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Curso CIM. 2007 M. Ramos, David Salinas

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


1. Proceso de Fabricación

Diseño de ingeniería

Despiece Diseño individualpor

pieza

Proceso deFabricación


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


Proceso de Fabricación: Hoja de RutaDIM-UBB

Grupo ProducciónDOC. 2

Proceso de Fabricación y Operaciones

Nº Fase Designación Máquina Conjunto:Elemento:

Material:Bruto:Cantidad:

Operaciones Parametros deCorte

Herramientas Control

Designación Desb. Term. Vcm/s

Vam/min

amm

nrpm

φmm

Z Angulo

300

50

1 Dimensionado X 30 30 2 3002 Torneado X 30 4 3


2. Enfoque Celular: Tecnología de Grupo

• Disposición del taller en grupos de máquinas (Células)

• Un familia de piezas se fabrica en unacélula

• Re-ingeniería


Principios

Piezas similares:familias de piezas

Procesos de FabricaciónSimilares

Objetivos

Agrupar en Familias

Crear Célulasde Fabricación

Para re-ingeniería

Uso en Computer Aided Process Planning, CAPP


Tecnología de grupo

Según proceso de fabricación

Piezas taladradas

Piezas de revolución

Piezas rectangulares


Tipología de sistema de producción

•Continua: misma secuencia, sin interrupción. •Discreta: orden de proceso variable, con interrupción en la producción

¿Qué tipo de sistemas físico de producción?

Continua Discreta

Posición fija oProyecto

Por producto Por proceso

Por actividades Celular


a. Lay-out por máquinas

b. Lay-out por células

Por máquinasy por células


Célula manufactura: dedicadas a una familia de piezas

Transporte

Comunicación

IBM PS/2

Computador

Máquinas Clásicas o CN


3. Métodos de Tecnología de Grupo

•Agrupación visual•Análisis de Flujo de Producción (ProductionFlow Analysis, PFA)•Sistemas de Codificación y Clasificación


Análisis de Flujo de Producción (Production Flow Analysis, PFA)

Pieza p1 2 3 4 5

1 1 0 0 0 0Máquina m 2 0 1 1 0 1

3 1 0 0 1 04 0 0 1 0 1

Matriz MI Pieza-Máquina

Pieza p1 4 3 5 2

1 1 0 0 0 0Máquina m 3 1 1 0 0 0

2 0 0 1 1 14 0 0 1 1 0

Matriz MI Final

Células de fabricación


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 sub-matrices 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.


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*n1 + (1-q)*n2

veoo-e+−

=1n

evoMPvoMP+−−

−−=2n

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 MIe: número de elementos excepcionalesv: número de vacíos (0s) en las sub-matricesM: número de máquinasP: número de piezasq: factor de peso entre cero y uno. Normalmente, q = 0,5.


PASO 1A cada fila de la Matriz de Incidencia (pieza-máquina) se calcula su correspondiente peso decimal, según:

aik: 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 encorrespondencia al peso decimal.

Algoritmo Rank Order Clustering (ROC)

∑=

−=p

k

kpikaFILA

12


PASO 2A cada columna de la Matriz de Incidencia (pieza-máquina) se calcula su correspondiente peso decimal, según:

akj: corresponde al valor binario de la matriz de incidencia de la fila k y la respectiva columna jm: nº de máquinas (m = 1,2,3,......,)Reordenar las columnas de la matriz binaria en orden decreciente en correspondencia al peso decimal.


∑=

−=m

k

kmkjaCOLUMNA

12


PASO 3Si la posición de cada elemento en cada fila y columna no cambian, entonces terminar. Sino volver al paso 1.



EJEMPLO (ROC)

1 2 3 4 5 6 7 81 0 0 1 1 1 1 0 02 1 0 1 0 1 0 1 13 0 1 0 1 0 0 0 04 0 0 1 0 0 1 0 05 1 0 0 0 1 0 1 06 0 0 0 1 0 0 0 07 0 1 0 1 1 0 0 08 0 1 0 0 0 0 0 1

Matriz de IncidenciaPiezas

Máquinas


1 2 3 4 5 6 7 81 0 0 1 1 1 1 0 0 602 1 0 1 0 1 0 1 1 1713 0 1 0 1 0 0 0 0 804 0 0 1 0 0 1 0 0 365 1 0 0 0 1 0 1 0 1386 0 0 0 1 0 0 0 0 167 0 1 0 1 1 0 0 0 888 0 1 0 0 0 0 0 1 65

1 2 3 4 5 6 7 82 1 0 1 0 1 0 1 15 1 0 0 0 1 0 1 07 0 1 0 1 1 0 0 03 0 1 0 1 0 0 0 08 0 1 0 0 0 0 0 11 0 0 1 1 1 1 0 04 0 0 1 0 0 1 0 06 0 0 0 1 0 0 0 0

