La industria metalmecánica nacional padece de un bajo nivel de competitividad frente a sus pares extranjeros debido a la baja eficiencia que presenta en la ejecución de sus diferentes procesos, específicamente, en el proceso de diseño. El grupo INACOM de la PUCP ha desarrollado un software inteligente denominado aiGearboxDesigner que permite realizar el diseño automatizado de cajas reductoras de velocidad. Esto porque se busca satisfacer las demandas de la industria minera, en cuanto a obtener estos productos con buena calidad y bajo costo por parte de la metalmecánica nacional. aiGearboxDesigner se desarrolló con el objetivo de disminuir el tiempo invertido en el proceso de diseño, alcanzándose así una gran eficiencia en cuanto a tiempo. Sin embargo, también es necesario que los diseños tengan un bajo costo. Esto es posible si se logra disminuir el volumen de material empleado en la fabricación de la caja reductora. Para alcanzar este propósito se han planteado varios objetivos específicos. El primero consiste en desarrollar e incorporar un algoritmo para minimizar el volumen del material empleado enfocado en los engranajes y árboles. El segundo objetivo consiste en establecer un procedimiento que permita optimizar el diseño de la carcasa mediante el análisis automatizado por elementos finitos e incorporarlo en el software desarrollado. Se propone como tercer objetivo obtener modelos matemáticos que permitan determinar la temperatura de trabajo de manera precisa a partir de resultados de simulación numérica. Finalmente, como cuarto objetivo se probará el software dentro de una empresa metalmecánica para recibir la retroalimentación necesaria y posteriormente validarlo. De esta forma se obtendrá un software inteligente capaz de diseñar cajas reductoras de forma automatizada en un corto tiempo minimizando el volumen de material empleado. Con esto se estará dotando a la industria metalmecánica de una herramienta que le permita incrementar su competitividad.

Investigadores:

• Rosendo Franco Rodriguez (Investigador Principal).
• Quino Martin Valverde Guzman (Co-Investigador).
• Herbert Yepez Castillo (Co-Investigador).