Estudo do consumo de energia elétrica em máquinas-ferramentas

• Main Author: Pelegrino, Danilo Henrique
• Other Authors: Coelho, Reginaldo Teixeira
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2018
• Subjects: Consumo de energia; Eficiência energética; Energy consumption; Energy efficiency; Machine tools; Máquinas-ferramentas
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-06082018-112106/

Para lidar com o aumento dos custos de energia nos sistemas de produção e ações para minimizar impactos ambientais relacionados à geração de eletricidade através de combustíveis fósseis, o tema \"consumo de energia\" tornou-se um dos mais discutidos na indústria nos últimos anos (LI, 2015). Portanto, a redução do consumo de energia elétrica nos processos de fabricação é assunto fundamental para o segmento industrial nos dias atuais. Tal ação requer conhecimento sobre as demandas de energia de máquinas e todos os equipamentos envolvidos em um processo. Reduzir o consumo de energia nos processos de usinagem pode melhorar significativamente a produção de um modo sustentável (SCHUDELEIT; ZÜST; WEGENER, 2017). Para diminuir a demanda energética em processos de usinagem particularmente em máquinas-ferramentas (MFs), dados de consumo de energia devem ser obtidos para ajudar no planejamento de processos e também contribuir para melhorar a eficiência energética da máquina como um todo. Além disso, para atender à crescente demanda do mercado por máquinas mais eficientes e a competitividade global no setor de manufatura, fabricantes de MFs estão enfrentando grandes desafios para melhorar a produtividade e reduzir o consumo de energia (BEN JDIDIA et al., 2018). Considerando o aumento do preço da energia e a sustentabilidade industrial, o presente trabalho apresenta um estudo detalhado do consumo de energia em um centro de torneamento e sugere estratégias para reduzir o consumo de energia nas MFs. Os resultados obtidos, até agora, indicam que adaptar o comportamento operacional das MFs por meio de modos de operação inteligentes, adaptando a demanda de energia aos requisitos do processo específico parece ser um bom procedimento para reduzir o consumo de energia, tornando os processos e máquinas mais eficientes, melhorando assim a sustentabilidade dos processos de usinagem. === To deal with rising energy costs in production system and significant demands for minimizing environmental impacts related to the electricity generation using fossil fuels, the theme \"energy consumption\" has become one of the most discussed topics in the manufacturing industry in recent years (LI, 2015). Therefore, the reduction of energy consumption in manufacturing processes is a fundamental issue for the industrial segment nowadays. Such subject requires knowledge about the energy requirements from machines and all the involved equipment. Reducing energy consumption in machining processes can significantly improve sustainability in manufacturing (SCHUDELEIT; ZÜST; WEGENER, 2017). To reduce energy demand in machining processes, particularly in machine tools (MTs), energy consumption data must be obtained to help process-planning and contribute to improve machine efficiency. Moreover, to meet growing market demand for more efficient machines and global competitiveness in the manufacturing sector, MTs manufacturers are facing major challenges to improve productivity and reduce energy consumption (BEN JDIDIA et al., 2018). Considering the increasing energy requirements and industrial sustainability, the present research presents a comprehensive study of energy consumption in a Two-spindle Turning center and suggests strategies to reduce energy consumption in MTs as a whole. The results obtained, so far, indicates that optimizing the operational behavior of MTs through smart operation modes by adapting the power demand to the current production requirements seems to be a good procedure to reduce the energy consumption, making the processes and machines more efficient as well as improving environmental performance of machining processes.