PLANEAMIENTO, DESARROLLO E INGENIERIA DEL PRODUCTO

UNIDAD III

INGENIERIA SIMULTANEA

¿Qué Es La Ingeniería Concurrente?

En la actualidad existe un amplio consenso en afirmar que la ingeniería concurrente

(también ingeniería paralela o ingeniería simultánea) es la forma más eficiente de hacer

ingeniería en un entorno cada vez más competitivo. Puede definirse la ingeniería

concurrente como el conjunto de técnicas destinadas a acortar el tiempo de desarrollo de

los proyectos, incorporando la voz del cliente y garantizando al mismo tiempo la calidad

del producto durante todo su ciclo de vida, desde el diseño hasta el reciclaje, mediante

la realización simultánea de actividades y el trabajo en equipos multidisciplinares. La

ingeniería concurrente permite también la contención de los costes totales del ciclo de

vida del producto y aún más importante, constituye una ventaja competitiva al permitir

posicionar los productos en el mercado en un breve plazo de tiempo.

La idea básica sobre la que se sustenta la ingeniería concurrente responde en cierto

modo al sentido común, y consiste en iniciar todas las actividades del proyecto cuanto

antes, haciendo participar desde el principio a todos los departamentos implicados

(diseño, desarrollo, producción, marketing, compras, etc…) así como a los proveedores.

Sin embargo ello conlleva en la práctica una serie de nuevos problemas organizativos

que, si no son debidamente resueltos, pueden disminuir substancialmente su efectividad.

El enfoque concurrente obliga a avanzar la toma de decisiones a etapas cada vez más

tempranas del proceso de diseño y desarrollo, y por tanto a decidir a partir de

información más incompleta e inmadura, siendo necesario al mismo tiempo asegurar el

éxito al primer intento. Para conseguirlo se han desarrollado una serie de tecnologías

predictivas cuya función es prevenir problemas potenciales avanzando el curso de los

hechos. Por otra parte el flujo de información es también más complejo y exige una gran

agilidad, especialmente cuando dicho flujo se produce entre distintas empresas que

colaboran en el desarrollo de un mismo proyecto.

No obstante, la Ingeniería Concurrente se ha incorporado ya al día a día de

prácticamente todas las empresas del sector de automoción, tanto en lo referente a los

trabajos realizados internamente como, y muy especialmente, a nivel de las relaciones

entre los fabricantes y sus proveedores.

El proceso de cambio desde la Ingeniería Secuencial clásica al nuevo concepto de

Ingeniería Concurrente no ha sido simple ni ha conducido a un único modelo. A las

reconocidas ventajas teóricas de este enfoque ha habido que añadir gran cantidad de

dificultades prácticas como el cambio cultural implicado, un nivel de incertidumbre

creciente, la necesidad de coordinar equipos multidisciplinares y multiempresariales,

etc… A pesar de ello, con sus ventajas, inconvenientes, virtudes y dificultades, La

ingeniería Concurrente ha demostrado ser, hoy por hoy la única forma eficaz de hacer

ingeniería.

Objetivos De La Ingeniería Concurrente

Como se ha dicho, el objetivo básico de la ingeniería concurrente es la disminución en

el tiempo total transcurrido desde la detección de una necesidad hasta la

comercialización de un producto. La importancia en la aceleración de este proceso

radica, como es sabido, en la ventaja competitiva que supone alcanzar el mercado antes

que los competidores consiguiendo así un mejor posicionamiento.

Este objetivo principal viene acompañado de otros objetivos parciales, no por ello

menos importantes, como son la reducción de los costes totales, el aumento de la

calidad y fiabilidad global del producto así como el incremento del valor añadido. Este

último aspecto implica un cambio de enfoque radical por parte de los técnicos, que

deben anteponer a su criterio la visión del producto por parte del cliente. Ello conlleva

elaborar un conjunto de requerimientos y condicionantes mucho más completos, y en

definitiva un mejor conocimiento del problema ya desde las etapas más iniciales.

Mecanismos De La Ingeniería Concurrente

La ingeniería concurrente se sustenta sobre tres pilares, o mecanismos, básicos que le

confieren sus especiales características. Es importante señalar que cada uno de estos tres

mecanismos debe estar presente e integrado de forma adecuada con los otros dos para

asegurar el éxito.

Paralelismo:

El primero de ellos es el paralelismo, y de aquí que en determinados sectores la

ingeniería concurrente reciba el nombre de ingeniería paralela o ingeniería simultánea.

El paralelismo reduce el tiempo global mediante la realización simultánea de cuantas

tareas sea posible. Incrementar la efectividad mediante la realización de tareas en

paralelo es una idea compartida con otros campos tecnológicos como por ejemplo el

informático, donde los procesadores paralelos y las técnicas de programación asociadas

están suponiendo una verdadera revolución.

