Un nuevo tipo de simulación para el diseño y modelado de plantas industriales está cambiando la forma en que las empresas planifican, construyen y operan sus instalaciones. La simulación de procesos de producción ofrece una representación detallada del funcionamiento real de una planta industrial, lo que permite a los ingenieros identificar y resolver problemas antes de que ocurran.
Aquí analizamos las ventajas de utilizar el software Siemens Plant Simulation para la simulación de procesos de producción. El software puede utilizarse para optimizar el flujo de materiales, analizar la utilización de recursos, visualizar y analizar los procesos de producción y optimizar los programas de producción. Esto puede ayudar a reducir costes, mejorar la calidad, aumentar la productividad y mejorar la toma de decisiones.
Plant Simulation puede utilizarse como simulador de procesos industriales para:
- Modelar, simular, analizar, visualizar y optimizar sistemas y procesos de producción.
- Ayudar a identificar cuellos de botella en el flujo de materiales, optimizar la utilización de recursos, visualizar y analizar procesos de producción y optimizar los programas de producción.
- Y ayudar a reducir costes, mejorar la calidad, aumentar la productividad y mejorar la toma de decisiones en las plantas industriales.
¿Qué es el diseño de plantas industriales?
El diseño de plantas industriales es el proceso de planificación, diseño y construcción de instalaciones para la producción de bienes y servicios. Estas instalaciones pueden ser de cualquier tipo, desde fábricas y centrales eléctricas hasta plantas de tratamiento de aguas residuales.
El objetivo del diseño de plantas industriales es maximizar la eficiencia y la seguridad de las instalaciones, además de reducir al mínimo los costes de producción con un diseño eficiente, seguro, y sostenible, que cumpla con los requerimientos legales y normas aplicables. Este diseño suele ser realizado por profesionales externos que se especializan en este tipo de proyectos.
Para ello, los ingenieros deben tener en cuenta todos los aspectos del proceso industrial, desde el suministro de materias primas hasta el transporte y el almacenamiento de los productos acabados. Asimismo, también deben garantizar que las instalaciones cumplen con todas las normativas vigentes en materia de seguridad y medio ambiente.
Cuando se trata de construir una nueva planta industrial, afectará de manera crónica las decisiones tomadas en el primer momento (fiabilidad de las instalaciones y equipamiento, reducción tiempos paradas, eficiencia energética, acciones medioambientales).
Cárcel Carrasco, FJ.; Roldán-Porta, C.; Grau-Carrión, J. (2013). La sinergia entre el diseño de planta industrial y mantenimiento-explotación eficiente. Un ejemplo de éxito: El caso Martínez Loriente S.A.
Objetivos del Diseño de plantas industriales
El diseño de plantas industriales tiene como objetivo distribuir un espacio físico, ya sea para la creación de nuevas plantas o para las que ya existen, realizado por especialistas de los procesos productivos. Se debe considerar lo siguiente:
- Reducción del riesgo para la salud y aumento de la seguridad de los trabajadores.
- Incremento de la producción.
- Disminución de los retrasos de la producción.
- Acortamiento del tiempo de fabricación.
- Mayor facilidad de ajuste a los cambios de condiciones.
- Disminución del riesgo para el material o su calidad
¿Qué es la Simulación de Procesos Productivos?
La simulación de procesos productivos es una herramienta que se utiliza para el diseño y modelado de procesos industriales. Se trata de un tipo especial de simulación que permite recrear el funcionamiento real de los procesos en una planta industrial.
La simulación de un proceso productivo es la copia del sistema dinámico del proceso en un modelo, el objetivo es la obtención de conocimientos para transferirlos a la realidad. Las herramientas de simulación proporcionan la representación dinámica de un sistema real mediante un modelo representado en un ordenador
La simulación de procesos productivos se basa en la creación de un modelo digital del proceso de manufactura. Este modelo se desarrolla a partir de datos reales sobre el terreno, el edificio y el equipamiento de la planta. A partir de este modelo se pueden realizar una serie de simulaciones para evaluar diferentes escenarios de funcionamiento.
La simulación de procesos productivos permite a los ingenieros identificar y solucionar problemas antes de que ocurran.
¿Cómo se realiza una simulación de procesos productivos?
