MANUFATURA VIRTUAL DE COMPONENTES USANDO … · O processo de fabricação consiste na usinagem e montagem das peças numa célula de manufatura, ... Esta tecnologia é composta por

8º Congresso Brasileiro de Engenharia de Fabricação 18 a 22 de maio de 2015, Salvador, Bahia, Brasil

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MANUFATURA VIRTUAL DE COMPONENTES USANDO SOFTWARE PLANT SIMULATION, COM REPRESENTAÇÃO DE DIVERSAS

CONDIÇÕES DE PARADAS E FALHAS DE MÁQUINAS, USANDO LINGUAGEM SIMTALK

Marco Antonio Asselta Germano, [email protected] Jorge Antonio Giles Ferrer, [email protected]

1 Faculdade SENAI de Tecnologia Mecatrônica - Rua Niteroi, 180 – Centro – 09510-200 – São Caetano do Sul - SP Resumo: O presente trabalho tem como objetivo simular o processo de fabricação de alguns componentes que formam parte de um guincho tipo girafa, utilizando o software Plant Simulation. O processo de fabricação consiste na usinagem e montagem das peças numa célula de manufatura, contendo um torno CNC e um centro de usinagem. Usando a programação de eventos na linguagem SimTalk, simulou-se diversas condições de paradas de máquina que acontecem em todo processo de usinagem, como: paradas para avaliação de desgaste da ferramenta, paradas para troca de ferramenta, e falhas aleatórias simuladas a partir do histórico de operação da máquina. Para conseguir a simulação dessas condições, é necessária a avaliação de vários índices, como o índice de disponibilidade, índice de efetividade e índice de qualidade, utilizados amplamente no ambiente de fabricação. Esses índices por sua vez, permitem avaliar o “rendimento operacional global de um equipamento” (Overall Equipment Effectiveness - OEE). Estes indicadores são avaliados e alimentados em tabelas dentro do software Plant Simulation. Os tempos de usinagem das diversas peças analisadas são avaliados através de alguns softwares de simulação CNC e alimentados também no Plant Simulation. Dessa forma, obteve-se simulações do processo de fabricação e dados estatísticos de produção mais próximos do real. Mediante as simulações foi possível analisar a influência de todas as perdas existentes num processo produtivo sobre o tempo de fabricação e a porcentagem de tempo que a máquina fica em operação. Os resultados obtidos demonstram que esta ferramenta virtual representa um recurso bastante confiável para poder prever e se antecipar ao resultado de eventos não programados. Dessa maneira, é corrigir o impacto desses eventos na produção, mediante o ajuste de outros parâmetros que também influenciam no processo. Palavras-chave: Manufatura virtual, Software PLM, Plant Simulation, Programação SimTalk, Falhas de máquinas.

1. INTRODUÇÃO Nos dias atuais pode-se notar que cada vez mais a indústria briga por uma maior diminuição de tempos em seus

processos de fabricação, criando assim, a necessidade de prever como será este processo antes mesmo deste processo ser colocado em prática. Hoje temos no Brasil uma tecnologia que esta começando a se propagar, conhecida como Manufatura Digital. Esta tecnologia é composta por várias ferramentas de simulação, uma destas é o software utilizado para o desenvolvimento deste trabalho, o Plant Simulation . Com esta ferramenta tem-se a possibilidade de desenvolver um processo de fabricação de forma mais próxima do real e otimiza-lo, para torna-lo mais eficiente.

A simulação computacional atualmente é considerada como uma importante ferramenta de suporte de decisões testando e avaliando desempenho do modelo representativo do sistema real. Com o uso dela é possível definir a melhor forma de organização dos recursos usados na produção. É importante que as técnicas de simulação sejam utilizadas para se gerar informações antes que qualquer decisão seja tomada no sistema real (Shih, 2010).

A utilização da Manufatura Virtual está sendo aplicada em algumas empresas, principalmente dos setores automotivo e aeroespacial, e o seu conceito tem-se desenvolvido em escopo, ganhado maior importância e aceitação internacional. Exemplos de empresas que vêm utilizando a Manufatura Virtual são: a Boeing, que desenvolveu o modelo 777 totalmente digital antes de fazê-lo fisicamente; a Daimler Chrysler, que produziu três veículos recentemente usando a Manufatura Virtual; e a John Deere, que também tem usado esse novo ambiente no desenvolvimento de seus produtos (Porto et al, 2002).

