Sensores en la cavidad pueden optimizar el proceso de inyección

El procesamiento avanzado de datos es la clave para el mantenimiento predictivo y el monitoreo de la máquina en ambientes de fábricas inteligentes. En moldeo por inyección, la mayorí­a de las piezas rechazadas son resultado de errores en el control de temperatura. En los últimos años, se viene siguiendo cuidadosamente la relación que existe entre consumo energético y las variables de moldeo por inyección.

En el programa Horizonte 2020, de la Unión Europea, se está concluyendo actualmente un interesante programa cuyo objetivo es ayudar a optimizar el desempeño de las máquinas de inyección sobre la marcha. El consorcio Preview asocia a fabricantes de piezas inyectadas, socios lí­deres en tecnologí­a industrial e institutos de investigación, que colaboran de manera conjunta para explorar el estado del arte en cuanto a sistemas de adquisición de datos con técnicas de Machine Learning, para crear un proceso de monitoreo remoto y de ajuste de procesos de moldeo por inyección. Los lí­deres primarios del proyecto fueron Eurecat (España), Smithers Rapra (Reino Unido) y la Universidad Humbolt (Alemania).

La planeadora técnica Andrea Sánchez-Valencia, tecnóloga de investigación  en Smithers Rapra, dice que PREVIEW es capaz de reconocer variaciones del proceso y ejecutar notificaciones de alerta de manera oportuna, sugiriendo acciones correctivas al operador para preservar calidad óptima del producto. El proceso de producción permanece dentro de las tolerancias de diseño y previene gasto innecesario de material, trasladando al moldeo por inyección de la manufactura tradicional a la manufactura inteligente.

La manufactura inteligente intenta incrementar la adaptabilidad del proceso a través de sistemas de control computarizado. En moldeo por inyección esto puede ser traducido a flexibilidad mejorada de la planta: corriendo muchos productos/moldes en paralelo con la menor generación de residuos.

En el presente, los últimos modelos de las máquinas de moldeo por inyección incorporan mecanismos de control de calidad que pueden echar abajo la producción si los parámetros de la inyectora se desví­an de los definidos por este mecanismo como óptimos. Infortunadamente, estos sistemas fallan a la hora de especificar la averí­a y proporcionar trazabilidad del producto.

El sistema de control de la máquina controla la temperatura y la presión en la cavidad cuando el polí­mero fundido ingresa al molde. Sin embargo, el empleo de sensores en la cavidad hace posible monitorear estas variables, y cuando se combinen con los parámetros de proceso de la inyectora (tales como pospresión, velocidad de inyección y tiempo de ciclo), los estándares de calidad pueden ser mejorados. Un control completo de todas las máquinas que trabajan en una planta es el objetivo principal.

¿Cómo funciona?
Preview utiliza un sistema de adquisición de datos (DAS) para la adaptación, amplificación y digitalización de las señales eléctricas y mecánicas tanto de la cavidad como de la máquina.

Durante la inyección, la máquina y las caracterí­sticas del molde necesitan ser monitoreadas para posteriormente representar calidad de producto y eficiencia en el ciclo productivo. La inyección dentro del molde es monitoreada a través de sensores de presión y temperatura. Al mismo tiempo, la conexión del DAS con la máquina permite a los operadores recuperar información en tiempo real de los parámetros del proceso. El DAS es individual para cada máquina de inyección y en una planta de producción a gran escala deben correrse varias unidades DAS simultáneamente.

El Sistema de Predicción Avanzada (APS), es una herramienta de software que ayuda a optimizar el proceso de moldeo por inyección. Esta funciona a través de algoritmos numéricos basados en técnicas de Machine Learning para proporcionar directrices en control de calidad.

Los datos recolectados del DAS se transfieren a la APS ví­a red inalámbrica, y estos son analizados y corregidos en el proceso con base a los parámetros de referencia óptima para brindar al usuario los mejores desempeños posibles de proceso de inyección y calidad de la pieza. El APS diagnostica y almacena la información en un servidor central llamado Sistema de Manejo de Contenido (CMS), para finalmente enviarse ví­a Wi-Fi al dispositivo móvil del usuario.

El consorcio Preview desarrolló novedosos algoritmos de transmisión que son capaces de enfrentarse con los desafí­os del ambiente de planta y garantizar que los datos enviados por las unidades DAS sean transportadas y decodificadas por el APS. Para asegurar una red estable, cada DAS es conectado a un nodo de comunicación individual inalámbrico (WCN) y a un servidor central WCN que actúa como recolector y procesador de información para el uso por parte del APS.

El ciclo completo de operación Preview se completa cuando el operador de la máquina es capaz de evaluar la información individual del proceso para cada máquina a través de la aplicación móvil de la Entrega de Contenido Basada en la Ubicación (LBCD). En la página web de Preview, el operador puede ver estadí­sticas en tiempo real almacenadas en la CMS, y posteriormente usar su dispositivo móvil para identificar si el ciclo corre de manera efectiva

Tan pronto el operador de la máquina recibe la notificación resaltada de las inconsistencias del proceso, él mismo puede reajustar los parámetros de la máquina para optimizar el proceso de producción.