figura 6.3.13 Cuadro de secuencias Arena Simulator…………………………………………………….. ………..58 Figura 6.3.14 Elementos secundarios en flujo de ejemplo……………………………………………… ………..58 Figura 6.3.15 Elementos de estacion maquinado en flujo Arena Simulator……………………. ………..59 Figura 6.3.16 Elementos de estacion ensamble en flujo Arena Simulator………………………. ………..59 Figura 6.3.17 Flujo completo de ejemplo de estudio Arena Simulator……………………………. ………..59 Figura 6.3.18 Configuracion de transporte………………………………………..……………………………. ………..60 Figura 6.3.19 Cuadro de procesos Arena Simulator………………………………………………………… ………..60 Figura 6.3.20 Cuadro de requerimiento de transporte Arena Simulator…………………………. ………..61 Figura 6.3.21 Cuadro de liberaciones de transporte Arena Simulator…………………………….. ………..61 Figura 6.3.22 Flujo y animación de ejemplo de estudio. ………………………………………………… ………..62 Figura 6.3.23 Reporte de tiempos Arena Simulator………………………………………………………… ………..63 Figura 6.3.24 Reporte de colas Arena Simulator…………………………………………………………….. ………..64 Figura 6.3.25 Parte del reporte de uso de recurso…………………………………………………………… ………..65 Figura 6.4.1 Elemento Read/Write para tomar datos externos..……………………………………… ………..66 Figura 7.1.1 interfaz de programa tecnomatix……………………………………………………………….. ………..67 Figura 7.1.2 Interfaces de información del flujo. …………………………………………………………… ………..68 Figura 7.1.3 Configuración de una línea de transporte…………………………………………………… ………..68 Figura 7.1.4 configuración de una estación de trabajo. …………………………………………………. ………..69 Figura 7.1.5 Simulación tridimensional de tecnomatix.………………………………………………….. ………..69 Figura 7.2.1 Interfaz de programa SIMIO……………………………………………………………………….. ………..70 Figura 7.2.2 Simulación de escenarios en una operación de programa SIMIO………………… ………..70 Figura 7.2.3 Adquisición de datos externos por medio de simulador SIMIO…………………… ………..71 Figura 7.2.4: Reportes de resultados en SIMIO. …………………………………………………………….. ………..71 ÍNDICE DE CUADROS Cuadro 2.1.1 Resumen de motores. ………………………………………………………………………………. ………..19 Cuadro 2.6.1 Características de los medios de producción (ejemplos) …………………………… ………..22 Cuadro 2.6.2 características de los centros de producción……………………………………………… ………..22 Cuadro 2.6.3 características de las empresas de producción del libro…………………………….. ………..23 Cuadro 6.3.1 Rutina de operación conjunto de escritorio………………………………………………. ………..52 Cuadro 6.3.2 toma de tiempos de operaciones……………………………………………………………… ………..53 5 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM ÍNDICE DE GRAFICAS Grafica 4.4.1 Distribución normal…………………………………………………………………………………… ………..40 Grafica 4.4.2 Distribución triangular………………………………………………………………………………. ………..40 Grafica 4.4.3 grafica de distribución exponencial……………………………………………………………. ………..41 Grafica 4.4.4 distribución uniforme.……………………………………………………………………………….. ………..41 Grafica 4.4.5 distribución de Erlang.……………………………………………………………………………….. ………..42 Grafica 4.4.6 Distribución Beta……………………………………………………………………………………….. ………..42 ÍNDICE DE ECUACIONES Ecuación 4.4.1 Función de densidad exponencial…………………………………………………………… ………..41 Ecuación 4.4.2 Función de distribución acumulada exponencial……………………………………… ………..41 Ecuación 4.4.3 Función de distribución de Erlang.…………………………………………………………… ………..42 Ecuación 4.4.4 Distribución de Erlang.……………………………………………………………………………. ………..42 Ecuación 4.4.5 Función de distribución gamma……………………………………………………………… ………..43 Ecuación 4.4.6 Función de distribución logarítmica………………………………………………………… ………..43 Ecuación 4.4.7 Función de distribución de poisson…………………………………………………………. ………..43 Ecuación 4.4.8 Función de distribución de Weibull………………………………………………………… ………..43 Ecuación 4.4.9 Coeficiente de determinación.……………………………………………………………….. ………..44 6 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM ACRONIMOS AGV Automated guided Vehicle Vehículo guiado automáticamente AP Programmable automata Autómata programable AS/RS Automated storage and retreival systems Almacenamiento automático y sistema de recuperación CAD Computer-aided design Diseño asistido por computadora CAE Computer-aided engineering Ingeniería asistida por computadora CAM Computer-aided manufacturing Manufactura asistida por computadora CAO Computer assisted ordering Ordenamiento asistido por computadora CAP Computer-aided process planning Planificación de procesos asistida por computadora CAQ Computer-aided quality assurance Seguro de calidad asistido por computadora CIM Computer-integrated manufacturing Manufactura integrada por computadora CNC Computer Numerical Control Control numérico computarizado DCS Distributed control system Sistema de control distribuido ERP Enterprise resource planning Planificación de los recursos empresariales FMS Flexible Manufacturing system Sistemas de manufactura flexible HMI Human-machine interface Interfaz humano maquina IPC Inter-process communication, Procesos de inter comunicación. MES Manufacturing execution system Ejecución de la manufactura MESA Manufacturing Execution Solutions Association Asociación de soluciones de ejecución de la manufactura NC Numerical Control Control numérico PLC Programmable logic controller Controlador lógico programable PPC Programming planning and control Control, planeación y programación SCADA Supervisory control and data acquisition Supervisión, control y adquisición de datos 7 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM INTRODUCCION La simulación industrial es una herramienta para analizar el comportamiento de sistemas productivos por medio de la construcción de un modelo y la puesta en prueba o marcha su simulación; la simulación de flujos de procesos ya existe y se ocupa en ingeniería industrial, los softwares para estas simulaciones incorporan herramientas para operaciones automatizadas y celdas de manufactura, se requieren metodologías para modelar un proceso, y nuevas metodologías para procesos controlados por computadora. Este estudio es orientado a flujos de procesos, y es a entornos de manufactura integrada por computadora (CIM), por lo tanto procesos donde se pueda incorporar centros de maquinado, operaciones automatizadas, sistemas de control, celdas de manufactura, en resumen lo que abarca la manufactura integrada por computadora en un flujo de proceso, donde el flujo es una secuencia de partes que se relacionan y no un modelo individual de estaciones. El modelado orientado a procesos suele realizarse empleando entornos de simulación, softwares desarrollados con lenguaje de simulación que facilitan la descripción del modelo con interfaces intuitivas, donde se va formando el flujo, los elementos y se agregan las especificaciones para operar. Entre los entornos de simulación más populares se pueden mencionar: ARENA, PROMODEL, SIMIO, TECNOMATIX. La simulación muestra una visión aproximada del comportamiento de un proceso, depende mucho de la forma en que se desarrolla el modelo, como cualquier programa si se meten mal los datos, los resultados estarán malos; pero un proceso no solo son datos, tiene también estructura, condiciones, recursos, lógicas y para modelarlo requieren criterios, métodos, conocimiento del uso del programa, si ya está familiarizado con el tema. El primer apartado que es teoría refrescara las ideas prácticas, el segundo y tercer apartado servirán de orientación a los temas de entorno CIM, ideas de lo que se puede hacer, lo que puede ayudar; el capítulo 4 le dan bases, ya que tratan de como formular flujos y como obtener datos en este tipo de entorno. El apartado 5 y 6 ya entran en la parte práctica, sobre todo el 6 que es un ejemplo de simulación, sino se está muy familiarizado con el tema al llegar a esta parte y dar vista a lo anterior lograra comprender mejor la temática. El capítulo 7 analiza, algunos softwares más importantes de simulación de procesos, si se desea aplicar información de lo aprendido algunos programas ofrecen bondades que otros no, esperando revisar los resultados e información que interesen los cuales se comentan en el apartado 8. Dando finalmente conclusiones de la teoría y práctica del tema en el apartado 9. 8 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM OBJETIVOS Objetivo General Desarrollar una propuesta de aplicación, para utilizar la simulación industrial como herramienta que permita el análisis de procesos industriales, en entornos de manufactura integrada por computadora. Objetivos específicos: Presentar bases, para la construcción de modelos de procesos automatizados, en la estructuración de flujos, obtención de datos y desarrollar proyectos de simulación. Realizar un modelado y simulación de una celda de manufactura flexible, con un software de simulación para que sirva de ejemplo a usarse en aplicaciones reales. 9 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 1. TEORÍA DEL MODELADO Y SIMULACIÓN 1.1 principios del modelado Para desarrollar una simulación se necesita realizar un modelo. Primero la diferencia del modelado y la simulación, es que el modelado desarrolla un estudio para representar un sistema y la simulación ejecuta actividades del modelo (sistema) para analizar sus resultados. Así muchos programas de simulación, le llaman al diseño modelo o modelado, ya sean de circuitos eléctricos, rutinas de PLC, operaciones de maquinado, esfuerzos físicos, simuladores de vuelo; usan un modelo y simulan actividades de acuerdo a su diseño. El enfoque que se quiere plantear es el modelado y simulación de procesos productivos, que comprenden actividades y se analiza el flujo del proceso. En el párrafo anterior se mencionó al modelo como un sistema, un sistema es un conjunto de partes o elementos organizados y relacionados que interactúan entre sí para lograr un objetivo. Los sistemas reciben (entrada) datos, energía o materia del ambiente y proveen (salida) información, energía o materia. De aquí parten sistemas operativos, sistemas económicos, sistemas legales, etc. Un sistema está involucrado en cualquier medio y un sistema generalmente representa un todo, aunque se puede delimitar a alcances menores. Sistema productivo un conjunto de partes organizadas que interactúan para producir un bien, recibiendo materia prima, datos, especificaciones o configuraciones. Y estas partes organizadas pueden ser maquinaria distribuida y manejada por recurso humano que se coordinan las tareas que hay que llevar a cabo, de acuerdo a un orden. Un sistema productivo automatizado solo