O escopo do projeto da Manufatura Virtual engloba três diferentes paradigmas. São eles: • Manufatura Virtual orientada para o projeto: fornece informações sobre a manufatura ao processo de

desenvolvimento, permitindo a simulação de diversas alternativas de manufatura e a criação de protótipos "soft" pela manufatura no computador. Consiste no uso de simulações baseadas na manufatura para otimizar o projeto do produto e dos processos em uma meta específica da manufatura, como, por exemplo, DFA (Design for Assembly), qualidade ou flexibilidade.

• Manufatura Virtual orientada para a produção: fornece capacidade de simulação aos modelos dos processos de manufatura com o propósito de permitir avaliações mais rápidas e econômicas de diversas alternativas de processamento. Consiste na conversão do processo de desenvolvimento nos planos de produção, otimizando os processos de manufatura.



• Manufatura Virtual orientada para o controle: consiste na simulação dos modelos de controle e processos reais, permitindo a otimização durante o ciclo de produção existente (Porto et al, 2002).

O presente trabalho se enquadra dentro do conceito de Manufatura virtual orientada para a produção. Algumas das vantagens da implementação de fábricas digitais são a redução do risco de empreendedorismo pela

introdução de uma nova produção, processos de verificação antes do início da produção, otimização da alocação de equipamentos de produção, análise de gargalos e colisões, melhor utilização dos recursos existentes, redução ou eliminação completa de protótipos, etc. (Gregor et al, 2009).

A Figura (1) mostra uma comparação entre o processo real e o modelo digital de uma linha de montagem da Volkswagen na Eslováquia. Os softwares existentes permitem a representação de leiautes, equipamentos e dispositivos muito próximos dos reais.

Figura 1. Comparação entre processo real e modelo digital (Gregor et al, 2007). A aplicação da fabrica digital também tem experiências bem sucedidas no Brasil, como é o caso da implementação

dos modelos Polo e Fox da VW do Brasil. Uma consequência desta implementação de fabrica digital na armação da carroceria foram a redução no tempo de desenvolvimento do projeto em torno de 50% e a redução no tempo da implementação em 60%, além da necessidade de baixo investimento (Vidal et al, 2009).

2. DESCRIÇÃO DO PROJETO

A proposta consiste em implementar um processo virtual de fabricação e montagem de um equipamento, um

guincho tipo girafa, da seguinte maneira: a) Implementação de Células de Manufatura para a usinagem de componentes que fazem parte do cilindro

hidráulico e rodas para o deslocamento da girafa. b) Implementação da Célula de Soldagem Robotizada para ao fabricar a estrutura de suporte da girafa (este estudo

não será abordado neste trabalho). c) Implementação de duas Células de montagem de componentes, sendo:

- Célula de montagem dos componentes mecânicos que fazem parte do macaco hidráulico, observando que alguns elementos padronizados serão fornecidos diretamente e não usinados na oficina.

- Célula de montagem do macaco hidráulico, rodas e eixos de rodas e estrutura mecânica da girafa. Tomando como situação problema o caso real da oficina existente nas instalações da Faculdade SENAI de

Tecnologia Mecatrônica, onde estão instalados 2 Tornos CNC e 2 Centros de Usinagem iniciou-se a seleção das peças do guincho que poderiam ser produzidas em nossa oficina, neste caso foram escolhidos os conjuntos do macaco hidráulico e das rodas do referido guincho. Também foram selecionadas algumas peças que seriam usinadas virtualmente e outras que seriam fornecidas por terceiros. Esta decisão foi tomada para possibilitar a utilização desta situação-problema dentro da carga horária disponível na disciplina Sistemas Flexíveis de Manufatura.

Para poder alimentar os dados necessários dentro do software Plant Simulation, especificamente os dados referentes a tempos de usinagem, foram utilizados softwares de simulação de usinagem CNC abordados nas disciplinas de Comando Numérico Computadorizado. Da mesma forma, a implementação da simulação da Célula de Soldagem Robotizada foi abordada paralelamente no elemento curricular de Robótica. Esta estratégia de ensino possibilitou a integração de conhecimentos assimilados em elementos curriculares diferentes.

