34 ESPACIO CFAA REFERENCIAS [1] Basque Ecodesign Center – Ecodiseño y economía circular: Estrategias de diseño de producto que favorezcan la aplicación de la Economía Circular. (s. f.). https:// www.basqueecodesigncenter.net/Paginas/Ficha. aspx?IdMenu=de39febf1d3a-461c-aa61dd091ea99e96&Idioma=es-ES [IBARMIA] Davoodi, B., & Tazehkandi, A. H. (2014). Experimental investigation and optimization of cutting parameters in dry and wet machining of aluminum alloy 5083 in order to remove cutting fluid. Journal of Cleaner Production, 68, pp 234-242. [GMTK] Amigo, F.J., Urbikain, G., de Lacalle, L.N.L. et al. On the effects of cutting-edge angle on high-feed turning of Inconel 718© superalloy. Int J Adv Manuf Technol 125, 2023, pp 4237–4252. [MAZAK] Jun Zha, Nagore Villarrazo, Gonzalo Martínez de Pisson, Yipeng Li, Huijie Zhang & Luis Norberto López de Lacalle. An accuracy evolution method applied to five-axis machining of curved surfaces. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 125, 2023, pp 3475–3487. [DANOBAT] C.H. Lauro, L.C. Brandão, D. Baldo, R.A. Reis, J.P. Davim. Monitoring and processing signal applied in machining processes – A review. Measurement, 58, 2014, pp 73-86. [EKIN] I. Aldekoa, A. del Olmo, L. Sastoque, S. Sedino-Mouliet, U. Lopez- Novoa, L.N. López de Lacalle. Early detection of tool wear in electromechanical broaching machines by monitoring main stroke servomotors. Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 204, 2023, 110773. [MEK&BOT] Mikel González, Adrián Rodríguez, Unai López-Saratxaga, Octavio Pereira, Luis Norberto López de Lacalle. Adaptive edge finishing process on distorted features through robot-assisted computer visión. Journal of Manufacturing Systems, Volume 74, 2024, pp 41-54. [ONA] U. Küpper, E. Tchoupe, A. Klink, T. Bergs. Prediction of Geometrical Accuracy In Wire EDM By Analyzing Process Data. Procedia CIRP, 113, 2022, pp 23-28. [XRAY] Ziólkowski, G., Chlebus, E., Szymczyk, P. et al. Application of X-ray CT method for discontinuity and porosity detection in 316L stainless steel parts produced with SLM technology. Archiv.Civ.Mech.Eng 14, 2014, pp 608–614. [AM] Lesyk, D., Martinez, S., Dzhemelinkyi, V., & Lamikiz, A. Additive manufacturing of the superalloy turbine blades by selective laser melting: surface quality, microstructure and porosity. In International Conference ‘New Technologies, Development and Applications’, 2020, pp. 267-275. CONCLUSIONES En resumen, la reducción de la huella ambiental se ha convertido en una preocupación de máxima prioridad para gobiernos e instituciones en todo el mundo, como se demuestra mediante las ayudas que ofrecen estas. Es alentador ver cómo el sector empresarial está cada vez más comprometido en la búsqueda de soluciones innovadoras para minimizar la generación de residuos y optimizar el uso de materiales en los procesos de fabricación. El sector de la fabricación, especialmente el de la producción de metal, siempre ha sido percibido como un proceso contaminante, debido a las emisiones generadas y al uso de aceites como lubricantes o refrigerantes en el proceso de corte. Además, se debe añadir el constante goteo de desechos de herramientas usadas que quedan inservibles. No obstante, la industria avanza de manera consciente y en recientes innovaciones ya está logrando reducir su impacto; implementando nuevos refrigerantes, herramientas de corte más eficientes y procesos de reutilización y reciclaje de las mismas, o evitando la pérdida de productos mediante la monitorización. Estos enfoques no solo benefician al medio ambiente y a la explotación de recursos naturales, sino también al ahorro económico y a la mejora de las empresas. Sin embargo, queda claro que aún hay mucho trabajo por hacer. Se necesitan políticas más sólidas, incentivos adecuados y una colaboración continua entre los sectores industriales y de investigación para abordar eficazmente estos desafíos globales de manera eficaz. Con un compromiso renovado y acciones concretas, podemos construir un futuro más sostenible y equitativo para las generaciones venideras. n
RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx