Hexagon expone su visión sobre los actuales modelos digitales en fabricación
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Hexagon expone su visión sobre los actuales modelos digitales en fabricación

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Los metrólogos programan el sistema PRESTO de Hexagon para realizar un escaneo láser 3D automatizado de una puerta de automóvil. Fuente: Hexagon
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Al crear modelos digitales precisos del proceso de fabricación, los fabricantes de automóviles también pueden simular la producción antes de que comience la fabricación física. Jordi Planell, Sales Manager de Hexagon Iberia, comenta que "esto reduce la necesidad de prototipos físicos y permite a los fabricantes identificar y abordar los problemas en una fase temprana de la cadena de valor. El ensamblado virtual es un nuevo enfoque que está adoptando la industria automotriz a medida que aumenta la producción de vehículos eléctricos (VE) a escala.  El ensamblado virtual sirve como una potente herramienta dentro del ámbito de la fabricación de vehículos al integrar a la perfección los aspectos físicos de la producción, incluida la metrología con el ámbito virtual del diseño de ingeniería, creando un único gemelo digital. Tan pronto como se fabriquen las primeras piezas del prototipo o se obtengan de los proveedores, estas se pueden integrar en el prototipo virtual para mejorar aún más la precisión del gemelo digital. Aquí, la metrología desempeña un papel vital en la adquisición de los datos y su procesamiento para que el usuario pueda conciliar fácilmente con las dimensiones, superficies y tolerancias 'previstas'. Tecnologías como el escaneo de luz estructurada y el escaneo de línea láser 3D crean nubes de puntos detalladas con mediciones de características clave y superficies detalladas que podrían haber requerido múltiples dispositivos y tecnologías en el pasado".

 

Planell manifiesta que "la calidad y la integridad de las baterías son una preocupación especial para todos los fabricantes de baterías, ya que afectan directamente a la seguridad, no más que en el caso de los vehículos eléctricos de pasajeros. Garantizar la calidad de las baterías a medida que aumentan los volúmenes de producción presenta un reto que puede resultar en enormes pérdidas financieras si no se aborda con la debida consideración. Si está fabricando varias células por minuto, una tasa de defectos del 10 % puede equivaler a varios cientos de miles de dólares en residuos al día. A diferencia de las piezas mecánicas simples, el proceso de fabricación de las baterías de vehículos eléctricos tiene un impacto en su estructura química y mecánica final, así como en la composición de la batería. Sin embargo, no es práctico abrir las baterías terminadas para realizar pruebas, ya que las hace inutilizables. Para superar estos problemas, las técnicas de pruebas y ensayos no destructivos (NDT, por sus siglas en inglés) son una solución eficiente para minimizar el desperdicio de productos, reducir los costes y mejorar la fiabilidad y la seguridad de las baterías. Una tecnología NDT cada vez más utilizada es la tomografía computarizada industrial (TC), que ha demostrado ser un potente aliado para la inspección de la calidad de las baterías y el análisis de la causa principal. Hace solo unos años, la inspección 2D rudimentaria de las baterías era común, pero solo se recurría a ella para validar y añadir información sobre un problema conocido. Hoy en día, el software de análisis avanzado como VGSTUDIO MAX de Hexagon ha desempeñado un papel fundamental en la integración, limpieza, procesamiento y visualización de conjuntos de datos 3D". 

 

En 2024, los fabricantes europeos de vehículos continúan adoptando tecnología de producción innovadora, que incluye la metrología óptica 3D para mejorar la calidad, aumentar la productividad y reducir los costes. "Por ejemplo, la metrología óptica 3D usa luz para medir propiedades físicas como distancias, dimensiones y temperaturas, que a diferencia de las máquinas de medición por coordenadas (CMM, por sus siglas en inglés) convencionales, que capturan unos pocos cientos de puntos 3D de un componente, las mediciones de metrología óptica 3D incluyen millones de puntos. Este avance permite a las herramientas de metrología óptica crear gemelos digitales completos que se pueden conservar para exámenes posteriores o mantenimiento predictivo.  Los escáneres 3D sin contacto utilizan las últimas imágenes 3D y triangulación láser para medir una amplia gama de componentes complejos de vehículos eléctricos, incluyendo baterías, motores eléctricos, electrónica de alimentación, pilas de combustible y engranajes, con una precisión inigualable", señala el experto de Hexagon.