cambian los actores y la lógica que pueden seguir. El proceso es un conjunto de las fases sucesivas de un fenómeno o de una serie de fenómenos, por lo que forman un flujo de trabajo que sigue la trayectoria por donde pasa un entidad para realizarse tareas en un orden adecuado, también se puede entender como el camino por el cual se realiza un proceso. Las operaciones son actividades, tareas, pasos que se realizan para completar una acción y se hacen por medio de un recurso. Un proceso se caracteriza por que abarca varias operaciones, estas se realizan de acuerdo a un flujo, distintos procesos conforman un sistema, a pesar que la palabra sistema pueda dimensionarse a conjuntos pequeños pero de gran teoría y ciencia tecnológica, sistema se entenderá como la conformación de procesos en una escala empresarial. El modelado de puede ser tanto de operaciones, como de un proceso o como de un sistema; el modelado de un sistema puede medirse desde la escala macro hasta la escala individual de operaciones, siempre y cuando se tengan a disposición todas las variables y parámetros que intervengan, el recurso, el alcance, y estar condicionado a limitantes, como cualquier proyecto de aplicación. El modelado de un sistema, es: “la descripción de las características de interés de un sistema” y el modelado es: “el proceso de abstracción para obtener la descripción”1 Para entender la idea se pone de ejemplo que algunos medicamentos o drogas son suministrados a animales, la tarea de administrar ciertas dosis y bajo algunas condiciones, proporcionan una idea de cómo será en las personas, y hasta en esto lo que se ha hecho es una simulación. 1 Antonio Guasch Petit,Miguel Ángel Piera,Upc Edicions Upc,Josep Casanovas. Modelado y simulación: procesos logísticos de fabricación y servicios. Pag 2-4 10 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 1.2 Descripción del modelo. La descripción del modelo2 se hace en términos matemáticos, sea esta por computadora o no, y para añadir, estando automatizado o no, sino fuera así, el análisis no orienta a una simulación. Las etapas en la explotación de modelos matemáticos son: Reconocimiento del problema. Formulación del modelo matemático. Solución al problema matemático. Interpretación de los resultados. Las principales consideraciones son: a) El modelo es aproximado, se hacen suposiciones, hipótesis; pero no se llega a la realidad. b) El modelo debe ser útil, para lo que se ha formulado. c) Recoger todos los datos necesarios, sin perder la simplicidad del hecho; por poner un ejemplo, en un modelo no se programaran todas las coordenadas de un máquinas de control numérico, para eso están los simuladores propios de la máquina, que darán los datos como tiempos, que estos serán usados en un proceso donde hay varias fases. d) Representar las características que interesan. e) Ser una representación lógica capaz de manejarse, para corregir, mejorar, actualizar el modelo para las diversas pruebas de simulación. Existen diferentes tipos de modelos en esta rama, modelos estáticos que representan un sistema en un instante de tiempo, puede entenderse como el estado de una señal digital de un sensor, encendido o apagado, la activación de un pistón, una señal de un final de carrera, entre otros. Como el opuesto al estático modelo dinámicos donde las variables del sistema cambian con respecto al tiempo, como la ubicación de un vehículo guiado automáticamente (AGV), la posición de un brazo robótico según su trayectoria, para la simulación de flujos de procesos el modelado es dinámico, en qué fase del proceso se encontrara una pieza pasada una hora, cuantas piezas estarán terminadas, cuantas en cola, y otras características de interés. Las señales o variables de los sistema dinámicos son función del tiempo. Y de acuerdo con ello estos sistemas son: a) De tiempo continuo, si el modelo del sistema es una ecuación diferencial, y por tanto el tiempo se considera infinitamente divisible. Las variables de tiempo continuo se denominan también analógicas y suelen ser procesos donde se mide el flujo de una sustancia, temperatura, nivel de volumen. 2 Directrices de la descripción del modelo en Antonio Guasch Petit,Miguel Ángel Piera,Upc Edicions Upc,Josep Casanovas. Modelado y simulación: procesos logísticos de fabricación y servicios. Pag 5-8 11 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM b) De tiempo discreto, si el sistema está definido por una ecuación por diferencias. El tiempo se considera dividido en períodos de valor constante. Los valores de las variables son digitales (sistemas binario, hexadecimal, etc.), y su valor solo se conoce en cada período. c) De eventos discretos, si el sistema evoluciona de acuerdo con variables cuyo valor se conoce al producirse un determinado evento De acuerdo con las señales o variables de sistemas dinámicos en función del tiempo los Modelos se formulan también como deterministas: Un nuevo estado depende del estado previo y sus entradas, se obtiene un resultado dado entradas conocidas. Como un PLC que de acuerdo a la configuración, rutinas, programación que lleve, este responderá siempre a las salidas con los actuadores de acuerdo a sus señales de entrada por medio de sensores. Modelos estocásticos: Utilizan una o más variables aleatorias, las variables de salida también son aleatorias, el estudio se hace en términos probabilísticos. Como por ejemplo, un control de calidad, señales analógicas, sistemas de control, sistemas gerenciales como de mercadeo, finanzas, planificación y otros. De hecho cualquier sistema se puede modelar de manera estadística con cierta aproximación, pues aunque los resultados dependan de sus entradas, el modelo que es un método de solución solo sirve para la simulación. Además son útiles para la conformación de sistemas que hay intervenciones externas. Modelos de tiempo discretos: Se producen eventos cada cierto tiempo, mientras no se llegan esos eventos el sistema se mantiene de acuerdo al evento anterior. Se identifica fácilmente en máquinas programadas con temporizadores que al cabo de un intervalo de tiempo realizan una operación, la activación de un relé, La activación y desactivación de unas operaciones por la jornada laboral, sus descansos, cambios de turno. Modelos de eventos discretos: Sucede un evento posiblemente no programado, pero si puede ser esperado. En una simulación puede darse en el paro por avería de una máquina, un mantenimiento correctivo, un desabasto de materia prima o abastecimiento tardío. Modelos de tiempo continuo: El valor de las variables cambia de manera continua respecto al tiempo. Como el flujo de material que está siendo procesado, la transformación de una materia prima, el recorrido de elementos en una banda transportadora. Un modelo de tiempo continuo se puede conformar por una serie de muchos eventos discretos, por lo que es posible describirlo mediante un modelo de tiempo discreto. Elegir el modelo depende de los objetivos de la simulación y no de las características del sistema, una banda transportadora puede seguir una tendencia continua, pero las piezas que pasan por operaciones, hacen que ante una estación sea un evento discreto. La simulación de sistemas implica la construcción de modelos. El objetivo es averiguar qué pasaría en el sistema si acontecieran determinadas hipótesis, según los ejemplos mencionados de cada modelo, ciertos elementos quedan en modelos discretos y otros en continuos, estáticos y dinámicos, unos en determinísticos y otros estocásticos; y sin embargo se mencionaron sistemas relativos a la manufactura integrada por computadora, ¿Qué quiere decir? Que el modelado y simulación de procesos de cierta naturaleza, no será solo de un tipo de modelo; se puede formar de una forma y de otra, poniendo un escenario de una forma y de otra; un evento interesante es la pausa de unas operaciones por la realización de otras, o una espera por mantenimiento, para la medición del impacto, medición del grado de flexibilidad de la planta. 12 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Los modelos de eventos discretos, no están regidos por el tiempo, las variables de estado pueden cambiar (son dinámicos), en cualquier momento (estocásticos). En el modelo las actividades tienen un tiempo que varía en términos probabilísticos, son realizadas por un recurso. Cada actividad convenientemente abarca la operación en total y no paso por paso de la operación, que si bien es posible desarrollarla, pero el análisis se extendería demasiado. En cada actividad se opera una entidad que son objetos o individuos, que fluyen en el sistema. Su estado puede ser permanente o temporal estos se procesan en el sistema antes de llegar al final, como por ejemplo piezas, clientes, documentos; pueden tener diferentes atributos como: precio, prioridad, estado, tamaño, procesado, malo, en fin, cualquier característica que sirva para diferenciarse y de acuerdo a eso, otras actividades reconocerlas. En el proceso además del producto otro actor importante son los recursos: los medios que ejecutan las actividades, los recursos tienen características como capacidad, velocidad, averías y reparaciones o tiempo de ciclo, por lo cual se pueden mencionar máquinas, personas, transporte. Si la capacidad para hacer una operación es baja o si participan en muchas operaciones se generan colas donde las entidades permanecen espera de ser operadas lógicamente en orden y fluir a través del sistema; si en la práctica cambia un tanto la lógica de primeras entradas son primeras salidas, o el orden lógico, se tiene que considerar en el modelo. 1.3. Proceso de simulación. La simulación parte del modelado, la diferencia es que representa el ejercicio de un escenario, con las entradas de datos correspondientes. El proceso de simulación3 encamina a ordenar las ideas del modelado y obtener satisfactoriamente los resultados correspondientes, varios autores coinciden o se asemejan las siguientes etapas: 1.3.1 Formulación del problema. Inicialmente debe existir una razón para querer simular un proceso, objetivos a una temática; buscar respuestas a interrogantes del comportamiento de un sistema, comprobar hipótesis, comportamiento si se hace algún cambio. En caso de plantearse cambiar un equipo por algo más moderno, viene acompañado de otros cambios alrededor y otros resultados. Cambios en el flujo, en las direcciones, los recursos disponibles. En otras palabras este estudio estimula a formularse problemas o interrogantes del comportamiento al integrar sistemas automatizados, aspectos relacionados con la manufactura integrada por computadora que realmente representan desafíos a su utilización. 