Definidos os produtos, e tempos de usinagem e equipamentos disponíveis, foi iniciado o processo de análise, onde foram avaliadas diversas estratégias de leiaute de máquinas, foi definido um volume de produção e em função disso definido o leiaute e cronograma de produção dos componentes.

Com estas etapas do projeto concluídas, foi possível simular a fabricação e montagem dos componentes do guincho. Porém, o software Plant Simulation não permite monitorar o tempo de uso de ferramentas e simular falhas ou paradas de produção de diferentes tipos ( como realmente acontece num processo produtivo real) usando diretamente as funções disponíveis no menu de comandos. Por esse motivo desenvolveu-se a geração de falhas, como paradas para



análise e correção de desgaste da ferramenta, paradas para troca do inserto, paradas por quebra de máquina e paradas para representar tempo gasto por perda de eficiência e qualidade durante o processo. Essas paradas foram desenvolvidas utilizando a linguagem SimTalk por meio do objeto Method, este desenvolvimento é o objetivo central do presente trabalho.

3. DESENVOLVIMENTO

Para avaliar os tempos de usinagem das peças cujos processos de fabricação foram simulados. Utilizou-se alguns

softwares de simulação disponíveis na Faculdade, como o mostrado na Fig. (2).

Figura 2. Interface do software de simulação CNC

Uma vez determinados os tempos de usinagem das peças, avaliou-se quantas peças, de cada tipo, seria possível fabricar em um período de trabalho de 8 horas, a quantidade de turnos necessários para cada tipo de peças e quantos dias da semana seriam necessários para concluir a fabricação do lote de guinchos fixado.

A Figura (3), por exemplo, mostra o leiaute adotado para a usinagem de dois tipos de peças: eixo maior e eixo menor do cilindro hidráulico que acionará o braço do guincho, usando modelos 2D e 3D. Da mesma forma foi procedido para definir um leiaute adequado para o tipo de peças, uma vez que algumas peças só precisavam de operação de torneamento, outras somente de fresamento e outras de ambos os processos. Foi também implementada uma célula de montagem das peças do cilindro hidráulico e outra de montagem do conjunto completo do guincho, como mostrado na Fig. (4).

(a)

Figura 3. Leiaute de célula de usinagem - (a) versão 2D



(b)

Figura 3. Leiaute de célula de usinagem - (b) versão 3D

Figura 4. Leiaute adotado para a simulação da montagem dos componentes do guincho

3.1. Linguagem SimTalk

A linguagem SimTalk é uma linguagem desenvolvida pela Siemens e aplicada no software Plant Simulation

(Siemens, 2013). Essa linguagem está baseada na linguagem C. A SimTalk é uma linguagem de alto nível utilizada em vários setores da indústria. O uso dessa linguagem abre diversas possibilidades e recursos dentro do Plant Simulation, como por exemplo a geração de falhas e mensagens. Bangsow (2010), apresenta muitos trabalhos práticos realizados na industria utilizando a programação SimTalk.

Neste trabalho, utilizou-se a SimTalk para fazer o controle do tempo de uso das ferramentas de usinagem e, consequentemente a vida útil das mesmas. Este controle gera paradas programadas nos processos para analisar o desgaste e correção da ferramenta ou quando o desgaste já é crítico, fazer a troca dos insertos. Os tempos gastos nestes procedimentos são avaliados a partir de experiências anteriores e definidos em tabelas criadas para esta finalidade. As tabelas são interligadas com o código fonte através do Method, que monitora o tempo de processo e faz as comparações para determinar qual tipo de falha ele vai gerar e em que momento.

3.2. Código Fonte

Para este trabalho, foram utilizadas duas lógicas, uma que registra o tempo de processo a ser analisado e outra que

monitora o tempo que cada ferramenta já usinou. Basicamente os dois códigos trabalham com comparações, onde eles buscam os valores fixados para análise de desgaste da ferramenta e vida útil da mesma, dados que foram alimentados nas tabelas previamente criadas. A Fig. (5) mostra um fluxograma adotado para a análise da troca do inserto da ferramenta.



