1.5. SISTEMAS INTEGRALES DE MANUFACTURA.

1.5.1. Manufactura esbeltaEn un ambiente de manufactura moderno, las compaas deben dar respuesta tanto a las necesidades de los clientes y sus requisitos especficos como a las cambiantes demandas globales del mercado. Al mismo tiempo, la empresa manufacturera tiene que manejarse con una cantidad mnima de desperdicio de recursos para garantizar la competitividad. Esta conciencia ha conducido a estrategias de produccin esbelta o manufactura esbelta.La manufactura esbelta es una aproximacin o acercamiento sistemtico para identificar y eliminar el desperdicio (es decir, actividades sin valor agregado) en cada rea de manufactura, mediante mejoras continuas y haciendo nfasis en el flujo de productos en un sistema de empuje. Cuando se aplica a gran escala, la manufactura esbelta se conoce como manufactura gil. La produccin esbelta requiere que un fabricante examine todas sus actividades desde el punto de vista del cliente y optimice procesos para maximizar el valor agregado. Este punto de vista es muy importante, porque identifica si una actividad ayuda o no a los siguientes aspectos:

Dar valor agregado claramente. No agregar valor pero no puede ser evitado. No agregar valor pero puede ser evitado.

El enfoque de la produccin esbelta se concentra totalmente en el flujo del proceso y no slo en la mejora de una o ms operaciones individuales. Desperdicios comunes a considerar y que incluso se reducen o eliminan en la manufactura esbelta incluyen lo siguiente:

Uso de los mtodos de produccin justo a tiempo para eliminar inventario, ya que el inventario representa costo, lleva a defectos y reduce la capacidad de respuesta a las demandas cambiantes del mercado.

Eliminacin del tiempo de espera, que puede estar originado por las cargas desequilibradas de trabajo, mantenimiento sin planeacin y problemas de calidad. Por lo tanto, maximiza la eficiencia de los trabajadores en todo momento. Eliminacin de procesos y pasos innecesarios, debido a que representan costos. Minimizacin o eliminacin del transporte de productos, debido a que representa una actividad que no agrega valor. Este desperdicio se puede suprimir (por ejemplo, formando celdas de maquinado) o minimizar (con una mejor disposicin de la planta). Realizacin de estudios de tiempos y movimientos para identificar trabajadores ineficientes o movimientos innecesarios de productos. Eliminacin de defectos de partes.

1.5.2. Redes de comunicaciones en manufacturaPara mantener un alto nivel de coordinacin y eficiencia en la manufactura integrada, es fundamental una red de comunicaciones amplia, de alta velocidad e interactiva. La red de rea local (LAN, por sus siglas en ingls) es un sistema de hardware y software en el que se comunican entre s grupos de mquinas y equipo relacionados lgicamente. Una red de rea local conecta estos grupos entre s, integrando diferentes fases de manufactura en una operacin unificada.Una red de rea local puede ser muy grande y compleja (es decir, que une cientos o incluso miles de mquinas y dispositivos localizados en diversos edificios). Se utilizan diversos arreglos de redes (fig. 39.4) de fibra ptica o cables de cobre en distancias que van desde algunos metros hasta 32 km (20 millas). En el caso de distancias ms grandes, se usan redes de rea extendida (WAN, por sus siglas en ingls).Por medio de compuerta y puentes se pueden unir o integrar diferentes tipos de redes. El control de acceso a la red es importante; de lo contrario, pueden ocurrir colisiones al transmitir diversas estaciones de trabajo de manera simultnea.

