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GCRI · Industria avanzada y robótica

Materiales y fabricación

New materials and manufacturing methods, from advanced alloys and composites to additive manufacturing and precision processes, change what can be made and where. They also bring new quality, safety and supply questions. This page sets out how materials and manufacturing innovation reaches production, how quality and capacity are measured, and what evidence serves the manufacturers, standards bodies and agencies involved.

01Registro

Materials and manufacturing on the record.

02La pregunta

Materials and manufacturing: how the risk develops.

Advanced materials, additive processes and circularity. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mecanismo

Qualification takes longer than invention

A new material or process must be qualified for each application, with testing and certification by customers and regulators. This often takes years.

Mecanismo

Additive manufacturing changes supply

3D printing allows local, on-demand production of complex parts, but quality varies with machine, material and process settings.

Mecanismo

Quality depends on process control

Variability in raw materials and processes leads to defects. Statistical process control and inspection keep quality within limits.

Mecanismo

Inputs can be scarce

Speciality materials, powders and alloys may come from few suppliers, exposing manufacturers to shortages and price swings.

03Geografía

Exposición de infraestructuras en Alemania.

Luces nocturnas, densidad de población y aguas de inundación sobre Alemania, a partir de NASA GIBS. Cada capa lleva su propia fecha.

El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.

Capas 3

Exposición de la infraestructura, para esta página

Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Proveedor
NASA LAADS DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; radiancia satelital, corregida por la luz de la luna y la atmósfera
Más recientes en la compilación
2026-10-12
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Radiancia nocturna satelital de la fecha indicada; las luces son un indicador indirecto del uso de electricidad y de los apagones, no una medición del suministro ni del acceso.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Estimado
Fuente
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
Proveedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
Licencia
CC BY 4.0
Año de referencia
null; estimación basada en el censo, estática (2020)
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; imagen satelital
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Modelado (último año que publica GIBS)
Fuente
MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Proveedor
NASA LP DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2024-01-01
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; índice satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-13
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Índice satelital de vegetación durante los 8 días hasta la fecha indicada, un indicador del estado de los hábitats; no es una medida de las especies ni de la biodiversidad.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo

Último disponible

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Cargando las imágenes más recientes de la NASA.

Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.

Exposición de la infraestructura, encuadrada sobre Alemania.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.

Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
  • Luces nocturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuidas por el NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Datos abiertos de la NASA
  • Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
  • © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
  • Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
  • En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
  • En vivo: Servicio Geológico de los Estados Unidos. Los eventos son indicativos, no alertas de las autoridades.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Pronóstico de caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS a través de Open-Meteo): contiene información modificada del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus 2026; no es una alerta de inundación.
  • Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Las capas opcionales (12 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.

Capas y fechas

  • Luces nocturnas, diario: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct 2026
  • Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
  • Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Índice de vegetación mejorado, móvil de 8 días: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 oct. 2026

04En todos los dominios

New materials and methods change supply and safety across domains.

05Simulador

Una perturbación a través de una economía insumo-producto.

Una pérdida de producción en un sector se propaga mediante los coeficientes técnicos a sus proveedores y clientes, y se recupera al ritmo que usted fije; los coeficientes son valores didácticos, no cuentas nacionales. Modelo didáctico con valores ilustrativos declarados, no una predicción. El mapa de esta página muestra Alemania; el modelo en sí no está ligado a un lugar.

Controles

Sector afectado primero (posición en la lista)
0
Tamaño del choque
30 % de su producción
Duración del choque
30 days
Tasa de recuperación
0.08 por día
Días simulados
180 days

Lecturas

Producción perdida durante el periodo
0.65% of a year’s output
Total sobre directo (multiplicador)
1.80 times
Otro sector más afectado
Servicios
Su máxima inoperabilidad
4.2%
Cifras, métodos y fuentes
SectorInoperabilidad máxima (%)Peso de la producción (%)
Agricultura30.2013.1
Energía2.8025.4
Manufactura0.4711.2
Transporte y puertos0.3720.1
Comercio3.9018.4
Servicios4.1711.8

Métodos

  1. Análisis insumo-producto Leontief (1936); Miller and Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press
  2. Modelo insumo-producto de inoperabilidad Haimes and Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7
  3. Inoperabilidad dinámica y recuperación Lian and Haimes (2006), Systems Engineering 9
  4. Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Datos

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Puertos marítimos Natural Earth
  • Puntos de estrangulamiento marítimos Nexus (estrechos y canales nombrados en sus coordenadas publicadas)
  • Ferrocarriles Natural Earth
  • Carreteras principales Natural Earth
Un choque a través de una economía insumo-producto. Modelo didáctico ilustrativo: funciona con los valores fijados por los controles, no con datos medidos. Métodos: análisis insumo-producto (Leontief (1936); Miller y Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press); modelo insumo-producto de inoperabilidad (Haimes y Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7); inoperabilidad dinámica y recuperación (Lian y Haimes (2006), Systems Engineering 9).
06Indicadores

Qué se mide y con qué calidad.

Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.

IndicadorUnidadCadenciaTipo de fuenteEtiqueta
Manufacturing value addedshare of gross domestic productanualCuentas nacionalesEstadísticas publicadas
Additive manufacturing adoptionpercent of firmsper surveyBusiness surveysNOTIFICADO
Defect rateparts per millionmensualQuality recordsOBSERVADO
Process capabilitycapability indexper processStatistical process controlOBSERVADO
Materials R&D expenditurecurrency unitsanualR&D statisticsEstadísticas publicadas
Product recalls for manufacturing defectsrecuentoanualRegulator recall databasesEstadísticas publicadas
07Simulador de gemelo y cascada

Model materials and manufacturing as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Industria y manufactura: the hazards it names, the sistemas and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructor de sistemas.

