Digitalización en la industria de la transformación de chapa metálica

En la producción del futuro, el mundo tradicional de los procesos de producción se conectará y optimizará a través de un software inteligente. Para lograrlo, las empresas registrarán los datos de los procesos, máquinas y productos, desde la aceptación del pedido hasta la producción y la entrega. Esta transferencia de datos del mundo real al mundo virtual es lo que llamamos digitalización. Según Gartner, la digitalización es “el uso de tecnologías digitales para cambiar un modelo de negocio y proporcionar nuevas oportunidades de ingresos y de producción de valor; es el proceso de pasar a un negocio digital”.

Como parte de la digitalización, la virtualización describe en detalle cómo se asignan los procesos individuales en un ordenador. Gracias a un sofisticado software, se pueden recopilar datos y valores de medición de procesos y productos y simular procesos completos. Física, ingeniería y gestión empresarial se combinan para lograr diferentes objetivos: incluso antes de la producción real, las variantes de los procesos y productos pueden ser probadas y optimizadas. Más tarde, los procesos son seguidos y evaluados a gran escala para, por un lado, disponer de datos actualizados sobre la producción y, por otro, calcular las tendencias para el futuro con la mayor precisión posible.

Un modelo importante en este contexto es el gemelo digital. Este concepto describe la imagen virtual de un producto real (o proceso, máquina, servicio). Al gemelo digital de un componente se le asignan los datos de medición respectivos del componente real durante todos los pasos de producción. El resultado es un conjunto de datos (junto con una etiqueta de nombre digital del componente) que permite una trazabilidad detallada.

Cuando se combinan datos de proceso y datos de producto, los procesos pueden ser monitorizados y optimizados. En caso de que los valores de proceso se desvíen de los valores teóricos definidos, es posible reaccionar inmediatamente y modificar los parámetros de proceso individuales en consecuencia. Estos parámetros de proceso pueden haber sido definidos previamente; a continuación, se almacenan los conjuntos acoplados de parámetros de producto y de proceso.

La conexión en red horizontal se refiere al mapeo de una línea de producción completa con todos sus procesos y datos. Por el contrario, la conexión en red vertical se refiere a la conexión en red desde el proceso individual a la máquina, a la célula de producción, a la nave de producción y, finalmente, a la red de la fábrica. Por poner un ejemplo: si un proceso tiene que ser corregido debido a parámetros de material cambiados, en la red vertical el conjunto de datos correspondiente puede ser intercambiado en todas las máquinas que llevan a cabo el mismo proceso en el mismo lote de material en la red de fábrica

La digitalización en la industria está estrechamente ligada al concepto de Industria 4.0 porque se trata de la “digitalización integral de la producción industrial”. Se utiliza para detectar desviaciones en la producción con mayor rapidez y encontrar soluciones a las mismas. Además, la digitalización ayuda a la industria a optimizar sus procesos de fabricación mediante la virtualización y una mayor estandarización.

Para aprovechar al máximo las ventajas de la digitalización, se recomienda introducirla en todos los niveles de fabricación: Comienza con el procesamiento de pedidos y continúa a través de la fabricación real, donde se recopilan todos los datos del proceso y se puede hacer un seguimiento de cada proceso, para cada pieza. El objetivo es optimizar la productividad, así como la trazabilidad de cada paso de producción individual para cada pieza. La optimización también puede ser automatizada, para que los procesos se regulen por sí mismos.

Pero la digitalización también tiene claras ventajas más allá de los límites de la fábrica. Como se menciona en las redes verticales, las redes de fábricas pueden obtener nuevos beneficios de la estandarización y sus economías de escala. Además, los fabricantes de instalaciones pueden supervisar los datos de funcionamiento de sus máquinas en las instalaciones del cliente (‘Condition Monitoring’) y ayudar a distancia en caso de necesidad de mantenimiento, o predecir el mantenimiento esperado para el cliente mediante tendencias de parámetros (‘mantenimiento predictivo’).

Un buen ejemplo de las posibilidades de digitalización en la industria puede observarse actualmente en el campo de la impresión 3D. Allí, el desarrollo del producto y la producción suelen estar completamente separados y la producción se vende como un servicio. Dassault Systemes ofrece un entorno de software en el que no sólo es posible realizar simulaciones y pruebas virtuales de los productos, sino que también se pueden contratar proveedores evaluados para la producción en su plataforma 3DExperience. Los pasos individuales son modulares, pero la digitalización continua en una plataforma uniforme permite, sin embargo, una actividad económica eficiente y rentable.

