¿Qué es la simulación de procesos industriales y cómo funciona?

Ahora que sabemos qué es un evento discreto y cómo funcionan los sistemas compuestos por ellos, podemos pasar a contestar la siguiente interrogante: ¿Cómo funciona la simulación de procesos?

Como todo sistema que ayuda a establecer una hipótesis para comprobar eventos, necesita de un principio teórico. Para comprenderlo mejor, presentamos un pequeño glosario:

• Sistema: conjunto de elementos que funcionan coordinados con un mismo fin.
• Variables de estado: conjunto necesario para definir un sistema en determinados momentos, en función de la evolución temporal de los eventos. De aquí se desprenden dos tipos de eventos, los discretos que mencionamos anteriormente y los continuos.
• Modelos de simulación: representación de los sistemas mediante relaciones lógicas y cualitativas entre cada uno de los componentes. A continuación, encontrarás los tipos de simulación o modelos.
• Estáticos: sistemas en un estado de tiempo determinado, es decir, sin movimiento.
• Dinámicos: contrario al anterior, es un sistema con evolución en el tiempo.
• Deterministas: un modelo que no contiene variables de estado aleatorios. Son hechos y casi certezas sobre un evento que ocurrirá, para conocer el resultado.
• Estocásticos: son eventos determinados al menos por una variable que no es aleatoria. También se les conoce como una aplicación a procesos, algoritmos y modelos que tienen una concatenación de magnitudes o eventos analizables.
• Continuos: son variables que cambian de forma continua en el tiempo.
• Discretos: para no dejarlos fuera de este glosario, son variables de estado que cambian en instantes determinados del tiempo y no en forma continua. La mayoría de los procesos de una organización o producción, según se quiera revisarse, se pueden describir con una serie de eventos separados y discretos, que ocurren en ciertos momentos y que pueden afectar el sistema completo.

Conociendo esta terminología podemos empezar a explicar el fundamento teórico de una simulación de procesos industriales.

En teoría, cuando aplicamos un software de simulación, será posible determinar el comportamiento del proceso según el análisis de las variables que intervienen. La ventaja que esto representa está relacionada con el ahorro de costos. Es decir, que una empresa al recurrir a una simulación, evita la experimentación de impactos a mayor escala, los que pueden ser más complicados de resolver o de sobrellevar en la realidad.

Una simulación permite detectar los factores peligrosos para la producción y minimizarlos, con el fin de tomar decisiones, mejorar la planificación y el funcionamiento.

Por ejemplo, una compañía de productos cosméticos recibe una caja de colorantes rojos especiales para una nueva línea de maquillaje. Comienza el proyecto; podemos observar acciones como la aplicación del color, la fabricación de los cosméticos, el empaquetado y envío.

Los colorantes serán en un modelo de simulación, la entidad y los atributos son el tono de rojo, número de colorantes, cuánta cantidad se suministra o ejemplares que no cumplen con los estándares de calidad. Todos estos elementos son parte de los recursos que determinarán las variables examinadas en el sistema dependiendo del objetivo del análisis.

Ventajas y obstáculos de aplicar una simulación de procesos industriales

Todo método de análisis de sistemas complejos, tal como la producción industrial, puede conllevar pros y contras, conocerlos ayudará a comprender mejor su utilidad en un proyecto.

Una de las principales ventajas de las simulaciones de proceso es la fiabilidad al decidir sobre el proceso que traerá impactos al sistema.

Entendamos que estos cambios pueden verse reflejados en el tiempo, calidad, maquinaría a emplear, calidad de los productos finales, mano de obra, mantenimiento, etcétera. Por ejemplo, al realizar una simulación para demostrar que la integración de plástico biodegradable en la fabricación de botellas puede tener beneficios en calidad, tiempo de producción, preferencia de los consumidores, entre otros impactos.

En segundo lugar, se puede considerar a la mejora de los procesos y de los resultados, como otro de los beneficios de las simulaciones. Con un modelo 3D, se puede revisar el estado de una línea de producción completa, visualizando desperfectos, áreas de mejora y fases del sistema.

En suma, el desarrollo de una simulación de procesos industriales permite mantener una operación en su mejor estado, ya que ayuda a encontrar necesidades u oportunidades como el reparto de las cargas de trabajo, identificación de cuellos de botella y, finalmente, ejecutar planificaciones apoyadas en modelos predictivos.

También es importante mencionar que existen desventajas como algunos modelos de simulación que pueden representar un costo más elevado, tanto en lo económico, como en el tiempo empleado. En cada proyecto de modelado se emplean recursos que, si no rinden frutos, significan gastos, en vez de una inversión, por llamarlo de alguna forma.

Hablando del tiempo, cuando se utiliza sin un objetivo claro o herramientas de medición, es posible que no se obtengan los datos necesarios para la simulación, creando un modelo que no representa la realidad.

Es recomendable considerar ambos aspectos, tanto los positivos, como los negativos, antes de realizar la simulación; de esa manera, es posible conocer los impactos que generará un cambio en el sistema. En Autmix Process contamos con avanzada tecnología y herramientas de software industrial especializado para brindar simulaciones que contribuyan a un sistema óptimo. Contáctanos.

Aplicación de modelos de simulación

La simulación de procesos industriales puede aplicarse en diferentes campos o fases productivas, en el diseño o desarrollo de productos, y en la revisión de maquinaria en funcionamiento para mejorar la competitividad. Veamos algunos ejemplos.

