Planeación asistida por computadora del proceso tecnológico de ensamble. //Computer-aided gliding of the assembles technological process.

Resumen

El presente trabajo está dedicado a la optimización bajo criterios múltiples de la planificación de procesos de ensamble
mecánico a partir de su modelo geométrico tridimensional. Se soporta sobre un enfoque que integra tanto información
geométrica como restricciones tecnológicas del proceso de ensamble. En el desarrollo de la misma quedó demostrado, que
una vez conocido el modelo geométrico tridimensional de un ensamble, la aplicación de criterios tecnológicos y
geométricos al proceso inverso de desensamble y su posterior tratamiento con métodos evolutivos, genera planes de
ensamble mecánico próximos a los óptimos de acuerdo al sistema de preferencias del decisor. La integración de la
información permite disminuir el número de secuencias a evaluar y de elementos a procesar, con lo que se evita la
generación y evaluación de todas las secuencias posibles con la consecuente disminución del tiempo de procesamiento.
Como resultado de la aplicación del modelo integrado propuesto, se obtiene la planificación del proceso de ensamble
mecánico con una reducción del tiempo de ensamble debido a que en las secuencias obtenidas se reduce el número de
cambios de dirección de ensamble, los cambios de herramientas y de puestos de trabajo, así como se minimiza la distancia
a recorrer debido al cambio de puestos de trabajo. Esto se logra mediante un modelo de optimización multiobjetivo basado
en algoritmos genéticos.

Palabras claves: Ensamble mecánico, algoritmos genéticos, optimización multiobjetivo.

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Abstract:
This work deals with the combinatorial problem of generating and optimizing technologically feasible assembly sequences
and process planning involving tools and work places. The assembly sequences and related technological decisions are
obtained from a 3D model of the assembled parts based on mating conditions along with a set of technological criteria,
which allows automatically analyzing and generating the sequences. The generated assembly sequences are preprocessed
and optimized for the assembly Process Planning using Genetic Algorithms. This approach integrates the geometric and
technological information of the assembly process, which allows reducing the number of elements and sequences to be
processed with the consequent processing time and cost reduction.

Key words: Mechanical Assembly, Genetic Algorithms, Multiple Criteria Optimization.