1.3.2 Definición del sistema. Esta etapa corresponde a conocer bien el sistema a analizarse, ya que no se construirá el o los modelos correctamente. Para esta etapa se delimitan las fronteras entre el sistema y su entorno, las restricciones existentes, encontrar los elementos esenciales y la forma de medir sus atributos. 3 Proceso de simulación más acercado: Antonio Guasch Petit,Miguel Ángel Piera,Upc Edicions Upc,Josep Casanovas. Modelado y simulación: proc. logísticos de fabricación y servicios. Pag 92-96 13 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Lo que se tiene se conoce y se tiene la capacidad de definirse. Con lo que no se tiene, es decir con una incorporación de equipo nuevo, se tienen que investigar los factores mencionados y que satisfagan los objetivos de la etapa anterior. 1.3.3 Formulación del modelo. Corresponde a la descripción del modelo, los símbolos que representan los atributos, la relación entre cada operación, la formulación matemática para describir las operaciones; en los tipos de modelos vistos anteriormente se atribuían cualitativamente algunas descripciones de sistemas automatizados que correspondían a un tipo de modelo. 1.3.4 Preparación de los datos. De las etapas más difíciles consideraría, pues no siempre se tienen los datos necesarios para el proceso de simulación, se recurren a los análisis hechos en las etapas anteriores, en la etapa 2 donde se requiere conocer bien el sistema. Los datos de sistemas que se tienen se recogen con un estudio de tiempos y movimientos, recolectándose en campo. Los datos que no se tienen se pueden tomar de otros sistemas existentes pero que se asemejen. Para sistemas con características estocásticas, la preparación de datos puede darse en tres fases: toma y análisis, ajustar los datos a una función de distribución, validación de los datos. La manufactura integrada por computadora comprende de CAD, CAM y CAE, los fabricantes de máquinas modernas, ofrecen información y simulaciones de sus funcionamientos; de aquí es donde se adquieren el resto de datos difíciles de alcanzar, más adelante se profundizara más en la tarea de adquisición de datos para sistemas de entorno CIM y una visión más extensa de la formulación de modelos. 1.3.5 Construcción del modelo en ordenador. El objetivo es construir el flujo del proceso en un software simulador, colocar las operaciones del sistema recurriendo a los modelos con los datos recolectados; desde el punto inicial hasta el punto final que se desea analizar; En esta etapa cada quien es libre de escoger la herramienta de simulación con la que se sienta más cómodo, la recomendación es que si ya se está hablando de palabras mayores como sistemas de producción, con máquinas tecnológicas, no se haga en papel y a mano, sino que por computadora con programas especializados. Como se mencionó antes las nuevas tecnologías ofrecen programas de simulación, en estos se hace una construcción del modelo, y se obtienen resultados, posibles respuestas a los objetivos planteados; pero el objetivo es simulación en flujos de proceso. 1.3.6 Validación. Según Naylor: “Hay dos pruebas que parecen ser apropiadas para validar los modelos de simulación: en primer lugar, comparar los resultados simulados, de las variables endógenas con datos históricos conocidos, si es que se tienen. En segundo lugar, que exactitud tienen las predicciones del modelo de simulación respecto del comportamiento real en periodos posteriores”4 4 THOMAS H. NAYLOR EXPERIMENTOS DE SIMULACION COMPUTADORAS pag:156 14 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM En retrospectiva, si tenemos un sistema el cual lo modelamos y simulamos tal cual como existe sin ningún cambio, si los resultados de la simulación se asemejan a los reales, la validación ha dado correctamente. Una validación también implica reexaminar las etapas anteriores, por posibles errores, evaluar las expresiones matemáticas, algoritmos, formulas son consistentes, variar parámetros de entrada y salida para comprobar que el modelo se comporta de manera plausible. Y por otra parte si los resultados tienen un sentido lógico respecto a las investigación de datos. Si la validación da resultados negativos, se tiene que regresar a las etapas anteriores. 1.3.7 Experimentación. Se hacen repeticiones cuantas sean necesarias, tanto para procesos que arrojan resultados aleatorios como procesos que la respuesta tiene menos variación. La experimentación es donde se plantean cambios, cuando se espera responder la pregunta de ¿Qué pasaría si…?, los cambios se realizan siempre conforme a formulación de modelos. 1.3.8 Análisis. Con los resultados obtenidos, se analiza que tanto se cumplieron los objetivos, si el problema fue solucionado; a menudo en la formulación del modelo y simulación se hacen hallazgos, contemplar si los descubrimientos satisfacen nuevas soluciones o propuestas. Si no sucede así, se regresa a fases anteriores. Como se analizan flujos de proceso los análisis se realizan sobre las colas, tiempos de espera en colas, porcentaje de uso de un recurso o lo opuesto porcentaje de ocio de un recurso. 1.3.9 Documentación. Con el fin de usar los resultados para toma de decisiones, lo adecuado es que quede documentado, esto también cumple requisitos de sistemas de gestión donde se manejan documentos de las operaciones, se mantienen historiales; la documentación y almacenamiento de la información sirve también a no repetir experimentaciones que ya se realizaron anteriormente y que no aportaron solución. Algunos autores agregan más etapas, que aquí se trató de resumir algunas en una sola, más que ser etapas son recomendaciones, a un orden lógico de fases. 15 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 2. PERSPECTIVA DEL CIM EN LA SIMULACIÓN INDUSTRIAL Manufactura integrada por computadora (CIM), incorpora diversas disciplinas, la automatización, controles, fabricación, supervisión, robótica, celdas, administración por sistemas; algunas de ellas se relacionan con otras, se subordinan. Este cumulo de aplicaciones se explican a continuación con un enfoque a que aplicaciones desarrollar en la simulación industrial 2.1 Automatización en sistemas de manufactura. La automatización se refiere a partes operativas que son manipuladas de manera indirecta por un sistema de control, lo que lo vuelve automático, también se puede entender como operaciones que se realizan al percibir una señal y que pueden ser repetitivas, usando la mínima intervención humana. El mundo de la automatización es muy amplio, y sirve de base para entender otros sistemas como de control, robótica, informática, y puede tener muchas escalas. ¿Qué rol juega en la simulación industrial? Cuando se plantea un problema de sustituir una operación manual por una automática, con el propósito de reducir errores, mejora de calidad, aumento de productividad. Estos sistemas a pesar de prometer las mejoras mencionadas, se deben implantar en las operaciones más críticas, que haya más necesidad y represente un cuello de botella; en otras palabras, mejorar las operaciones más lentas o el recurso más sobrecargado con sistemas automáticos y apoyarse de la simulación, para determinar esas áreas críticas, corroborar el impacto en las otras operaciones. Según la teoría de las restricciones5, un cuello de botella es lo que impide ir más rápido, cualquier mejora que no sea a la restricción del sistema, esto será un desperdicio, el tema es tan amplio y orientado al rol que juega la simulación industrial, es encontrar el cuello de botella por medio de la técnica de simulación y modificar el modelo en ese cuello de botella para observar sus resultados probables. La etapa dos del proceso de simulación, hace hincapié en conocer el sistema, si se parte de un proceso con operaciones manuales, se tiene la base de conocer las operaciones necesarias para obtener un producto, al pasar al proceso automatizado, o parte del proceso con mejoras automatizadas, se tendrá que investigar las funciones de interés. Cambio de una operación por una maquina: La información de interés para incorporarse en un modelado, son las operaciones consecutivas que alcanza a cubrir, el tiempo que puede hacer en cada una o en todas en conjunto, esta última equivale a partes por minuto, una razón de productividad. Los medios de entrada y salidas, esto por si se requieren componentes especiales o cambios a la infraestructura, intervención del operario. El cambio de una operación por una máquina, modelarlo puede ser tan fácil como cambiar en el mapa del proceso al operario por la máquina con su factor de productividad, o tan complejo como rediseñar el flujo, asignar operaciones de preparación, y control operaciones técnicas. 