Figura 5. Fluxograma e Código da troca do inserto da ferramenta

3.3. Paradas Programadas

Nesta etapa do projeto iniciou-se o desenvolvimento das paradas programadas. Estas paradas foram feitas para

representar duas situações com que o software Plant Simulation não lida diretamente, são: a) parada para análise e correção de desgaste de ferramenta (variável “Análise”); b) parada para troca de insertos (variável “Troca”).

O código consiste em analisar por quanto tempo a ferramenta que está no processo já usinou (variável “Uso”) e determina à parada ou não parada da máquina para realizar a análise da ferramenta ou a troca do inserto. A vida útil da ferramenta, é avaliada em função de ensaios prévios e/ou recomendações do fabricante. A duração da parada é estabelecida em função de ensaios ou de dados de processos semelhantes anteriormente desenvolvidos. Dessa maneira, o usuário só precisa alimentar esses dados nas tabelas de tempos criadas para cada processo analisado. O código fonte também gera mensagens de aviso, informando ao usuário, qual máquina esta parada e por qual motivo. Estes recursos não estão disponíveis diretamente no menu de funções do software e foram desenvolvidos para o presente trabalho. A Fig. (6) mostra a tabela de uso de ferramentas, com os valores fixados para gerar as paradas devido às duas situações: análise de desgaste e troca de insertos.



Figura 6. Tabela de tempos de uso da ferramenta e intervalo entre paradas Também foi elaborada uma tabela com os tempos de duração dessas paradas, como mostrado na Fig. (7).

Figura 7. Tabela de tempos de duração das parada da ferramenta para análise de desgaste e troca de inserto A Figura (8) mostra a geração de mensagens gerada pela lógica implementada, mostrando que o Torno CNC

entrou em parada para análise do desgaste do inserto.

Figura 8. Mensagem que notifica a parada da máquina no momento que acontece



3.4. Falhas

O presente trabalho pretende reproduzir em forma mais próxima possível da realidade, as diferentes perdas em forma de geração de falhas. Antes de apresentar sobre a geração de falhas, é necessário definir as perdas que existem num sistema produtivo, como:

a) Perda 1: Demora por quebra de máquinas; b) Perda 2: Demora por ajustes no equipamento (set up); c) Perda 3: Demora por pequenas paradas do operador, tempo ocioso; d) Perda 4: Perda de produção por operação em baixa velocidade; e) Perda 5: Perda de produção por qualidade insatisfatória; f) Perda 6: Perda de produção na partida a frio do equipamento (star up). g) Estas perdas são quantificadas para avaliar os seguintes índices: h) Índice de Disponibilidade (ID), Índice de Efetividade (IE) e Índice de Qualidade (IQ).

Podemos quantificar estes índices da seguinte maneira: O ID representa o tempo de operação real do equipamento (TO) em relação ao tempo total disponível do mesmo

(TTD), em outras palavras:

퐼퐷 = 푇푂푇푇퐷(1)

푇푂 = 푇푇퐷 −(푃푒푟푑푎푠1+ 푃푒푟푑푎푠2)(2)

O software Plant Simulation trabalha com este índice ID, conceitualmente da mesma forma, porém com outras

variáveis, como são o MTBF e o MTTR

퐼퐷 = 푀푇퐵퐹

(푀푇퐵퐹 + 푀푇푇푅)(3)

Onde: MTBF: Tempo médio entre falhas, que equivale ao tempo de operação real MTTR: Tempo médio do reparo O MTTR somado ao MTTR equivale ao tempo total disponível (TTD). O usuário precisa entrar com o valor do MTTR (calculado em função de dados estatísticos anteriores) e com o valor

do ID calculado da fórmula1. A Figura (9) corresponde ao Torno CNC da célula correspondente ao leiaute mostrado na Fig. (3). Na aba

correspondente as falhas (failures) podemos especificar o índice de disponibilidade ID, chamado de Availability em porcentagem e o tempo médio do reparo MTTR.

