Tercer Milenio
En colaboración con ITA
Inyección de plásticos
Caelia, simular diseños en unos pocos segundos
Anticiparse a los problemas es el objetivo de simular antes de fabricar ‘de verdad’. El momento del diseño es especialmente indicado para contemplar diversas alternativas y optar por la mejor, que será la que evite problemas de fabricación y también la que cueste menos tiempo y dinero. Itainnova ha desarrollado una herramienta de predicción para la industria del plástico: Caelia.
En la industria es habitual realizar simulaciones para diseñar el proceso de inyección de piezas fabricadas en termoplástico. Las herramientas de simulación –Moldflow, Moldex3D, Sigmasoft...– son utilizadas principalmente en la etapa de diseño del molde, con el objetivo de anticipar problemas de fabricación para, en la medida de lo posible, solucionarlos a priori, analizando alternativas de diseño de pieza y molde, y reduciendo así los costes y plazos de desarrollo.
Dependiendo de la complejidad del modelo, el coste computacional de una simulación de inyección puede alargarse desde unas pocas horas hasta algún día. Por ello, el uso de estas herramientas para la optimización de parámetros está menos extendido y se recurre más frecuentemente a diseños de experimentos reducidos (DOE), donde se varía un número limitado de parámetros,
Para optimizar el proceso, también se han generado modelos basados en redes neuronales o algoritmos genéticos, bien a partir de resultados de estas simulaciones o directamente a partir de datos experimentales. Sin embargo, estas aproximaciones no han conseguido consolidarse.
Una alternativa a estas técnicas de optimización que actualmente está comenzando a aplicarse con éxito en diversos campos es la generación de Modelos de Orden Reducido (MOR).
Una herramienta desarrollada por Itainnova condensa la información relevante en uno de estos modelos matemáticos sencillos o MOR, a partir de un conjunto de simulaciones del proceso de inyección. En unos pocos segundos, Caelia Inyección permite conocer las características finales de la pieza inyectada variando uno u otro parámetro de operación. Así, esta herramienta desarrollada en el marco del proyecto ‘Predinyect 4.0: Predicción de los parámetros de proceso más idóneos para las piezas de inyección de plástico’, permite buscar las condiciones óptimas de proceso. Este proyecto se ha realizado en colaboración con el Centro Español de Plástico y la empresa Inymon y ha contado con financiación del Ministerio de Industria Comercio y Turismo.
Caelia Inyección muestra visualmente cómo influye en el resultado el hecho de variar cualquier parámetro controlable con la máquina de inyección y atemperadores de molde. Así, el usuario puede determinar la combinación más adecuada para lo que busca. Además, permite establecer límites o rangos admisibles de las variables de salida, de modo que salten alarmas cuando se incumplan esos criterios.
La solución óptima puede buscarse a priori, para establecer unos parámetros de inyección, pero su gran potencial radica en que también puede realizarse en cualquier momento posterior, para dar respuesta a una variación que se esté dando en el proceso, sin tener que volver a lanzar costosas simulaciones de inyección.
Otra ventaja es que, una vez generado el Modelo de Orden Reducido (MOR), tampoco requiere licencias del programa de inyección para analizar nuevas combinaciones de parámetros.
Condensar resultados para hacer fácil lo difícil
Este es el flujo de trabajo que sigue la herramienta Caelia Inyección:
- Elegido el modelo físico, es decir, la pieza de plástico cuyo proceso de inyección se quiere optimizar, se crea el modelo computacional del molde sobre el que se va a trabajar, utilizando algún software comercial de simulación como Moldex3D, Moldflow, Sigmasoft... Seguidamente, se realizan baterías de simulaciones (DOE) para estimar la respuesta del molde en un amplio rango de condiciones de operación. Hay que tener en cuenta que no es posible precalcular todas las posibles soluciones utilizando herramientas de simulación, puesto que la cantidad de posibles escenarios aumenta exponencialmente con el número de parámetros y de valores que puede tomar cada parámetro.
- A partir de esta información, se genera el modelo de orden reducido o MOR, un modelo matemático sencillo, basándose en la librería, Twinkle de Caelia, que utiliza técnicas de factorización de tensores para condensar los resultados de las simulaciones. La idea es disponer de un modelo simple en el cual podamos elegir el valor de los parámetros de entrada e, instantáneamente, obtener la solución. Los modelos MOR son modelos de bajo orden derivados de una proyección del sistema completo de grados de libertad en un conjunto mucho más pequeño que encapsula la mayor parte de la dinámica fundamental del sistema.
Menos tiempo y dinero
En su fase de desarrollo, la herramienta Caelia Inyección fue probada y validada en la optimización de una pieza de polipropileno para el sector del electrodoméstico que actualmente se encuentra en producción en la empresa Inymon. En esta aplicación se utilizó la herramienta para minimizar el tiempo total de ciclo de fabricación, imponiendo como restricciones que la presión y fuerza de cierre estuvieran dentro de los límites de la máquina seleccionada para la producción y que las dimensiones de control de calidad de la pieza estuvieran dentro de las tolerancias definidas. Se utilizaron siete parámetros de entrada: tiempo de inyección, posición de conmutación, temperatura de fundido, tiempo de compactación, presión de compactación, tiempo de refrigeración y temperatura de refrigeración.
Como resultado: la aplicación de Caelia Inyección ha permitido reducir el tiempo total de ciclo de producción alrededor de un 15% que, en piezas de largas tiradas como la optimizada en este caso, supone un ahorro de coste considerable.
Manuel Laspalas ingeniero de Itainnova
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