En la dcada de 1970 se desarroll e implement un acceso mltiple de deteccin portadora con sistema de deteccin de colisiones (CSMA/CD) en Ethernet, que se ha convertido en el estndar de la industria. Otros mtodos de control de acceso son el anillo de seales (token ring) y la barra o circuito de seales (token bus), en donde una seal (mensaje especial) se pasa de dispositivo en dispositivo. Slo se permite transmitir al dispositivo que tiene la seal, en tanto que todos los dems slo reciben. Las LAN convencionales requieren la va de los cables (con frecuencia a travs de paredes de ladrillos u otras estructuras permanentes) y necesitan que las computadoras o maquinaria permanezcan estacionarias. Las redes inalmbricas de rea local (WLAN, por sus siglas en ingls) permiten que equipo como los bancos mviles de pruebas o dispositivos de recoleccin de datos (es decir, lectores de cdigos de barras) mantengan la conexin de las redes con facilidad. Hoy en da, una norma de comunicaciones (IEEE 802.11) define las frecuencias y especificaciones de seales y dos mtodos de radiofrecuencia y uno infrarrojo para las WLAN. Aunque las redes inalmbricas son ms lentas que las de conexin por cable, su flexibilidad las hace convenientes, en particular para situaciones en que las tareas lentas (como la supervisin de mquinas) constituyen la aplicacin principal.Se utilizan redes de rea personal (PAN, por sus siglas en ingls) en dispositivos electrnicos (como telfonos celulares y asistentes de datos personales, PDA), pero no tienen tanta difusin para aplicaciones de manufactura. Las PAN se basan en normas para comunicaciones (como Bluetooth, IrDA y HomeRF) y su diseo permite comunicaciones de datos y voz a distancias cortas. Por ejemplo, un dispositivo Bluetooth de corto alcance permite la comunicacin a una distancia de 10 m (32 pies). Las PAN estn sufriendo cambios importantes y las normas para comunicaciones se refinan de manera continua.

Normas para comunicaciones. Es comn que una celda de manufactura se construya con mquinas y equipo comprado a un proveedor, otra celda se elabore con mquinas compradas a otro proveedor e incluso una tercera comprada a otro proveedor.

El resultado es que varios dispositivos programables se accionan mediante diversas computadoras y microprocesadores comprados en diferentes momentos a distintos proveedores y que tienen diversas capacidades y niveles de sofisticacin. Las computadoras de cada celda tienen sus propias especificaciones y normas de propietario y no se pueden comunicar con otras ms all de la celda, a menos que estn equipadas con interfaces especiales. Esta situacin cre islas de automatizacin; en algunos casos, hasta 50% del costo de automatizacin se relacionaba con la superacin de dificultades generadas en las comunicaciones entre celdas individuales de manufactura y otras partes de la organizacin.

La existencia de celdas automatizadas que podan funcionar de manera independiente (sin una base comn para la transferencia de informacin) condujo a la necesidad de establecer una norma para comunicaciones a fin de mejorar la comunicacin y eficiencia de la manufactura integrada por computadora. El primer paso hacia la regulacin se dio en 1980. Despus de un esfuerzo considerable y con base en las normas nacionales e internacionales existentes, se desarroll una serie de normas para comunicaciones conocida como protocolo de automatizacin de manufactura (MAP, por sus siglas en ingls).

El modelo de referencia de la International Organization for Standardization(ISO)/Open System Interconnect (OSI) se acepta a nivel mundial. El modelo ISO/OSI tiene una estructura jerrquica, en la que la comunicacin entre dos usuarios se divide en siete capas (fig. 39.5). Cada capa tiene una tarea especial:

Medios mecnicos y electrnicos de transmisin de datos. Deteccin y correccin de errores. Transmisin correcta del mensaje. Control del dilogo entre usuarios.

Los protocolos de comunicaciones tambin se han ampliado a la automatizacin de oficinas con el desarrollo del protocolo tcnico y de oficina (TOP, por sus siglas en ingls), que se basa en el modelo de referencia ISO/OSI. De esta manera, se establece comunicacin total (MAP/TOP) entre el piso de la fbrica y las oficinas a todos los niveles de una organizacin. Una prctica comn es el uso de las herramientas de Internet (hardware, software y protocolos) dentro de una compaa para enlazar todos los departamentos y funciones en una Intranet totalmente compatible e independiente. Existen diversas herramientas comerciales para lograr este enlace; no son costosas y son fciles de instalar, integrar y utilizar.

1.5.3. Inteligencia artificialLa inteligencia artificial (AI, por sus siglas en ingls) es la parte de la informtica relacionada con sistemas que presentan algunas caractersticas asociadas por lo general con la inteligencia humana (como aprendizaje, razonamiento, resolucin de problemas y comprensin de lenguaje). El objetivo de la AI es simular dichos comportamientos humanos en la computadora. El arte de aportar principios y herramientas relevantes de AI para afrontar problemas de aplicacin difcil se conoce como ingeniera del conocimiento.

La inteligencia artificial tiene un efecto importante en el diseo, la automatizacin y la economa general de las operaciones de manufactura, en gran parte debido a los avances en la expansin de la memoria para computadoras (diseo de chips VLSI) y la disminucin de costos. Se han desarrollado paquetes de inteligencia artificial que cuestan algunos miles de dlares, muchos de los cuales pueden ejecutarse en computadoras personales. De ah que la AI se haya vuelto accesible para las oficinas y los talleres.

