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REVISIÓN DEL ESTADO ACTUAL Y PERSPECTIVAS
FUTURAS SOBRE EL MODELADO DE MÁQUINAS
HERRAMIENTA
REVIEW OF CURRENT STATE AND FUTURE
PERSPECTIVES ON MACHINE TOOLS MODELING
Sergio Benavent-Nácher
Investigador predoctoral. Departamento de Ingeniería de Sistemas Industriales y Diseño,
Universitat Jaume I de Castelló. España.
E-mail: sbn.universidad@gmail.com ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4091-542X
Pedro Rosado Castellano
Profesor de Ingeniería de los Procesos de Fabricación. Departamento de Ingeniería de Sistemas
Industriales y Diseño, Universitat Jaume I de Castelló. España.
E-mail: rosado@uji.es ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9822-9484
Lorenzo Solano García
Profesor de Ingeniería de los Procesos de Fabricación. Departamento de Ingeniería Mecánica y de
Materiales, Universitat Politècnica de València. Valencia. España.
E-mail: lsolano@mcm.upv.es ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0535-314X
Recepción: 03/01/2018. Aceptación: 20/01/2018. Publicación: 14/09/2018
Citación sugerida:
Benavent Nácher, S., Rosado Castellano, P. y Solano García, L. (2018). Revisión del estado actual y
perspectivas futuras sobre el modelado de máquinas herramienta. 3C Tecnología. Glosas de Innovación a la pyme,
7(3), 10-27. DOI: http://dx.doi.org/10.17993/3ctecno.2018.v7n3e27.10-27/
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3C Tecnología. Glosas de Innovación aplicadas a la pyme. ISSN: 2254-4143
RESUMEN
El surgimiento y evolución de desarrollos tecnológicos como Cyber-Physical Production Systems
(CPPS), Internet of Things (IoT) o Cloud Manufacturing (CMfg) ha impulsado en los últimos años
la investigación sobre el modelado de sistemas de fabricación. Estos nuevos planteamientos están
soportados por modelos virtuales y digitales, que utilizan diferentes técnicas y que responden a las
necesidades de múltiples actividades presentes en los ciclos de vida del producto, del sistema de
fabricación y de producción/suministro.
En este contexto, uno de los principales objetivos de la actual investigación apunta a la estandarización
y unicación del modelado de recursos, aunque actualmente está muy limitado a ciertos dominios.
Teniendo en cuenta esta línea de trabajo y los diversos requerimientos que demandan los nuevos
paradigmas de fabricación, se realiza un estudio del estado del arte en el que se presentan los
principales fundamentos que sustentan el modelado de sistemas de fabricación y, más concretamente,
de máquinas herramienta.
El estudio pretende recoger los principales enfoques propuestos hasta la fecha sobre el tratamiento
y representación formal de máquinas herramienta, con especial énfasis en las propuestas que los
autores consideran como referencias o aquellas de carácter normativo. En base a dicho análisis, se
presenta un esquema que muestra la evolución cronológica del modelado de máquinas herramienta
y los trabajos orientados a su unicación. Finalmente se incluye además un esbozo de la orientación
futura de esta línea de trabajo.
ABSTRACT
In recent years the emergence and evolution of technological developments such as Cyber-Physical Production Systems
(CPPS), Internet of Things (IoT) or Cloud Manufacturing (CMfg) have driven the research on the modeling of
manufacturing systems. These new approaches are supported by virtual and digital models, which use dierent
techniques and respond to the needs of multiple activities present in the life cycles of the product, manufacturing system
and production/supply system.
In this context, one of the main objectives of the current research is the standardization and unication of resource
modeling, although currently it is very limited to certain domains. A study of the state of the art is presented taking
into account this line of work and the new requirements demanded by the new manufacturing paradigms. The main
foundations that support the modeling of manufacturing systems and, more specically, machines-tools are presented.
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DOI: http://dx.doi.org/10.17993/3ctecno.2018.v7n3e27.10-27
The study aims to collect the main approaches proposed on the treatment and formal representation of machine tools,
with special emphasis on both proposals that the authors consider as references and those from standarization domain.
Based on this analysis, a schema is developed that incorporates the chronological evolution of the modeling of machine
tools and the works oriented to their unifying. Finally, an outline of the future orientation of this line of work is also
included.
PALABRAS CLAVE
Modelado de sistemas de fabricación, Modelado de máquinas herramienta, Técnicas de modelado,
Máquina herramienta virtual.
KEY WORDS
Manufacturing system modelling, Machine tool modeling, Modeling techniques, Virtual machine tool.
