O caminho menos percorrido pela pesquisa no desenvolvimento do processo de moldagem por injeção (IM)

Embora os procedimentos de aconselhamento baseados em software e os processos cibernéticos de autocorreção tenham aprimorado o paradigma molde-material-máquina para a moldagem por injeção de plástico, algumas limitações ainda persistem no caminho para melhorias adicionais e redução de custos. Continue lendo para saber mais.

O desenvolvimento do processo de moldagem por injeção tem apresentado progresso constante na otimização do paradigma molde-material-máquina. O desenvolvimento de processos consultivos orientados por software, como Moldex, Pro-E para moldes e simulação de fluxo de moldagem, tem ajudado a eliminar defeitos e prever o tempo de ciclo com precisão, mesmo antes da fabricação do molde.

Ao trabalhar com a EIPL, tive a oportunidade única de explorar o processo e o design do produto, além de realizar pesquisas e otimizações. Este artigo apresenta uma visão conceitual do que consideramos ramos promissores para pesquisas futuras, fatores que podem abrir novas perspectivas para campos ainda não explorados. Essas explorações também estão alinhadas aos princípios mais amplos da metodologia estruturada. Gestão do Ciclo de Vida do Mofo, onde a validação e otimização de processos são tratadas como uma atividade contínua ao longo do ciclo de vida.

O Estado Atual do Desenvolvimento do Processo de Moldagem por Injeção

O desenvolvimento do processo de moldagem por injeção tem apresentado progresso constante na otimização do paradigma molde-material-máquina. Softwares de consultoria para o desenvolvimento de processos, como Moldex, Pro-E para moldes e simulação de fluxo de moldagem, têm ajudado a eliminar defeitos e prever o tempo de ciclo com precisão, mesmo antes da fabricação do molde. Embora essas ferramentas sejam muito úteis e estejam entre as principais aplicações da tecnologia na moldagem por injeção, apenas algumas empresas avançaram para a otimização de softwares baseados em planejamento de experimentos (DOE).

• Moldex
  Ferramentas de consultoria baseadas em software, como o Moldex e simulações de fluxo de moldagem, ajudam a eliminar defeitos e prever o tempo de ciclo antes da fabricação do molde.
• Sigmasoft
  Softwares como o Sigmasoft e o Nautilus facilitam a delimitação da janela de processo, permitem uma boa compreensão das restrições e soluções disponíveis e incentivam um estudo de configuração único para economizar tempo em futuras correções de processo.
• algoritmos cibernéticos
  Um passo além são os algoritmos cibernéticos de autocorreção que criam ciclos de feedback negativo para garantir que o processo esteja sempre próximo do ideal. Moldagem com eficiência energética e moldagem sustentável são os objetivos básicos dos gestores técnicos do setor. Esses avanços também são discutidos em detalhes em nosso artigo de pesquisa dedicado ao tema. Inovação no processo de moldagem por injeção, onde estruturas de pesquisa estruturadas são exploradas mais a fundo.

Principais restrições que impedem o avanço do setor

Considerando esses novos métodos disponíveis, quais são atualmente as principais limitações para o desenvolvimento do processo de Gestão da Informação? Quais são as maneiras singulares pelas quais podemos implementar avanços tecnológicos para reduzir custos operacionais? Neste artigo, buscamos promover um diálogo instigante para responder a essas duas perguntas.

A. O Problema da Revalidação de Processos: Por Que a Transparência das Máquinas é Importante

CONTROLE/CALIBRAÇÃO DE PROCESSOS NÃO PADRÃO – NECESSIDADE REDUNDANTE DE REVALIDAÇÃO DE PROCESSOS

O cliente investe consideravelmente na revalidação do processo, ou seja, na verificação dos resultados obtidos na fábrica do molde na unidade de conversão. Do ponto de vista idealista, trata-se de um problema de física. No entanto, seria ilusório tentar calcular as configurações do processo sem carregar fisicamente o molde em outra máquina.

