Metodología para la optimización energética del proceso de inyección (parte 1)

Metodología para la optimización energética del proceso de inyección (parte 1)

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Vea en este artículo un análisis de cómo seguir e implementar metodologías de optimización energética resulta relevante para garantizar, con unas cuantas experimentaciones, un óptimo de producción que asegure la calidad del producto.

La energía representa entre el segundo y tercer componente de costos de los procesos de transformación de polímeros, lo cual ha hecho que sea un factor relevante en la competitividad de los productos inyectados1. El indicador sugerido para evaluar un proceso desde este punto de vista, es el consumo energético específico efectivo (KWh/Peso de producto o pieza que cumple especificaciones)2. Este indicador ha mostrado gran utilidad, no solo para evaluar energéticamente un proceso, sino para optimizar la productividad de un sistema manteniendo los estándares de calidad de la parte inyectada.

La caja negra es el estudio de un elemento o sistema desde el punto de vista de las entradas que recibe y las salidas o respuestas que produce, sin tener en cuenta el funcionamiento interno. La aproximación de caja negra para un proceso de moldeo por inyección se resume en la Figura 1.

Como se puede apreciar, al sistema ingresa materia prima a una temperatura cercana a la ambiente (los pellets). La energía aportada al sistema por la materia prima está relacionada con la entalpía de la misma, la cual es función directa de la temperatura. Además de la materia prima, al sistema ingresa energía eléctrica, la cual alimenta a los motores y a las bandas de calefacción, y líquidos refrigerantes a una temperatura controlada para el sistema de enfriamiento del molde y la máquina. Como salida del sistema, se tiene el calor que debe evacuarse ya sea por medio del líquido refrigerante o por radiación y convección al entorno. Al final del proceso, vuelve a salir la misma materia prima, esta vez en forma de parte terminada, la cual después de un tiempo alcanza nuevamente la temperatura ambiente.

Desde el punto de vista energético, para el proceso de moldeo por inyección se entra un material a temperatura ambiente, para obtener una parte final la cual termina alcanzando nuevamente la temperatura ambiente. Es decir, el sistema no le adiciona energía a la materia prima, y la energía consumida por los motores termina convertida en calor, el cual debe ser evacuado por medio del refrigerante o el aire. ¿Dónde está la ganancia del proceso? La ganancia es intangible desde el punto de vista energético y consiste en darle una forma final “útil” a la materia prima empleada.  En este sentido, la optimización energética del proceso de inyección consiste en la utilización del mínimo consumo energético específico por pieza, en donde dicha pieza debe cumplir una serie de especificaciones para ser “útil”.

Las especificaciones técnicas varían dependiendo del tipo de pieza, y este elemento, sumado a la gran variedad de geometrías y materiales que pueden existir en piezas inyectadas, hace que el proceso de optimización del moldeo por inyección no pueda hacerse basado en reglas de dedo, sino que se tenga que acudir a un método experimental. A continuación se discuten los pasos de la metodología.

1. Llevar a cabo la selección de tecnología de inyección acorde a las necesidades técnicas de la pieza y las necesidades de producción

La selección de la máquina inyectora, el molde y todos los elementos periféricos alrededor del proceso (robots, alimentadores, entre otros) determinan en gran medida el potencial de optimización de un proceso y, por lo tanto, la competitividad del producto final.

La adquisición de una tecnología no puede basarse exclusivamente en el costo de la misma. Si se requiere un producto de altas especificaciones técnicas, la tecnología debe estar a la altura de éstas, de lo contrario, la generación de producto no conforme afectará los indicadores energéticos y de productividad del proceso. Un molde incorrectamente diseñado, puede llevar a extender innecesariamente el tiempo de ciclo debido a problemas en la refrigeración o en la expulsión de la pieza, haciendo que el producto pierda competitividad.

Una buena planificación en la selección y adquisición de tecnología, evita problemas de productividad. Por ejemplo, si se selecciona una máquina con baja velocidad de plastificación para un molde de enfriamiento relativamente rápido, se corre el riesgo de que el cuello de botella del proceso esté dado por la plastificación (es decir, la máquina inyectora) limitando la posibilidad de optimizar el ciclo. Igualmente, la definición inadecuada del número de cavidades que debe tener un molde, puede limitar el potencial de optimización del proceso castigando la competitividad del producto.

Las anteriores observaciones pueden extenderse a la selección de la referencia de materia prima que se va a utilizar, ya que el cambio constante de la misma por criterios de costos, puede generar inconsistencias en el proceso y por lo tanto en el producto, llevando a bajas productividades y altos consumos de material y energía.

2. Definir las especificaciones del producto y el rango de aceptación

Todo modelo de optimización define una serie de restricciones que delimitan la región en donde debe encontrarse la solución óptima. En el caso de la optimización del ciclo de inyección, las restricciones del modelo están dadas por las especificaciones del producto.

Las especificaciones del producto más usadas son el peso, las dimensiones críticas y sus tolerancias de aceptación, así como la apariencia de la parte. Existen productos con exigencias particulares que pueden verse afectadas por las condiciones de proceso, tales como ciertas propiedades mecánicas, las propiedades ópticas o la resistencia química. Es muy importante definir dichas especificaciones adecuadamente con un rango de aceptación apropiado.

Mientras más exigentes sean las restricciones, menor será el grado de libertad para la optimización y más complejo será el modelo. Por ejemplo, la optimización de una parte plástica para el sector automotriz es exigente en ciertas dimensiones, en su apariencia y en su resistencia mecánica, mientras que para un juguete monocomponente posiblemente las únicas especificaciones relevantes son su peso y la eliminación de rebabas (apariencia), facilitando el modelo.

3. Definir las variables de respuesta que se desean optimizar

Usualmente, la respuesta que se desea optimizar está asociada con el incremento de productividad del proceso, manteniendo las restricciones o especificaciones de producto definidas en el paso anterior. Dicha variable puede ser el tiempo de ciclo. Sin embargo, se recomienda utilizar como parámetro de optimización el consumo de energía específico por pieza (KWh/pieza que cumple estándares).

Este indicador se afecta directamente por el tiempo del ciclo, debido a que mientras más extenso es un ciclo, normalmente mayor es el consumo de energía específico. Adicionalmente, tiene en cuenta otras variables relevantes de respuesta asociadas al proceso, como son el consumo de energía y la generación de productos no conformes.

Es posible que se tenga un problema en particular de calidad, que se desea solucionar en planta. En tal caso puede definirse la especificación relacionada con el problema de calidad, como parámetro que se desea optimizar.

4. Definir las variables de entrada que se desean ajustar

El proceso de inyección involucra una cantidad importante de variables que inciden sobre el desempeño del mismo. Es importante involucrar en la optimización aquellas variables que tienen un mayor impacto sobre las especificaciones del producto y la variable de respuesta que se desea optimizar, en nuestro caso el consumo de energía específico. Por ejemplo, si para la parte es relevante el peso, es importante considerar el perfil de post-presión. Si es relevante el acabado superficial, se deben considerar la velocidad de inyección y la temperatura y flujo del refrigerante en el molde, entre otros.

5. Definir los rangos para las variables de entrada

Es importante definir los rangos en los que puede variar una entrada de forma razonable. Por ejemplo, no tiene sentido definir una velocidad de inyección tan lenta que de antemano se conoce que no permite llenar completamente la cavidad o tan rápida que degrade el material o se supere el límite de presión de la máquina.

6. Preparar un diseño de experimentos

El proceso de moldeo por inyección involucra una gran cantidad de variables, en las cuales los efectos interrelacionados pueden llegar a ser relevantes. Uno de estos casos es el efecto interrelacionado del perfil de temperaturas del barril y la velocidad de inyección en la temperatura de masa y por lo tanto en el tiempo de ciclo del proceso. A mayor velocidad de inyección, el polímero se calentará más debido a los efectos viscosos. A su vez, a mayor temperatura en el barril, mayor será la temperatura del polímero que entra el molde. Sin embargo, mientras más alta sea la temperatura del barril, el polímero podrá fluir con mayor facilidad, y por lo tanto habrá un menor aporte debido al calentamiento por efectos viscosos.

Por otro lado,  las variables de entradas tienen efectos no lineales en las respuestas. Por ejemplo, una alta velocidad de inyección implica altos requerimientos de presión para sostener dicha velocidad.  Igualmente, una baja velocidad de inyección puede implicar altos requerimientos de presión porque al material se le da tiempo suficiente para enfriarse y dificultar el llenado.  Lo anterior implica que no es posible conocer la tendencia de la respuesta basado únicamente en dos condiciones.

Debido a la gran cantidad de variables de entrada, a la interrelación entre ellas y a la no linealidad de las respuestas, la utilización de métodos de ajustes basados en la variación independiente de cada una de las variables de entradas, resulta engorrosa y con poca probabilidad de encontrar el óptimo del sistema. Si bien esta práctica es ampliamente usada en la industria y en ocasiones logra con éxito que un producto cumpla con las especificaciones técnicas, raramente logra encontrar las condiciones óptimas para aumentar la competitividad del producto.  Es por esta razón que se recomienda la utilización de un método estadístico para aproximar la solución, el cual con un número controlado de experimentos tiene en cuenta la interrelación entre variables y permite determinar si existen comportamientos no lineales en los rangos definidos.

Dicho método estadístico es denominado Diseño de Experimentos, sobre el cual existe amplia literatura, incluyendo su aplicabilidad al proceso de moldeo por inyección(3; 4; 5). En esta metodología, se permite la variación simultánea de variables de entrada con un número controlado de experimentaciones. En la Figura 2, se presenta el número de experimentos necesarios acorde con el número de factores o variables de entrada para uno de los muchos algoritmos existentes.  La cifra en números romanos corresponde a la resolución, es decir, hasta qué nivel se desean estudiar las interrelaciones.  Si se consideran tres variables A, B, C, el nivel III permitiría identificar claramente el efecto de las variables A, B, C, pero confundiría sus interrelaciones (AB, AC, BC, ABC).  El nivel IV permite identificar las relaciones de segundo nivel (AB, AC, BC) pero confunde las relaciones de tercer nivel (ABC), y así sucesivamente. Como se puede observar, a mayor resolución, crece considerablemente el número de experimentos. En la práctica, para el proceso de inyección se obtienen resultados adecuados con resoluciones de nivel III y IV.  Es así que en la mayoría de los casos, se pueden considerar hasta quince variables teniendo que hacer únicamente 16 o menos experimentaciones. La optimización de un proceso puede lograrse con un trabajo experimental bien coordinado de unas cuantas horas, obteniendo beneficios de productividad durante todo el ciclo de vida del producto.

Para el diseño de experimentos existe una gran variedad de programas gratuitos y pagos que permiten definir el protocolo de experimentación (qué condiciones de procesamiento deben estudiarse) y ayudan a determinar las variables de entrada que tienen mayor incidencia en las variables de respuestas y la condición óptima de procesamiento.  En una próxima publicación se demostrará la aplicación de esta metodología para la optimización energética de un proceso.

Artículo proveniente de la revista impresa con el código Tp2905-eficiencia.

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