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1. INTRODUCCIÓN
Las perspectivas que nos trasladan iniciativas como “Smart Factory”, “Industrie 4.0”, “Factory of
the Future”, etc., ponen de maniesto la necesidad de diseñar procesos de fabricación más reactivos,
ágiles y ecientes. La fabricación del futuro incluye como elementos fundamentales ciertos aspectos
vinculados con los Sistemas Ciber-Físicos (CPS), y tecnologías como Cloud Manufacturing. Estas
tecnologías y sistemas de gestión emergentes requieren de una representación formal de sistemas
de fabricación y, especialmente, de máquinas herramienta (MH) como componente esencial de
muchos de estos sistemas. Es precisa una representación con un alto nivel semántico para llevar a
cabo la Ingeniería Basada en Modelos en dominios como la ingeniería fabricación.
El modelado de sistemas de fabricación se propuso inicialmente como una herramienta de soporte
a la planicación de procesos, la simulación de operaciones, el cálculo de tiempos o el análisis
de la distribución de máquinas (layout). Posteriormente, su uso se extendió a la investigación y
el desarrollo de nuevos sistemas, la denición de especicaciones, la comunicación con clientes y
proveedores o el seguimiento del mantenimiento del recurso a lo largo de su ciclo de vida, entre otras
muchas utilidades. Recientemente, la necesidad de contar con modelos se vincula con el desarrollo
de sistemas basados en conocimiento, que requieren hacer distinciones precisas, consistentes, sólidas
y signicativas entre conceptos relacionados con el dominio objeto de la aplicación, pero también
con la mejora de la portabilidad, la interoperabilidad, la longevidad y la extensibilidad de sistemas
(Kjellberg, 2009).
Esto dio lugar al desarrollo de diferentes tipos de modelos. En el contexto del modelado de MH,
Nassehi y Newman (2012) identican tres tipos de modelos. Los modelos matemáticos pretenden
reducir la máquina a una ecuación o sistema de ecuaciones que representa un aspecto concreto de la
MH, pero la semántica de las variables empleadas no queda representada, sino que requiere de una
profunda abstracción del sistema representado. Los modelos con meta-modelo asociado simplican
la abstracción, almacenando tanto los datos como la relación entre ellos. Una tercera alternativa son
los modelos basados en ontologías, que incluyen además la semántica del conocimiento representado.
El desarrollo de los modelos de MH ha estado limitado por las diversas deniciones de MH, dando
lugar a una gran variedad de alternativas y propuestas de modelado. Frente a esta limitación, se
plantea la necesidad de una denición universal de MH como uno de los factores críticos para la
integración de sistemas CAx (Vichare, Nassehi, Kumar y Newman, 2007). El desarrollo de estos
modelos unicados debe además soportar las nuevas características de la MH 4.0, un aspecto
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a investigar en profundidad. Como comenta Xu (2017), el nuevo nivel tecnológico requiere
necesariamente del modelado y virtualización de recursos, en especial de MH por su importante
participación en los sistemas de fabricación.
Para contribuir a este desarrollo, en el presente trabajo se analizan las principales propuestas
desarrolladas en los últimos años por diversos autores sobre el modelado de MH. En primer lugar se
muestra una breve aproximación a la evolución de las MH. Posteriormente se comentan algunos de
los principales estándares de referencia para el modelado de MH. Seguidamente, la investigación se
centra en los nuevos requerimientos que la MH 4.0 establece y sus implicaciones de modelado, que
es el centro de la revisión y estudio del estado del arte. Finalmente, se genera una tabla que muestra
la evolución cronológica de los avances en el campo de estudio y permite trazar diversas líneas de
investigación futuras alineadas con esta evolución.
2. ESTADO DEL ARTE
La revisión del estado del arte se realizó a través de un estudio de tipo documental, estableciendo
un procedimiento de selección, acceso y registro de la muestra documental a través del diseño de
una matriz bibliográca de análisis del contenido, un instrumento a través del cual inventariar,
ltrar y relacionar los textos de la muestra. Como resultado del estudio se abordó la redacción
de esta sección, en la que se tratarán cuestiones relacionadas con la MH 3.0 y el modelado de la
misma, haciendo mención especial al proceso de estandarización. A continuación se comentan las
características especícas de la MH 4.0, y sus principales implicaciones de cara al modelado actual
y las líneas futuras de trabajo.