Por que a transferência do molde para a máquina permanece imprevisível

Uma das várias razões pelas quais não conseguimos fazer isso é o efeito não mapeado dos parâmetros e variáveis ​​da máquina sobre o produto final. Esta é uma área muito interessante, embora pouco transparente e com pouca pesquisa. Utilizamos ferramentas e softwares para prever o tempo de enchimento e a viscosidade do plástico. Embora possamos modelar e prever a viscosidade alcançada no cilindro, ainda não chegamos a respostas definitivas para modelar e prever matematicamente os diferentes tipos de cilindro, tipos de rosca, contrapressões e RPM, juntamente com as temperaturas do cilindro, para prever a viscosidade alcançada pelo material antes da rosca.

Se conseguíssemos fazer isso para um barril, poderíamos solicitar aos fabricantes de equipamentos originais (OEMs) de máquinas de moldagem por injeção (IMM) que compartilhassem os modelos 3D do barril e realizar um cálculo matemático para prever os parâmetros do processo – a janela de processo – para uma máquina completamente nova em comparação com uma na qual o processo já foi comprovado, estabelecido ou desenvolvido anteriormente.

Por exemplo, uma máquina IMM de alta gama, com excelentes circuitos de feedback e controle de processo, sofisticação na coleta e representação de dados de processo na interface IMM e capacidade de controlar pontos de processo entre os diversos métodos de controle de processo de moldagem por injeção, é desejável para qualquer oficina de moldagem. No entanto, não é tão simples transferir um molde de uma IMM de alta tecnologia para uma com capacidades inferiores, pois as capacidades da IMM mascaram e compensam problemas com o molde, o projeto do circuito de refrigeração ou outras lacunas no molde, no processo ou mesmo no material.

Assim, a transparência e a disponibilidade de dados para as variáveis ​​e parâmetros gerais da IMM, incluindo os mecanismos da máquina, são fundamentais, e não apenas as informações fornecidas na IHM. A IMM continua sendo um equipamento especializado, semelhante ao backend de um software, com pouca informação disponível para o usuário final modificar. Os fabricantes de IMM reconhecem que isso é essencial para uma maior participação de mercado e têm sido os pioneiros nas mudanças tecnológicas.

Abordagem de pesquisa em duas frentes do EIPL

Nós, da EIPL, adotamos uma abordagem dupla para a pesquisa nesta área:

1. A análise de dados e o estabelecimento de mecanismos de mineração de dados, plataformas de geração de dados e, consequentemente, algoritmos otimizados para obter a melhor estimativa de processo sem criar moldes.
2. Modelos preditivos baseados em FEA

B. Projeto de circuitos de resfriamento de moldes: uma fronteira de pesquisa subotimizada

PESQUISA SOBRE A RELAÇÃO ENTRE O PROJETO DO CIRCUITO DE RESFRIAMENTO DO MOLDE E AS PROPRIEDADES REAIS DO PLÁSTICO.

O projeto e a eficácia dos canais de resfriamento do molde estão entre os campos mais pesquisados ​​da indústria. Com avanços inovadores, como o resfriamento conformal e o projeto assistido por simulação, o cliente pode pagar e obter o projeto ideal de canal de resfriamento, que afeta significativamente a temperatura do molde e a espessura total da peça.

Variáveis ​​que complicam a otimização do resfriamento

Como sabemos, a viscosidade no molde é função da temperatura do molde, da velocidade de injeção, da viscosidade inicial no cilindro e da temperatura do plástico. Além disso, as propriedades do produto plástico são função da contração do plástico, da viscosidade, da taxa de resfriamento e do projeto da dobradiça. O número de variáveis ​​dependentes e independentes envolvidas torna complexa a pesquisa na área de otimização do resfriamento.

A dificuldade em amplificar a entrada/saída de variáveis ​​controladas e não controladas torna a otimização do canal de refrigeração um tema de pesquisa bastante desafiador. A resolução de qualquer uma dessas limitações certamente trará uma vantagem tecnológica valiosa para o fabricante de moldes.

Onde a análise de dados pode ajudar

Houve diversas tentativas de usar análise de dados e modelagem matemática para auxiliar na tomada de decisões e determinar a espessura de peças de aço. No entanto, ainda estamos longe de tornar essa tecnologia suficientemente difundida para ser usada por todos os fabricantes de ferramentas. A indústria ainda precisa encontrar o equilíbrio ideal entre eficiência e o excesso de dimensionamento que leva a problemas estéticos.

