A imprecisão na estimativa de tempo para a usinagem de peças pode comprometer todo o planejamento de produção das indústrias do setor metalmecânico que utilizam o processo para dar forma a componentes metálicos. Este problema foi percebido por uma equipe de pesquisadores do Grupo de Pesquisa em Manufatura Auxiliada por Computador (GPCAM), da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), coordenado pelo professor Adriano Fagali de Souza.

 

Composto por Henrique Maiochi, Felipe Marin, que atuam respectivamente na Universidade Técnica da Renânia do Norte (Alemanha) e no Centro de Manufatura Avançada da Aeronáutica do País Basco, e pelo professor Fagali, o grupo analisou essa importante questão e desenvolveu um trabalho acadêmico que resultou na criação de um novo algoritmo capaz de prever o tempo real de usinagem de formas complexas, adaptável a qualquer configuração máquina CNC.

 

Denominado denominado CAM Estimator, o algoritmo foi registrado no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) e implementado no sistema CAD/CAM NX da Siemens. A pesquisa foi concluída no ano passado, partindo da premissa de que, embora os sistemas de manufatura auxiliada por computador (CAM, de computer aided manufacturing) forneçam uma estimativa de tempo de fresamento, os erros desta estimativa podem ser superiores em até 1.000%, comprometendo muito a previsibildiade das operações.

 

No trabalho, a equipe identificou a origem desses erros e, após sua avaliação, implementou o módulo CAM Estimator no programa da Siemens, utilizando-o na usinagem de uma cavidade de molde para injeção de um produto plástico (foto). A conclusão foi que o sistema computacional desenvolvido foi capaz de prever com elevada precisão o tempo real de usinagem, com erro inferior a 6%, contra 240% dos CAMs comerciais.

 

O módulo ainda não está disponível comercialmente nos sistemas da Siemens, mas pode ser solicitado para testes, podendo inclusive ser instalado outros sistemas comerciais.

 

O trabalho completo pode ser conferido na edição de janeiro/23 da Revista Máquinas e Metais.

 

Foto: pesquisadores UFSC

 

 

 

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