2.1. MODELOS INICIALES DE MÁQUINA HERRAMIENTA
La historia de las MH ha estado muy vinculada al desarrollo de otras tecnologías en el sector industrial
y a las grandes transformaciones impulsadas por las revoluciones industriales, una evolución que
ha sido recogida por algunos autores como Liu y Xu (2017). En las últimas décadas del siglo XX,
los avances en el campo computacional sirvieron para el desarrollo del control numérico por
computador (CNC), el control numérico directo (DNC) o el control adaptativo (AC). Desarrollos
que fueron acompañados por una progresiva introducción del computador como herramienta de
soporte para la generación y vericación de los programas CN y con la necesidad de disponer de
modelos computacionales de la MH, que fueron el sustento para el desarrollo de los sistemas de
fabricación virtual (VMS- Virtual Manufacturing Systems).
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Entre las propuestas iniciales de modelado destaca el trabajo de Wilczynski y Lipkis, quienes
iniciaron en 1993 el modelado de las estructuras de MH CNC con el lenguaje de representación del
conocimiento “LOOM” (Vichare, Nassehi y Newman, 2009b). En 1997 Ehmann, DeVor y DeMeter
apuntaron que, para el desarrollo de VMS, era necesario simular y visualizar las trayectorias de la
herramienta de corte para evitar colisiones y detectar errores de diseño.
A partir del año 2000 empezaron a surgir numerosas aplicaciones comerciales integradas en
sistemas CAM orientadas a la representación de MH CNC y la simulación de trayectorias. Entre
ellas destacan, por ejemplo, VNC (de Delmia), VERICUT (de CGtech), Machine Tool Builder
and Synchronization Manager (de Unigraphics NX3) o ESPRIT (de DP Technology Corp.),
desarrolladas para la representación virtual de MH y robots (Vichare et al., 2007).
A principios del siglo XXI se produce un giro en el uso y el campo de aplicación de estos modelos
de MH, más vinculado a la planicación de procesos. Las propuestas desarrolladas en este periodo
se centraron mayoritariamente en la representación de máquinas virtuales (Charlès, 2005), para dar
soporte al desarrollo de planes de proceso especícos (Li et al., 2005, citado por Vichare et al., 2007).
Con el objeto de disponer de modelos más completos, gran parte de las propuestas incorporan
el concepto de capacidad (capability) del recurso, como la de Zhang et al., (1999). Estos autores
proponen un modelo de recursos de fabricación orientado a objetos que contempla diversas
capacidades junto con una planicación de procesos basada en agentes. En dichas propuestas se
muestra el recurso o sistema de fabricación como un conjunto de capacidades, propiedades y/o
habilidades orientadas al proceso, que derivan fundamentalmente de los atributos de los elementos
mecánicos, electromecánicos o electrónicos que lo componen. En esta línea, Yang y Xu (2008) crean
un modelo basado en STEP-NC que incluye la cinemática de la máquina y sus posibilidades de
mecanizado. Por su parte, Um, Su y Stroud (2016) proponen un modelo de datos para la descripción
de las capacidades de la máquina y un algoritmo para la selección automática de máquinas en base
a capacidades, espacios de trabajo y tolerancias que permite el desarrollo de controles numéricos
inteligentes que cumplen con STEP.
Los modelos de información orientados a objetos cuentan con limitaciones como método de
representación de MH, especialmente en los aspectos relativos al funcionamiento y control del recurso.
El comportamiento y la representación de conocimiento son planteamientos cada vez más presentes
en el modelado de los recursos, como lo demuestra el desarrollo de UML, un lenguaje que cuenta
con la capacidad de describir comportamientos y relaciones funcionales. Esta representación permite
dinamizar el sistema y obtener un modelo mucho más rico y completo, que es la tendencia actual.
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En la misma línea se sitúan los modelos ontológicos, que están en el foco de atención de la gestión de
la información y el conocimiento para fabricación. Con ellos se facilita una comunicación efectiva
y eciente, ya que pueden expresarse mediante lenguajes web, facilitan la reutilización y el uso
compartido de la información, ofrecen posibilidades de integración y soportan el razonamiento.
Entre las aplicaciones genéricas basadas en ontologías se encuentran: la representación de base
de los recursos (Fox, 1992) (Fadel, 1994), el modelado de la MH como parte de un sistema de
fabricación (Kjellberg, 2009) o MASON (Lemaignan, 2006), una ontología de alto nivel que
propone una semántica común para el dominio de la fabricación. En otros casos, las propuestas
ontológicas tienen un enfoque más especíco, como MIRC (Manufacturing and Inspection Resource
Capabilities) que se centra en la planicación de procesos, con una visión integradora de los recursos
de mecanizado e inspección, modelando las capabilities de MH, herramientas y utillajes en relación
a las características geométricas de las piezas mecanizadas y/o inspeccionadas (Solano, Romero y
Rosado, 2016).
