En las últimas décadas hemos asistido a
grandes avances en los procesos de fabricación, caracterizados normalmente por
simplificar y automatizar tanto las fases de diseño como de producción. Desde
que Henry Ford inventase la producción en cadena ha llovido mucho, y hemos
visto cómo se incorporaban tanto herramientas de diseño e ingeniería asistidos
por ordenador, conocidas como CAD y CAE, como robots, sensores y elementos de
inteligencia artificial a las líneas de fabricación.
Hoy, gracias al imparable avance de la
tecnología y su rápida adopción en todos los aspectos de la vida diaria,
estamos asistiendo a la implementación efectiva de lo que podríamos considerar
uno de los elementos relevantes de la fabricación del futuro: la fabricación
aditiva, más popularmente conocida como impresión 3D.
Este avance notable no sería posible si
las tecnologías de simulación y análisis predictivo no hubiesen evolucionado en
paralelo, retroalimentándose de manera mutuamente beneficiosa con los avances
tecnológicos en la impresión 3D. Pensemos que la fabricación aditiva permite
sacar el máximo partido a la optimización topológica o de forma, ya que se
eliminan muchas de las restricciones de diseño de otros procedimientos de
fabricación. Esto ha llevado al desarrollo de herramientas automáticas o
semiautomáticas para generar la geometría desde cero.
Se ha creado así la necesidad de diseñar
específicamente para la impresión 3D, y hacerlo de una manera diferente. Con
herramientas de optimización en la mano del diseñador y de forma completamente
integrada dentro del CAD, permite (y de alguna manera fuerza) que los
ingenieros, diseñadores y responsables de procesos actúen de forma colaborativa
para poder fabricar el producto final en el menor tiempo posible y con la
calidad requerida.
El avance de la impresión 3D no sería
posible si las tecnologías de simulación y análisis predictivo no hubiesen
evolucionado en paralelo.
Pero sólo con optimización topológica no
es posible resolver todo el problema. Para que los procesos de desarrollo de
componentes funcionales puedan reducirse a periodos de días o semanas, son
necesarias herramientas de CAD, CAM y CAE orientadas a resolver los problemas
que aborda la fabricación aditiva. Pero, sobre todo, que éstas estén integradas
con el propio proceso, que de otro modo no podrá llegar a tener la eficiencia
que se necesita.
Si disponemos de un gemelo virtual que
represente adecuadamente el comportamiento de la pieza real, podemos predefinir
reglas para optimizar los parámetros de diseño dependiendo del material que
vaya a utilizarse para su fabricación.
Estas reglas o criterios de optimización
recogen todo el know-how de la compañía, tanto de sus procesos productivos como
del diseño. De este modo se puede garantizar que la calidad de cualquier pieza
será siempre la misma, ya que estos criterios están disponibles para todos los
programadores e ingenieros.
Para que los procesos de fabricación aditiva
sean lo más robustos y fiables posible, se requiere un análisis específico y
detallado de los parámetros de fabricación, como pueden ser la temperatura o
las tolerancias geométricas, lo que hace que cada vez sea más relevante el
papel de las herramientas de simulación para poder llevar estos métodos a la
producción a gran escala en el menor tiempo y coste posible.
Dada la creciente necesidad de los
fabricantes de ser capaces de personalizar de forma más ágil los diseños, no
nos cabe ninguna duda que la fabricación aditiva jugará un papel relevante en
el futuro. Y, a medida que las fábricas inteligentes se conviertan en realidad,
también lo harán las piezas que fabrican. Y a partir de ahí, el conocimiento
que se obtenga de la simulación será la guía de todo el proceso integrado,
desde el concepto, pasando por el diseño, y hasta llegar a la producción.
El conocimiento que se obtenga de la
simulación será la guía de todo el proceso integrado, desde el concepto,
pasando por el diseño, y hasta llegar a la producción.
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