Mediante el paralelismo se racionaliza la descomposición del trabajo, evitando las

pérdidas de tiempo inherentes a un enfoque secuencial. Al mismo tiempo exige un

mejor desarrollo y transferencia de la información entre tareas.

Integración:

Al paralelismo debe añadirse otro mecanismo básico de la ingeniería concurrente que es

la integración. Uno de los grandes problemas del enfoque clásico de la ingeniería es sin

duda la división del trabajo en compartimentos estancos y deficientemente

comunicados. El paralelismo fuerza la integración entre departamentos, especialmente

entre ingeniería y producción, lo que reduce el impacto de la división de trabajo en áreas

de especialización y gestión. Sólo mediante la integración es posible tomar en

consideración todo el conocimiento de las disciplinas relevantes en cada fase del

desarrollo del producto.

Además de mejorar la comunicación, la integración evita la repetición innecesaria de

tareas por diferencias de criterios y la suboptimización derivada de enfoques

excesivamente parciales.

Presciencia:

Los mecanismos de paralelismo e integración presentan substanciales ventajas

conceptuales respecto a un enfoque clásico de la ingeniería de tipo secuencial, y definen

por sí solos las características básicas de un entorno de ingeniería concurrente. No

obstante su aplicación supone una serie de dificultades notables entre las que destaca un

aumento de la ambigüedad y de la incertidumbre en todas las fases del desarrollo,

siendo necesario tomar decisiones cada vez más tempranas, y en base a información

incompleta, situación que por otra parte debe hacerse compatible con un aumento en la

calidad y fiabilidad del producto final.

En consecuencia debe añadirse un tercer mecanismo destinado a disminuir el impacto

de esta aparente contradicción. Dicho mecanismo es la presciencia, o conjunto de

técnicas cuya misión es avanzar el curso de los hechos. Sólo a través de ellas es posible

estar preparados frente a posibles eventualidades mediante la exploración temprana de

las actividades futuras, tomando así las decisiones adecuadas cuanto antes y al mínimo

coste. La presciencia es la clave para alcanzar el objetivo de conseguir el resultado

correcto al primer intento, evitando la repetición innecesaria de tareas y la toma de

decisiones erróneas.

Técnicas Y Herramientas De La Ingeniería Concurrente

La implementación práctica de la Ingeniería concurrente supone el uso de toda una serie

de técnicas y herramientas especialmente adaptadas para ella y sin las cuales no sería

posible alcanzar los niveles de eficacia exigidos. A continuación se enuncian y

describen brevemente dichas técnicas.

Técnicas

Se incluyen en este apartado una serie de técnicas con una incidencia directa sobre la

calidad de diseño. La calidad del diseño es un factor clave del éxito puesto que limita la

máxima calidad alcanzable por un producto.

Brainstorming

El brainstorming es una técnica creativa para la búsqueda de soluciones (o causas) a un

problema dado. La principal característica del método es la prohibición de efectuar

críticas a las ideas expuestas por los miembros del grupo de trabajo a fin de evitar la

inhibición de cualquiera de ellos. Dichas ideas son después agrupadas por categorías y

priorizadas por votación en orden a generar un plan de actuación.

Diagramas Causa Efecto

El diagrama Causas-Efecto de Ishikawa consiste en la representación gráfica, ordenada

y lógica, de la cadena de causas que conducen a un determinado efecto.

Puede aplicarse como paso intermedio en la aplicación de otras técnicas como el

AMFE, o directamente para buscar la solución a un determinado problema.

Despliegue de la función de calidad (QFD)

El QFD es una técnica sistemática para relacionar los requisitos demandados por el

mercado (voz del cliente) con las características técnicas del producto a través de cada

etapa de su creación, con la participación de todas las funciones de la empresa que

intervienen en el mismo. La herramienta básica del QFD es la construcción de matrices

de interrelación a todos los niveles.

Análisis del Valor

Las técnicas de análisis del valor están orientadas también a la satisfacción de las

necesidades del cliente pero poniendo el énfasis en la optimización simultánea de los

costes y los procesos. Para ello se separan los aspectos que generan "valor" de aquellos

que sólo generan coste, priorizando a los primeros sobre los segundos.

El valor es la suma de la impresión inicial del usuario ante el producto y la satisfacción

durante el uso. El coste integra todas las componentes desde el desarrollo inicial hasta el

final de la vida útil.

Análisis de modos de fallo y sus efectos (AMFE)

El AMFE es una técnica sistemática para asegurar que todos los modos de fallo que

puede presentar un producto o un proceso han sido analizados y prevenidos. Para ello se

asocia cada modo de fallo con sus causas y los efectos que producen. A partir de dicho

análisis se establecen prioridades así como un plan de actuación encaminado a eliminar

o minimizar las causas más importantes de los fallos.

