Amplíe su producción de fabricación aditiva

23 de agosto de 2021 | Tiempo de lectura: 9 min

¿Cómo aumentar y optimizar la productividad de una fábrica industrial de impresión 3D con el mínimo esfuerzo? Utilizamos un software de simulación para simular el proceso de fabricación aditiva y los pasos posteriores al procesamiento. El caso de uso de nuestro cliente hace que el proceso de escalado sea fácil de seguir.

¿Cómo obtener el máximo rendimiento de la inversión?
Ampliar la producción de fabricación aditiva (AM) es una tarea ardua, ya que hay que tener en cuenta múltiples factores antes de decidir una estrategia de ampliación. 

Este artículo está dirigido a quienes deseen aumentar y optimizar la productividad de su fábrica de AM con el mínimo esfuerzo. Describiremos un caso de uso real de un cliente que hará que el proceso de escalado sea fácil de seguir.

El reto principal
El cliente quería aumentar la producción añadiendo tres EOS P 396 sistemas a sus dos máquinas EOS P396 existentes. Sin embargo, el equipo no estaba seguro de si las máquinas de postprocesado existentes podrían manejar el mayor rendimiento con un turno de un trabajador. El producto AM seguía siendo el mismo, lo que significa que el flujo de trabajo y el tipo de equipo también seguían siendo los mismos. El principal reto consistía en optimizar los equipos y recursos adicionales de postprocesado para obtener el máximo rendimiento y mantener el coste por pieza lo más bajo posible.

Ayudamos al cliente desarrollando un modelo de producción personalizado con parámetros de entrada variables adecuados. Se pueden generar diferentes escenarios variando estos parámetros de entrada para comprobar la sensibilidad del rendimiento y el coste por pieza. Esta información ayuda al cliente a decidir el escenario optimizado con la menor inversión adicional para ampliar la producción de AM.

En resumen, identificamos los cuellos de botella de la fábrica. Haciendo pequeños cambios en el postprocesado, aumentamos la producción un 24%, incrementamos el margen un 124%, aumentamos el retorno de la inversión (ROI) un 115% y redujimos el coste por pieza (CPP) un 18%.
 

Utilizar la simulación para resolver el problema de optimización de la producción
Para que la producción en serie tenga éxito, es necesario analizar en profundidad todos los parámetros de producción que influyen en el rendimiento y los costes. Estos parámetros de producción suelen estar relacionados entre sí de forma no lineal, por lo que es difícil optimizarlos con una hoja de cálculo Excel. En cambio, el software de simulación tiene en cuenta todas las complejidades relacionadas con la producción y resuelve el problema de optimización de forma más sencilla. 

En EOS utilizamos la simulación de plantas Tecnomatix de Siemens y ofrecemos nuestros servicios para ayudar a nuestros clientes a simular soluciones personalizadas con el fin de tener una buena comprensión del proceso para tomar una decisión de compra.

Utilizamos software de simulación para simular el proceso de AM y las fases de postprocesado. Para que una empresa de AM tenga éxito, debe analizar el rendimiento y los costes del postprocesado, lo que a veces puede ser decisivo. La simulación facilita el análisis de la compleja cadena de procesos.

La simulación de planta es una simulación de eventos discretos que examina todos los eventos planificados. Por ejemplo, si un trabajo tarda 1 hora en procesarse, el simulador tendrá en cuenta la hora de inicio y la hora de finalización del trabajo. No simulará cómo se procesa el trabajo, sino a qué hora se produce un evento. Otros eventos planificados son los tiempos de turno de los trabajadores, el tiempo de preparación, el tiempo de mantenimiento de una máquina, etc.

La simulación de planta es una simulación de eventos discretos que examina todos los eventos planificados. Por ejemplo, si un trabajo tarda 1 hora en procesarse, el simulador tendrá en cuenta la hora de inicio y la hora de finalización del trabajo. No simulará cómo se procesa el trabajo, sino a qué hora se produce un evento. Otros eventos planificados son los tiempos de turno de los trabajadores, el tiempo de preparación, el tiempo de mantenimiento de una máquina, etc.

Con EOS P 396, el cliente puede imprimir trabajos que contengan 144 piezas. Dos EOS P 396 pueden producir 426 trabajos al año o 61.344 piezas al año. El cliente necesita producir 600 trabajos adicionales al año o 66.400 piezas adicionales al año. Un primer cálculo muestra que se necesitarían otros tres EOS P 396 para alcanzar el objetivo, lo que supone una elevada inversión para la empresa. Por lo tanto, el objetivo de la simulación de producción era averiguar si se podía alcanzar el rendimiento con la cantidad sa me de equipos de postprocesado y tener en cuenta todas las complejidades de la producción, como averías, mantenimiento y modelos de turnos de los trabajadores.
 

Cómo procedimos:
Todo el trazado se dividió en 3 zonas (véase la figura 1):

• Impresoras AM
• Gestión de la pólvora
• Tratamiento posterior 

El cliente prefiere tener tres regiones para minimizar el riesgo de contaminación cruzada del polvo. Primero construimos un modelo de simulación con los dos EOS P 396 existentes y luego un segundo modelo con tres EOS P 396 adicionales junto con el equipo mencionado. El cliente utiliza un turno de un trabajador de lunes a viernes. Durante el proceso de análisis, adaptamos cuidadosamente todo tipo de variables, como los consumibles y los operarios para la instalación de producción.