Sistemas expertos. En general, un sistema experto (ES, tambin conocido como sistema basado en el conocimiento) se define como un programa inteligente para computadora que tiene la capacidad de resolver problemas difciles de la vida real mediante procedimientos basados en el conocimiento y la inferencia (fig. 39.6). El objetivo de un sistema experto consiste en efectuar una tarea intelectualmente demandante como lo hara un experto humano. Al campo de conocimiento requerido para realizar esta tarea se le conoce como dominio del sistema experto. Estos sistemas utilizan una base de conocimiento que contiene hechos, datos, definiciones y suposiciones. Tambin tienen la capacidad de intentar una aproximacin heurstica (es decir, tomando buenas decisiones sobre la base del descubrimiento y la revelacin, y haciendo suposiciones de alta probabilidad, como lo hara un experto humano).

La base del conocimiento se expresa en cdigos de computadora (por lo general, en la forma de reglas si-entonces; ifthen) y puede generar una serie de preguntas. El mecanismo para usar estas reglas a fin de resolver problemas se conoce como motor de inferencia. Los sistemas expertos tambin pueden comunicarse con otros paquetes de software para computadora. La construccin de sistemas La construccin de sistemas expertos para resolver problemas complejos de diseo y manufactura encontrados requiere (a) una gran cantidad de conocimientos, y (b) un mecanismo para manipular este conocimiento a fin de crear soluciones. Debido a la dificultad de modelar con precisin los muchos aos de experiencia de un experto (o un equipo de expertos), las complejas capacidades del razonamiento inductivo y la toma de decisiones de los humanos (incluyendo la capacidad de aprender de los errores), el desarrollo de sistemas basados en el conocimiento requiere tiempo y esfuerzo considerables.

Los sistemas expertos operan sobre la base de tiempo real, y sus tiempos de reaccin cortos proveen una rpida respuesta a los problemas. Los lenguajes de programacin ms empleados para estas aplicaciones son el C++, LISP y el PROLOG (tambin pueden usarse otros lenguajes). Un importante desarrollo en este campo son los programas de ncleos o ambientes (tambin llamados sistemas de estructuras), los cuales son esencialmente esquemas de sistemas expertos que permiten a una persona escribir aplicaciones especficas para cubrir necesidades especiales.

Escribir estos programas requiere experiencia considerable y tiempo.Desde principios de la dcada de 1970, se han desarrollado y utilizado diversos sistemas expertos que utilizan computadoras con distintas capacidades para aplicaciones especializadas, como las siguientes:

Diagnstico de problemas en diversos tipos de mquinas y equipos y determinacin de acciones correctivas. Modelacin y simulacin de instalaciones de produccin. Diseo asistido por computadora, planeacin de procesos y calendarizacin de la produccin. Administracin de la estrategia de manufactura de una compaa.Procesamiento de lenguaje natural. Tradicionalmente, obtener informacin de una base de datos ubicada en la memoria de la computadora requiere el uso de programadores para traducir las preguntas en lenguaje natural a consultas en algn lenguaje de la mquina. Las interfaces de lenguaje natural con los sistemas de bases de datos se encuentran en diversas etapas de desarrollo. Estos sistemas permiten al usuario obtener informacin introduciendo comandos en ingls o en otro lenguaje en forma de preguntas simples, capturadas mediante un teclado.Existen intrpretes de comandos de software que se utilizan en aplicaciones como la calendarizacin del flujo de materiales en la manufactura y el anlisis de informacin en las bases de datos. Hay un avance continuo en el software para computadoras que tiene capacidades de sntesis y reconocimiento de lenguaje (reconocimiento de voz), a fin de eliminar la necesidad de capturar comandos en los teclados.

Visin de mquina.Despus, estas mquinas efectan operaciones como inspeccin, identificacin, clasificacin de partes y gua de robots (robots inteligentes), operaciones que de lo contrario requeriran intervencin humana.

Redes neuronales artificiales.Aunque las computadoras son mucho ms rpidas que el cerebro humano en tareas secuenciales, los humanos son mucho mejores en tareas basadas en patrones que pueden realizarse con procesamiento paralelo, como reorganizar rasgos (en caras y voces, incluso en condiciones ruidosas), evaluar situaciones con rapidez y ajustarse a condiciones nuevas y dinmicas. En parte, estas ventajas se deben a la capacidad humana para utilizar diversos sentidos (vista, odo, olfato, gusto y tacto) de manera simultnea (fusin de datos) y en tiempo real. La rama de la AI conocida como redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en ingls) intenta ganar algunas de estas capacidades mediante la imitacin por computadora de la forma en que el cerebro humano procesa los datos.

