Unidad 6: Tecnología de Grupo y Procesos de Fabricación

Transcripción

1 Unidad 6: Tecnología de Grupo y Procesos de Fabricación 1. Proceso de Fabricación 2. Enfoque celular de la manufactura (TG) 3. Métodos de TG: Agrupamiento 4. Codificación de piezas 5. Definición de CAPP

2 1. Proceso de Fabricación Diseño de ingeniería Despiece Diseño individual por pieza Proceso de Fabricación

3 1. Proceso de Fabricación Secuencia ordenada de operaciones de mecanizado Definición de tiempos y velocidades Datos de la herramienta de corte Controles a realizar Ejemplo: secuencia de operaciones

4 Proceso de Fabricación: Hoja de Ruta DIM-UBB Grupo Producción DOC. 2 Proceso de Fabricación y Operaciones Nº Fase Designación Máquina Conjunto: Elemento: Materi al: Bruto: Cantid ad: Operaciones Designación Desb. Term. Vc m/s Parametros de Corte Va m/min a mm n rpm 1 Dimensionado X Torneado X Herramientas φ mm Z Angulo Control

5 2. Enfoque Celular: Tecnología de Grupo Disposición del taller en grupos de máquinas (Células) Un familia de piezas se fabrica en una célula Re-ingeniería

6 Principios Piezas similares: familias de piezas Procesos de Fabricación Similares Agrupar en Familias Objetivos Crear Células de Fabricación Para re-ingeniería Uso en Computer Aided Process Planning, CAPP

7 Tecnología de grupo Según proceso de fabricación Piezas taladradas Piezas de revolución Piezas rectangulares

8 Tipología de sistema de producción Qué tipo de sistemas físico de producción? Continua: misma secuencia, sin interrupción. Discreta: orden de proceso variable, con interrupción en la producción Continua Discreta Posición fija o Proyecto Por producto Por proceso Por actividades Celular

9 Por máquinas y por células a. Lay-out por máquinas b. Lay-out por células

10 Célula manufactura: dedicadas a una familia de piezas Máquinas Clásicas o CN Transporte Comunicación Computador IBM PS/2

11 3. Métodos de Tecnología de Grupo Agrupación visual Análisis de Flujo de Producción (Production Flow Analysis, PFA) Sistemas de Codificación y Clasificación

12 Análisis de Flujo de Producción (Production Flow Analysis, PFA) Pieza p Máquina m Matriz MI Pieza-Máquina Células de fabricación Pieza p Máquina m Matriz MI Final

13 Objetivos de la transformación Tener un mínimo número de ceros dentro de las sub-matrices diagonales (elementos sin ocupar) Tener un número mínimo de unos fuera de las submatrices diagonales (elementos excepcionales) Eficiencia del agrupamiento Número de movimientos intercelulares (NMI) Cantidad de piezas o elementos excepcionales que deben visitar a más de una célula Grado de Eficiencia (GE) Comportamiento de la matriz resultante.

14 Grado de Eficiencia (GE) Si GE es alto, indica mayor concentración de máquinas ocupadas. Más unos dentro de la célula y menos fuera de ellas GE = q*n 1 + (1-q)*n 2 n 2 n 1 o-e = o e + v MP o v = MP o v + e tasa de números de 1s en las sub-matrices, con respecto al total de 0s y 1s en las sub-matrices. tasa de números de 0s fuera de las sub-matrices con respecto al total de elementos 0s y 1s fuera de las sub-matrices o: numero de 1s en la MI e: número de elementos excepcionales v: número de vacíos (0s) en las sub-matrices M: número de máquinas P: número de piezas q: factor de peso entre cero y uno. Normalmente, q = 0,5.

15 Algoritmo Rank Order Clustering (ROC) PASO 1 A cada fila de la Matriz de Incidencia (pieza-máquina) se calcula su correspondiente peso decimal, según: FILA = p a ik k= 1 2 p k a ik : corresponde al valor binario de matriz de incidencia de la fila j y la respectiva columna k p: nº de piezas (p = 1,2,3...,.) Reordenar las filas de la matriz binaria en orden decreciente en correspondencia al peso decimal.

