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Gemelo Digital para Sistemas de Manufactura Flexible y Optimización a Través de Simulación: Un Estudio de Caso

Autores: Florescu, Adriana

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Gemelo Digital para Sistemas de Manufactura Flexible y Optimización a Través de Simulación: Un Estudio de Caso


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Investigación
Industria 4.0
Gemelo Digital
Sistemas de Fabricación Flexible
Optimización basada en simulación
Robot colaborativo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 18

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La investigación presentada en este documento se alinea con el avance de la Industria 4.0 al integrar herramientas de máquina inteligentes y robots industriales dentro de Sistemas de Fabricación Flexible (FMS). Principalmente, se presenta un enfoque de desarrollo para el Gemelo Digital (DT), comenzando desde las etapas de diseño, dimensionamiento y configuración del sistema y extendiéndose a través de su implementación, puesta en marcha, operación y optimización basada en simulación. La digitalización de los procesos industriales actuales implica el desarrollo de aplicaciones basadas en tecnologías modernas, utilizando herramientas y software de última generación. El objetivo general fue crear una réplica digital de un proceso para proponer soluciones de optimización a través de simulación y, posteriormente, lograr la puesta en marcha virtual. La naturaleza práctica de la investigación se refleja en el diseño e implementación de un Gemelo Digital para un sistema físico real que procesa una familia de piezas cilíndricas dentro de un FMS experimental existente. Se creó un modelo digital del sistema definiendo cada dispositivo y pieza de equipo del sistema físico, de modo que el modelo virtual opera exactamente igual que el real. Al implementar el Gemelo Digital, se realizaron simulaciones tanto basadas en el tiempo como en eventos. A través de la ejecución de múltiples escenarios, fue posible identificar errores del sistema y colisiones, y proponer soluciones de optimización mediante la implementación de equipos de robots colaborativos complejos donde ocurren múltiples interacciones simultáneamente.

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