La simulación de procesos industriales se implementa con el uso de modelos informáticos para probar virtualmente los métodos y procedimientos de fabricación, incluidos procesos como la producción, el montaje, el inventario y el transporte. Una simulación imita el funcionamiento de los procesos o sistemas del mundo real con el uso de modelos.
En general, la simulación de procesos puede dividirse en cuatro tipos fundamentales, que son los siguientes:
- Modelado y simulación basados en agentes
- Simulación de eventos discretos
- Simulación de dinámica de sistemas
- Simulación de Montecarlo / Análisis de riesgos
Modelado y simulación basados en agentes
Un agente es un objeto que tiene la capacidad de actuar de manera autónoma en un entorno y realizar tareas específicas.
El modelado y simulación basados en agentes es un tipo de modelo computacional que permite la simulación de acciones e interacciones de individuos autónomos dentro de un entorno, y permite determinar qué efectos producen en el conjunto del sistema.
En este tipo de simulación, se modela el comportamiento de los agentes individuales y su interacción con otros agentes y con el entorno. Los agentes pueden ser personas, máquinas o cualquier otro objeto que tenga un comportamiento autónomo.
Los enfoques tradicionales, caracterizados por el uso de la estadística y las matemáticas clásicas, no son pertinentes para modelar las organizaciones debido a su visión determinista y reduccionista. Por ello, se presenta un enfoque alternativo para el estudio de las organizaciones que se encuentra en las técnicas de modelización y simulación de las ciencias de la complejidad, cuyo propósito es estudiar sistemas caracterizados por comportamientos emergentes.
K. D. . Cepeda Susatama, K. A. . Durango Ruíz, y L. E. Bohórquez Arévalo, “Agent-based Modeling and Simulation as an Alternative for the Study of Business Organizations” Mayo 2017.
Simulación de eventos discretos
Un evento discreto es un suceso que ocurre en un momento específico en el tiempo y que cambia el estado de un sistema. En la simulación por eventos discretos, los eventos son la base para modelar el comportamiento del sistema. Cada evento puede generar nuevos eventos y cambiar el estado del sistema.
La simulación de eventos discretos es una herramienta para simular el comportamiento y desempeño de procesos del mundo real. La mayoría de los procesos de una organización se pueden describir con una serie de eventos separados y discretos, que ocurren a lo largo de cierto tiempo, y que alteran el estado de un sistema.
En la simulación de eventos discretos, el tiempo se divide en intervalos discretos y los eventos ocurren en momentos específicos dentro de estos intervalos. Cada evento cambia el estado del sistema y puede generar nuevos eventos.
Simulación de dinámica de sistemas
La simulación de dinámica de sistemas es una técnica utilizada para modelar y analizar sistemas complejos. Esta técnica se utiliza para entender cómo los diferentes componentes de un sistema interactúan entre sí y cómo estos componentes afectan el comportamiento general del sistema.
En la simulación de dinámica de sistemas, se crea un modelo matemático del sistema que se está analizando. Este modelo se utiliza para simular el comportamiento del sistema en diferentes condiciones y para evaluar el impacto de los cambios en el sistema.
Simulación de Montecarlo / Análisis de riesgos
La simulación de Montecarlo es una técnica utilizada para evaluar el impacto de la incertidumbre en los resultados de un modelo matemático. Esta técnica se utiliza para simular el comportamiento de un sistema en diferentes condiciones y para evaluar el impacto de la variabilidad en los resultados.
El análisis de riesgos es una técnica utilizada para identificar y evaluar los riesgos asociados con un proyecto o proceso. Esta técnica se utiliza para identificar los riesgos potenciales y para desarrollar estrategias para mitigar estos riesgos.
Qué es la Simulación de Planta o Plant Simulation?
La simulación de planta es una técnica que se utiliza para modelar y analizar el comportamiento de una planta industrial. Esta técnica se utiliza para optimizar la producción, mejorar la eficiencia y reducir los costos.
En la simulación de planta, se crea un modelo matemático de todos los procesos industriales de una misma planta. Este modelo se utiliza para simular el comportamiento de los procesos en diferentes condiciones y para evaluar el impacto de los cambios. Por ejemplo, puede servir para identificar cuellos de botella, optimizar los programas de producción y mejorar la eficacia general de la planta o el proceso.