• Optimización de máquinas en operación: La simulación del funcionamiento de un sistema industrial puede ayudar a la mejora de los equipos, garantizando la máxima eficiencia y cumplimiento del rendimiento esperado.

• Revisión del rendimiento de complejos industriales: Al realizar la simulación de todos los componentes del proceso, creando un ambiente cotidiano que contemple eventos discretos e identifique las variables como la carga, fallas del equipo o cambios durante la operación. De esta forma se generan complejos industriales más eficientes, seguros y con un menor riesgo.

• Análisis de confiabilidad y productividad: Identificación de posibles puntos de falla, evaluando el impacto de los cambios o de las decisiones tomadas en la producción, que son complejas de evaluarse en la vida real. Uno de los métodos empleados en las simulaciones, es el Análisis RAM (Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad) un estudio proactivo para diagnosticar la disponibilidad y rendimiento de un proceso en un periodo específico.

• Optimización de la capacidad de producción: Las simulaciones son una herramienta avanzada para la evaluación del rendimiento de un sistema e identificar las anomalías que afecten la productividad y la eficiencia.

• Mejora de procesos logísticos: Revisión completa de la cadena de suministro, desde los proveedores, hasta los inventarios en stock.

• Monitoreo de la sanidad y seguridad: A partir de las variables relacionadas con las condiciones sanitarias y de seguridad en una producción, se determina un modelo que simule la operación, encontrando áreas de mejora.

Fases de un proyecto de simulación de procesos industriales

Para realizar una simulación de procesos industriales conlleva fases que por sí mismas marcarán el avance del proyecto y ayudarán a determinar el éxito del mismo. Es una metodología que permite obtener el conocimiento necesario para generar argumentos cualitativos y cuantitativos que evalúen las opciones del diseño. A continuación, podrás encontrarlas.

1. Planteamiento de un problema: En la etapa inicial, un especialista en procesos analiza la situación contemplando la información proporcionada con anterioridad. En este momento se plantean los objetivos, resultados esperados, el plan de prueba, tiempo, variables, evento y estadísticas de la mano del cliente en todo momento.

2. Diseño de un modelo conceptual: Un modelo conceptual mostrará las características de los elementos en el sistema y la constante repetición de los eventos. Se realiza tomando en cuenta los objetivos, relaciones lógicas y matemáticas según sean necesarias.

3. Colección de datos: Reconocimiento y examinación de los datos para su introducción al modelo.

4. Verificación y validación: Se trata de la acreditación del modelo y se ejecutan las comprobaciones sobre su funcionamiento entre la realidad y el ambiente virtual creado.

5. Análisis de resultados: Detección de problemas y así, proporcionar recomendaciones en función de las oportunidades encontradas.

6. Documentación: Se trata del compilado sobre el proyecto de simulación efectuado, con ayuda de gráficos e información clara acerca de cada paso. Las aplicaciones y software pueden ayudar con el uso de interfaces que permitan una interacción cómoda entre dispositivos y operadores para generar bitácoras sobre el estado de la cuestión.

7. Implementación: Poner en práctica las decisiones tomadas gracias a la simulación de procesos. En esta última fase es recomendable recibir acompañamiento de parte del proveedor del modelo virtual o especialista en procesos, para obtener asesorías y preparación.

Funciones del software de simulación de procesos industriales

Los procesos de simulación son conjuntos de ecuaciones para representar la respuesta de los sistemas en un dominio de interés. Por lo que integrar tecnologías digitales como software y aplicaciones facilitan la detección y posterior mejora de cada proceso, según el objetivo que se quiera conseguir. Existen simulaciones que se aplican a diferentes tipos de proyectos, industrias o sectores, algunas funciones son las siguientes:

• Simulación y pruebas de producto: Auxilia a los fabricantes a verificar y validar el empleo previsto de un producto y también la capacidad de fabricación con la que cuenta una planta productiva.

• Integración de procesos: Una solución para conectar flujos de trabajo a través de dominios de ingeniería aplicando herramientas de automatización y gestión de procesos.

• Diseño del espacio industrial: Con el empleo de programas como CAD y CAE, se realiza un diseño o modelo del flujo de trabajo para optimizar los requisitos establecidos en los proyectos.

• SPDM: También conocido como Simulación de procesos y manejo de datos, para la gestión de herramientas y procesos relevantes virtuales o en entornos reales. Esta es una opción que consigue la trazabilidad de todos los dominios de rendimiento, aprovechando la simulación conectada.

• Modelado de 3D: Es una de las metodologías más recurrentes en el tema de la simulación de procesos porque permite identificar cuellos de botella y otros problemas de forma visual. En algunos casos, permite obtener un análisis estadístico de la producción y el comportamiento de los flujos de trabajo.

• Realidad Virtual y Realidad Aumentada: Aunque en sí mismas, no sean un software como cuál, sí son una herramienta útil para la interacción entre ambientes computacionales y reales. Para un correcto funcionamiento se requiere de un soporte como otro instrumento que comunique al usuario con el gadget. Para el desarrollo de esta tecnología, algunos softwares recomendados son: Unity y Vuforia.

En la industria, la aplicación de los programas o herramientas de simulación está relacionada principalmente con 4 tareas que son el prototipado, mantenimiento y reparación, transmisión de video y visualización de datos en vivo.

Es importante mencionar que definir el tipo de simulación de procesos industriales, diseño de modelo y la metodología a aplicar, influenciarán al sistema real de una empresa. Contacta a un especialista de Autmix Process y encuentra la opción adecuada para una simulación de procesos con resultados positivos y que impulsen la mejora de tus sistemas industriales.