Figura 9. Janela de configurações, onde são detalhadas as falhas (failures) que acontecem no Torno Porém somente com o uso do ID não se consegue simular outros atrasos na produção, como as devidas perdas de 3

a 6, quantificadas nos índices de efetividade e qualidade. Por esse motivo, no software em vez de utilizar somente o índice ID, utiliza-se também o IE e o IQ para representar, mediante paradas, as perdas de produção pelos conceitos de efetividade e qualidade. Para isso, calcula-se esses índices, usando as seguintes fórmulas:



Índice de efetividade (IE):

퐼퐸 = 푇푂 − (푃푒푟푑푎푠3 + 푃푒푟푑푎푠4)

푇푂(4)

Índice de qualidade (IQ):

퐼푄 = (푞푢푎푛푡푖푑푎푑푒푡표푡푎푙푝푟표푑푢푧푖푑푎 − (푃푒푟푑푎5 + 푃푒푟푑푎6)

푞푢푎푛푡푖푑푎푑푒푡표푡푎푙푝푟표푑푢푧푖푑푎 (5)

Para calcular o Rendimento Operacional Global do Equipamento (OEE), usamos a seguinte fórmula: 푂퐸퐸 = 퐼퐷푥퐼퐸푥퐼푄(6) A partir dos 3 índices, ID, IE e IQ o software irá gerar as falhas correspondentes, conforme mostrado na Fig. (10).

Figura 10. Janela de configurações, onde são especificados os índices ID, IE e IQ Como o cálculo dos índices ID, IQ e IQ é necessário para a avaliação do rendimento operacional global de um

equipamento, Overall Equipment Effectiveness (OEE), foi criada uma tabela em Excel, onde o usuário pode inserir os dados relativos a todas as perdas e a tabela calcula automaticamente os índices. Este é um recurso que facilita muito o trabalho de avaliação mensal do rendimento OEE, muito utilizado na indústria. A metodologia proposta foi implementada nas máquinas, Tornos CNC e centros de usinagem da célula analisada na Fig. (3). Após rodar a simulação do processo, num período de 8 horas, coletou-se as seguintes estatísticas, mostradas na Fig. (11).

Figura 11. Dados estatísticos da simulação da usinagem no torno CNC (a) Simulação como paradas para

análise e troca de inserto (b) Simulação levando em consideração adicionalmente os índices ID, IE e IQ


Copyright © 2015 ABCM Da Figura (11) podemos deduzir o seguinte:

a) considerando somente paradas no processo de usinagem para análise de desgaste e troca de inserto, foram produzidas 221 peças no período de 8 horas, portanto, o tempo de fabricação foi de 2,17 min/peça. A máquina ficou em operação (usinagem) 93% do tempo.

b) considerando adicionalmente os índices de disponibilidade, efetividade e qualidade definidos na Fig.(9), foram produzidas 191 peças no mesmo período, portanto, o tempo de fabricação foi de 2,51 min/peça, um aumento significativo do tempo de processo, como era esperado. A máquina ficou em operação (usinagem) 80% do tempo.

Foi realizada uma nova simulação, com os seguintes parâmetros, considerando alguns problemas que podem acontecer em todo processo produtivo:

a) Aumento na quantidade de peças rejeitadas por qualidade insatisfatória (variação dimensional além das tolerâncias admissíveis, por exemplo), o que provocou a redução do índice de qualidade IQ de 92% para 88%.

b) Aumento de paradas desnecessárias do operador, o que provocou uma redução do índice de efetividade IE de 95% para 90%.

O resultado pode ser analisado na Fig. (12).

Figura 12. Simulação levando em consideração uma queda dos índices de efetividade e qualidade no processo Da Figura (12) pode-se deduzir que a diminuição dos índices de efetividade e qualidade provocaram um aumento

significativo do tempo de processo. Foram produzidas 171 peças no período de 8 horas, consequentemente, o tempo de fabricação foi de 2,80 min/peça. A máquina ficou em operação (usinagem) somente 72% do tempo.

4. CONCLUSÕES

A utilização da linguagem Sim Talk permite uma flexibilidade muito grande na simulação de eventos que não seria

possível de realizarem-se com os comandos disponíveis no software de simulação Plant Simulation. Na aplicação, conseguiu-se fazer o controle do tempo de uso da ferramenta num processo de usinagem, a geração e controle das paradas em máquina ocasionadas por diversos motivos, tais como verificação do desgaste da ferramenta, e troca do inserto e a representação de perda de tempo de produção provocada por perdas de eficiência e perdas por qualidade insatisfatória mediante a simulação de paradas de produção.