Diseño de experimentos (DOE)

Las técnicas de diseño de experimentos están encaminadas a la planificación estadística

de los ensayos a fin de maximizar la información extraída (efecto de la variación de los

parámetros sobre el comportamiento del sistema) minimizando el número de los

mismos. El diseño de experimentos se complementa con el análisis de las superficies de

respuesta y las técnicas de optimización. De entre las técnicas de optimización destacan

los métodos de diseño robusto de Taguchi cuyo objetivo es minimizar la sensibilidad

del comportamiento del producto a las variaciones en los parámetros de entrada.

Diseño para la manufactura y el ensamblaje (DFMA)

Las técnicas DFMA intentan asegurar una fabricación más fácil a través de la

simplificación de todas las operaciones. La idea básica es minimizar el número de

piezas (piezas estandarizadas, multifuncionales, etc. ) y conseguir que estas se puedan

montar de forma directa y sin errores (montaje con movimientos en una sola dirección,

ajuste fácil, piezas de sujeción separadas, etc…).

Herramientas

La aplicación de la ingeniería concurrente exige también la utilización de una serie de

herramientas basadas en la informática y las tecnologías de la información. Sin dichas

herramientas es prácticamente imposible conseguir los niveles de integración,

comunicación y predicción exigidos por el enfoque concurrente.

Diseño y fabricación asistidas (CAD/CAM)

El diseño asistido por ordenador (CAD) es indispensable en un entorno de ingeniería

concurrente, no sólo por cuestiones de eficacia operativa sino también para garantizar

un intercambio ágil y sin errores así como una actualización constante de la información

entre los diversos grupos de trabajo implicados en el proyecto (especialmente entre las

ingenierías de producto y fabricación). Con una adecuada combinación de hardware y

software pueden conseguirse drásticas reducciones en los plazos de ejecución,

especialmente cuando se integra la información de diseño con la generación de

programas de mecanizado (CAM).

Simulación numérica (CAE)

La necesidad de la previsión forma ya parte del enfoque ingenieril clásico en el que el

desarrollo experimental juega, desde hace muchos años, un papel fundamental en orden

a evitar problemas durante el uso. En este sentido la experimentación sobre prototipos

físicos constituye una versión básica de la presciencia, que distingue al producto

industrial del producto artesanal, cuya evolución se produce mediante un esquema de

prueba, error y selección puramente darwiniano.

Consecuencia de ello, los departamentos de ensayos tienen una larga tradición en todos

los sectores industriales al tiempo que acumulan una gran parte del conocimiento de la

empresa sobre el producto y su comportamiento real.

Sin embargo el actual nivel de exigencia en cuanto a disminución de costes y tiempos

de desarrollo dificulta mucho la utilización de la experimentación como única

herramienta de la presciencia. Afortunadamente los avances realizados en el mundo de

la informática y de la simulación numérica de los fenómenos físicos ha permitido

incorporar al proceso un bucle rápido de valoración y optimización basado en las

herramientas de simulación.

Esta problemática se agudiza aún más en un entorno de ingeniería concurrente, donde la

simulación es una herramienta indispensable para "saltar" sobre actividades costosas en

tiempo y dinero, y verificar así si la solución escogida es adecuada. La simulación

reduce el riesgo en la toma de decisiones tempranas y amplía el campo de exploración

de soluciones posibles facilitando los procesos de optimización.

Gracias a la simulación es hoy posible estimar sobre prototipos virtuales cuál será el

comportamiento físico futuro del producto, antes de que exista ningún prototipo físico.

Sobre dichos prototipos virtuales se efectúan y valoran las modificaciones que se

estimen necesarias hasta estar razonablemente seguros de que el primer producto

fabricado corresponderá a una versión casi definitiva. Por tanto, diseñar con base a la

utilización a prototipos virtuales es un hecho que debe asumirse como necesario para no

correr el riesgo de quedar desfasados en un mercado cada vez más exigente y

competitivo. No obstante hay que tener presente que todo el proceso de simulación

numérica es sólo una aproximación a la realidad. Durante la definición del modelo

físico-matemático de un problema real, aparecen incertidumbres cuya resolución incide

directamente en la calidad y fiabilidad de los resultados obtenidos. Dichas

incertidumbres no solo se deben al propio proceso de generación del modelo numérico y

posterior cálculo, sino también a las indeterminaciones existentes en la descripción

física del problema.

Durante la realización de un proyecto en un entorno de ingeniería concurrente, la

simulación debe evolucionar de modo que su enfoque resulte siempre compatible con la

cantidad y calidad de la información disponible. El resultado de una simulación nunca

es más preciso que la información de partida utilizada en la misma. En consecuencia la

simulación evoluciona de lo general a lo particular y de lo cualitativo a lo cuantitativo

en la medida que disminuye la incertidumbre remanente.

La simulación no sólo es de utilidad en las etapas iniciales de definición del producto

sino que también los es en el diseño y desarrollo de los procesos de fabricación. Hoy en

día es posible simular los procesos de inyección, fundición, forja, conformado de chapa

y corte. Mediante estas herramientas puede ponerse a punto el proceso de fabricación de

forma virtual y antes de realizar importantes inversiones en medios de producción.