Uno de los principales problemas en el desarrollo de modelos es la falta de homogeneidad, que da
lugar a diversos sistemas y formatos incompatibles con el resto de propuestas. De hecho, una gran
parte de la información relevante de las MH no está debidamente gestionada o almacenada desde el
punto de vista de su reutilización (Kjellberg, 2009). El uso de estándares de referencia como solución
a esta problemática es una cuestión que se desarrolla brevemente en el siguiente apartado.
2.2. ESTÁNDARES DE REFERENCIA
Como respuesta a la heterogeneidad en las aplicaciones de modelado, diversas iniciativas han optado
por estándares con los que unicar aspectos relativos al modelado de MH y conseguir la capacidad
de usar, reusar, comunicar y consolidar la información sobre MH para diferentes propósitos.
Entre las iniciativas normativas más relevantes del Comité Técnico ISO TC184 se encuentran
las normas STEP - Standard for the Transfer and Exchange of Product Model Data (ISO,
1994), MANDATE -MANufacturing management DATa Exchange (ISO, 2004a) y PSL –Process
Specication Language (ISO, 2004b).
La norma ISO 10303 (STEP) proporciona un estándar capaz de describir datos del producto a
través de su ciclo de vida. Por ejemplo, mediante los protocolos AP214 y AP239. En relación a este
último (AP239), indicar la guía desarrollada por el consorcio OASIS, que incluye directrices llamadas
DEX (Data Exchange Specications, Capabilities, and Templates) (OASIS, 2007) y el trabajo de
von Euler-Chelpin (2007), centrado en la aplicación de AP239 en MH desde la perspectiva de
planicación de procesos o de la planta, la investigación o la operación de máquina.
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En el ámbito de STEP destaca el trabajo de dos subcomités (SC) del TC184 de ISO. El SC4,
cuya actividad se centra en los datos industriales, ha desarrollado el protocolo AP238 (Application
interpreted model for computerized numerical controllers) y el SC1, dedicado al control de máquinas,
que trabaja en la norma ISO 14649 (Data model for computerized numerical controllers). Ambas
iniciativas están profundamente relacionadas y conforman la norma conocida como STEP-NC, que
ha dado lugar a diversos trabajos relacionados con la fabricación, como Suh et al. (2006) o Nassehi
et al. (2006), y ha originado un nuevo modelo de datos de la MH para incluir en la programación
STEP-NC. Otras propuestas complementarias a STEP-NC son STEP-NCMtDm (Yang y Xu,
2008) o UMRM (Unied Manufacturing Resource Model) (Vichare et al., 2009a), orientada hacia
la recongurabilidad del recurso.
Otros estándares en desarrollo son la iniciativa ASME B5.59 (2005), dedicada a modelos de
información y formatos para datos de la MH, y QIF (Quality Information Framework) que incluye
el modelado de dispositivos de medición, herramientas y equipamiento auxiliar (DMSC, 2015).
2.3. LA MÁQUINA HERRAMIENTA 4.0
La evolución de los paradigmas y tecnologías industriales condiciona fuertemente la forma de
entender los recursos y sistemas de fabricación, especialmente las MH. En los últimos años surge
el concepto de MH 4.0 que incorpora tecnologías como CPS o IoT y da soporte a la fabricación
en la Nube. Con este nuevo concepto, la MH es considerada como un proveedor de soluciones y
servicios (Liu y Xu, 2017) y se tornan fundamentales las capacidades de conectividad, inteligencia,
accesibilidad, adaptabilidad y autonomía, muy vinculadas a los principios de la Industria 4.0 y que
están presentes en la MH 4.0.
Otra de las propuestas más recientes sobre el modelado de MH es el CGMTDM (Comprehensive
and Generic Machine Tools Data Model), desarrollado por Zhang et al., (2017), que presenta una
solución consistente, completa y exible para la representación de la información de MH construido
a partir de la orientación al objeto propia del lenguaje EXPRESS.
Por otra parte, el nuevo paradigma de la fabricación en la Nube (Cloud Manufacturing) ha
transformado radicalmente el concepto de recurso, que tiene importantes implicaciones en su
representación y en la integración en un nuevo marco de trabajo virtual. En esta línea, destacar
la utilización de bloques funcionales para diseñar mecanismos de integración, cuyo objetivo es
proporcionar una arquitectura exible para soportar la fabricación en la Nube (Wang, X. V. y Lihui
Wang, L., 2015).