Beneficios de Plant Simulation
Gracias a la simulación de plantas industriales (plant simulation en inglés), las empresas pueden planificar el diseño y la construcción de sus instalaciones de forma más eficiente con un software de diseño de plantas industriales. También pueden utilizar la simulación para evaluar el impacto de cambios en los procesos de la planta, así como para optimizar el uso del equipamiento y reducir los costes de operación.
Los sistemas para simulación de procesos productivos están cambiando la forma en que se diseñan y modelan las plantas industriales. Se trata de una herramienta invaluable para garantizar la eficiencia en la automatización y fabricación de productos y la seguridad de las instalaciones.
Al crear simulaciones de diferentes layouts y procesos de producción, es posible identificar cuellos de botella e ineficiencias dentro de sus beneficios.
- Identificación de cuellos de botella: La simulación de planta puede utilizarse para identificar cuellos de botella en el proceso de producción. Esto puede ayudar a mejorar el flujo de materiales y reducir el tiempo que se tarda en fabricar un producto.
- Optimizar los programas de producción: La simulación de planta puede utilizarse para optimizar los programas de producción. Esto puede ayudar a garantizar que se dispone de los recursos adecuados en el momento oportuno y que el proceso de producción funciona de la forma más eficiente posible.
- Mejorar la eficacia global de las operaciones: La simulación de planta puede utilizarse para mejorar la eficiencia global de las operaciones. Esto puede hacerse identificando y eliminando ineficiencias en el proceso de producción.
Qué es Tecnomatix Plant Simulation?
Tecnomatix Plant Simulation es un software de simulación de procesos y eventos discretos que se utiliza para el análisis y la optimización de la cadena de suministro. El software permite a los usuarios crear modelos de flujo de trabajo y analizar el impacto de los cambios en el diseño antes de implementarlos.
Tecnomatix Plant Simulation también se puede utilizar para la planificación y el control de la producción, así como para la gestión del almacén. El software está disponible en Inglés, alemán, francés, chino e Italiano. Tecnomatix Plant Simulation es un producto de Siemens PLM Software y trabaja en conjunto con Siemens Process Simulate.
Ventajas de usar software de Simulación para el diseño de plantas de manufactura
Al diseñar una planta de manufactura, los ingenieros deben tener en cuenta una variedad grande de factores, desde el plano de la fábrica a las necesidades específicas del proceso de producción.
El objetivo es crear un diseño que sea a la vez eficiente y efectivo, reduciendo el desperdicio y maximizando la salida. Un software de simulación es una herramienta que puede ser usada para testear diseños diferentes y encontrar la solución más exitosa.
Ingresando datos y medidas de la planta en el software, los objetos y recursos, las limitaciones de logística y sistemas y productos existentes, los ingenieros pueden visualizar cómo los diferentes layouts impactan en la producción. Esto permite un proceso de diseño eficiente y completo y un entregable final de mayor calidad.
Usar Plant Simulation para optimizar performance de salida
Siemens Plant Simulation es una herramienta poderosa para generar alternativas y soluciones acerca de cómo optimizar la performance de la salida de la producción con menores recursos y energía.
Al crear simulaciones de diferentes layouts y procesos de producción, es posible identificar cuellos de botella e ineficiencias.
A base de prueba y error, es posible encontrar la mejor configuración para una planta dada. Reduce riesgos y esfuerzos. Así se puede reducir paradas y maximizar productividad.
Cómo Siemens Plant Simulation elimina cuellos de botella
El software está diseñado para ayudar a identificar cuellos de botella en procesos de fabricación. Le permite a los usuarios crear modelos virtuales de sus líneas de producción y testear diferentes escenarios para ver el efecto que pueden tener en la performance de la línea.
Esto ayuda a determinar potenciales mejoras que pueden ser hechas en el proceso real de la producción, aumentando eficiencia y salida. También permite medir el impacto de los cambios propuestos en otros aspectos de la línea de producción como manejo de materiales o uso de maquinarias.
Modelado 3D Orientado a Objetos con Plant Simulation
Modelado 3D Orientado a Objetos con Plant Simulation
Introducción al Modelado 3D Orientado a Objetos:
Siemens Plant Simulation permite a los usuarios crear modelos 3D jerárquicos y bien estructurados de instalaciones de producción, líneas y operaciones. Este enfoque orientado a objetos facilita un modelado rápido y eficiente de procesos de manufactura discretos y continuos.