 

"Recientemente anunciamos el Informe de fabricación avanzada 2024 de Hexagon, que reveló que el 88 % de los encuestados cree que una mejor comunicación es clave para una mayor calidad del producto. Las prácticas de la industria destacan la importancia de dos bucles de retroalimentación críticos en la fabricación. La primera implica aplicar datos de metrología y control de calidad (QA, por sus siglas en inglés) a operaciones de fabricación en volumen en tiempo real o casi real, lo que es crucial para la mejora continua. Este enfoque resulta especialmente beneficioso a la hora de madurar nuevos procesos antes de ampliarlos. El segundo ciclo se centra en la mejora del producto, donde las lecciones aprendidas a través del análisis de los datos de metrología y control de calidad se utilizan para mejorar los diseños futuros de productos para los fabricantes de nivel 1". 

 

"Con PRESTO, nuestro nuevo sistema automatizado de inspección robótica, los fabricantes de automóviles pueden reducir los tiempos de inspección de calidad, aumentar la eficiencia y agilizar los flujos de trabajo. Los sistemas permiten a los fabricantes de equipo original afrontar los retos de la fabricación de vehículos eléctricos aumentando la capacidad de medición y, por lo tanto, reduciendo el tiempo de comercialización mediante el uso de la inspección integral en un paquete listo para usar que cuenta con la alimentación de las mejores tecnologías de escaneo láser 3D de la industria, garantizando que cualquier superficie, incluso materiales altamente reflectantes, se puedan inspeccionar fácilmente. El sistema de inspección robótica automatizado también se alinea con la plataforma de realidad digital de Hexagon, Nexus, que aplica las últimas tecnologías en la nube para desbloquear los cuellos de botella de la innovación, lo que permite a los equipos globales colaborar en tiempo real a lo largo del ciclo de vida del producto, desde el diseño y la ingeniería hasta la producción, y, por lo tanto, tomar decisiones mejor informadas".

 

3D Whiteboard   experience build with Nexus for developers
Pizarra blanca 3D: El equipo de ingeniería multidisciplinar debatió las implicaciones de los cambios en el diseño de los retrovisores exteriores en la aerodinámica del vehículo.



"En nuestra plataforma Nexus, los fabricantes de equipo original pueden acceder a Metrology Reporting, una aplicación Nexus, que conecta las fuentes de datos de metrología de Hexagon y de terceros desde diferentes ubicaciones en el entorno seguro en la nube de Nexus para que los fabricantes de equipo original de automoción de todos los tamaños, así como los proveedores, puedan interactuar y colaborar a través de una pizarra blanca 3D para permitirles abordar los datos de control de calidad previamente no aprovechados de sus equipos para detectar tendencias e identificar problemas de tolerancia". 

 

Nuevos procesos de producción

Los fabricantes de equipo original tendrán que adaptar y gestionar nuevos procesos de producción para crear nuevas piezas que sean integrales para la fabricación de vehículos eléctricos, desde baterías hasta trenes de potencia. Para alcanzar este objetivo, la flexibilidad y la digitalización son las dos palabras clave que definirán la transformación de la producción de automóviles, ya que los fabricantes adoptan nuevas formas de diseñar y fabricar vehículos. 

 

"Para mejorar sus productos y procesos, los fabricantes de automóviles deben adoptar el uso del software de diseño junto con el software de modelado y simulación para superar los desafíos de los diseños complejos y los ciclos de desarrollo más cortos. La IA y el aprendizaje automático (ML) permiten a los fabricantes de automóviles pasar del paradigma tradicional a uno completamente nuevo, en el que la simulación CAE se utiliza para el diseño de experimentos (DOE, por su siglas en inglés) para alimentar los modelos de IA con datos compartidos que luego se reutilizarán para ejecuciones mucho más rápidas, mejorando la productividad y permitiendo una mayor optimización de los productos", asegura Planell. 