Esse tipo de formação em design e o estabelecimento de metodologias acessíveis e eficazes atingirão um patamar estável na próxima década. O EIPL possui alguns projetos orientados a dados que visam contribuir para esse esforço.

C. Otimização do Tempo de Ciclo: O Livro de Dados de Projeto que Faltava

Otimização do projeto da peça para tempo de ciclo

Diversas organizações se especializam na otimização do projeto de peças para as indústrias médica e de bens de consumo de massa (FMCG). No entanto, a otimização do projeto de peças para tempo de ciclo (CT) ainda é uma área bastante baseada na experiência.

Por que as diretrizes de projeto de peças para tomografia computadorizada são praticamente inexistentes?

Há poucas evidências empíricas que sugiram métodos a seguir para alcançar resultados ótimos direcionados a designers de produto. O setor de marcas e desenvolvimento de novos produtos (NPD) se beneficiaria particularmente das pesquisas que fabricantes de moldes ou clientes realizam para a otimização do projeto de moldes, caso uma abordagem sistêmica integrada fosse utilizada em todas as áreas. As pesquisas disponíveis sobre o tema são baseadas em casos isolados e não se traduzem em diretrizes de projeto ou regras de engenharia prontamente aplicáveis ​​que os designers possam usar como parâmetro ao iniciar um processo de projeto.

A justificativa comercial para o ensino de design em bens de consumo de massa.

Existem manuais de dados de projeto disponíveis para moldabilidade e estética. Avançamos agora para softwares que podem ajudar os projetistas a simular quaisquer defeitos de projeto. O que ainda não temos é um manual de dados de projeto para uma peça que forneça diretrizes de tomada de decisão para uma peça que atinja uma espessura crítica (CT) desejada.

Do ponto de vista comercial, este seria um empreendimento muito lucrativo, integrando e dando sentido à pesquisa existente à luz das considerações de projeto da peça. Se perguntássemos aos fabricantes de moldes, eles fariam muitas sugestões sobre a espessura da peça e a espessura da peça. Por exemplo, a espessura da peça obtida por simulação ou um acabamento superficial específico da peça ajudariam a fabricar a mesma peça com um tempo de prensagem menor, reduzindo efetivamente a espessura da peça.

A marca muitas vezes fica atrelada ao design do produto, perdendo uma grande oportunidade de economizar tempo de conversão e, consequentemente, um custo operacional considerável. O foco principal da indústria de bens de consumo de massa é quase sempre o tempo de lançamento no mercado. Portanto, a formação em design acaba sendo negligenciada. Se esse conhecimento fosse convertido em manuais de dados de design para moldagem, ajudaria os designers a otimizar o tempo de conversão, impactando não apenas o design, mas também o negócio.

O Caminho Adiante: Unindo Pesquisa e Prática Industrial

A Efficient Innovations Pvt. Ltd. (EIPL) atua no ramo de moldagem por injeção de plástico e no aprimoramento do processo de moldagem por injeção há décadas. Também investimos em pesquisa de materiais e processos. Entre em contato conosco em www.efficientinnovations.global Ou escreva para radhika@efficientengg.com para saber mais sobre como podemos ajudá-lo a usar nosso estudo bibliográfico e algumas de nossas próprias pesquisas para fornecer soluções de moldagem de alta qualidade.

Fique atento ao ciclo de hype para inovações em IM.