5 Theory of Constraints Handbook, ISBN 978-0-07-166554-4, p. 8 16 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Figura 2.1.1 Operaciones que abarcan operaciones menores, (esquema desarrollado propiamente) La figura mostrada, representa una máquina que sustituye 3 operaciones, pero sin embargo fuera de ella se hace una operación intermedia que complementa el proceso, además de operaciones adicionales al entorno de ejemplo. Esto no quiere decir que serán así todas las modificaciones tecnológicas, sino más bien a visualizar cualquier impacto en el flujo del proceso por cambios al modelo real, para conceptualizarlos en el modelo de la simulación. Operación adicional de preparacion Operación con maquina Operación adicional de control Figura 2.1.2 Operación simplificada (esquema desarrollado propiamente) Simplificado quedaría como una operación absorbida a las 4 que había antes, delimitada por la productividad en conjunto. Al hablar de sistemas de manufactura automatizados, se debe saber a qué tipo de tecnología se está refiriendo si es cableada o programable. La tecnología cableada que sabe utilizar relés, módulos lógicos neumáticos, tarjetas electrónicas, nos indica que tendrá poca flexibilidad en cuanto a cambios en las tareas programadas, y que factores mecánicos o ambientales podrían influir en el rendimiento, con tecnología que es poco flexible en cuanto a cambios, la experimentación en la simulación no sería provechoso, simular con cambios en el modelo individual automatizado. La tecnología programable que incorpora controladores lógicos programables (PLC), sistemas de control distribuidos (DCS) y computadoras industriales, por su parte si tienen flexibilidad en las operaciones, pero la formulación del modelo implicaría muchos detalles, encontrarse variaciones en el comportamiento respecto al modelo real, además que están presentes las protecciones internas, alertas, patrones de seguridad o configuración que le agregan más detalles al modelado. Si ya implantado un sistema automatizado presenta paros o pausas debido a lo mencionado, un camino es agregar una probabilidad de paro conforme a experiencias. El nivel de proceso en CIM incorpora sensores y actuadores, el modelado y simulación en un proceso productivo de estos elementos no es para entrar en detalle en el como un actuador responderá, ante Operación por maquina. Op 1 Op 2 Op 4 Operación adicional de preparacion Op 3 Operación adicional de control 17 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM una señal, sino más bien en las funciones para las que están hechos, el sensor podría no estar incluido en un flujo, representar solo el momento en que se hará una operación, estar implícita la respuesta de un actuador, así como el actuador ser solo un elemento de productividad en cierta operación. Definición IEC 61131 Un autómata programable (AP) es una máquina electrónica programable diseñada para ser utilizada en un entorno industrial (hostil), que utiliza una memoria programable para el almacenamiento interno de instrucciones orientadas al usuario, para implantar soluciones específicas tales como funciones lógicas, secuencias, temporizaciones, recuentos y funciones aritméticas, con el fin de controlar mediante entradas y salidas, digitales y analógicas diversos tipos de máquinas o procesos.6 En un flujo de proceso corto, la programación de un PLC, representa un modelo de relaciones entre cada operación. Se requiere conocimiento del lenguajes de programación, para su configuración, al representar un modelo de relaciones, se puede pasar de un modelado practico, fácil de representar y ya emulado en un software de simulación de procesos, para pasarlo después a programar ese patrón en lenguaje de PLC, simularlo en el software propio del aparato, y ajustarlo al modelo que resulta adecuado. O conocer bien la programación que tiene ya un PLC en el que se han superado errores de coordinación y pasarlo a modelado en el simulador de procesos. El temporizador, se modela como una espera, una demora, un instante de tiempo perteneciente a una operación. Las entradas digitales y analógicas provienen de sensores, en modelos discretos una función probabilística representa los cambios analógicos, dependiendo la aplicación la señal digital también puede ser un función de probabilidad binomial, un porcentaje para una respuesta “SI” y otro para respuesta “NO”, para elementos que se deciden aprobar o escoger un camino de operaciones. Las salidas dan paso a operaciones y activación de recursos. Entendiendo como es el funcionamiento de los DCS, se comprende que son una serie de subsistemas, son unidades terminales que hacen control y manejo de operaciones en un sector. Pueden llegarse a entender como PLCs distribuidos en distintas áreas, pero con funciones de comunicación a un PLC o computadora maestro, el sistema se puede volver complejo al manejar un número elevado de variables tanto en entradas como salidas. Por tanto el modelado y simulación en este entorno puede ser de dos formas: a) El software de simulación permite modelar un número grande de variables y operaciones, que en un solo programa se inserten todos los elementos que se relacionan o tengan cierta función hasta los límites de la definición del sistema o del programa de apoyo y obtener los resultados y análisis del flujo en conjunto. 6 Conceptos básicos de automatización encontrado en: Héctor Rubén Carías Juárez guiones de clases Automatización en procesos de manufactura Unidad 1. 18 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Figura2.1.3: representando muchas operaciones, pudiendo extenderse a más. (Esquema desarrollado propiamente) b) Desarrollar los modelos individuales de cada subsistema, simular y obtener los resultados de cada subsistema, tomar esos datos y usarlos para un sistema macro donde no se especifiquen todas las variables, pero si la relación entre cada subsistema. Figura 2.1.4 Flujo de subsistemas. (Esquema desarrollado propiamente) Servomecanismos, motores paso a paso, motores de corriente directa y alterna. Los motores en sus distintas clases, en un proceso productivo se encuentran en diferentes medios, ya sean maquinas, sistemas de transporte, manipulación de materiales, generalmente un servomotor pertenece a sistemas de máquinas automatizadas y en algunos casos son elementos separados que se incorporan en sistemas maquinarias, el punto es que son dispositivos para la automatización pero no realizan operaciones individuales, y lo que se analiza es la operación de la máquina. Lo especial es el control de par, velocidad y posición; si el mecanismo esta adecuadamente a sus capacidades, el tiempo para realizar una operación no variara mucho, al repetirse las veces que sea, puede ser casi imperceptible. Si las operaciones son diferentes lógicamente si hay cambios de tiempos y estos se determinan por los atributos, condiciones que cambian la operación. Puede tenerse el caso que una operación en la que el motor sea de corriente directa y sin los controles mencionados, y al encontrar una fricción, un elemento de mayor peso o algo diferente las operaciones tengan desviación de tiempo, mala calidad, o desperdicio, y la experimentación de la simulación al mejorar la operación, se encuentren buenos resultados, pocos, o efectos en otras partes del flujo, también es de estar abierto a resultados que no de gran mejora y que eso sea pauta para no hacer sustituciones. En la cuadro 2.1.1 se muestra un cuadro resumen de las diferencias de clases de motores, con el fin de tener de referencia el tipo de control en una operación guiada por mecanismos que usen estos.7 7 Héctor Rubén Carías Juárez guiones de clases Automatización en procesos de manufactura Unidad 3 Servomecanismos. 19 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Resumen de motores Característica Paso a paso Inversor DC AC Rango de velocidad Variable <20:1 50 a 100:1 1000 a 10000:1 Lazo de control Abierto Abierto Cerrado Cerrado Modo de control Velocidad y posición Velocidad Velocidad y par Velocidad, par y posición Tamaño 0.01 a 1.5Kw 0.1 a 500kw 1 a5Kw 0.03 a 30Kw Fiabilidad Alta Alta Pobre Alta Par a alta velocidad Pobre Bueno Bueno Muy bueno Ciclo rápido Pobre Pobre Bueno Muy Bueno Cuadro 2.1.1 Resumen de motores. 2.2 Comunicaciones industriales: Las redes de comunicación industrial son entornos de soporte para eficiente la conectividad de sensores, maquinas, PLCs, DCS, robots, y otros recursos de interés para recibir datos. Esto será dependiente de la infraestructura tecnológica de la planta, la red de comunicación que se tiene o espera tener, los dispositivos de menor velocidad determinan el rendimiento total de la red. La perspectiva que hay de la comunicación industrial con la simulación de flujos de proceso, es el flujo de información, posibilitando que líneas de producción o celdas separadas tengan un enlace entre sí, departamentos separados tengan un flujo de información, plantas de producción alimenten datos a niveles de gestión superior. Conociendo bien las facultades de las redes de comunicación se pueden simplificar operaciones de trasladar un mensaje, ir a inspeccionar presentemente el estado de una maquina o un proceso, disminuir mermas de tiempo por dificultades de comunicación, simular escenarios en que la respuestas de contingencia son rápidas. La siguiente figura 2.2.1 describe un nivel de jerarquía en las redes de comunicación8. Volumen de datos Velocidad de respuesta Muy grande Pequeña Nivel de oficina (ordenadores) Ethernet Grande Mediana Nivel de planta (sistemas SCADA) Profinet/Ethernet Medio Grande Nivel de células (PLC, HMI, F. Robots) Profibus/profinet Pequeño Instantánea Nivel de campo (sensor/actuador) AS-i Numero de dispositivos en comunicación Figura 2.2.1: niveles de comunicación y volúmenes de datos 8 Vicente Guerrero, Ramon L Yuste, Luis Martinez. “Comunicaciones industriales” pag: 8-9 20 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Una simulación donde el modelo lleva flujo de información requiere gran conocimiento técnico de las tecnologías existentes de comunicación, depende bastante del problema que se plantea, las respuestas que se quieren obtener, el proceso de simulación desde el principio. Al profundizar en las características técnicas como la prioridad de tráfico los dispositivos que se comunican, el orden de señales que se envían o reciben, se obtienen resultados de las respuestas de dispositivos conectados ante un evento. La siguiente figura 2.2.2 tomada del libro “CIM Consideraciones básicas” muestra un comportamiento de la jerarquía de datos en entornos de producción automatizada, en los niveles de proceso se tienen respuestas rápidas de datos, y en los niveles de dirección y estrategia aumenta el tiempo tanto de respuesta como de actuación9. Figura 2.2.2 Jerarquía del flujo de información. 2.3 Control automático de procesos industriales El estudio sobre el estado de un proceso de transformación, que va teniendo variaciones, tiene cara a flujos de procesos de material continuo, ¿Cuánto material va saliendo? ¿Cuánto sale en mejores condiciones? Una simulación de alto nivel en procesos de control requiere de formular modelos deterministas, con funciones correspondientes, con la parte de realimentación como medio de ajuste, y la porción de producto malo que por medio de elemento que por probabilidad separe una proporción. 9 Baumgartner, Knischewski, Wieding. 