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La necesidad de una mayor integración vertical y horizontal de recursos es otro de los grandes
retos. En este sentido, se ha desarrollado recientemente la Reference Architectural Model Industry
4.0 (RAMI 4.0) (Hankel y Rexroth, 2015, citado en Liu y Xu, 2017) que introduce el concepto
de Industry 4.0 component y proporciona una guía para las tecnologías interdisciplinares de la
Industria 4.0. En esta misma línea se presenta el concepto de Cyber-Physical Machine Tool (CPMT)
propuesto por Liu y Xu (2017) como una tendencia de desarrollo de la MH 4.0 dentro de los CPS
donde la integración de computadores y redes de trabajo permiten monitorizar y controlar el proceso
de mecanizado. El concepto de “gemelo virtual”, con su capacidad para recoger la información
generada en tiempo real por la MH y analizarla para ayudar en la toma de decisiones durante la
monitorización y control, permite la integración vertical de los CPS y aumenta la adaptabilidad de
los mismos, al igual que otras propuestas como son las de Zhao, Xu y Xie (2008) y Lei et al., (2017).
Por otra parte, la integración horizontal dota al CPPS de capacidades de cooperación autónoma,
de manera que los “gemelos virtuales” se comunican y controlan entre sí, reduciendo de forma
signicativa el esfuerzo humano requerido. Como indican Liu y Xu (2017), la combinación de
integración vertical e integración horizontal en el CPPS incrementa la calidad y la productividad al
tiempo que reduce los costes de producción.
La tendencia en el diseño de sistemas de fabricación se orienta hacia la recongurabilidad,
entendida como la utilización de sistemas modulares que se pueden añadir, quitar, modicar o
intercambiar según las necesidades cambiantes, dando soporte a una gran variedad de operaciones
de fabricación. Seo et al., (2005) presentaron un modelo estructural de MH basada en reglas, donde
la recongurabilidad de la MH es el medio para soportar los requerimientos de fabricación de cada
tipo de producto (Seo et al., 2005, citado en Vichare et al., 2007).
Finalmente, cabe indicar que si bien el modelado de errores en MH no es un concepto nuevo,
este tipo de modelos adquieren una gran importancia cuando aumenta la variedad de clases de
máquinas con conguraciones que evolucionan a lo largo de su ciclo de vida. Algunos autores
sugieren que este tipo de modelado de errores está muy vinculado a la topología de la máquina y
que, por tanto, no existe posibilidad de lograr un sistema de modelado genérico que abarque todas
las MH existentes. Otros autores, en cambio, consideran que un modelo modular combinado con
modelos de información sobre MH puede ser un paso signicativo hacia un método genérico y
robusto para el modelado de MH (Ronnie et al., 2015).
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La tendencia en el diseño de sistemas de fabricación se orienta hacia la recongurabilidad,
entendida como la utilización de sistemas modulares que se pueden añadir, quitar, modicar
o intercambiar según las necesidades cambiantes, dando soporte a una gran variedad de
operaciones de fabricación.
3. RESULTADOS
A partir de la información recogida en la revisión del estado del arte se analiza la evolución del
campo de modelado de la MH a lo largo de los últimos años. La Tabla 1 muestran los principales
contenidos, identicado tres grandes bloques temáticos: el campo de aplicación, el tipo de modelo
y la tecnología considerada.
En lo referido al campo de aplicación de los modelos, se han considerado tres alternativas: orientados
a la selección de recursos y planicación de procesos (CAPP), orientados al control en tiempo real
(CTR) mediante sistemas de bucle cerrado, y orientados al análisis de tolerancias y control de la
calidad (CC). En cuanto al tipo de modelado, se han distinguido tres categorías: modelos matemáticos
o analíticos (MA), modelos orientados a objetos (MOO) y modelos basados en ontologías (MBO).
Finalmente, se han considerado tres tecnologías muy vinculadas a las nuevas propuestas de modelado:
fabricación en la Nube (FN), sistemas ciber-físicos (CPS) y bloques funcionales (BF).
Cabe señalar además que, para acotar su alcance, las publicaciones consideradas en este análisis
han sido seleccionadas por su relación directa con el modelado de MH. Las referencias se agrupan
bianualmente por fecha de publicación y según las nueve categorías consideradas, de forma que sea
posible realizar un análisis genérico y en paralelo de la evolución cronológica y temática del campo
de estudio.
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Tabla 1. Análisis de la evolución cronológica en el modelado de MH 4.0.