Arquitectura y Capacidades de Modelado Orientadas a Objetos:
La herramienta proporciona una arquitectura orientada a objetos poderosa y capacidades de modelado que permiten una representación detallada y precisa de los sistemas de producción. Los usuarios pueden construir y visualizar modelos en 3D utilizando bibliotecas incluidas o datos CAD externos, aprovechando el formato de datos JT para el modelado 3D y la tecnología de modelo directo de Siemens para una carga eficiente y visualización realista de modelos de simulación 3D grandes.
Beneficios de la Encapsulación, Herencia y Jerarquía:
La encapsulación, herencia y jerarquía son principios clave en la arquitectura orientada a objetos de Plant Simulation. Estos principios permiten a los usuarios manejar, comprender y mantener simulaciones complejas y detalladas de manera más efectiva que con las herramientas de simulación convencionales. Los usuarios pueden modelar utilizando objetos dentro de objetos y modelos dentro de modelos en todos los niveles de la jerarquía, lo que proporciona flexibilidad y precisión en el modelado.
Configuración y Mantenimiento de Objetos de Biblioteca:
Los objetos almacenados en bibliotecas se mantienen para todos los usuarios, y cualquier cambio realizado en estos objetos se aplica automáticamente a todas las instancias donde se utilizan. Además, los objetos de la biblioteca pueden configurarse fácilmente para cumplir con requisitos específicos dentro de una simulación particular, lo que facilita la creación de modelos personalizados.
El modelado 3D orientado a objetos en Siemens Plant Simulation ofrece una solución robusta y flexible para representar sistemas de producción y procesos logísticos. La arquitectura y las capacidades de modelado orientadas a objetos de la herramienta permiten a los ingenieros y planificadores crear modelos detallados y precisos, facilitando la optimización y mejora continua de los sistemas de producción.
Beneficios de la Arquitectura Orientada a Objetos en Plant Simulation
Beneficios de la Arquitectura Orientada a Objetos en Plant Simulation
Facilita el Manejo de Simulaciones Complejas:
La arquitectura orientada a objetos de Plant Simulation permite un manejo más eficiente y efectivo de simulaciones complejas y detalladas. Los usuarios pueden comprender y mantener fácilmente estos modelos gracias a la estructura jerárquica y orientada a objetos que ofrece la herramienta.
Principios de Orientación a Objetos:
La encapsulación, herencia y jerarquía son fundamentales en Plant Simulation. Estos principios clave permiten a los usuarios modelar con flexibilidad y precisión, creando representaciones detalladas y exactas de sistemas de producción y procesos de manufactura.
Mantenimiento Centralizado de Objetos:
Con Plant Simulation, los objetos de biblioteca se mantienen de manera centralizada. Esto significa que cualquier cambio realizado en un objeto se aplica automáticamente a todas las instancias donde se utiliza. Además, estos objetos pueden configurarse para satisfacer requisitos específicos en simulaciones particulares, facilitando así la creación de modelos personalizados y adaptados a las necesidades del usuario.
Modelado Efectivo y Eficiente:
La arquitectura orientada a objetos permite a los ingenieros y planificadores de producción modelar sistemas de producción de manera más efectiva y eficiente. Los usuarios pueden aprovechar las bibliotecas de objetos incluidas y los datos CAD externos para construir y visualizar modelos 3D detallados y precisos.
La arquitectura orientada a objetos en Siemens Plant Simulation proporciona un enfoque robusto y flexible para el modelado de sistemas de producción. Esta arquitectura facilita el manejo, comprensión y mantenimiento de simulaciones complejas, permitiendo a los usuarios crear modelos detallados y precisos que son esenciales para la optimización y mejora continua de los sistemas de producción.
Integración y Arquitectura Abierta en Plant Simulation
Arquitectura Abierta:
Plant Simulation se destaca por su arquitectura abierta, que soporta múltiples interfaces e integra tecnologías como ActiveX, C, CAD, COM, JSON, MQTT, ODBC, OPCClassic, OPCUA, Oracle SQL, Socket y XML. Esta característica permite una fácil integración con otras aplicaciones y sistemas, proporcionando una solución de simulación más cohesiva y versátil.
Integración con Otros Productos Siemens:
La herramienta se integra sin problemas con otros productos de Siemens, creando un ecosistema de soluciones de planificación y simulación de producción. Esta integración permite a los usuarios trabajar de manera más eficiente, aprovechando las capacidades complementarias de diferentes herramientas para obtener resultados más precisos y detallados.