 

"El modelado del comportamiento de los materiales también está ayudando a los diseñadores a determinar si pueden sustituir los materiales establecidos de grado automotriz, como las poliamidas, por nuevos plásticos de los proveedores de materiales automotrices. Algunos materiales nuevos están hechos de plásticos reciclados y son reciclables, lo que ofrece una reducción de hasta el 60 % en las emisiones de carbono durante el ciclo de vida, así como una reducción del consumo de agua y energía. Sin simulación, los ingenieros mecánicos no pueden evaluar su idoneidad en escenarios reales o a lo largo de la vida útil del vehículo, por lo que los modelos de materiales como los que hemos desarrollado con Sumika utilizando nuestro software Digimat son un 'eslabón necesario' crucial para el desarrollo sostenible. En este caso, tanto las pruebas destructivas de las piezas recién diseñadas como las pruebas no destructivas y la evaluación de la estructura del material con análisis de TC desempeñan un papel importante a la hora de validar el rendimiento y la calidad", comenta el representante de Hexagon.

 

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Saliente del ánodo: El análisis de la TC identifica el saliente del ánodo causado durante el proceso de fabricación de la celda de la batería.

 

"En el pasado, el aumento de la eficiencia en la fabricación significó una producción de alto volumen más grande y rápida, lo que sigue siendo fundamental para los grandes fabricantes de equipos originales. Pero hoy en día, la eficiencia de la fabricación debe comenzar antes de que se produzcan los componentes para lograr ganancias de productividad y reducir el tiempo de comercialización, lo que significa que la fabricación SMART o el uso de datos para impulsar la toma de decisiones e impulsar la producción debe comenzar en el desarrollo".  

 

"La función de cálculo de costes de fabricación ha estado presente en los equipos de diseño de OEM durante muchos años, con técnicas de diseño para fabricación, incluida la simulación de procesos, que evolucionan desde la preparación de modelos de diseño asistido por ordenador (CAD) hasta la predicción y mitigación de las duras realidades del taller. Tan pronto como las piezas se prototipan, el gemelo digital se puede enriquecer con mediciones reales para las piezas fabricadas, lo que ayuda a resolver rápidamente los problemas del proceso o del componente".

 

Crear y evaluar eficazmente gemelos digitales 

Una de las mayores ventajas de invertir esfuerzo y tiempo en las primeras fases de diseño e ingeniería es comprender lo que sucederá cuando tomes un diseño y comiences a fabricarlo. Al utilizar las herramientas de software CAE de Hexagon, los fabricantes de equipo original pueden crear y evaluar eficazmente gemelos digitales de múltiples diseños utilizando prototipos virtuales, en lugar de tener que construir prototipos físicos. Identificar el mejor diseño funcional que se puede fabricar, en lugar de intentar que el CAD funcione en la planta de producción, es un gran cambio que ahorra tiempo y dinero, reduce el desperdicio y mejora la productividad. 

 

"El diseño para la fabricación abarca la capacidad de ajustar y optimizar el diseño para que el proceso de fabricación sea correcto a la primera. Con la digitalización y la simulación, las empresas pueden observar todo el proceso de fabricación. Combinado con piezas virtuales 3D para realizar comparaciones en tiempo real, la digitalización de la fábrica permite un ecosistema de medición completo. La fase de desarrollo del producto y la fase de fabricación están vinculadas. La aplicación de la inteligencia digital y el aprendizaje automático proporciona datos que confirman el proceso e incluso pueden anticipar fallos".

 

"Los fabricantes de automóviles de éxito de hoy en día están demostrando el valor de la creación de prototipos virtuales a medida que sus ciclos de innovación se reducen al acortar el tiempo desde el diseño hasta la producción utilizando un enfoque intensivo de simulación. Esta previsión ayuda a reducir los costes del vehículo y, al mismo tiempo, a anticipar y eliminar posibles defectos a tiempo para evitar costes y retrasos".  

 

"Nuestro reciente informe sobre fabricación avanzada reveló que casi tres cuartas partes (71%) de los líderes empresariales están preocupados por la falta de sinergia entre sus equipos de diseño y fabricación. Las ganancias obtenidas al derribar las paredes de los departamentos son numerosas, sobre todo el desarrollo y la producción de sistemas más integrados, pero hacerlo requiere una mayor colaboración en la cadena de suministro y una fabricación integrada verticalmente", concluye Jordi Planell. 

 

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