En el Congreso Internacional de Tecnología Láser AKL'18, Michael Ungers de Scansonic MI GmbH explicó cómo funciona la digitalización a nivel de proceso. “Desde la enseñanza hasta la inspección de costuras, podemos documentar cada soldadura de cada componente en vídeo y con un conjunto de datos completo”. Scansonic construye sistemas de procesamiento láser para soldadura por láser. Con su sistema de cámaras SCEye, ofrecen una solución integrada para el control de procesos, tanto para procesos de soldadura con guía de hilo táctil como para la soldadura remota. Para cada componente, el software registra tanto los parámetros del proceso (potencia del láser, alimentación del cable, etc.) como el movimiento del eje de giro [posición del eje de giro] o la fuerza de prensado del cable. Además, la zona de unión se graba en vídeo.

Las imágenes de la cámara tomadas antes y después del proceso se editan en tiempo real. Por ejemplo, estas imágenes se pueden utilizar para identificar obstáculos antes de que comience el proceso o interrupciones durante la unión. Una vez finalizado el proceso, la cámara también supervisa la costura enfriada y puede identificar claramente los defectos de la costura (por ejemplo, los poros).

Hay muchos conocimientos técnicos en el software. Para ello, Scansonic analiza grandes cantidades de conjuntos de datos de prueba. Con la ayuda de enfoques de aprendizaje automático, genera y optimiza los algoritmos para la aplicación correspondiente. El usuario recibe los algoritmos como una actualización de software y sólo necesita hacer la sintonía fina estableciendo una pista de referencia. Como resultado, se pueden tener en cuenta las influencias de los materiales y las propiedades del producto. El objetivo a largo plazo en este caso es una mayor optimización con el fin de generar una máquina de autoaprendizaje.

Al probar el sistema de cámara, Scansonic comprobó unas 20.000 soldaduras con un total de 69 defectos (defectos > 2 mm). Todos los errores se encontraron de forma fiable. La tasa de los ‘falsos negativos’ fue del 1,1%. Se trata de errores de visualización que todavía son aceptables.

También es interesante la monitorización de los parámetros de proceso y máquina: el usuario fija valores de advertencia y valores límite para las tolerancias de fabricación antes del tratamiento. El software de control muestra en tiempo real si las piezas producidas están dentro de las tolerancias (verde), están en el rango de advertencia (amarillo) o son inaceptables (rojo). No sólo se puede controlar con precisión la tasa de rechazo, sino que el sistema también puede identificar problemas de proceso en tiempo real. De esta manera, se pueden evitar mayores daños a la máquina de procesado.

Trumpf, en Ditzingen, Alemania, ha estado trabajando en nuevos conceptos para el trabajo de la chapa metálica durante bastante tiempo. En la planta, los visitantes pueden ver la ‘Unidad de producción de chapa’ en una nave de fabricación. Uno camina a lo largo de las cinco estaciones —desde la recepción del pedido hasta la entrega de las piezas— y puede obtener más información sobre el estado del trabajo en las pantallas grandes. Durante una visita a la última exposición interna de Intech, se pudo ver que presentan datos reales: a las 3 de la madrugada, una pieza de chapa se había atascado en el almacén, por lo que la máquina obviamente se había detenido.

Y de eso trata la digitalización en la producción: de optimizar la utilización de la capacidad, detectar y eliminar las interrupciones de forma oportuna. Incluso durante la planificación de la unidad de producción, la empresa identificó los cuellos de botella y optimizó los procesos mediante la simulación. “Nuestra visión es la fábrica autónoma”, dice el Dr. Heinz-Jürgen Prokop, CEO de Machine Tools en Trumpf. “Nuestro objetivo es la automatización paso a paso tanto del procesamiento de los pedidos, que en el futuro se realizará sin papel y sin interrupciones de los medios de comunicación, como de la cadena de valor, sobre la que requerimos total transparencia en todo momento”.

En la producción, Trumpf se basa en una red horizontal continua. Para los clientes, algunos de los cuales son significativamente más grandes que Trumpf, la empresa con sede en Ditzinger también ofrece amplias posibilidades para la creación de redes verticales. La adquisición de datos comienza en la parte inferior del proceso. En los niveles superiores, los datos son cada vez más agregados. El objetivo es optimizar el proceso, incluso más allá de los límites del sitio. El cliente decide qué datos se transfieren a quién.