Facilita la Colaboración:
La arquitectura abierta facilita la colaboración entre diferentes departamentos y equipos dentro de una organización. Los usuarios pueden compartir y acceder a datos y modelos de simulación de manera fácil y segura, mejorando la cooperación y eficiencia en los proyectos de planificación y optimización de la producción.
Adaptabilidad a Necesidades Específicas:
Plant Simulation puede adaptarse a las necesidades específicas de los usuarios gracias a su arquitectura flexible. Los usuarios pueden personalizar y extender la funcionalidad de la herramienta para abordar requisitos únicos y desafíos específicos en sus proyectos de simulación y planificación de producción.
La integración y arquitectura abierta de Plant Simulation son fundamentales para su eficacia y versatilidad como herramienta de simulación. Estas características permiten una colaboración efectiva, integración con otras soluciones de Siemens y adaptabilidad a necesidades específicas, proporcionando un entorno de simulación robusto y flexible para los profesionales de la planificación y producción.
Herramientas Integradas para Análisis de Rendimiento en Plant Simulation
Análisis de Rendimiento Integrado:
Plant Simulation incluye herramientas integradas que permiten a los usuarios evaluar el rendimiento de los sistemas de producción. Estas herramientas proporcionan insights valiosos sobre la eficiencia y efectividad de los procesos de producción, ayudando a identificar áreas de mejora.
Análisis de Cuellos de Botella Automáticos:
Una de las características destacadas es el análisis automático de cuellos de botella. Esta función identifica áreas en el sistema de producción que limitan el rendimiento, proporcionando información crucial para optimizar y mejorar el flujo de trabajo.
Utilización de Máquinas y Recursos:
Las herramientas de análisis también ofrecen información detallada sobre la utilización de máquinas, recursos y buffers. Los usuarios pueden obtener un entendimiento profundo de cómo se utilizan y se distribuyen los recursos, lo que es fundamental para planificar y implementar estrategias de optimización efectivas.
Análisis de Consumo de Energía y Costos:
Plant Simulation proporciona análisis de consumo de energía y costos asociados con los procesos de producción. Estos datos son esenciales para las empresas que buscan reducir su huella de carbono y operar de manera más sostenible y rentable.
Visualización Gráfica de Datos:
La herramienta ofrece visualizaciones gráficas integradas, como diagramas de Sankey y gráficos de Gantt, que facilitan la interpretación y comprensión de los datos de rendimiento. Estas visualizaciones ayudan a los usuarios a tomar decisiones informadas basadas en el análisis de rendimiento del sistema de producción.
Las herramientas integradas para análisis de rendimiento en Plant Simulation son esenciales para evaluar y optimizar los sistemas de producción. Estas herramientas proporcionan análisis automáticos y visualizaciones gráficas que facilitan la identificación y mejora de áreas críticas en los procesos de producción, contribuyendo a una operación más eficiente y sostenible.
Gestión de Experimentos y Optimización con Plant Simulation
Gestión de Experimentos Integrada:
Plant Simulation ofrece una gestión de experimentos integrada y avanzada. Los usuarios pueden planificar, ejecutar y analizar experimentos de simulación de manera eficiente, explorando diferentes escenarios y configuraciones para optimizar los procesos de producción.
Optimización Automática:
La herramienta proporciona funciones de optimización automática que ayudan a mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de producción. Estas funciones permiten a los usuarios definir objetivos y restricciones, y el software busca automáticamente las mejores soluciones.
Análisis de Sensibilidad:
Plant Simulation incluye herramientas para realizar análisis de sensibilidad, permitiendo a los usuarios entender cómo los cambios en los parámetros del sistema afectan al rendimiento general. Este análisis es crucial para tomar decisiones informadas y desarrollar estrategias de optimización efectivas.
Comparación de Escenarios:
Los usuarios pueden comparar fácilmente diferentes escenarios y configuraciones de producción mediante la gestión de experimentos. Esta funcionalidad facilita la identificación de las mejores prácticas y soluciones para mejorar la eficiencia y productividad en los entornos de producción.
