Industry 4.0: An innovative manufacturing process on a Digital Twin Application

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.53591/easi.v2i1.2176

Palabras clave:

Industria 4.0, Transformación digital, Micro fabricación, Micro corte de filo único, Sistemas Ciber-Físicos

Resumen

La cuarta revolución industrial requiere que las máquinas trabajen juntas a través de la estrategia de los sistemas ciberfísicos. Este trabajo contribuye a esta revolución presentando una herramienta y metodología que permite la creación de estos sistemas. Se utilizó un modelo virtual de una máquina herramienta en la que se desarrolló el gemelo digital. Se definió los requerimientos, a partir de esto se definió la estructura lógico-funcional. Esta estructura fue la guía para la creación de los modelos de comportamiento de cada elemento, el control en cascada y el diseño 3D de la máquina. Con el gemelo digital completo se realizaron simulaciones para verificar su correcto funcionamiento. Se ejecutó una prueba de posición y velocidad con arranque por pasos y una señal de segundo orden, esto mostró un correcto control y cumplimiento de la consigna. Las pruebas realizadas muestran que la estrategia utilizada permite la realización del gemelo digital que se ajusta al sistema ciberfísico de la máquina. Además, por su modo de diseño, el modelo es muy flexible y su estructura modular facilita los cambios. Este es el momento adecuado para aplicar esta estrategia en la industria ecuatoriana y así reducir la brecha tecnológica, aumentando la competitividad internacional.

Biografía del autor/a

Marcelo Fajardo-Pruna, Faculty of Mechanical Engineering and Production Sciences, Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil, Ecuador.

Doctor en Ingeniería Mecánica con intereses en la integración de varios campos de la ingeniería, tales como; inteligencia artificial, redes neuronales, visión artificial, robótica colaborativa, gestión de la vida del producto e industria 4.0, para la mejora de productos, mecanismos y sistemas en la industria y la I+D de soluciones de ingeniería mediante el uso de CAD/CAM/CAE y validación experimental.

Luis Lopez-Estrada, Department of Mechanical Engineering, Universidad Politécnica de Madrid. Madrid, Spain, 28006.

Ingeniero Mecatrónico (2005). Tecnológico de Monterrey, México. Ph.D. en Ingeniería Mecánica (2019), Universidad Politécnica de Madrid, España. Investigador en el Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad Politécnica de Madrid. Áreas de experticia: Industria 4.0, Micromecanizado, Fabricación Avanzada, Visión Artificial.

Daniela Sanchez-Orosco, Faculty of Mechanical Engineering and Production Sciences, Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil, Ecuador.

Estudiante de Ingeniería Mecatrónica con competencias en robótica e industria 4.0. Su enfoque principal son las aplicaciones de navegación autónoma, inteligencia artificial y mecatrónica para diseñar máquinas y dispositivos robóticos. En Industria 4.0, sus intereses se centran en los sistemas de simulación y comunicaciones con el objetivo de desarrollar gemelos digitales y su integración en la fabricación inteligente.

Christian Tutiven, Faculty of Mechanical Engineering and Production Sciences, Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil, Ecuador.

La carrera académica de Christian Tutivén comenzó en 2009 como profesor de tiempo parcial en los cursos de Instrumentación y Automática en la Facultad de Ingeniería Técnica de la Universidad Católica Santiago de Guayaquil (UCSG). Cuatro años más tarde, inicia sus estudios en el programa de doctorado de Automática, robótica y visión de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). Obtuvo su doctorado en 2018, donde hizo una presentación sobre diagnóstico de fallas y estrategias de control tolerante a fallas para turbinas eólicas. Actualmente, es profesor e investigador en la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL), donde actualmente es tutor de 10 alumnos que está aplicando diferentes técnicas (redes LSTM, redes GRU, redes híbridas, gemelos digitales, redes siamesas, etc.). ) para monitorear la salud estructural de las turbinas eólicas. Además, imparte el curso Deep Learning en la Universidad de Nariño.

Giovanny Pillajo-Quijia, Research and Innovation Coordination, Asociación de Becarios del Ecuador (ABREC). Ecuador

Ingeniero Mecánico (2009). Escuela Politécnica Nacional, Ecuador. Ph.D. en Ingeniería de Producción y Diseño Industrial (2022), Universidad Politécnica de Madrid, España. Investigador en el Departamento de Coordinación de Investigación e Innovación ABREC, Ecuador. Áreas de experticia: Seguridad Vehicular, Inteligencia Artificial, Diseño Mecánico e Ingeniería del Transporte

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Publicado

29-07-2023

Cómo citar

Fajardo-Pruna, M., Lopez-Estrada, L., Sanchez-Orosco, D., Tutiven, C., & Pillajo-Quijia, G. (2023). Industry 4.0: An innovative manufacturing process on a Digital Twin Application. EASI: Ingeniería Y Ciencias Aplicadas En La Industria, 2(1), 1–10. https://doi.org/10.53591/easi.v2i1.2176