16 Algoritmo Rank Order Clustering (ROC) PASO 2 A cada columna de la Matriz de Incidencia (piezamáquina) se calcula su correspondiente peso decimal, según: COLUMNA = m a kj k= 1 2 a kj : corresponde al valor binario de la matriz de incidencia de la fila k y la respectiva columna j m: nº de máquinas (m = 1,2,3,...,) Reordenar las columnas de la matriz binaria en orden decreciente en correspondencia al peso decimal. m k

17 Algoritmo Rank Order Clustering (ROC) PASO 3 Si la posición de cada elemento en cada fila y columna no cambian, entonces terminar. Sino volver al paso 1.

18 EJEMPLO (ROC) Matriz de Incidencia Piezas Máquinas

19 EJEMPLO (ROC) * * * * * * * *2 8 8 = 138 0* * * * * * * *2 8 8 = 56

20 EJEMPLO (ROC) MP 64 o 22 e 5 v 15 M 8 P 8 q 0.5 n n GE: 0.688

21 TAREA 3 (ROC): Obtener células y su eficiencia Matriz de Incidencia Piezas Máquinas

22 4. Codificación y clasificación de piezas Tecnología de grupos (GT) Definición: Ahorro de tiempo y esfuerzo al encontrar una única solución aplicable a un conjunto de problemas agrupados por su similitud. Agrupación de piezas en familias de características similares de diseño y/o de proceso de fabricación. (inicio en Europa, a principios de los 90) Cada pieza es codificada según atributos Procesos de fabricación similares usan las misma máquinas Una familia tiene procesos de fabricación similares Piezas con el mismo código son de la misma familia Codificación y Clasificación Utilización: Determinación de planes de procesos y diseño de la disposición de los medios de producción (fabricación celular)

23 Conceptos de codificación y clasificación: Codificar: asignar un código a algo. Código: cadena de símbolos en la cual cada posición proporciona información referente a un atributo de ese algo. Clasificar: formar grupos de elementos basándose en sus atributos.

24 Al clasificar partes y consecuentemente formar grupos (se esté codificando o no) se pueden lograr cambios en el proceso de producción de varias maneras: Re-direccionamiento de ciertas piezas Formación de Células Virtuales Formación de Células reales: división física del espacio disponible en distintas zonas de procesamiento en base a la clasificación anterior

25 Codificación: Además de facilitar la clasificación tiene otras ventajas: Re-utilización de diseño: al diseñar un elemento nuevo podremos utilizar el patrón de un elemento similar ya existente en la fábrica. Planificación de procesos: en este caso buscaremos planos de procesamiento en vez de patrones Permite cambios flexibles en el diseño de células

26 Codificación: Monocódigo (jerarquía): significados dependientes de los dígitos precedentes. La estructura es descendiente en forma de árbol Policódigo (cadena): significados independientes Híbrido: la mayoría cilíndricas d=55mm d=5mm Piezas de madera rectangulares L=1m L=2m 112 Código para pieza de madera cilíndrica de diámetro 5mm.

27 Policódigo Material Forma Propiedades Método de flexión Tolerancia Calidad superficial Método de test Requerimeinto especial Cada símbolo de la cadena representa un atributo independientemente de cuáles sean los demás atributos. Formulación fácil, se puede determinar el código para cualquier pieza con este sistema A veces los códigos serán muy largos, su capacidad de almacenar información es pequeña en comparación con el monocódigo. A un criterio un dígito Dígito 6 Largo mm 0 L <L <L <L <L <L <L <L <L <L

28 Método híbrido pieza de revolución Dígitos Dígitos Dígito 1: Forma general Dígitos A pieza de no-revolución

29 El método Opitz sirve como ejemplo de estructura híbrida. Utiliza 13 dígitos los cuales se dividen en 3 grupos: ABCDE Los primeros 5 describen los atributos primarios de la pieza, como son su forma o sus características distintivas a simple vista (agujeros, dentado, etc.) Es el código de forma. Los siguientes 4 describen las características útiles para manufacturar el producto tales como las dimensiones del mismo o el material de partida. Es el código suplementario. Los últimos 4 dígitos identifican las operaciones necesarias para la producción y su secuencia. Es el código secundario.