Ensayo (CAT)

Al tratarse de una tecnología relativamente reciente, los departamentos encargados de

realizar los trabajos de simulación suelen estar desligados de los departamentos

responsables de la realización de los ensayos, creándose dos "culturas" diferentes que

dificultan la integración. Esta es una situación claramente a evitar puesto que la mayor

efectividad conjunta de las herramientas de ensayo y simulación sólo se alcanza

aprovechando sus sinergias y a través de un proceso de adaptación mutua en el que la

experimentación ya no juega el mismo papel que anteriormente. A titulo de ejemplo se

apuntan seguidamente algunos de los aspectos en los que la simulación requiere un

soporte experimental adecuado, y que sin duda constituirán una área de crecimiento

para las técnicas experimentales en el futuro inmediato.

Es un hecho que los modelos teóricos implementados en los sistemas de simulación son

cada vez más complejos. Como consecuencia de ello se precisan características físicas

de los materiales que en ocasiones no están disponibles, o bien no han sido

determinadas al nivel deseable para la simulación. Esto hace necesaria la realización de

ensayos destinados a caracterizar los diversos tipos de comportamiento físico, en los

términos necesarios para la simulación numérica.

A pesar de disponer de todos los datos para caracterizar los materiales, y como ya se ha

dicho más arriba, la simulación numérica conduce a un resultado aproximado del

problema físico planteado. Cuantificar el "error", entendido no en un sentido absoluto

sino como la discrepancia entre la solución numérica frente a la realidad física, es una

tarea difícil ya que los resultados experimentales también están sujetos a error y por

tanto no pueden tomarse como una referencia absoluta. A pesar de ello el esfuerzo de

establecer la correlación entre simulación numérica y ensayo constituye siempre una

gran ayuda, tanto para la depuración del proceso de simulación numérica en sí como

para la del propio proceso de experimentación.

Otra cuestión importante a considerar es el hecho de que hay ciertos aspectos de los

problemas reales que por su naturaleza no puedan ser simulados, ya porque ello resulte

antieconómico frente al ensayo, ya porque la física del problema no sea suficientemente

conocida como para establecer un modelo teórico fiable. Aquí vuelve a destacarse la

experimentación como único recurso viable para la evaluación de ciertas problemáticas.

La experimentación juega también un papel fundamental en la determinación de unas

condiciones de carga y enlace adecuadas para la posterior realización de simulaciones

numéricas efectivas. El mejor modelo numérico resulta inoperante si tal información no

está disponible al nivel de exactitud requerido.

Como puede deducirse de lo dicho, en un entorno de ingeniería concurrente existe un

importante nivel de complementariedad entre los enfoques numérico y experimental que

debe ser potenciado mediante una adecuada integración de ambos. Es indispensable

validar los resultados obtenidos con los modelos numéricos en función del propósito

perseguido en la simulación, al tiempo que es necesario verificar que se ha obtenido un

nivel de correlación suficiente entre simulación y ensayo, especialmente la primera vez

que se aborde una determinada tipología de problema. Esta tarea muy útil cuando se

trate de cálculos y ensayos repetitivos, donde el esfuerzo de validación y correlación

puede repercutirse a través de una explotación continuada del proceso de simulación. En

dichos casos se puede incluso definir un procedimiento formal de análisis, que

incorporará las instrucciones necesarias para una realización fiable de la simulación,

incluyendo las conclusiones obtenidas de su validación experimental así como de la

experiencia acumulada en su propia aplicación. Esta forma de proceder es muy

adecuada en los procesos de la virtualización de ensayos cuyo objetivo es minimizar

ciertos tipos de ensayo estándar.

Otro campo muy importante de aplicación de la simulación numérica con relación a la

experimentación consiste en su utilización en el planteamiento, así como en el análisis

de resultados de ensayos complejos. En estos casos la simulación ofrece un marco

teórico de trabajo de gran utilidad al estar basado en la física del problema, forzar la

valoración de los distintos parámetros que intervienen en el fenómeno, y permitir el

análisis de la sensibilidad del resultado frente a variaciones en los mismos.

Al margen de su utilización en sinergia con la simulación, la experimentación forma

parte de la presciencia cuando es capaz de predecir comportamientos futuros

anticipando los resultados de otros ensayos más complejos o tardíos. En este campo se

encuentran los ensayos acelerados y aquellos destinados a adelantar los resultados de las

pruebas de campo mediante las técnicas de simulación experimental..

Diseño Y Desarrollo Modular

Como ya se ha dicho, el principal objetivo de la Ingeniería Concurrente en la entrega al

mercado de productos nuevos más fiables y en menos tiempo. La paralelización de los

procesos es por ello fundamental. Sin embargo, aún es posible conseguir mayor

paralelización y en consecuencia menor tiempo de desarrollo si se aplica la

modularización del producto.