Una simulación de eventos discretos puede simular todos los eventos que ocurren en un momento dado. Tiene en cuenta la hora de inicio y la hora final, pero no lo que ocurre entre medias.
Por ejemplo, supongamos que entras en el cajero a las 17:50 y sales del cajero a las 17:53. La simulación muestra un evento a las 17:50. La simulación muestra un evento a las 17:50 que es el inicio del evento y luego salta a las 17:53 que es el final del evento. En la simulación de planta, el reloj saltará de un evento programado al siguiente.
En el contexto de la fabricación, es una pieza que entra en una máquina para ser procesada y sale una vez que el proceso ha finalizado. Puede haber varios pasos implicados en el procesamiento de una pieza (tiempo de preparación, tiempo de carga, tiempo de descarga) que pueden incluirse en la simulación. El estudio de simulación ayuda a aumentar el rendimiento y la utilización de las máquinas. También puede ayudar a determinar el número de trabajadores, equipos, máquinas y tamaño de almacenamiento para tener el mejor caso de negocio.

Análisis y resultados de la simulación
 

Optimización del área de AM y gestión del polvo
Empezamos por simular el área de AM y el área de gestión del polvo antes de incluir el equipo de postprocesado. El modelo de turnos no se modificó con respecto al original, como se indica a continuación:

• Turno: 1 turno (8 horas), de lunes a viernes
• Tiempo de construcción: 20 horas.

Una vez construido el modelo, el primer reto fue identificar el número óptimo de trabajadores para estas dos actividades. Hicimos cinco experimentos (Exp.) y determinamos que un operario es suficiente para estas dos áreas, como se muestra en la Tabla 1. Tanto si tenemos 1 como 5 operarios, el rendimiento sigue siendo el mismo (1.065 trabajos al año). 

Cuadro 1: Número de operadores de la zona de gestión AM y Powder y producción anual respectiva 

A continuación, nos centramos en optimizar el número de cajas de transporte de polvo (EOS Multi-box, véase la imagen 1), que permiten a un trabajador distribuir el polvo a las máquinas EOS. En diez iteraciones, identificamos que siete Multi-boxes EOS son el número óptimo para alcanzar una producción de 1062 trabajos al año (véase la Tabla 2). El aumento de producción por tener más de siete Multiboxes no justifica los costes adicionales. Sólo hay una ganancia de tres trabajos al año (de 1062 a 1065), y el aumento de costes, que no se muestra en este informe, no justifica esta pequeña ganancia de producción.

Tabla 2: Número de Multibox y sus respectivos puestos de trabajo

Optimización del área de postprocesado:
Tras optimizar la zona de AM y de gestión del polvo, el área de postprocesado fue el siguiente reto. Se trataba de siete estaciones de proceso diferentes con diez pasos: 

1. Limpieza de piezas en DyeMansion* Powershot C
2. Limpieza por ultrasonidos
3. Acabado de superficies
4. Limpieza por ultrasonidos
5. Secado
6. Tratamiento de superficie en DyeMansion* Powershot S
7. Tratamiento UV
8. Colorear en DyeMansion DM60
9. Tratamiento de superficie en DyeMansion* Powershot S
10. Tratamiento UV

(*DyeMansion forma parte del ecosistema EOS)

Además, había algunos problemas relacionados con el flujo de trabajo del cliente. Por ejemplo, las estaciones de granallado (Powershot S y C) de nuestro socio DyeMansion sólo deben procesar la mitad de las piezas producidas en una construcción (72 de 144 piezas), es decir, dos lotes por construcción. Sin embargo, para todas las demás estaciones, como el sistema de coloración DyeMansion DM60, el acabado de superficies, el secado, etc., es necesario procesar todos los trabajos, es decir, un lote por construcción.

Una vez ampliado el modelo original para incluir el área de postprocesamiento, nos centramos en encontrar el número óptimo de operarios. Partiendo del óptimo AM de 1.062 puestos de trabajo al año, realizamos cinco configuraciones diferentes con 1-5 operarios. Como se ve en la tabla 3, harían falta 4 operarios para que el área de postprocesado tuviera un rendimiento considerablemente mayor que el anterior número de trabajadores. 4 puestos de trabajo adicionales no justifican el coste adicional (no mostrado aquí) de un operario más (848 frente a 849 puestos de trabajo).

Tabla 3: Nº de operarios del área de Postprocesado y puestos de trabajo respectivos

Conclusión
El mensaje clave aquí es que escalar y optimizar su estrategia de producción de AM puede ser una tarea complicada. Se trata de un reto único, adaptado a un diseño específico con diferentes parámetros clave para cada escenario. No analizar y tener en cuenta su estrategia puede llevar a conclusiones erróneas. Gracias a nuestra experiencia en simulación y a nuestros 30 años de experiencia en AM, podemos elaborar para usted una estrategia de escalado ganadora que le permita lograr la mayor utilización de la máquina y el menor coste por pieza.