1991 by Siemens Aktiengesellschaft, CIM Consideraciones basicas. Berlín y Munich & MARCOMBO, S.A pag:83 Estrategia (a largo plazo) Táctica (a medio plazo) Operativa (a corto plazo) Años Meses/semanas Días Horas Minutos Segundos Milisegundos Nivel de dirección de empresa Nivel de dirección de taller Nivel de dirección de producción Nivel de dirección de proceso Nivel de control de proceso Nivel de proceso Mbyte Kbyte Byte Bit Horas Minutos Segundos Decimas De segundos Milisegundos Día Turno Horas Minutos Segundos Mili segundos Clase de planificación Horizonte de planificación NIVEL Transmisión de datos Caudal tiempo de respuesta frecuencia 21 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 2.4 CAD/CAM/CAE. El diseño asistido por computadora (CAD), es de las partes más relevantes en el CIM, el proceso de diseño es un proceso de soporte para los procesos claves. Se hacen modelados y simulaciones en softwares de diseño, como se ha mencionado antes no simula flujos, pero si da mucha información para responder problemas, cálculos, medidas. Un modelo de un producto de varias piezas, mediante la experimentación se identifica un orden adecuado de operaciones de ensamble. Es muy útil realizar diseños de piezas y productos en software de modelado 3d, y este a la vez pasarlo a simulación de operaciones de maquinado, se hacen estimaciones de tiempos por ajuste de operación, preparación de material, pruebas, cambios de herramientas; con lo que se cuenta con información a usar en un modelado de un flujo. Si se quisiera modelar un proceso administrativo de diseño, las operaciones en las que se deberían de plantear son: concepción de la idea, diseños prueba, diseño preliminar, pruebas cae, correcciones, elección o desarrollo definitivo del modelo, definición de operaciones, pruebas CAM, postprocesado de códigos y coordenadas, depuración y ajuste del código y operaciones. Las fases pueden variar de acuerdo a la organización que se quiera seguir, la habilidad en el uso de herramientas informáticas tendrá impacto en los tiempos por desarrollo; las relaciones o dependencias con otros departamentos también crearan merma de tiempo sino se siguen actividades por cronograma. 2.5 Fabricación asistida por computadora. Con la fabricación asistida por computadora se pueden calcular tiempos de fabricación por operaciones, por máquinas, a partir de lo desarrollado en el CAD/CAM la fabricación entra más a lo operativo, logrando estar cerca de definir tiempos estándar de producción ya sea por simulación o ejecución directa de operaciones a prototipos. 2.6 Procesos avanzados de manufactura. La naturaleza de los procesos varían de acuerdo al ámbito en el que se desarrolla la actividad productiva, hay que tener una visión clara de en qué punto se encuentra, al punto que se quiere llegar, a continuación se muestran unas tablas de las características del medio en que pueden los sistemas productivos trabajar: Clase de proceso Fabricación de piezas Proceso continuo Mixto Modelo de tiempo trabajo Un turno Dos turnos Tres Turnos Tercer turno reducido Tecnologías Conformado Transformación Separación Montaje … Estructura actual de automatización Principalmente manual Técnica NC Asistida por ordenador, DNC Integración parcial Integración Horizonte de fabricación Horas Días Semanas Meses Años 22 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Método de control de fabricación Clásico (central) Autorización de trabajos en función de la carga KANBAN Sistema de cifras progresivas Tiempo de ciclo Horas Días Semanas Meses Años Organización Estructuración funcional Orientada al producto Organización por matriz Cuadro 2.6.1 Características de los medios de producción (ejemplos) de libro “CIM Consideraciones básicas” Gama de productos Especifico según clientes Productos tipificados con variaciones espe- cificas según clientes Productos estándar con variantes Productos estándar sin variantes Estructura de productos De una sola pieza De varias piezas con estructura sencilla De varias piezas con estructura compleja Forma de recibir los encargos Producto bajo pedido por encargos individuales Producto bajo pedido por encargo marco Producción para almacén Forma de planificación Pedidos de clientes Principalmente pedidos de clientes Principalmente pedidos según programa Pedidos según programa Forma de aprovisamiento Aprovisamientos externos no significativos Volumen importante de aprovisamiento externo Principalmente aprovisionamie nto externo Sistemas de fabricación Fabricación unitaria Fabricación unitaria y en serie pequeña Fabricación en serie Fabricación en gran serie Desarrollo de fabricación Fabricación en obra Fabricación en taller Fabricación continua Fabricación flexible Profundidad de fabricación Escasa Media Grande Cuadro 2.6.2 características de los centros de producción del libro “CIM consideraciones básicas” En este caso el concepto CIM viene marcado además por las variadas combinaciones de características de la empresa10. Sector Industria eléctrica Construcción de maquinaria Industria de automóvil Industria de procesos … Cifra de negocios < 10’ < 100’ < 1” < 10’ > 10” 10 Baumgartner, Knischewski, Wieding. 1991 by Siemens Aktiengesellschaft, CIM Consideraciones basicas. Berlín y Munich & MARCOMBO, S.A pag: 43- 47 23 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Número de empleados < 100 < 1000 < 10,000 < 100,000 > 100,000 Estructura de la organización Estructuración funcional Orientada por productos Organización en forma de matriz Método de ventas Ventas directas A través de delegaciones Emplazamiento Alemania Comunidad econ, europea Otros países europeos USA Internaci onal Conocimientos tecnológicos sobre automatización Escasos Medios Grandes Disposición de inversiones para CIM < 0.01% de la cifra de negocios < 0.1% < 1% > 1 % … Cuadro 2.6.3 características de las empresas de producción del libro “CIM consideraciones básicas” Entre los procesos avanzados de manufactura que al año 2015 se han presentado tenemos micro maquinado, maquinado químico, agua, ultrasonido; corte, gravado, y soldadura elementos robóticos con láser, plasma; escaneo e impresión 3d, uso de fibras. En si el tipo de tecnología no infiere en la formación de un flujo de trabajo, la diferencia está en la cantidad de estaciones a operar para obtener un mismo resultado, si se facilitan otras operaciones, y entre cada estación o maquina la productividad con que se realizan las operaciones. 2.7 Robótica integrada a la manufactura Los artefactos para manipulación de material, son de los productos más utilizados en las plantas automatizadas, por todas las virtudes que ofrecen; sus tiempos de operación son casi constantes, es poca la variación de tiempo, pues sus movimientos están programados, sin embargo dependen del porcentaje de capacidad que se asigna en cada ciclo de operación, esto no implica que no hay control de las variables del tiempo. Las características técnicas son ofrecidas por el proveedor, y los simuladores muestran una estimación de tiempo para los movimientos, el porcentaje de capacidad o rapidez en la operación, en la simulación de flujos ayuda a hacer pruebas con los diferentes porcentajes, para ver el comportamiento del proceso, determinar tiempos óptimos, hacer cambios oportunos que no afecten como dejar muy lentos los movimientos y generar colas, o dejar rápidos los movimientos y sea innecesario el forzar el equipo. Se debe tomar en cuenta la tipología de sistema de transporte ya sea AGV, cintas, etc. Capacidad de los equipos de la cantidad de piezas que pueden transportar a la vez, y velocidad de los equipos. Entre los sistemas robóticos que se integran en líneas automatizadas están: los robots manipuladores de herramientas y piezas, los AGV (vehículos auto guiados), cintas transportadoras, sistemas de almacenamiento (AS/RS, - automated storage and retreival systems-) en este último se contempla su velocidad, tiempos de carga y descarga. 24 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 2.8 Sistemas de visión en la manufactura: Su uso para control de calidad o reconocimiento de ciertos patrones, en un flujo de proceso puede colocarse como un punto en el cual se abren más caminos, el modelado o las funciones a simular ejecutarían una operación al cumplirse ciertas condiciones; si fuera el caso de un control de calidad una función de probabilidad o proporción que diferencia unidades correctas y defectuosas. 2.9 Supervisión de control y adquisición de datos Los sistemas SCADA ofrecen gran ventaja en el control de procesos, Inspecciones automatizadas: a) Recorrido de una o varias líneas de producción, a nivel virtual. b) Sistemas de alarma que ahorran tiempo en mitigación. c) Menos recorridos para la supervisión en la planta de producción. d) Reportes y datos compartidos a grandes distancias y en tiempo cortó. e) Alertas, pilotos de sensores averiados, registros de fallas, que orientan a mantenimientos predictivos. Esta parte de la manufactura integrada por computadora se vuelve más creativa, un flujo de proceso donde se hacen las mejoras anteriores, cambia de manera muy dinámica un proceso e influye en el flujo de materiales e información juntas. 2.10 Sistemas de manufactura flexible: Un sistema de manufactura flexible se basa en fabricar productos de manera tan flexible que sea capaz de cambiarle características sin tener que hacer cambios grandes en el sistema productivo, generalmente consta de almacenes, banda transportadora, estaciones de trabajo, robots manipuladores, espacios para espera de material; compuesto por las tecnologías antes mencionadas. Su flujo no es lineal sino cíclico, hacer un modelado y simulación de un flujo donde este una celda flexible es más complicado en un modelo lineal, y sus grados de flexibilidad hacen más interesante la simulación industrial por estar supuesto a cambios, mejoras que necesiten evaluarse antes11. La siguiente imagen ilustra una celda de manufactura flexible donde se pueden ver varias estaciones, robots que sirven para la colocación de materiales, todo en fila y en ciclo cíclico, pero hay unas consideraciones de esto, en un sistema implantado, no todos los elementos a procesar pasaran por cada una de las maquinas, algunos podrían hasta requerir de una operación en una maquina por la cual ya se visitó y se tenga que hacer un nuevo recorrido por el sistema de transporte, el material que va delante o atrás de un pieza en particular, no necesariamente pasaran por las mismas operaciones. 