La modularización del producto consiste en diseñar y desarrollar productos

considerándolos como la suma de grupos de elementos que interaccionan, con una

función común y cierta autonomía de conjunto. A estos grupos les denomina módulos.

Cada módulo puede llegar a ser desarrollado, por equipos de expertos, casi

independientemente del resto, como si de un proyecto aislado se tratara. De esta manera

la reducción de plazos es evidente, siempre y cuando la empresa disponga de recursos

suficientes para llevar a cabo los desarrollos simultáneos.

El desarrollo modular tiene otra ventaja. Si consideramos el producto final como un

conjunto de subsistemas, y se diseñan interfaces robustas (que no se vean afectadas por

las modificaciones en el diseño), es mucho más fácil desarrollar cambios y mejoras en

los productos. Con una misma base, es posible crear toda una amplia gama de productos

cambiando algún o algunos módulos. Además las mejoras en el producto se harán

también de forma modular, con lo que la probabilidad de fallar se reduce

considerablemente. Todo esto implica la posibilidad de crear nuevos productos con una

inversión más limitada, un tiempo de desarrollo menor y con mayor probabilidad de

éxito.

Cómo Extraer El Máximo Valor De La Simulación

La Ingeniería concurrente es considerada la forma más eficaz de acortar el tiempo de

desarrollo y coste de los nuevos productos. No obstante su aplicación práctica genera

ciertas dificultades en orden a extraer el máximo valor del uso conjunto de las nuevas

tecnologías de diseño (CAD), simulación (CAE) y ensayo (CAT).

Es un hecho admitido que las altas demandas del mercado imposibilitan el uso intensivo

de la experimentación como herramienta de evaluación. Por ello las tecnologías de

simulación numérica son hoy día un complemento indispensable ya que permiten

minimizar actividades costosas en tiempo y dinero, disminuir el riesgo de las decisiones

tempranas y explorar un campo más amplio de posibles soluciones. Sin embargo, como

quiera que se trata de una capacidad relativamente nueva, suele estar separada de los

más "clásicos" departamentos de ingeniería de diseño y experimentación. Ello conlleva

la existencia de culturas diferentes que dificultan la integración requerida en un entorno

de ingeniería concurrente, situación que debe ser evitada puesto que el mayor provecho

sólo se consigue mediante una correcta gestión del conocimento entre los

departamentos.

La presente ponencia muestra como las técnicas de análisis funcional y de análisis de

modos de fallo y efectos, ampliamente utilizadas con otros propósitos, pueden también

ser utilizadas para establecer una línea de acción coherente a lo largo de todo el proceso

de diseño y desarrollo, constituyendo un vinculo adecuado entre los departamentos de

diseño, simulación y experimentación. En este sentido, un análisis detallado de las

funciones del producto así como de sus modos potenciales de fallo, junto a una

comprensión suficiente de los parámetros implicados y sus relaciones, constituye la base

para definir una aproximación sistemática a la integración de las tres culturas.

Finalmente se presta especial atención a la aparición de una nueva especialidad, la

ingeniería de simulación y ensayo (en adelante S&T), en substitución a las anteriores

especialidades disjuntas de analista e ingeniero de ensayos. En el departamento de

simulación y ensayo las dos aproximaciones son utilizadas simultáneamente e

integradas de forma óptima. En nuestra opinión esta es la condición necesaria para

llegar a hacer del prototipado virtual una herramienta fiable, a través de un proceso

evolutivo de constante realimentación entre la realidad física y el mundo virtual.

Introducción

La alta competitividad del mercado obliga a adaptar al máximo las prestaciones de los

productos a las expectativas de los clientes. Prestaciones por encima o por debajo de

dichas expectativas pueden suponer un sobrecoste insostenible. La única solución para

ser competitivos es vender los excedentes de prestaciones a un precio mayor o, si ello

no es posible, eliminarlos para conseguir una reducción de costes.

En este contexto las prestaciones del producto deben ser ajustadas al uso previsto. Las

viejas técnicas de validación experimental basadas en sobre-ensayar los productos están

por tanto obsoletas. Pero, ¿cómo puede el producto ser ajustado a su "uso" de forma

satisfactoria?. La respuesta puede basarse en la utilización sistemática de las técnicas de

análisis funcional y de análisis de modos de fallo, combinadas con el benchmarking con

los productos de la competencia. Esta metodología asegura la coherencia entre las fases

de diseño, simulación numérica y ensayo sobre prototipos físicos. Al mismo tiempo

garantiza la adecuación entre las especificaciones técnicas y las necesidades de los

usuarios.

Integración Entre El Análisis Funcional Y El Análisis De Modos De Fallo.