1 1
(Suh, 2003) (Suh, 2003)
2 1 1 3 2 1
(Suh, 2006) (Jönsson, 2005) (Altintas, 2005) (Seo, 2005) (Suh, 2006) (Nassehi, 2006)
(Nassehi, 2006) (Jönsson, 2005) (Nassehi, 2006)
(Altintas, 2005)
2 1 1 3
(Vichare, 2007) (Zhao, 2008) (Zhao, 2008) (Vichare, 2007)
(Yang, 2008) (Yang, 2008)
(Zhao, 2008)
2 3 1
(Nassehi, 2009) (Kjellberg, 2009) (Kjellberg, 2009)
(Vichare, 2009) (Nassehi, 2009)
(Vichare, 2009)
1 1 1 1 1
(Hoher, 2012) (Hoher, 2012) (Vichare, 2011) (Nassehi, 2012) (Nassehi, 2012)
2 1 1 1 1
(Soori, 2013) (Soori, 2013) (Safaieh, 2013) (Wang, 2015) (Wang, 2015)
(Safaieh, 2013)
2 2 4 1 4 3 3 2
(Um, 2016) (Lei, 2017) (Fang, 2016) (Jain, 2017) (Um, 2016) (Qin, 2017) (Yuan, 2017) (Xu, 2017)
(Yuan, 2017) (Liu, 2017) (Qin, 2016) (Fang, 2016) (Yuan, 2017) (Liu, 2017) (Liu, 2017)
(Lei, 2017) (Lei, 2017) (Solano, 2016) (Xu, 2017)
(Jain, 2017) (Zhang, 2017)
2016 / 17
Actividad Tipo de modelo Tecnología
CAPP CTR CC MA MOO MBO FN CPS
2005 / 06
2007 / 08
BF
2003 / 04
Años
2009 / 10
2011 / 12
2013/14/15
Fuente: elaboración propia.
En la Tabla 1 se aprecia que la planicación de procesos es el campo de aplicación al que se enfocan
mayoritariamente los modelos propuestos en los últimos años. Disponer de un modelo preciso con
las características de la MH permite automatizar y mejorar la selección de recursos y, en general,
la toma de decisiones relacionadas con la planicación de procesos. También destacan los trabajos
relacionados con el control de calidad, la simulación de procesos y el tratamiento de tolerancias.
Además, el control en tiempo real abre un escenario con propuestas aún por desarrollar.
En lo referente al tipo de modelo empleado, muchas propuestas se han alineado con los principios
de STEP-NC: un enfoque orientado a objetos y una semántica más rica que los planteamientos
puramente analíticos. Merece especial atención el incremento en los últimos años de los modelos
basados en ontologías, que por su riqueza semántica y su capacidad para capturar conocimiento,
facilitan nuevas prestaciones en el contexto de la Industria 4.0.
Entre las tecnologías presentes en las publicaciones más recientes, destaca la fabricación en la Nube,
cuyo propósito es adaptar la MH a los nuevos requerimientos de la industria conectada. Algunos
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modelos vinculan directamente esta nueva generación de MH con el desarrollo e implementación
de CPS. Por otra parte, el uso de bloques funcionales en el diseño de los modelos se perla como
el soporte para los sistemas recongurables, un escenario en desarrollo y con gran potencial en la
industria del futuro.
Por último, destacar las reiteradas alusiones a la necesidad de integración vertical y horizontal de los
sistemas, así como al enfoque hacia el modelado de las capacidades.
4. CONCLUSIONES
Desde su origen, las MH han evolucionado junto con los grandes avances de la industria y las
tecnologías asociadas a ésta. Desde hace unos años, la perspectiva de una nueva revolución industrial
y planteamientos como la Industria 4.0 o RAMI 4.0 han potenciado nuevos avances tecnológicos
como la fabricación en la Nube o los CPS. Estos desarrollos tecnológicos tienen a su vez un claro
reejo en la evolución de las MH, o más concretamente en el desarrollo de modelos virtuales de las
mismas.
Conceptos como la MH 4.0 resultan ya familiares, pero son continuos los esfuerzos por encontrar
una propuesta que estandarice y dé homogeneidad al modelado de este tipo de recursos, una cuestión
compleja dada la gran variedad de tipos de máquina, así como la perspectiva de un futuro orientado
al diseño de sistemas recongurables. Una problemática cuya solución podría estar soportada por
diseños basados en bloques funcionales.
Desde hace unos años, la perspectiva de una nueva revolución industrial y planteamientos como
la Industria 4.0 o RAMI 4.0 han potenciado nuevos avances tecnológicos como la fabricación en
la Nube o los CPS.
Entre las muchas posibilidades que ofrecen las representaciones virtuales de las MH destaca
la simulación de las capacidades de las MH y sus implicaciones en la gestión de la calidad,
particularizadas en las operaciones de mecanizado. En otros casos, se proponen sistemas de control
adaptativos a través de la adquisición de datos en tiempo real y sistemas de bucle cerrado.