11 Heiko Meyer, Franz Fuchs, Klaus Thiel. Manufacturing Execution Systems, optimal design, planning, and deployment (p. 38, 53-56) 25 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Figura 2.10.1 Celda flexible, con distintos elementos automatizados.10 Las consideraciones importantes en un modelado del flujo de proceso de un sistema o celda de manufactura flexible en diseño de tareas son: a) Planeación de la capacidad b) Selección de equipo y recursos. c) Distribución de equipo. Programación de tareas: a) Configuración de prioridades, turnos, reglas de operación. b) Número de operadores. c) Desarrollo de secuencia de operaciones. A continuación se muestran algunos diseños de distribución de celdas de manufactura flexible12, y de acuerdo a su colocación, así su modelado se plantea de cierta forma. 2.10.1 Distribución tipo línea: Muy parecido al diseño de líneas de producción tradicional, las máquinas están ordenadas de acuerdo al orden de operaciones, no hay retrocesos y si hubiera no sería por el flujo sino por otras circunstancias. Figura 2.10.2 Distribución tipo línea. 10 12 Azrael Cortes presentación ZAPOTAN M en C Tech rescatado de: http://es.slideshare.net/TethAzraelCortsAguilar/clulas-de-manufactura-its-zapopan http://es.slideshare.net/TethAzraelCortsAguilar/clulas-de-manufactura-its-zapopan https://www.google.com.sv/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRxqFQoTCLzFq6v8jskCFUNEJgodB5oA6g&url=http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4100002/lecciones/taxonomia/fabricacionflexibel.htm&bvm=bv.107467506,d.eWE&psig=AFQjCNEUICJHi2tB0QqpRJsCk8u5_NvKIA&ust=1447558104665115 26 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 2.10.2 Distribución tipo lazo: La entrada y salida de materiales se encuentra en un punto donde parte y regresa el sistema de transporte, es posible programarse una ruta en la que no se descargue a la salida alguna pieza y esta pase por un nuevo recorrido a fin de ser reprocesada, pasar por una máquina que estaba ocupada, o una operación que era necesaria después del primer recorrido. La simulación en un software de smf, identificara colas, y tiempo total de proceso. El modelado de manera particular se puede centrar en una clase de productos que tienen cierto recorrido, con probabilidades de ocupar una maquina; si en el proceso van distintas clases de productos, se definen atributos y condiciones para operar; los ensambles pueden ser por atributos o por ruta de operaciones que se interceptan. Sin embargo puede tener flujos de proceso muy similares a la distribución tipo línea con la diferencia que se utiliza el mismo recurso o área para cargar y descargar material. Figura 2.10.3 Distribución tipo lazo. 13 2.10.3 Distribución tipo escalera: El sistema de transporte permite ir y regresar al principio, en una configuración de varias estaciones, un producto que no requiere pasar por todas las máquinas, le reduce el tiempo de transporte. El modelado de flujo de proceso puede realizarse como la distribución tipo lazo, teniendo en cuenta que la flexibilidad de su ruta de operaciones pueden acortar o aumentar el tiempo de transporte. Figura 2.10.4 Distribución tipo escalera.11 13 Azrael Cortes presentación ZAPOTAN M en C Tech rescatado de: http://es.slideshare.net/TethAzraelCortsAguilar/clulas-de-manufactura-its-zapopan http://es.slideshare.net/TethAzraelCortsAguilar/clulas-de-manufactura-its-zapopan 27 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 2.10.4 Distribución tipo campo abierto: Consiste de múltiples lazos y escaleras; pueden incluir caminos laterales. Este tipo de layout es normalmente apropiado para procesar grandes cantidades de familias de partes. El número de máquinas diferentes puede ser una limitante y las partes son ruteadas a diferentes estaciones de trabajo dependiendo de cuál está disponible primero. Habiendo diferentes puntos y rutas, es conveniente hacer una matriz de tiempos de transporte desde un punto hasta otro, a fin de usarse en la transición entre una operación y otra. Figura 2.10.5 Distribución tipo campo abierto.14 2.10.5 Distribución tipo centrado en robot: Usa uno o más robots industriales como sistema de manejo de material. Estos robots pueden estar equipados con efectores finales que permiten un mejor manejo de partes. Las maquinas tienden a estar más ocupadas, entre el robot de centro y las maquinas que lo rodean, los tiempos de traslación son cortos, y entre cada producto su variación es mínima. Figura 2.10.6 Distribución tipo centrado en robot.12 14 Azrael Cortes presentación ZAPOTAN M en C Tech rescatado de: http://es.slideshare.net/TethAzraelCortsAguilar/clulas-de-manufactura-its-zapopan http://es.slideshare.net/TethAzraelCortsAguilar/clulas-de-manufactura-its-zapopan 28 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 3. PERSPECTIVAS DE SISTEMAS ERP EN LA SIMULACION INDUSTRIAL Las perspectivas vertidas entorno a la simulación industrial, demuestran un enfoque de aplicación, una forma e ideas de parte del potencial trabajo que se puede desarrollar, en esta perspectiva de sistemas ERP, es posterior a entornos automatizados y situada en niveles de gestión, de procesos más administrativos que operativos y que usan de tecnología para su control y sostenimiento. 3.1 Relación de departamentos o áreas administrativas: En la siguiente figura15 tomada del libro “CIM consideraciones básicas” demuestra cómo hay un gran flujo de información entre distintos departamentos o áreas funcionales, así como en cualquier empresa, ventas tiene relación con planificación de empresa, y esta a su vez con el área de diseño (CAD) y con planificación de producción (CAP), estas dos enteramente con calidad (CAQ), cada parte con producción, administración (CAO), compras; y cada área con su aporte funcional. Figura 3.1.1 Relación de CIM y CAO, del libro” CIM consideraciones básicas” 15 Baumgartner, Knischewski, Wieding. 1991 by Siemens Aktiengesellschaft, CIM Consideraciones basicas. Berlín y Munich & MARCOMBO, S.A pag:86 CAO ADMINISTRACION *Contabilidad *Personal *Contabilidad industrial CIM PLANIFICACION DE EMPRESA *Planificación de inversiones *Estrategia de productos *Planificación financiera *Planificación de personal *Planificación del marco de producción VENTAS *Establecimiento de ofertas *Tramitación de encargos clientes *Planificación de productos CAM Control de flujo Control de fabricación (control de taller) Conservación De materiales *Administración de ordenes de trabajo *Control de las instalaciones *Control de transporte *Planificación orientada de producción. *Control de almacén *Supervisión del avance *Diagnostico *Control de pulmones *Tratamiento de los datos de taller *Reparación y mantenimiento COMPRAS *Sistema de pedidos *Entrada de mercancía PPC *Programación , de material *Programación de fabricación CAD *Diseño *Calculo *Dibujo *Lista de piezas CAP *Planos de trabajo, , ensayo, montaje *Programas NC, PC, , PLC. *Métodos de producción CAQ *Planificación de , ensayos *Especificaciones , de ensayos *Control de , calidad *Vigilancia de , calidad *Documentación de calidad Entrada de Almacén Fabricación Montaje Banco de pruebas Embalaje Expedición Mercancías de piezas FLUJO DE MATERIALES Cliente Mercado Proveedor Cliente 29 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Un análisis de flujo productivo entre departamentos tendría una lógica similar, y entre los hallazgos a encontrar es que departamento hace de cuello de botella, donde no hay flujo de información, donde no se aprovecha el flujo de información, donde no hay mucha conexión, donde hay conexión innecesaria o improductiva al no buscar la dependencia adecuada. 3.2 Manufactura integrada por computadora a nivel empresarial La automatización de procesos industriales, y asistencia por computadora le da soporte en los flujos de información al nivel de trabajo administrativo16. En este punto hay dos tipos de formulaciones que se pueden plantear. 3.2.1 Flujo de información de un nivel inferior a un nivel superior. Enfocándose a modelar procesos de comunicación desde la parte operativa a partes administrativas. Mercadeo puede explotar resultados de calidad, del diseño, por medio la trazabilidad que va teniendo la información. 3.2.2 Flujo de información entre niveles superiores. Modelado de procesos administrativos, que en entornos CIM, o tecnologías de la información surgen nuevos patrones de organización y respuesta ante circunstancias no previstas, mercadeo puede actuar ante un cambio de demanda, sabiendo que no se excede ningún presupuesto por poner un ejemplo. Una figura que es bien conocida y que expresa lo integral que se vuelve el tema es la rueda del CIM Figura 3.2.1 Rueda del CIM,17 16 Francisco Serrano Gomez. Simulación de sistemas empresariales. 17 Sist. Automáticos Integrados - Rueda C.I.M recuperado de: http://fpmcomind.blogspot.com/2010/09/sist-automaticos-integrados-rueda-cim.html http://fpmcomind.blogspot.com/2010/09/sist-automaticos-integrados-rueda-cim.html 30 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 3.3 Niveles de automatización, para modelado de flujos de proceso. En retroalimentación con la perspectiva del CIM, los primeros niveles conforman las operaciones, el segundo nivel, los controles automáticos, el tercer nivel los controles más sofisticados, el cuarto nivel es la administración de producción, para llegar al quinto nivel de planificación de recursos empresariales. Véase figura 3.3.1 Figura 3.3.1 Niveles de automatización18. Tanto en una implementación de CIM como en modelar procesos de este entorno, cabe preguntar ¿En qué nivel comenzar?, ¿En qué nivel esta deficiente la industria? Se puede llegar a tener un ERP sin los niveles inferiores y apoyándose solo en el traslado de información requerido para alimentar un sistema de planificación de recursos, empresas comerciales tienen ERP sin la dependencia de control automatizado en áreas operativas. El nivel 3 sin embargo se apoya totalmente en sistemas de control; por lo que para el modelado de procesos operativos inicialmente es de comenzar en el primer nivel, e ir subiendo a los niveles de control, modelar los niveles 3,4 y 5 cuando se formule un problema que no se responda con la actividad de los primeros niveles. 