El cerebro humano tiene alrededor de 100 mil millones de neuronas vinculadas (celdas que constituyen las unidades funcionales fundamentales del tejido nervioso) y ms de mil veces ese nmero de conexiones. Cada neurona realiza una sola tarea simple: recibe seales de entrada de una serie fija de neuronas y cuando dichas seales se relacionan de cierta manera (especfica para esa neurona en particular), genera una seal de salida electroqumica que va a una serie fija de neuronas. En la actualidad se cree que el aprendizaje humano se logra mediante cambios en las resistencias de estas conexiones de seales entre neuronas.Se utilizan redes neuronales artificiales en aplicaciones como reduccin del ruido (en telfonos), reconocimiento de lenguajes y control de procesos. Por ejemplo, pueden usarse para predecir el acabado superficial de una pieza de trabajo obtenida por fresado frontal con base en parmetros de entrada como fuerza de corte, torque, emisin acstica y aceleracin del husillo. Aunque sigue siendo controvertida, la opinin de muchos es que la inteligencia artificial real evoluciona slo a travs de avances en ANN.

Lgica difusa. Un elemento de la AI que tiene aplicaciones importantes en los sistemas de control y el reconocimiento de modelos es la lgica difusa (tambin llamada modelos difusos). Introducida en 1965 y basada en la observacin de que la gente puede tomar buenas decisiones de acuerdo con informacin imprecisa y no numrica, los modelos difusos son medios matemticos de representacin de vaguedad e informacin imprecisa (de ah el trmino difusa). Estos modelos tienen la capacidad de reconocer, representar, manipular, interpretar y utilizar datos e informacin que son vagos o carecen de precisin. Estos mtodos tratan con el razonamiento y la toma de decisiones en un nivel superior al de las redes neuronales. Algunos ejemplos lingsticos tpicos son los siguientes: poco, mucho, ms o menos, pequeo, mediano, extremadamente y casi todo. Se han desarrollado tecnologas y dispositivos difusos (y se han aplicado con xito) en reas como la robtica y el control de movimiento, el procesamiento de imgenes y la visin de mquina, el aprendizaje de mquina y el diseo de sistemas inteligentes. Algunas aplicaciones se dan en (a) la transmisin automtica de los automviles; (b) una lavadora que ajusta automticamente el ciclo de lavado para el tamao de la carga, tipo de tela y cantidad de mugre, y (c) un helicptero que obedece comandos vocales para avanzar, subir, ir a la izquierda, a la derecha, girar y aterrizar.

1.5.4. Consideraciones econmicasLas consideraciones econmicas en la implantacin de las diversas actividades integradas por computadora que se describen en este captulo son cruciales en vista de las complejidades y los altos costos comprendidos. Las instalaciones de sistemas flexibles de manufactura representan una gran inversin de capital. Por consiguiente, debe realizarse un anlisis completo de costos y beneficios antes de tomar una decisin final.Este anlisis debe incluir factores como:

Costo de capital, energa, materiales y mano de obra. Mercados esperados de los productos que se van a producir. Fluctuaciones anticipadas en la demanda del mercado y el tipo de productos. Tiempo y esfuerzo requeridos para instalar y depurar el sistema.

Un sistema FMS puede tardar de dos a cinco aos en instalarse y por lo menos seis meses para ser depurado. Aunque el FMS requiere pocos operadores de mquinas (en su caso), el personal a cargo de la operacin total debe capacitarse y tener gran experiencia. Este personal incluye ingenieros de manufactura, programadores de computadoras e ingenieros de mantenimiento. Las aplicaciones ms efectivas de FMS han ocurrido en producciones en lotes de volmenes medios. Cuando se va a producir una variedad de partes, el FMS es adecuado para volmenes de produccin de 15,000 a 35,000 partes totales al ao. En el caso de las partes individuales de la misma configuracin, la produccin puede alcanzar 100,000 unidades al ao. Por el contrario, se obtiene mejor produccin de partes de alto volumen y baja variedad de las mquinas de transferencia (equipo dedicado). Las partes de bajo volumen y alta variedad se pueden fabricar mejor en maquinaria estndar convencional (con o sin NC) o mediante centros de maquinado.

Equipo 5:Carlos enrique torres mtaEdixon Pereyra eviaJose angel Osorio hdzQuirino.