192 56 134 53 228 6 192 136

EJEMPLO (ROC)1 2 3 4 5 6 7 8

2 1 0 1 0 1 0 1 1 1715 1 0 0 0 1 0 1 0 1387 0 1 0 1 1 0 0 0 883 0 1 0 1 0 0 0 0 808 0 1 0 0 0 0 0 1 651 0 0 1 1 1 1 0 0 604 0 0 1 0 0 1 0 0 366 0 0 0 1 0 0 0 0 16

5 7 1 8 3 2 4 62 1 1 1 1 1 0 0 05 1 1 1 0 0 0 0 07 1 0 0 0 0 1 1 03 0 0 0 0 0 1 1 08 0 0 0 1 0 1 0 01 1 0 0 0 1 0 1 14 0 0 0 0 1 0 0 16 0 0 0 0 0 0 1 0

228 192 192 136 134 56 53 6

1382*02*12*02*12*02*02*02*1 8878685848382818 =+++++++ −−−−−−−−

562*02*02*02*12*12*12*02*0 8878685848382818 =+++++++ −−−−−−−−


EJEMPLO (ROC)

MP 64o 22e 5v 15M 8P 8q 0.5

n1 0.531n2 0.844

GE: 0.688

5 1 7 3 8 4 6 22 1 1 1 1 1 0 0 0 2485 1 1 1 0 0 0 0 0 2241 1 0 0 1 0 1 1 0 1507 1 0 0 0 0 1 0 1 1338 0 0 0 1 0 0 1 0 184 0 0 0 0 1 0 0 1 93 0 0 0 0 0 1 0 1 56 0 0 0 0 0 1 0 0 4

240 192 192 168 134 51 40 24


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1

2 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1

3 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0

4 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0

5 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0

6 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0

TAREA 3 (ROC): Obtener células y su eficiencia

Matriz de Incidencia

Piezas

Máquinas


4. Codificación y clasificación de piezasTecnología 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)


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.


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 piezasFormación de Células VirtualesFormación de Células reales: división física del espacio disponible en distintas zonas de procesamiento en base a la clasificación anterior


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


– Codificación:• Monocódigo (jerarquía): significados dependientes de

los dígitos precedentes. La estructura es descendiente en forma de árbol

• Policódigo (cadena): significados independientes• Híbrido: la mayoría

1

1 2

1 2 21

112 Código para pieza de madera cilíndrica de diámetro 5mm.

Piezas de madera

cilíndricas rectangulares

d=55mm d=5mmL=1m

L=2m


Policódigo 1 2 3 4 5 6 7 8

MaterialFormaPropiedadesMétodo de flexiónToleranciaCalidad superficialMétodo de testRequerimeinto especial

A un criterio un dígito

Dígito 6Largo mm

0 L≤501 50<L≤502 100<L≤3003 300<L≤6004 600<L≤9005 900<L≤12006 1200<L≤15007 1500<L≤20008 2000<L≤25009 2500<L

• 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.


Dígito 1:Formageneral

pieza de revolución

pieza de no-revolución

2 3 4 5

Dígitos

2 3 4 5

Dígitos

6 7 8 9 10 A

Dígitos

Método híbrido


• El método Opitz sirve como ejemplo de estructura híbrida. Utiliza 13 dígitos los cuales se dividen en 3 grupos:

12345 6789 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.


• 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.


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.


CAPP: Computer Aided Process Planning

Planificación

Ventas

Despacho

Flujo de materiales

CAD

CAPP

DiseñoCalculos técnicosDibujosMatrialesSimulaciones

Proceso defabricaciónPlan de ensambladoProgramas CNProgramas RobotsOtros recursos

CAQPlan deensayosprocedimientosControl decalidadDocumentación

InformesPP&C

PlanificaciónUbicación delmaterialProgramación

CAM Control delflujo demateriales

Control enlinea deltaller

Mantenciónde equipos,reparaciones

Proveedores Clientes

Cliente

Mercado

CIM

Contabilidad Personal FinanzasCAO


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.


Dibujo pieza

Designación:

DIM-UBBProcesos de Corte N°

fecha:

autor:

300

20

Generación del Proceso de Fabricación

Proceso de Fabricación


Pieza j5

operaciones

Pieza j5

operaciones

Ruta 1

Ruta 2

Secuencia de Operaciones


Generación Manual del proceso de fabricación

Dibujo pieza

Designación:


fecha:

autor:

300

20


TIC-TAC...

Basede datos

Generación Automática del proceso de fabricación: Generativa (CAPP)


Generación Manual y Automática: Por Variantes (CAPP)

Dibujo pieza

Designación:


fecha:

autor:

300

20


Basede datos


Enfoque Por Variantes


Dibujo pieza

Designación:


fecha:

autor:

300

20

Nueva piezaPieza codificada

Basede datos

Proceso de fabricación propuesto

•Generación del código•Modificación del PF

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