Analisis de metodos numericos con las industrias 4.0 y la ing. mecatronica

Introducción

La mayoría de investigaciones son tratadas hacia las tecnologías avanzadas (industrias 4.0) pero en ellas existen diversos campos para poder crearlas, manejarlas, automatizarlas, etc. Como bien sabemos las herramientas no son perfectas pero si las analizamos desde otros ciertos puntos de vista se pueden acercar a su perfección, con diferentes procesos, funciones y/o aplicaciones en diferentes carreras en las que se puedan implementar.

La fábrica del futuro y su aplicación en la ing. Mecatronica.

En uno de los campos más extensos el cual es, las industrias 4.0 se llevan a cabo una de los más grandes procesos por parte de festo en el área de la automatización. En este proyecto nos enfrentamos a dos retos: por un lado, simplificar el proceso y hacerlo mucho más eficiente; y  por otro, desarrollar componentes que tengan memoria digital.

Métodos numéricos para la simulación de partes automatizadas.

Los métodos numéricos con algoritmos los cuales ayudan a realizar ciertos cálculos para hallar las curvaturas de algunos objetos no medibles y así poder simularlos y ayudar a encontrar los diferentes márgenes de error que se encuentran en estas y sus deformaciones como tal.

Métodos numéricos avanzados y sus aplicaciones a problemas en las industrias 4.0.

Como ya sabemos las industrias 4.0 se conforman por las más avanzadas tecnologías, pero en ellas existen sus problemas matemáticos para poder crearlas y así funcionar perfectamente, ahí es donde entran los métodos numéricos que son aquellos que por sus funciones y algoritmos mejoran cada proceso de cada tecnología.

Marco teorico

Métodos numéricos avanzados y sus aplicaciones a problemas industriales - Métodos de elementos finitos adaptativos.

Cuando se habla acerca del uso de las matemáticas o del modelado matemático aplicados a la industria, esto significa la transformación de los problemas del mundo real en matemáticas. A menudo, esto implica dejar de lado algunos detalles irrelevantes con respecto a las ecuaciones planteadas. Mientras los experimentos revelan los rasgos particulares de cualquier proceso, el modelo matemático permite el establecimiento de leyes generales, contribuyendo con ello con el conocimiento fundamental de tal proceso. (INGCO, 2011)

Industria 4.0: procesos de ingeniería eficiente

Los procesos de ingeniería del futuro deberán llevarse a cabo de manera más intuitiva, rápida y eficiente, y los componentes de automatización individuales deberán tener memoria digital: estos son los objetivos que persiguen Festo y sus socios, pertenecientes al mundo de la investigación y de la industria, en el proyecto de investigación conjunta Opak, las siglas en inglés de la 'open engineering platform for autonomous mechatronic automation components in a function-oriented architecture' (plataforma abierta de ingeniería para componentes de automatización autónomos y mecatrónicos). (Interempresas, 2015)

MÉTODOS NUMÉRICOS PARA SIMULACIÓN EN LA INGENIERÍA

El análisis numérico es el estudio de algoritmos que busca resultados numéricos de problemas de las más distintas áreas del conocimiento humano, modelados matemáticamente. En general, los algoritmos de métodos numéricos se dividen en directos, recursivos e iterativos. Por ejemplo, los iterativos presentan una sucesión de pasos que converge o no hacia el valor aproximado de la solución exacta. El objetivo del análisis numérico es encontrar sucesiones que aproximen los valores exactos con un número mínimo de operaciones elementales. (Araujo, 2017)

MÉTODO NUMÉRICO, ANALÍTICO Y EXPERIMENTAL: CONCURRENTES O COMPLEMENTARIOS EN LA INGENIERÍA

Actualmente, las empresas de ingeniería enfrentan a varios desafíos durante sus proyectos. Todo el proceso asociado al desarrollo de un equipo, producto o estructura debe presentar un buen balance de factores cruciales, como calidad, costo y tiempo, y el escenario observado en los días de hoy trae diversas dificultades para que se alcance este equilibrio. Por ejemplo, la complejidad de los productos es cada vez mayor, los recursos (tanto humanos como de materia prima) son más escasos y los plazos para la conclusión de los proyectos y el lanzamiento de productos más cortos. Ante estos desafíos, la simulación numérica se presenta como una herramienta de gran utilidad, que presenta varios beneficios para la solución de problemas de ingeniería, aliada a los métodos tradicionales. (Silva, 2017)

RESUMEN

Los métodos numéricos son aplicaciones de algoritmos por las cuales es posible formular y solucionar problemas matemáticos usando operaciones aritméticas menos complejas. Ellos también se conocen como métodos indirectos. El análisis numérico idealiza y concibe métodos para «aprobar» de forma eficiente las soluciones de problemas expresados ​​matemáticamente. El objetivo principal del análisis numérico es encontrar soluciones «aproximadas» para problemas complejos. (Araujo, 2017)

Un algoritmo es un grupo finito de operaciones organizadas y ordenadas que permite solucionar un cierto problema. Se trata de una serie de instrucciones o reglas establecidas que, por medio de una sucesión de etapas, permiten acercar el resultado real. (Araujo, 2017)

Aunque el análisis numérico se haya concebido antes de las computadoras, comúnmente el tema está relacionado a una interdisciplinaridad entre la matemática y la información. También es muy citado en la disciplina de cálculo numérico.

Las descripciones que aquí se presentan son simplificadas y tienen como objetivo hacer con que el lector entienda los fundamentos de los métodos, sus diferencias y principales aplicaciones. Ellos son:

En este artículo presentaremos un panorama introductorio de los fundamentos de los principales métodos, sus diferencias y principales aplicaciones.

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