Generación De Criterios De Cualificación

Obviamente el conocimiento del "uso" y su variabilidad, así como la subsecuente

definición de un "uso objetivo" para el diseño no son tareas triviales. Requieren un

extenso análisis de mercado y un análisis estadístico adecuado si se quieren obtener

resultados significativos.

La definición de los requisitos funcionales y no funcionales, en relación a las

necesidades de los usuarios, es una de las más difíciles e importantes tareas en un

proyecto. Ellos constituyen el punto de referencia para el proceso de diseño y

desarrollo, por lo que todo esfuerzo puesto en concretarlos se verá ampliamente

recompensado. En consecuencia, el análisis funcional es un elemento clave en el

proceso de integración de las tareas de verificación, tanto si se basan en métodos

analíticos, en la simulación numérica o son puramente de tipo experimental.

Para cada requisito funcional puede encontrase uno o varios modos de fallo

considerados, en un sentido amplio, como modos de incumplimiento funcional. Tanto

las funciones como sus modos de fallo asociados deben ser evaluados cuanto antes a fin

de garantizar el éxito del posterior desarrollo. Para ello deben establecerse criterios de

cualificación adecuados, asociando a cada factor parámetros mesurables que los

caractericen y estableciendo para ellos valores objetivo, basados en los estudios de

mercado, la experiencia anterior, o los estudios de benchmarking. Este análisis es

fundamental para la fiabilidad última del producto, y muchos problemas potenciales

quedarán resueltos por el mero hecho de haber sido detectados.

El proceso de cuantificar los parámetros y los valores objetivo correspondientes a cada

función y modo de fallo es un aspecto clave del proceso. Simulación y ensayo,

especialmente la primera, deben ser basados en medidas mesurables para una

evaluación clara y objetiva del producto. Esta es también la mejor forma de transferir

las especificaciones técnicas a los proveedores. Las especificaciones con

interpretaciones subjetivas son siempre propensas a conflictos.

Los criterios de cualificación serán posteriormente implementados en forma de

procedimientos de cualificación que deberán establecer cómo medir los parámetros

relevantes y cómo efectuar la comparación de las mediciones con los valores objetivo

Algunos de estos procedimientos estarán basados en cálculos analíticos, especialmente

en la fase conceptual, otros en simulaciones y otros serán de tipo experimental. De

hecho pueden encontrarse tres situaciones:

Aspectos que no pueden ser ensayados: Esto exige la utilización de procedimientos de

simulación altamente sofisticados y el uso de coeficientes de seguridad no sólo para

cubrir las incertidumbres, sino también para cubrir la variabilidad estadística.

Aspectos que no pueden ser simulados: Existen limitaciones a lo que puede ser

simulado, bien por falta de recursos computacionales o información, bien por

inexistencia de teorías físicas adecuadas. En este caso existe muchas veces la

posibilidad de simular la causa y relacionarla posteriormente con el modo de fallo

mediante relaciones causa-efecto empíricas, no incorporadas de forma directa en la

simulación.

No obstante en muchos casos son posibles los dos enfoques. Cuando esto sucede el

objetivo y nivel de detalle de la simulación numérica o de la experimentación a realizar,

se fijan en función de la información disponible y estado de avance del proyecto.

En todos los casos y a cualquier nivel, las evaluaciones deben ser consistentes con los

requisitos iniciales. Sólo en este modo cada una de ellas constituirá un paso más en el

proceso de asegurar la calidad del producto final.

Optimizando La Integración Entre Simulación Y Ensayo

En las fases iniciales del proyecto, la simulación es utilizada para concretar el diseño

conceptual y arquitectura global del nuevo producto. Durante esta fase se comprueba el

cumplimiento de todos los requisitos, funcionales y no funcionales utilizando la

simulación de forma más cualitativa que cuantitativa, como una "herramienta de

pensamiento" para el ingeniero de diseño. En esta etapa la interacción CAD-CAE

resulta fundamental puesto que lo que prima es la agilidad de las evaluaciones más que

el nivel de exactitud de las mismas, siempre y cuando los resultados sean

cualitativamente correctos y permitan tomar la decisión adecuada. La siguiente figura

muestra como, aunque parezca paradójico, la utilidad de una simulación puede estar

reñida con un intento por conseguir la máxima exactitud. Debe entenderse aquí por

exactitud la minimización de la divergencia entre el valor de un parámetro predicho por

la simulación y el que se obtendría a través de una medición, mientras que el concepto

de utilidad hace referencia al grado con que una predicción puede ser utilizada con

ventaja dentro del proceso de diseño y desarrollo.

La relación de proporcionalidad entre utilidad y exactitud es un mito que fácilmente

puede conducir a la situación de "parálisis por el análisis". El punto de máxima utilidad

puede desplazarse hacia la zona de máxima exactitud sólo cuando la incertidumbre

remanente es baja. Por este motivo en algunos casos podrán utilizarse con ventaja frente

a la simulación numérica aproximaciones analíticas clásicas, disponibles en forma de

manuales de ingeniería informatizados u hojas de cálculo.