Por otra parte, el camino hacia una MH cada vez más inteligente, autónoma, conectada y adaptativa,
requiere disponer de modelos con una mayor riqueza semántica para representar y capturar el
conocimiento necesario. Los modelos con soporte ontológico se presentan como una tecnología
clave para alcanzar mayores niveles de interoperabilidad e integración de los sistemas de fabricación.
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5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Altintas, Y., Brecher, C., Weck, M. y Witt, S. (2005). Virtual Machine Tool. CIRP Annals, 54,
pp. 115-138.
ASME B5/TC56. (2005). ASME B5.59-2: Draft: Information Technology for Machine Tools, Part 2: Data
Specication for Properties of Machine Tools for Milling and Turning.
Belli, F. y Radermacher, F.J. (Eds.) (1992). The TOVE Project: A Common-sense Model of
the Enterprise. En: Industrial and Engineering Applications of Articial Intelligence and Expert Systems.
Lecture Notes in Articial Intelligence, 604, pp. 25-34.
Charlès, P. (2005). DELMIA Automation for Control Engineers in V5R15.
Dimensional Metrology Standards Consortium, Inc. (DMSC). (2015). Quality Information
Framework (QIF) – An Integrated Model for Manufacturing Quality Information. Part 5: QIF Resources
Information Model and XML Schema File Version 2.1.
Ehmann, K., DeVor, R. y DeMeter, E. (1997). A Framework for a Virtual Machine Tool (VMT).
Fang, F.Z., Lib, Z., Arokiamc, A. y Gormand, T. (2016). Closed Loop PMI Driven Dimensional
Quality Lifecycle Management Approach for Smart Manufacturing System. 9th International
Conference on Digital Enterprise Technology - DET 2016 – Intelligent Manufacturing in the Knowledge
Economy Era.
Fadel, F. G., M. S. Fox, y Gruninger, M. (1994). A generic enterprise resource ontology. 3rd IEEE
workshop on enabling technologies. Infraestructure for collaborative enterprises, Morgantown.
Fesperman, R. R., Moylan, S. P., Vogl, G. W. y Donmez, M. A. (2015). Recongurable data driven
virtual machine tool: Geometric error modeling and evaluation.
Hankel, M. y Rexroth, B. (2015). The Reference Architectural Model Industrie 4.0 (RAMI 4.0).
Hoher, S. y Röck, S. (2011). A contribution to the real-time simulation of coupled nite element
models of machine tools – A numerical comparison. Simulation Modelling Practice and Theory,
19, pp. 1627–1639.
ISO (International Organization for Standardization). (1994). Industrial Automation System and
Integration– Standard for the Transfer and Exchange of Product Model Data. ISO 10303. New York,
EE.UU.: American National Standards Institute.
24
3C Tecnología. Glosas de Innovación aplicadas a la pyme. ISSN: 2254-4143
ISO (International Organization for Standardization). (2004a). Industrial Automation Systems
and Integration – Industrial Manufacturing Management Data. Part 1, General Overview. ISO 15531–1.
New York, EE.UU.: American National Standards Institute.
ISO (International Organization for Standardization). (2004b). Industrial Automation System
and Integration – Process Specication Language. Part 1, Overview and Basic Principles. ISO 18629–1.
New York, EE.UU.: American National Standards Institute.
Jain, S., Shao, G. y Shin, S.-J. (2017). Manufacturing data analytics using a virtual factory
representation. International Journal of Production Research, 55, pp. 5450-5464.
Jönsson, A., Wall, J., y Broman, G. (2005). A virtual machine concept for real-time simulation
of machine tool dynamics. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 45, pp.
795–801.
Kjellberg, T. (2009). The machine tool model—A core part of the digital factory.
Lemaignan, S., Siadat, A., Dantan, J-Y. y Semenenko, A. (2006). MASON: A Proposal For An
Ontology Of Manufacturing Domain.
Lei, P., Zheng, L., Xiao, W., Li, C. y Wang, D. (2017). A closed-loop machining system for
assembly interfaces of large-scale component based on extended STEP-NC. The International
Journal of Advanced Manufacturing Technology 91, pp. 2499-2525.
Liu, C. y Xu, X. (2017) Cyber-Physical Machine Tool – the Era of Machine Tool 4.0. Procedia
CIRP, 63, pp. 70-75.
Moore, W. R. (1970). Foundations of mechanical accuracy.
