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Mecanizado inteligente y sostenible

El mecanizado sostenible es una filosofía o enfoque en la industria manufacturera que busca integrar prácticas responsables desde el punto de vista social, económico y ambiental en los procesos de mecanizado. El objetivo principal es reducir el impacto negativo de las operaciones de mecanizado en el medio ambiente y la sociedad, al tiempo que se promueve una mayor eficiencia y productividad.

Algunas de las características y prácticas asociadas con el mecanizado sostenible incluyen:

  1. Eficiencia energética: Utilizar tecnologías y procesos que minimicen el consumo de energía durante el mecanizado, como el uso de maquinaria más eficiente y la optimización de los ciclos de corte.
  2. Reducción de residuos: Implementar estrategias para reducir la generación de residuos durante el mecanizado y promover el reciclaje y reutilización de materiales para evitar el desperdicio.
  3. Gestión responsable de recursos: Utilizar de manera responsable los recursos naturales, como agua y materiales, para minimizar el agotamiento de recursos no renovables.
  4. Uso de materiales eco-amigables: Emplear materiales que tengan un menor impacto ambiental durante su producción y uso, como materiales reciclados o biodegradables.
  5. Técnicas de corte y lubricación ecológicas: Emplear técnicas de corte que generen menos calor y desgaste, y utilizar lubricantes amigables con el medio ambiente.
  6. Seguridad y bienestar de los trabajadores: Priorizar la seguridad y el bienestar de los trabajadores en los procesos de mecanizado, proporcionando entornos de trabajo seguros y condiciones laborales adecuadas.
  7. Cumplimiento normativo: Asegurarse de que todas las operaciones de mecanizado cumplan con las regulaciones y normativas ambientales y laborales vigentes.

Por otro lado, el término de mecanizado inteligente aplica al uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para la optimización y mejora de los procesos de fabricación. Se basa en la integración de sistemas ciberfísicos, sensores, análisis de datos y automatización para lograr una mayor eficiencia, precisión y flexibilidad en la producción.

Las características clave del mecanizado inteligente incluyen:

  1. Sensores y monitoreo en tiempo real: Se utilizan sensores para recopilar datos en tiempo real sobre las condiciones de trabajo, el rendimiento de las máquinas y el estado de las piezas en producción. Esta información se utiliza para tomar decisiones basadas en datos y ajustar los procesos de manera dinámica.

  2. Análisis de datos y aprendizaje automático: Se aplican técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para procesar la gran cantidad de información generada por los sensores. Esto permite identificar patrones, tendencias y anomalías, lo que lleva a una mejor comprensión del proceso de mecanizado y la optimización de los parámetros de corte.

  3. Automatización y control adaptativo: La automatización de las máquinas y procesos de mecanizado permite la ejecución autónoma de tareas repetitivas y rutinarias, lo que reduce la intervención humana y los errores asociados. Además, el control adaptativo permite ajustar automáticamente las condiciones de mecanizado para adaptarse a cambios en el material, la geometría de la pieza o las condiciones ambientales.

  4. Optimización del rendimiento: Con la ayuda de los datos y el análisis, el mecanizado inteligente busca maximizar la eficiencia del proceso, reducir los tiempos de mecanizado y mejorar la calidad de las piezas producidas.

  5. Mantenimiento predictivo: Al integrar sensores de monitoreo, el mecanizado inteligente facilita el mantenimiento predictivo, permitiendo detectar y prevenir problemas antes de que ocurran fallos catastróficos.

En conjunto, el mecanizado inteligente tiene como objetivo mejorar la productividad, la calidad y la sostenibilidad en la fabricación, al tiempo que reduce los costos y la huella ambiental. 

Líneas de trabajo:

  • Aplicación del sistema de lubricación mínima (MQL) con nanofluidos para la mejora del rendimiento y sostenibilidad del proceso de mecanizado
  • Análisis de la influencia de nanofluidos híbridos en el sistema MQL
  • Optimización y monitorización del proceso de mecanizado para mejorar la sostenibilidad del proceso