18 Recuperado de: http://www.smar.com/espanol/articulo-tecnico/redes-industriales-parte-1 ERP MES Manufacturing Execution Systems SCADA systems Control Systems PLC, DCS and iPC Sensores, actuadores, hardware http://www.smar.com/espanol/articulo-tecnico/redes-industriales-parte-1 31 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 4. CONFORMACIÓN DE FLUJOS. Existen flujos de materiales y flujos de información; los flujos de materiales tienen la parte productiva y la parte del transporte que muchas veces se considera un mal necesario, algo improductivo solo por el hecho que no agrega valor al producto, siempre se considera una operación, que toma su tiempo aunque su naturaleza difiera de un mecanizado. El flujo de información, el tiempo de transporte es absorbido por la transmisión de datos, su revisión y posterior actuación. 4.1 Flujos de materiales: Especificación de trabajos: Supervisión de la realización de órdenes de trabajo, control de ocupación de máquinas, planificación de secuencias, activación de sistemas de transporte. Abastecimiento y retirada interna de materiales: administración de existencias, solicitud de materiales y herramientas, activar y supervisar la preparación de materiales. Supervisión del estado de las instalaciones: filtrar y distribuir las situaciones de proceso, visualizar el proceso, transmitir los avisos de perturbación, activar operaciones de seguridad ante alarmas. Control de procesos: preparar la máquina, preparar las piezas, mecanizar, comunicar la situación. Transportar los materiales: individuales, por lotes, en un canal continuo, en un vehículo guiado. Nótese que muchas operaciones son de preparación, control y supervisión, pues es parte del cometido del control de procesos, y corresponde en parte al factor humano, a un nivel de sistematización estas actividades como la preparación presentan tiempos variables, propensos a errores, y de carácter importante en la puesta en marcha de un proceso. Operaciones de transformación de material: a manera de ejemplo a continuación se presentan algunos tipos de operaciones según la tecnología de fabricación, en metales según DIN 858019. Conforma do Básico Conformado sin arranque de material Mecanizado con arranque de material Encajar (montar) Recubrir Modificar las característica s del material Fundición Fundición inyectada Laminación Estiramiento Ensanchamiento Curvado y doblado Recalentado Corte Arranque de viruta Torneado Fresado Cepillado Brochado Juntar Apilar Encajar Enganchar Llenar Pulverización Soldadura de aportación Soldadura blanda de aportación Recubrimiento electrolítico Aportación de partículas de material Alear Cementar Trasposición de partículas de material 19 Recuperado de http://www.cps.unizar.es/~altemir/descargas/Dise%F1o%20Mecanico/Cap%EDtulo%203.pdf http://www.cps.unizar.es/~altemir/descargas/Dise%F1o%20Mecanico/Cap%EDtulo%203.pdf 32 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Prensado Serrado Erosión Térmica Química Electro/química Calar y montar a presión Atornillar Engatillar Soldadura Soldadura blanda Conformado Remachar, pegar y enmasillar Temple por inducción Forjar Figura 4.1.1 Tecnologías de fabricación (DIN 8580, mecanizado de materiales) 4.2 Flujos de información: En niveles de dirección de proceso o inferiores, las operaciones destacables son: administración de órdenes de producción, recepción y administración de órdenes de trabajo por células, planificación, modificación y anulación de órdenes de trabajo, comunicación del progreso de órdenes y retro aviso; Administración de programas NC, PLC, rutinas de celdas, solicitud y transmisión de documentación de fabricación; realizar correcciones y comunicar errores. 4.3 Elementos de un flujo de proceso La representación gráfica de un flujo de proceso puede ser muy variada, y dependiente de la metodología, simbología, que se conozca, el software que se utilice; lo que este apartado trata de plantear es un desarrollo lógico de características que servirán para usar con las herramientas que el usuario deseé. Entradas o inicios: es un acceso por donde entran las entidades, a un ritmo y cantidad controlado, este puede depender del transportador que alcanza el material para iniciar el proceso, robots de almacén, máquinas de descarga, logística del departamento. Operaciones: tal como su nombre lo indica, la actividad que opera y lo hace sobre las entidades es decir, el material, persona o información; estas son desarrolladas por un recurso, personal o en conjunto; según el programa a modelar se puede especificar prioridades, condiciones, u otras especificaciones. Un recurso o personal puede estar asignado a distintas operaciones, y mientras desarrolla una las otras están es espera. En materia de sistemas automatizados el tiempo de operación es muy poco variable, según la operación unos pueden considerarse constantes, otros una leve 33 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM variación, y en los que se hace transformación de material u operaciones que va realizando un cotejo con un sensor, sí se convierte en un tiempo en función probabilística. Existen elementos o configuraciones que le dan otro sentido a las operaciones, como para las inspecciones, traslados, almacenamientos, agrupamientos o desagrupamientos; por un lado pueden ser considerados como operaciones, pero por otro no necesariamente agregan valor, además de intervenir en la orientación del flujo. Dirección del flujo: algo elemental es el orden de operaciones, se vuelve más considerable este elemento cuando hay ensambles, agrupamientos o desagrupamientos, diferentes entidades, bifurcaciones; algunas de estas características en el modelado se representan con un elemento específico Bifurcación: Se puede considerar un elemento, porque tiene la posibilidad de usarse en separaciones de caminos, retrocesos, separación de entidades de un tipo respecto a otro. En algunos diagramas o simuladores puede ser un elemento individual, en otros una parte configurable en la dirección del flujo. Módulos de transferencias: En los programas de simulación, para simplificar y hacer más interactiva la relación con el usuario, incorpora una variedad de elementos en el flujo que mejoran las configuraciones en las del flujo. Los módulos de transferencia pueden ser bandas transportadoras, almacenes, rutas. Módulos de procesamiento: Al igual que los módulos de transferencia, hay conjuntos que pueden representar recursos, que se destinan a cierta participación en las operaciones de proceso. Cada software tiene su clasificación de módulos propia, y algunos coinciden. Variables y características: no están representadas gráficamente en el flujo, pero si tienen relación con el proceso, por ejemplo el tipo de entidad, pieza o material, capacidad de un recurso, contadores, medidores, lotes. Salidas o finales: lo opuesto a las entradas, por lo general no necesitan configuración alguna, sirven más para la terminación de un proceso, o el destino de una entidad en particular. Un modelo puede ser tan especifico y estar a nivel de planta, simulando cada operación de un proceso productivo, como también puede representarse a niveles menos específicos, a bloques de procesos que dependen de un conjunto de acciones o subsistemas, así como se mencionaba en la perspectiva del CIM en la simulación para la parte de la automatización, la figura 4.3.1 refrescara la referencia anterior, estos subsistemas que abarcan actividades internas se pueden tener los modelados para usar sus resultados de simulación como configuración del modelo de escala mayor (modelados a partir de modelos pequeños) o adquirir datos de todo el conjunto o departamento para generar un patrón estadístico aproximado a los valores reales. 34 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Figura 4.3.1 Modelado de muchas operaciones a modelado del conjunto de operaciones. (Esquema desarrollado propiamente) Un flujo se puede conformar desde el punto de vista de las entidades que fluyen a través del sistema, también respecto a los recursos que van realizando operaciones de acuerdo a un orden lógico. Para desarrollarlo en un simulador se requiere conocimiento técnico de la lógica en que está orientado, con las características necesarias para simular plantas de proceso, celdas de manufactura, flujos automatizados; sin embargo se pueden hacer pequeños modelos buscando siempre la perspectiva de cómo se mueve la entidad en el proceso, cuando avanza, cuando se detiene, si va sufriendo transformación, etc, conociendo bien el orden de pasos aun en sistemas automáticos y teniendo en cuenta que al sistema ejecutor real se le tienen que programar por lo que siempre se deben conocer. El flujo de proceso queda poco simplificado y con muchos elementos, pero fácil para empezar; como la metodología para modelar sugiere validación, un modelo pequeño validado queda como patrón y referente para el modelado con elementos más sofisticados en la simulación, los cuales pueden ser necesarios para aumentar el alcance de la simulación. 4.4 VARIABLES Y DATOS DE UN MODELADO CIM De acuerdo a lo visto en la metodología para modelar un proceso, luego de definir un modelo se pasa a la preparación de los datos; a principios de la década de 1970 G.J. Klir propuso la siguiente clasificación de niveles de conocimiento20: 20 ALFONSO URQUIA MORALEDA, CARLA MARTIN VILLALBA , UNED. Modelado y simulación de eventos discretos. Tema 1.2.2 sin número de pagina 35 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM 4.4.1 Nivel 0: Fuente. Es la información provista por el mundo real, la cual se obtiene mediante observación, medición directa, experimento. Para este estudio que es en entornos CIM, este nivel puede estar a disposición solo de plantas con la infraestructura tecnológica y no para las que están especulando implantar tecnología, sin embargo esto no limita observar procesos tradicionales con la búsqueda de especificaciones técnicas en mejoras tecnológicas que superen o compensen las iniciales; la investigación por medio de proveedores también es válida, y dependiendo de los límites y alcances de la recolección de datos un acercamiento a otras plantas de producción con actividad similar para tomar datos que no se tienen con lo propio. 