Nassehi, A., Newman, S. T., y Allen, R. D. (2006). The Application of Multi-Agent Systems for
STEP-NC Computer Aided Process Planning of Prismatic Components. International Journal
of Machine Tools and Manufacture, 46, pp. 559–574.
Nassehi, A. y Newman, S.T. (2012). Modeling of machine tools using smart interlocking software
blocks. CIRP Annals, 61, pp. 435-438.
OASIS PLCS TC. (2007). DEXLIB for PLCS. Recuperado de: http://www.plcsresources.org
Qin, Y. et al. (2017). Explicitly representing the semantics of composite positional tolerance for
patterns of holes. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 90, pp. 2121–2137.
25
Ed. 27. Vol.7 Nº 3. Septiembre-Diciembre 2018
DOI: http://dx.doi.org/10.17993/3ctecno.2018.v7n3e27.10-27
Safaieh, M., Nassehi, A. y Newman, S. T. (2013). A novel methodology for cross-technology
interoperability in CNC machining. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 29, pp. 79-
87.
Seo, Y. et al. (2005). Virtual modeling of machine tools and Internet-based implementation.
Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference. Orlando, FL, EE.UU.
Solano, L., Romero, F. y Rosado, P. (2016). An ontology for integrated machining and inspection
process planning focusing on resource capabilities. International Journal of Computer Integrated
Manufacturing.
Soori, M., Arezoo, B. y Habibi, M. (2013). Dimensional and geometrical errors of three-axis
CNC milling machines in a virtual machining system. Computer-Aided Design, 45, pp. 1306-
1313.
Suh, S.-H., Chung, D.-H., Lee, B.-E., Shin, S., Choi, I. y Kim, K.-M. (2006). STEP-Compliant
CNC System for Turning: Data Model, Architecture, and Implementation. Computer Aided
Design, 38, pp. 677–688.
Suh, S.H., Seo, Y., Lee, S.-M., Choi, T.-H., Jeong, G.-S. y Kim, D.-Y. (2003). Modeling and
implementation of Internet-based virtual. The International Journal of Advanced Manufacturing
Technology, 21, pp. 516–522.
Tao, F., Hu, Y., Ding, Y., Sheng, B., Song, C. y Zhou, Z. D. (2006). Modelling of manufacturing
resource in manufacturing grid based on xml. Proceedings of the IEEE International Conference on
Industrial Informatics, pp. 1261-1266.
Um, J., Suh, S.H. y Stroud, I. (2016). STEP-NC machine tool data model and its applications.
VERICUT. (2007). CNC Machine Simulation.
Vichare, P., Nassehi, A., Kumar, S. y Newman, S.T. (2007). Towards a STEP-NC compliant model
for representation of machine tools.
Vichare, P., Nassehi, A., Kumar, S. y Newman, S. T. (2009a). A unied manufacturing resource
model for representing CNC machining systems. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing,
25, pp. 999-1007.
Vichare, P., Nassehi, A., y Newman, S. T. (2009b). A unied manufacturing resource model for representing
CNC machine tools.
26
3C Tecnología. Glosas de Innovación aplicadas a la pyme. ISSN: 2254-4143
Vichare, P., Nassehi, A., y Newman, S. T. (2011). Unied Representation of Fixtures: clamping,
locating and supporting elements in CNC manufacture. International Journal of Production
Research.
Euler-Chelpin, A. von, Sivard, G., Hedlind, M., Kjellberg, T. y Lundholm, T. (2007).
A multi-viewpoint machine model for ecient production development. Swedish Production
Symposium.
Wang, X.V. y Wang, L. (2015). Function block-based integration mechanisms for adaptive and exible cloud
manufacturing.
Xu, X. (2017). Machine Tool 4.0 for the new era of manufacturing.
Yang, W., y X. Xu. (2008). Modelling Machine Tool Data in Support of STEP-NC Based
Manufacturing. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 21, pp. 745– 763.
Yuan, M., Deng, K. y Chaovalitwongse, W. A. (2017). Manufacturing Resource Modeling for Cloud
Manufacturing.
Zhang, Y., Feng, S. C., Wang, X., Tian, W. y Wu, R. (1999). Object oriented manufacturing
resource modelling for adaptive process planning. International Journal of Production Research, 37,
p. 18.
Zhang, Y., Guo, G., Zhang, Y. y Li, Y. (2017). A comprehensive and generic machine tools data
model. International Journal of Manufacturing Research (IJMR), 12(1).
Zhao, F., Xu, X. y Xie, S. (2008). STEP-NC enabled on-line inspection in support of closed-loop
machining. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 24, pp. 200–216.