Al integrar el CAD con el CAE debe evitarse a toda costa el exceso de detalle que se

sigue de la utilización de geometrías comunes. No siempre la geometría CAD es la

representación idónea para el análisis, siendo convenientes ciertas simplificaciones

(modelo de superficie media, eliminación de detalles, etc…) que pueden obtenerse de

forma asistida mediante herramientas especificas.

Una vez se ha fijado el concepto y el proyecto entra en la fase de desarrollo de detalle,

simulación y ensayo pasan a ser herramientas para la verificación del cumplimiento de

las necesidades de los clientes expresadas en forma de especificaciones técnicas. El

número de tales verificaciones queda limitado como consecuencia de las limitaciones en

tiempo y coste de cada proyecto, por lo que es necesario establecer prioridades. Los

índices de prioridad de riesgo usados en el AMFE pueden ser de utilidad para ello.

La combinación óptima entre simulación y ensayo es aquella que minimiza el tiempo y

el coste total, no sólo durante la fase de desarrollo sino también durante el ciclo de vida

completo del producto. Los ensayos físicos deben iniciarse cuando el coste de continuar

por la vía de la simulación aumenta el coste total. Del mismo modo los ensayos deben

finalizar cuando su coste no queda justificado en términos económicos por el coste

asociado al riesgo remanente. Seguidamente se expone un razonamiento para decidir el

momento de inicio de las actividades experimentales; no pretende ser una metodología

cuantitativa, sino más bien un razonamiento para la toma de decisiones: Cada modo de

fallo implica un coste asociado en caso de que alcance el mercado sin ser detectado.

Dicho coste dependerá del número de unidades afectadas y del coste derivado de cada

fallo (en términos de garantías, daños, imagen corporativa, etc.), y permite asignar un

valor económico al riesgo remanente tras la finalización de todas las actividades de

verificación. Por ejemplo puede evaluarse el coste de dicho riesgo multiplicando el

coste asociado al modo de fallo por la probabilidad de que realmente suceda. Esta

probabilidad dependerá a su vez de la probabilidad P de que el modo de fallo no sea

detectado en la fase de simulación y de la probabilidad D de que ese modo de fallo no

sea tampoco detectado durante los ensayos.

El coste y el tiempo necesarios para realizar la simulación crecen al disminuir la

probabilidad P. Cuando no se realiza ninguna simulación la probabilidad P es máxima,

pero en general menor a la unidad debido a la experiencia previa acumulada. Por otra

parte P es mínima y el coste es máximo cuando la simulación se realiza al máximo nivel

de detalle posible con base a la tecnología disponible. La relación entre la probabilidad

y el coste (incluido el tiempo como factor de coste) no es lineal. De forma similar, se

asigna una probabilidad D a la etapa experimental. El coste y el tiempo necesarios para

los ensayos aumentan al decrecer D. Un coste cero correspondería a no realizar ensayos

y llevaría asociado una probabilidad D máxima, pero inferior a la unidad con base a la

experiencia de campo existente. En el otro extremo, cuando el ensayo sea realizado al

máximo nivel posible, el coste será también máximo pero la probabilidad D mínima.

El optimo se consigue cuando el coste total (simulación+ensayo+riesgo remanente es

mínimo). De este análisis es posible extraer la combinación óptima entre simulación y

ensayo y el nivel de sofisticación a alcanzar en cada enfoque.

Este proceso obviamente demasiado complejo para ser abordado en detalle pero ilustra

como debe orientarse la decisión sobre el inicio de la actividad experimental así como

sobre la finalización de la misma. También permite ilustrar como estos puntos pueden

cambiar de un proyecto a otro en la medida en que la experiencia acumulada cambia las

curvas de coste-probabilidad.

Con una buena gestión del conocimiento adquirido y una política de mejora continua de

los procedimientos de simulación, se produce un rápido desplazamiento del punto de

corte en la dirección de incrementar el volumen de simulación y disminuir el esfuerzo

experimental. Este proceso debe converger a una situación final en la que prácticamente

todo el desarrollo se produzca de forma virtual y el ensayo físico sea una simple

validación para confirmar el éxito. En consecuencia, alcanzar este punto no es sólo una

cuestión de inversión en herramientas de computación, sino más bien el fruto de la

decisión de seguir un proceso sistemático de mejora continua y acumulación formal de

conocimiento a través de una realimentación constante entre simulación y ensayo.

Nuevo Papel De La Experimentación

¿Puede la simulación llegar a eliminar la necesidad de realizar ensayos?. La respuesta a

esta pregunta es claramente no. La cuestión no está tanto en la supresión de la

experimentación como en obtener la óptima integración entre ambas aproximaciones,

aprovechando sus ventajas así como las sinergias positivas existentes entre ellas, en

orden a conseguir la máxima rentabilidad conjunta.