30 En la actualidad hay más de 100 sistemas de codificación que se utilizan por diferentes empresas: cada una tiene su propio sistema. MULTICLASS DCLASS Educación e Investigación. 8 dígitos; estructura de árbol. MICLASS, (Metal Institute Classification System) Netherlans Organization for Applied Scientific Reseach Organization for Industrial Reseach (USA). 12 dígitos (+18 adicionales) estructura de cadena con información de diseño y fabricación. Tedioso y laborioso asistencia computacional interactiva. Aplicaciones MULTIPLAN, MultiCAPP. BIRN KK3. Se creo en 1976, Sociedad japonesa para la promoción de la industria de maquinaria 21 dígitos, más información, con nombre funcional de pieza En distintos países se usan más unos códigos que otros. En Alemania se utilizan más el Opitz, el Spies, el Pittler, y otros que fueron desarrollados allí.

31 5. Definición de CAPP: Computer Aided Process Planning Definición: Determinación sistemática de métodos de fabricación y detalles de operación por los que las piezas pueden fabricarse económica y eficientemente desde materias primas a productos acabados. [Cornelius Leondes]. Proceso tradicional (manual) consume mucho tiempo y esfuerzo y no es tan eficiente (excesiva dependencia del planificador de procesos de fabricación) CAPP Especialmente adecuado para producción discreta de alta variedad y bajo volumen de producción por los múltiples procesos de fabricación y ensamblaje. Debe facilitar la integración y coordinación de actividades de producción: diseño, planificación de producción, planificación de recursos, fabricación y control. Integración entre CAD/CAM y MRP/ERP. Las aplicaciones industriales todavía no tienen todo el soporte computacional, herramientas y funciones citadas.

32 CAPP: Computer Aided Process Planning CAO Contabilidad Personal Finanzas CIM Planificación CAD CAQ Cliente Mercado Ventas Despacho PP&C Planificación Ubicación del material Programación Diseño Calculos técnicos Dibujos Matriales Simulaciones CAPP Proceso de fabricación Plan de ensamblado Programas CN Programas Robots Otros recursos Plan de ensayos procedimientos Control de calidad Documentación Informes Proveedores CAM Control del flujo de materiales Control en linea del taller Flujo de materiales Mantención de equipos, reparaciones Clientes

33 CAPP: Computer Aided Process Planning Beneficios: Tangibles: (estudio en 20 grandes compañías) 58% reducción de esfuerzos de planificación, 10% ahorro en mano de obra directa, 4% ahorro en material, 10% ahorro en desechos, 12% ahorro en herramental, 6% reducción de inventario en curso (WIP). Intangibles: Reducción del tiempo de planificación y ciclo de producción, lo que implica una respuesta más rápida a cambios ingenieriles. Mayor consistencia del plan de procesos; acceso a información actualizada en una base de datos central. Mejores procedimientos de estimación de costes y menores errores de cálculo. Planes de proceso más completos y detallados. Mejor planificación de la producción y utilización de la capacidad. Mejor capacidad para introducir nuevas tecnologías de fabricación y actualizar rápidamente los planes de procesos para usar la tecnología mejorada.

34 Generación del Proceso de Fabricación Designación: Dibujo pieza DIM-UBB fecha: Procesos de Corte N autor: Proceso de Fabricación

35 Secuencia de Operaciones Pieza j 5 operaciones Ruta 1 Ruta 2

36 Generación Generación Manual Automática del proceso del proceso de fabricación de fabricación: Generativa (CAPP) Base de datos Dibujo pieza Designación: DIM-UBB fecha: Procesos de Corte N autor: TIC-TAC... Proceso de Fabricación

37 Generación Manual y Automática: Por Variantes (CAPP) Base de datos Dibujo pieza Designación: DIM-UBB fecha: Procesos de Corte N autor: Proceso de Fabricación

38 DIM-UBB fecha: autor: Enfoque Por Variantes Dibujo pieza Designación: Procesos de Corte N Nueva pieza Pieza codificada Base de datos Proceso de fabricación propuesto Generación del código Modificación del PF Proceso de Fabricación