En la mayoría de los casos, los datos de proceso permanecen en la empresa respectiva, mientras que los datos de funcionamiento de las máquinas individuales también pueden ir a los fabricantes, como Trumpf. Allí se recopilan y evalúan los datos de tantas máquinas como sea posible. Los cambios en los sistemas individuales, pero también en series completas de modelos, se persiguen como ‘servicios basados en la condición’. A corto plazo, las empresas pueden reaccionar a condiciones críticas, en cierta medida incluso antes de que se produzcan. A largo plazo, la experiencia puede ser utilizada en beneficio de todos los usuarios.

BMW AG en Regensburg ha adquirido una gran experiencia en la transformación digital en su planta especializada en el sector del conformado de metales. Josef Meinhardt, del Centro de Investigación e Innovación FIZ de Munich, ha acompañado el desarrollo como jefe de normas e innovaciones en el sector de conformado de chapa metálica y piezas montadas.

En su opinión, la digitalización es un aspecto importante de la estrategia ‘in situ’, que garantiza la estandarización de todas las instalaciones de prensado en términos de estructura, tecnología y organización en todo el sector del conformado de chapa del Grupo BMW. Las piezas grandes, las ‘piezas principales’, se prensan in situ utilizando la misma tecnología. Las siete plantas de prensado de BMW tienen la misma tecnología de producción con dos servo-líneas cada una. Trabajan en todas partes con las mismas servoprensas, que son muy fáciles de ajustar y controlar. “Todas las prensas spotting y tryout son idénticas a la fase de dibujo de las servo-líneas y tienen la misma rigidez de prensa”, dice el experto. “De esta manera, pudimos establecer una red global de prensas para evitar la sobreproducción gracias a la producción in situ”. BMW no sólo evita la sobreproducción, sino que también reduce los requisitos de espacio, los tiempos de preparación y los costes de transporte. Por lo tanto, la creación de redes verticales le ayuda a utilizar las economías de escala a nivel local y mundial.

Los rollos de acero de hasta 40 toneladas de peso y unos tres kilómetros de longitud (las llamadas bobinas) se cortan en trozos en el taller de prensado y luego se forman en partes de la carrocería. El espesor de la placa, la firmeza o el grado de engrase no son los mismos en todos los puntos de la bobina, características que pueden provocar grietas durante el conformado en el caso de piezas de la carrocería especialmente sometidas a esfuerzos. Aquí es donde trabaja una aplicación de Smart Data Analytics en el Grupo BMW en Regensburg. Cada pieza en bruto se marca con láser con su propio código de identificación. En el futuro, esta ID permitirá que la prensa se ajuste a las características de la pieza en bruto: Si es necesario, el ID puede incluir un comando de control que active la lubricación adicional de la pieza bruta antes de que se forme en la prensa, por ejemplo.

Gracias a una marcación clara, la pieza bruta puede ser identificada en todo momento. De este modo, a cada parte de la carrocería se le asigna la información que permanece disponible a través de los siguientes pasos de fabricación hasta la carrocería acabada.

Los especialistas en planificación del Grupo BMW ya están utilizando la trazabilidad de todas las piezas para optimizar el proceso mediante algoritmos adicionales. Así, teniendo en cuenta las propiedades medidas de cada parte de la carrocería, la empresa puede optimizar aún más las dimensiones del hueco de la carrocería acabada, o adaptar mejor la aplicación de pintura a la superficie de la carrocería individual. Ya hoy en día, el ajuste fino de los parámetros de la prensa tiene un efecto claro sobre las propiedades de la pieza bruta: el número de rechazos ha disminuido significativamente; el grado de utilización de material de una bobina ha seguido aumentando. De esta manera, se puede reducir el tiempo de inactividad del sistema necesario para el análisis de defectos.

Christian Patron, director de Innovaciones y Digitalización en el Sistema de Producción de BMW, explica: “Con Smart Data Analytics, estamos estableciendo nuevos estándares en nuestro sistema de producción. Combinamos la experiencia de nuestros empleados con las nuevas posibilidades de procesar eficientemente grandes volúmenes de datos para obtener previsiones precisas y optimizar proactivamente los procesos. Esto acelera la mejora continua del sistema de producción de acuerdo con los principios básicos de la producción ajustada”.