Amenazas

  • Natech event
  • Rotura de presa
  • Inundación fluvial (desencadenado aguas abajo)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Desplazamiento masivo (desencadenado aguas abajo)
  • Chemical spill or leak (set off downstream)
  • Emergency-response overload (set off downstream)
  • Apagón generalizado (desencadenado aguas abajo)
  • Déficit de suministro de agua (desencadenado aguas abajo)
  • Toxic gas release (set off downstream)
  • Industrial fire (set off downstream)

Controles

  • NS-0 Constitución y principios
  • NS-9 UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)
  • NS-11 Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)
  • NS-12 Artefactos de software, modelos e IA/ML (cadena de suministro, fichas de modelo, fichas de conjuntos de datos)
  • NRS-H60 Familia de amenazas: perturbación de cadenas de suministro y flujos (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H50 Familia de amenazas: accidentes industriales y de procesos (NHS-1 infra.industrial)
  • NRS-H109 Familia de amenazas: fallos de tecnologías de la transición energética (NHS-1 tech.energy-transition)
  • NRS-X10 Seguridad química, industrial, nuclear y radiológica
  • NRS-H54 Familia de amenazas: interrupción de señales y plataformas (NHS-1 cyber.platform)
  • NRS-K14 Perfil del paquete de dominio: industria manufacturera (DOMAIN-014)

Observación

  • eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • ILOSTAT (listed for reference)
  • Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
  • CO2 emission per unit of value added
  • Manufacturing, value added (% of GDP)
  • Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters

Geografía de ejemplo

  • The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
  • Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Agua superficial a través de nubes, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensidad de la lluvia, última media hora (IMERG), NASA GIBS
  • Humedad superficial del suelo (SMAP), NASA GIBS
08Fuentes

De dónde procede la evidencia.

Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.

FuenteLo que aportaTipo de licencia
UNIDO industrial statisticsManufacturing value added and production by sectorPublic, UNIDO terms
OECD Main Science and Technology IndicatorsR&D spending by sectorPublic, OECD terms
NIST additive manufacturing resourcesMeasurement science and standards for additive processesPublic domain, US government
ISO/ASTM 52900 seriesTerminology and standards for additive manufacturingLicensed standards, purchase required
Regulator recall databasesRecalls by product and causeRegistros públicos, condiciones según cada regulador
09Métodos y evidencia

How materials and manufacturing is modelled, measured and tested.

El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.

Modelo de sistema

The couplings between the systems in materials and manufacturing: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++IndustriaTrabajoComercioComunidadesEconomíaR de refuerzoB equilibrio
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
10Decisiones

Quién decide y a qué sirve la evidencia.

Advanced Industry and Robotics prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Quién decideLa preguntaEvidencia a la que sirve esta página
ManufacturersWhich materials and processes to adopt and how to qualify themQualification reviews; quality data
Standards bodies and regulatorsWhat testing and certification to requireQuality and recall evidence
Industry ministriesWhere to support manufacturing capabilityValue added and R&D evidence

Productos que genera este tema

  • Qualification pathway reviews for new materials and processes
  • Quality and recall trend analyses
  • Speciality input supply assessments
  • Evidence notes for manufacturing policy
11Cuestiones centrales

Lo que se preguntan los expertos.

  1. 01

    How do new materials behave over time?

    Fatigue, ageing, fire behaviour and failure modes that differ from familiar materials.

  2. 02

    Is additive manufacturing reliable?

    How defects arise in printed parts and how quality is assured.

  3. 03

    What hazards do new materials pose?

    Exposure to fine particles, reactive substances and fumes during production and recycling.

  4. 04

    Where do materials come from and go?

    Supply of critical inputs and recovery at end of life.

12Mecanismos

What drives the risk.

Advanced materials often outperform traditional ones in strength, weight or conductivity, but their long-term behaviour is less well documented. Composites can fail without visible warning; some battery chemistries carry thermal runaway risk.

Additive manufacturing enables complex parts and distributed production. Its quality depends on process parameters, powder quality and post-processing, and internal defects may be hard to detect without specialised inspection.

Many advanced materials depend on concentrated supplies of critical minerals, exposing manufacturers to geopolitical and trade disruption.

Circularity is harder for complex materials. Composites, multi-material products and nanomaterials are difficult to separate and recycle, so design for recovery matters from the outset.

Digital production adds a further layer. Additive manufacturing relies on design files and process parameters that can be copied, altered or corrupted, so the integrity of digital inputs becomes part of product quality.

13Métodos y límites

Cómo se recopila la evidencia y dónde termina.

Método o datosLo que muestraSu límite
Materials testingMechanical and fire performanceLaboratory conditions differ from service
Non-destructive inspectionInternal defects in partsDetection limits vary by method
Life-cycle assessmentEnvironmental burdens across stagesSensitive to boundaries and data
Supply-chain mappingSources of critical inputsOpaque beyond first-tier suppliers
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.

16Preguntas

Preguntas y respuestas.

What is additive manufacturing?
Building parts layer by layer from digital designs, often called 3D printing, using polymers, metals or other materials.
Why does qualifying new materials take so long?
Because each use must show the material performs reliably under its conditions, through testing and certification by customers and regulators.
What is statistical process control?
Monitoring a production process with statistical methods to detect unusual variation before it causes defects in products.
Are printed parts as strong as conventional ones?
They can be, when process and inspection are well controlled. Performance depends heavily on parameters and post-processing.
Does the platform qualify materials?
No. It publishes research. Qualification is the work of manufacturers, standards bodies and regulators.
Why link materials with circularity?
Because design decisions about materials largely decide whether a product can be repaired, reused or recycled.
serie ReportsContribuir

Aporte evidencia desde esta página.

serie Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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