Visualización y Reporte de Resultados:
La herramienta ofrece opciones de visualización y reporte de resultados avanzadas. Los usuarios pueden visualizar los datos de los experimentos de manera clara y comprensible, facilitando el análisis y la interpretación de los resultados para implementar mejoras en los procesos de producción.
La gestión de experimentos y optimización en Plant Simulation es fundamental para explorar y mejorar los sistemas de producción. Con herramientas avanzadas para la planificación y análisis de experimentos, optimización automática y análisis de sensibilidad, los usuarios pueden desarrollar e implementar estrategias de optimización efectivas y basadas en datos para mejorar la eficiencia y rendimiento de los procesos de producción.
Casos de Estudio: Éxito con Plant Simulation
Optimización de Líneas de Producción en la Industria Automotriz:
Una empresa líder en la industria automotriz utilizó Plant Simulation para optimizar sus líneas de producción. Mediante la simulación y análisis de diferentes escenarios, lograron identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia en sus procesos, resultando en un aumento significativo en la producción y una reducción en los tiempos de ciclo.
Mejora de la Cadena de Suministro en una Empresa de Electrónicos:
Una compañía global de electrónicos implementó Plant Simulation para analizar y optimizar su cadena de suministro. La herramienta les permitió visualizar y mejorar el flujo de materiales, reduciendo costos operativos y tiempos de entrega, mientras maximizaban la utilización de recursos y espacios de almacenamiento.
Planificación Efectiva en una Planta de Alimentos:
Una importante empresa de alimentos utilizó Plant Simulation para planificar y validar nuevos procesos de producción antes de su implementación. Esto les permitió anticipar problemas potenciales y tomar decisiones informadas, asegurando una transición suave y eficiente hacia nuevos métodos de producción.
Desarrollo Sostenible en una Planta de Energía:
Una planta de energía implementó Plant Simulation para analizar el consumo de energía y emisiones de CO2 en sus operaciones. Gracias a los insights obtenidos, pudieron implementar estrategias de producción más sostenibles y eficientes, contribuyendo a la reducción de su impacto ambiental.
Los casos de estudio demuestran el éxito y la eficacia de Plant Simulation en diferentes industrias y contextos. La herramienta ha sido instrumental en optimizar procesos de producción, mejorar cadenas de suministro, planificar efectivamente nuevas implementaciones y promover prácticas sostenibles, validando su valor como solución integral para la simulación y optimización de sistemas de producción.
Explorando los Productos de Plant Simulation
Plant Simulation Standard:
El Plant Simulation Standard es ideal para pequeñas empresas o departamentos individuales. Ofrece funciones básicas de simulación y visualización, permitiendo a los usuarios modelar, simular y optimizar sistemas de producción y logística con eficacia.
Plant Simulation Professional:
El Plant Simulation Professional está diseñado para empresas medianas. Incluye todas las características del Standard, además de herramientas avanzadas para análisis de datos, planificación detallada y optimización de procesos de producción.
Plant Simulation Enterprise:
El Plant Simulation Enterprise es la solución completa para grandes corporativos. Proporciona funcionalidades avanzadas, incluyendo integración profunda con otros sistemas empresariales, análisis de big data y capacidades de simulación en la nube.
Módulos Adicionales:
Plant Simulation también ofrece módulos adicionales que se pueden integrar para expandir sus capacidades. Estos módulos están diseñados para satisfacer necesidades específicas en áreas como análisis de energía, planificación de recursos humanos y optimización de la cadena de suministro.
Licencias y Soporte:
Los productos de Plant Simulation están disponibles bajo diferentes licencias, adecuadas para empresas de todos los tamaños. Siemens también proporciona soporte técnico extenso y capacitación para ayudar a los usuarios a maximizar el valor de su inversión en la herramienta.
La familia de productos Plant Simulation ofrece soluciones escalables y personalizables para empresas de todos los tamaños y sectores. Desde el Standard hasta el Enterprise, cada producto está diseñado para proporcionar herramientas poderosas y flexibles que ayudan a los usuarios a modelar, simular y optimizar sus sistemas de producción y logística de manera efectiva y eficiente.
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Siemens Plant Simulation es una herramienta esencial para optimizar sus operaciones de manufactura.
El sistema le permite simular plantas industriales antes de ser construidas o en funcionamiento, ahorrando tiempo y dinero
El sistema es preciso y confiable, asegurando que sus simulaciones sean tan cercanas a la realidad como sea posible.
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