4.4.2 Nivel 1: Datos. Se dispone de una base de datos, junto a observaciones de un sistema fuente, en un medio automatizado donde sensores mandan señales a PLC y estos a su vez a unidades terminales, las cuales se comunican con la red informática de nivel taller se puede programar el registro de datos que una o más variables van tomando. Los sistemas SCADAS tienen estas características, si se requieren hacer modelados del flujo de proceso con información tomada de los datos propios habiendo formulado los requerimientos, en el SCADA se tomara en cuenta el registro de ciertos datos particulares, y que pueden servir aun en otros análisis. Sistemas de ejecución de la manufactura (MES) de acuerdo a los estándares Manufacturing Execution Solutions Association (MESA)21 hay planificación, gestión de recursos, registro y visualización, control de documentos, análisis de desempeño, gestión de órdenes de trabajo, gestión de procesos, adquisición y registro de datos, seguimiento y trazabilidad de un producto; con niveles de gestión de esta categoría muchos datos para flujos de proceso están presentes. En La siguiente imagen de solarsoft provista por el fabricante, se pueden ver ciclos de trabajo con tiempos, estadísticas de trabajo para cada proceso configurado. Figura 4.4.1 Imagen de MES SOLARSOFT 21 Meyer, Heiko; Fuchs, Franz; Thiel, Klaus (2009). Manufacturing Execution Systems: Optimal Design, Planning, and Deployment. New York: McGraw Hill.ISBN 9780071623834. Pag: 38-39 https://en.wikipedia.org/wiki/International_Standard_Book_Number https://en.wikipedia.org/wiki/Special:BookSources/9780071623834 36 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Sistemas planeación de los recursos empresariales (ERP), con estándares orientados más a la gestión, a integrar todas las áreas administrativas, tiene la característica que sus módulos son basados en procesos y hay medición de estos, cuanto tiempo pasa desde que se generó una orden de compra, hasta que se recibió en bodega por poner un ejemplo, los tiempos de operación administrativamente; es aquí donde trasciende el modelado de flujos de proceso a flujos de información, procesos administrativos donde se involucran áreas como finanzas, recursos humanos, ventas, compras; incluso producción que los datos se suelen medir por gestiones operativas natas. Como ejemplo en la siguiente figura del ERP Géminus Business Management provista por el fabricante, se puede ver como se colocó la interfaz en forma de diagrama de flujo, guardando la lógica que está basado en proceso. Figura 4.4.2 Imagen de ERP Géminus Business Management Gestionar un MES o un ERP, es como tener el trabajo ya hecho en el modelado de flujos de procesos, la simulación sin embargo es la evaluación de escenarios, ¿Qué pasaría si?, el modificar un proceso por simulación debe llevarse con mucho cuidado de no alterar el sistema. Por seguridad para simulación solo se prestan los datos, y se trabaja en otra plataforma. 4.4.3 Nivel 2: Generación. De acuerdo a la teoría se hacen planteamientos, lo datos son generados, son recreados, ya sea usando fórmulas matemáticas o algoritmos, algo que podría ser muy útil en sistemas de transporte conociendo o asumiendo una velocidad aceptable; también procesos en los que hay interacción con la fuerza gravitatoria. En algunos casos puede ser complicado generar los datos a partir de fórmulas o algoritmos, sin embargo para un entorno automatizado, se tienen herramientas de software de simulación, de lo que ya se mencionó en capítulos anteriores. 37 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Máquinas de control numérico, los tiempos de maquinado se pueden generar a partir del software CAM, el cual en la mayoría de máquinas viene incluido su propio software CAM, además de encontrar versiones libres algunos con más opciones que otros, que pueden servir para pruebas. Figura 4.4.3: Simulación de maquinado en winunisoft señalando un tiempo estimado de trabajo. Robots industriales al programar sus recorridos y simularlo generan un tiempo de operación, generalmente la simulación va más enfocada a los movimientos gráficos y de coordinación de muestran, los cuales están sincronizados con un temporizador, y su variación dependerá de las velocidades con que se configuren; En la siguiente figura se presenta un cuadro de configuración donde se marca el control real de tiempo. Figura 4.4.4: Cuadro de configuración de simulación de CIROS. 38 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM La simulación de una celda de manufactura también genera tiempos de operación, que dependen de las operaciones de proceso de cada estación automatizada; el simulador requiere una programación de procesos, adicional a la programación de los recursos individuales. Según el programa también hay parámetros de configuración respecto al tiempo real. Figura 4.4.5: Cuadro de configuración de simulación de CIROS Producction. Figura 4.4.6: Simulador grafico de celda flexible de CIROS Producction. 39 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Respecto a la generación de datos por medio de los simuladores de operación, cabe mencionar que el temporizador se detiene cuando la simulación se detiene, no necesariamente se obtendrá una estadística de cada operación o estación de trabajo por lo que se requieren apuntes personales, algunos programas podrían incorporarlo; esta simulación requiere gran conocimiento técnico, los resultados van enfocados a las operaciones que harán las maquinas en la práctica, es decir a interpretación técnica de las operaciones, dejando la productividad a criterio de quien visualiza lo que configuro. La factibilidad de esta generación de datos, es que para implantar una celda, muy posiblemente se modeló o se modelara, puesto que son dispositivos que en jerarquía se comunican con una computadora central de mando con un software de interfaz. Sistemas neumáticos, sistemas electromecánicos también se pueden generar datos por medio del modelado especifico de sus esquemas, para corroborar la instalación. El funcionamiento de dispositivos electromecánicos y neumáticos dependen de su configuración y cualidad técnica, esta simulación corre el conjunto, y hay interacción externa para activar el sistema. Como se mira en la siguiente imagen también hay un temporizador. Figura 4.4.7 Esquema neumático en programa de festo. Los sistemas de visión en la manufactura, tienen un tiempo de procesamiento, el flujo de materiales no debe ser mayor al necesario para procesar la toma que hace la cámara; así que el tiempo se genera por la configuración física para la visión en manufactura. 4.4.4 Nivel 3: Estructura. Se recrean datos observados en el nivel 1, en términos de componentes interconectados; se requiere conocimiento de la estructura de los sistemas, las líneas de producción, los flujos de proceso, recursos; los datos son deducidos por relaciones. Si un ensamble con el doble de piezas, según la semejanza puede darse un tiempo doble, si un material de pieza diferente pero que no exceda gran tamaño y peso será transportado, su tiempo será casi igual que otro que ya se halla medido, y así otras 40 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM situaciones que por experimentos y estructuras del sistema se pueden construir los datos para el modelo. 4.4.5 Ajuste de una función de distribución. Los datos obtenidos se ajustan a una función de probabilidad, con herramientas informáticas estadísticas, los datos de cada operación se operan a dar como resultado la función más aproximada a los datos de operación, entradas, y salidas. Las distribuciones más conocidas son22: a) Distribución normal: Esta función describe muchos fenómenos reales, usada en diferentes ámbitos sociales, psicológicos, naturales, etc. La función se compone de la media y la desviación estándar; la gráfica describe que hay mayor probabilidad para los valores que caen entre los sigmas centrales, y menor probabilidad para los valores más alejados de la media. Grafica 4.4.1 Distribución normal b) Distribución triangular: usado cuando no se consiguen recolectar suficientes datos para ajustar a una distribución más próxima, consta del mínimo, el máximo y la moda. Grafica 4.4.2 Distribución triangular c) Distribución exponencial: Se emplea para modelar tiempos de llegadas, de servicios que son muy variables, a medida transcurre el tiempo, mayor es el valor del resultado. es una distribución de probabilidad continua con un parámetro cuya función de densidad es: 22 Todos los términos estadísticos mencionados se extraen de: Dra. Idalia Flores de la Mota. Conceptos Básicos de Estadística para Simulación https://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidad https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad 41 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Ecuación 4.4.1 Función de densidad exponencial Su función de distribución acumulada es: Ecuación 4.4.2 Función de distribución acumulada exponencial Grafica 4.4.3 grafica de distribución exponencial d) Distribución uniforme: se tiene un punto mínimo y un máximo, y su variación toma una tendencia rectilínea, no representa un fenómeno aleatorio, pero se suele emplear cuando no se conoce la distribución y solo se tiene poca información o valores extremos. Grafica 4.4.4 distribución uniforme. e) Distribución de Erlang: La distribución Erlang es el equivalente de la distribución gamma con el parámetro y . Para eso es la distribución exponencial. Se utiliza la distribución Erlang para describir el tiempo de espera hasta el suceso número k en un proceso de Poisson. es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros y cuya función de densidad para valores es https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_distribuci%C3%B3n https://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidad https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad 42 SIMULACIÓN INDUSTRIAL DE FLUJOS DE PROCESOS EN ENTORNOS CIM Ecuación 4.4.3 Función de distribución de Erlang. Grafica 4.4.5 distribución de Erlang. f) Distribución BETA: Los datos tienden aproximarse más al lado del error inferior, la distribución beta es una distribución de probabilidad continua con dos parámetros y cuya función de densidad para valores es Ecuación 4.4.4 Distribución de Erlang. Aquí es la función gamma. Grafica 4.4.6 Distribución Beta g) Distribución GAMMA: tiene aplicaciones como el tiempo de una unidad de producción requiere para realizar una operación repetitiva de procesamiento de materia prima, transporte de material; es una distribución de probabilidad continua generalizada de la https://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_de_probabilidad_continua https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_densidad https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_gamma 43