Mediante simulações conseguiu-se analisar a influência de todas as perdas existentes num processo produtivo sobre o tempo de fabricação e a porcentagem de tempo que a máquina fica em operação. Ficou evidente que esta ferramenta virtual representa uma forma bastante confiável de poder prever e se antecipar ao resultado de eventos não programados, como por exemplo, uma parada de máquina para manutenção corretiva prolongada, e assim corrigir o impacto dessa parada de produção, mediante o ajuste de outros parâmetros que também influenciam no processo.

Como em toda implementação que requer dados práticos, uma dificuldade encontrada foi na quantificação de tempos de processo e de perdas, as quais devem ser calculadas estatisticamente em função de dados de produção.



5. AGRADECIMENTOS

Agradeço primeiramente a Deus, ao apoio da minha família e ao meu orientador, Profº Jorge Antonio Giles Ferrer,

por ter apostado e confiado em mim para a realização deste trabalho.

6. REFERÊNCIAS

Bangsow, S. 2010. “Manufacturing Simulation with Plant Simulation and SimTalk”. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 297 p.

Gregor, M. et al. 2009. “Digital factory”. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems. v. 3, n. 3, p. 123-132, 2009.

Gregor, M. et al. 2007. “Factory Mock Up, VW Assembly System, Research Study”. CEIT-S002-12-2007. p. 27, 2007. Porto, A. J. V. et al. 2002. “Manufatura Virtual: conceituação e desafios”. Gestão & Produção, v. 9, n. 3, Dez.

Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2002000300007&lng=en&tlng=pt.10.1590/S0104-530X2002000300007>. Acesso em: 30 Jan. 2015.

Shih, Y. C. 2010. “Utilização da modelagem e simulação para fins de análise comparativa de desempenho entre o arranjo físico funcional e o arranjo físico distribuído”. Tese (Doutorado) - Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 299 p.

Siemens. 2013. “Plant Simulation Basics, Methods and Strategies - Student Guide August 2013 MT46101 - Plant Simulation 11.0.3”. Siemens Product Lifecycle Management Software Inc.

Vidal, O. C.; Kaminski, P. C.; Nicolini Netto, S. 2009. “Exemplos de aplicação do conceito de fábrica digital no planejamento de instalações para armação de carroçarias na indústria automobilística brasileira”. Produto & Produção, v. 10, n. 1, p. 75 - 84, fev. 2009

7. DIREITOS AUTORAIS

Os autores são os únicos responsáveis pelo conteúdo do material impresso incluído no seu trabalho.

COMPONENTS VIRTUAL MANUFACTURING USING PLANT

SIMULATION SOFTWARE, PRESENTING STOP CONDITIONS SIMULATION AND MACHINE FAILLURES USING SIMTALK

PROGRAMMING LANGUAGE Marco Antonio Asselta Germano, [email protected] Jorge Antonio Giles Ferrer, [email protected]

1 Faculdade SENAI de Tecnologia Mecatrônica - Rua Niteroi, 180 – Centro – 09510-200 – São Caetano do Sul - SP Abstract: The purpose of this paper is to discuss the simulation of manufacturing process of some componentes that are part of a giraffe crame using the Plant Simulation software.Manufacturing process consists of machining and assembling pieces into manufacturing cells, composed of a CNC machining and a machining center. The implementation of event-driven programming language with SimTalk allowed us to simulate several stop conditions that usually happens on each machining process, such as: stops for tool wear evaluation, stops for tool changing and random simulated failures based on the machine operation history. In order to simulate these conditions it is necessary to evaluate some indexes, such as the availability index, effectiveness index and quality index, largely used on every manufacturing process. Those indexes, in turn, allow us to evaluate the Overall Equipment Effectiveness - OEE. They are analysed and put into tables inside the Plant Simulation software. The machining time of different pieces is analysed using a CNC simulation software and also put into the Plant Simulation. This way we obtained manufacturing processes simulations and production statistical data closer to real values. Through simulations it was possible to analyze the influence of all losses of a production process on manufacturing time and the time percentage that the machine is in operation. The results show that this virtual tool is a very reliable resource to predict and anticipate the outcome of not programmed events. Thus, it is possible to minimize the impact of these events on the production, by adjusting other parameters which also influence the whole process. Keywords: Virtual Manufacturing, PLM software, Plant Simulation, SimTalk language, Machine's failure.

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