No obstante si que es claro que la introducción de la simulación está cambiando el papel

de la experimentación en la línea de permitir una disminución en la cantidad de ensayos

realizados, que suele ir unida a un aumento en la calidad y complejidad de los mismos.

Así mismo la simulación está forzando la aparición de nuevas formas de

experimentación ligadas directamente a ella, bien sea para obtener datos para los

modelos matemáticos utilizados (experimentación básica que incluye la caracterización

de los materiales y de ciertos detalles no simulables), bien sea para validar la simulación

para un uso concreto. Sin estas nuevas formas de experimentación la simulación puede

perder parte de su utilidad, especialmente cuando se buscan resultados cuantitativos

fiables.

La utilización híbrida de simulación y ensayo permite sacar el máximo partido de los

puntos fuertes de cada uno de los dos enfoques y minimizar al mismo tiempo el impacto

de sus puntos débiles. En este sentido es necesario considerar que, en general, la

simulación ofrece una información global pero poco rica en detalle, mientras que la

experimentación ofrece una información local pero detallada.

En el enfoque híbrido los modelos numéricos deben enfocarse hacia la simulación de

los ensayos. De este modo se dispone de una base teórica para la experimentación y, al

mismo tiempo, la información extraída de los ensayos ayuda a depurar los modelos

numéricos, en un proceso de realimentación mutua que contribuye a incrementar el

conocimiento existente sobre el problema. La comparación de los resultados de una

simulación con los del ensayo equivalente debe ser realizada con cuidado. Los

resultados experimentales están afectados por la variabilidad experimental mientras que

la simulación numérica se realiza para valores dados de las variables, lo cual dificulta la

comparación. Una buena respuesta a este problema está en el uso de la simulación

estocástica a fin de introducir la variabilidad del mundo real en la simulación. La

realización sistemática de ensayos híbridos es un banco de pruebas en el que los propios

métodos de simulación y ensayo son depurados constantemente, a través del análisis

crítico de las discrepancias existentes, hasta alcanzar niveles de fiabilidad que hacen su

uso cada vez más efectivo.

Integración De La Simulación Y Ensayo Con Las Actividades De Ingeniería De

Diseño

El ingeniero de simulación y ensayo (S&T) no sólo debe tener un buen conocimiento

del producto sino también sobre los métodos de ensayo y los métodos aplicados en la

simulación numérica, con sus virtudes y limitaciones. Debe ser capaz de diseñar

procedimientos de análisis, entendidos como un nexo formal de unión entre el

conocimiento del producto y su evaluación sistemática utilizando herramientas de

simulación, y ser capaz además de validar y documentar dichos procedimientos de

forma operativa para su uso sistemático.

Es importante insistir en la diferencia entre validación, entendida como la demostración

de la adecuación de la simulación para una finalidad concreta, generalmente la toma de

una decisión de proyecto, y la exactitud (algunos utilizan el térmico correlación)

entendida como la medida del grado de correspondencia entre simulación y realidad. En

este sentido es posible encontrar simulaciones que ofrecen resultados válidos para un

propósito aún con bajos niveles de exactitud, y viceversa, procesos de simulación

capaces de ofrecer altos niveles de exactitud (lo cual siempre es muy difícil de probar

con rigor en la práctica debido a la variabilidad estadística de los resultados

experimentales), y que sin embargo no son válidos para el uso por su alta complejidad,

por la dificultad de su aplicación o por exigir excesivos recursos de cálculo.

El uso de procedimientos validados de simulación, formalmente documentados, permite

acumular toda la experiencia adquirida y actúa como parte del sistema de conocimiento

de la compañía. Los ingenieros de simulación y ensayo deben facilitar a los ingenieros

de diseño dichos procedimientos, como herramientas de trabajo adaptadas a las

necesidades de cada etapa del proceso de diseño y desarrollo, equilibrando la exactitud

con la utilidad requeridas, y en condiciones para ser explotadas por ellos de forma

rutinaria. De este modo la simulación numérica puede ser utilizada por los ingenieros de

diseño desde el inicio del proyecto, en orden a sintetizar soluciones óptimas para los

nuevos productos. Dichas soluciones óptimas deben tener en cuenta los requisitos

iniciales y sacar ventaja de la experiencia anterior a través de los procedimientos

validados de cualificación mediante simulación. Ello asegura que las decisiones de

diseño son tomadas con base a datos fiables y no con base a apreciaciones subjetivas, y

permite utilizar tanto las técnicas de diseño de experimentos como el análisis de

sensibilidad a las variabilidades propias de los diverso parámetros que intervienen, ya

desde etapas muy tempranas del proyecto. Con este enfoque se consigue que toda la

experiencia empírica existente quede incorporada a los procedimientos de simulación y

que el uso sistemático de éstos procedimientos en la etapa de diseño garantice el

máximo aprovechamiento de toda el conocimiento disponible.