Perguntas frequentes: Desenvolvimento do processo de moldagem por injeção

1. O que é o desenvolvimento do processo de moldagem por injeção?
   Envolve a otimização dos parâmetros do molde, do material e da máquina para obter peças sem defeitos, tempos de ciclo eficientes e qualidade de produção consistente.
2. Qual é o paradigma molde-material-máquina na moldagem por injeção?
   Refere-se à interação entre o projeto do molde, o comportamento do material e as configurações da máquina, que, em conjunto, determinam a qualidade final do produto e a eficiência do processo.
3. Quais ferramentas de software são comumente usadas para o desenvolvimento de processos de gestão da informação?
   Ferramentas como Moldex, Sigmasoft, Nautilus e softwares de simulação de fluxo de moldagem são amplamente utilizadas para prever defeitos, otimizar parâmetros e melhorar a confiabilidade do processo.
4. O que é simulação de fluxo de moldagem e por que ela é importante?
   Trata-se de uma análise virtual de como o plástico fundido flui dentro de um molde. Ela ajuda a prever defeitos, otimizar o projeto e reduzir as tentativas e erros antes da fabricação.
5. Por que a revalidação do processo precisa ser repetida em diferentes locais de conversão?
   Variações entre máquinas e a falta de transparência dos parâmetros dificultam a replicação dos resultados, exigindo revalidação para garantir uma produção consistente.
6. O que torna difícil a transferência de um molde de uma máquina para outra?
   Diferenças no projeto da máquina, nos sistemas de controle e nos parâmetros de processamento afetam o resultado, tornando a transferência direta imprevisível.
7. Como as máquinas de moldagem por injeção de alta tecnologia mascaram deficiências no molde ou no processo?
   Máquinas avançadas compensam inconsistências usando sistemas de feedback e controle preciso, ocultando problemas que podem aparecer em máquinas menos sofisticadas.
8. Qual o papel do tipo de rosca e da contrapressão na obtenção da viscosidade desejada?
   Eles influenciam a mistura, a fusão e o comportamento do fluxo do material, impactando diretamente a viscosidade e a qualidade final da peça.
9. Como o projeto do canal de resfriamento do molde afeta as propriedades da peça plástica?
   Controla a taxa de resfriamento e a distribuição de temperatura, afetando a contração, a resistência, o acabamento superficial e o tempo de ciclo.
10. O que é resfriamento conformal e como ele melhora o tempo de ciclo?
    O resfriamento conforme utiliza canais que acompanham o formato do molde, melhorando a remoção de calor e reduzindo o tempo de ciclo.
11. Quais variáveis ​​tornam a otimização do resfriamento tão complexa de pesquisar?
    A interação de múltiplos fatores, como temperatura, viscosidade, taxa de resfriamento, propriedades do material e geometria, dificulta o isolamento das variáveis.
12. Como a temperatura do molde afeta a viscosidade durante a moldagem por injeção?
    Temperaturas mais elevadas no molde reduzem a viscosidade, melhorando o fluxo, enquanto temperaturas mais baixas aumentam a viscosidade e a resistência.
13. O que é tempo de ciclo (TC) na moldagem por injeção e o que o afeta?
    O tempo de ciclo é o tempo total necessário para produzir uma peça. Ele é influenciado pelo tempo de resfriamento, pelas propriedades do material, pelo projeto do molde e pelas condições de processamento.
14. Como o projeto da peça impacta o tempo de ciclo na moldagem por injeção?
    A espessura da parede, a geometria e o acabamento da superfície afetam o tempo de resfriamento e processamento, influenciando diretamente o tempo de ciclo.
15. Por que os manuais de dados de projeto para otimização do tempo de ciclo ainda não são amplamente utilizados?
    A maior parte do conhecimento é baseada na experiência e em casos específicos, com poucas diretrizes padronizadas para os projetistas.
16. Como as marcas de bens de consumo de massa podem reduzir o tempo de lançamento no mercado por meio da otimização do design de peças?
    Ao integrar informações sobre moldagem ao design, as marcas podem reduzir o tempo de ciclo, minimizar iterações e acelerar a produção.
17. O que é uma abordagem de software baseada em DOE (Planejamento de Experimentos) na moldagem por injeção?
    O software de Planejamento de Experimentos (DOE) ajuda a testar variáveis ​​sistematicamente para identificar as configurações ideais do processo de forma eficiente.
18. O que são algoritmos de processos de autocorreção cibernética em IM?
    São sistemas automatizados que utilizam circuitos de feedback para ajustar continuamente os parâmetros do processo e manter as condições ideais.
19. Como a mineração de dados pode aprimorar as estimativas do processo de moldagem por injeção?
    A mineração de dados analisa dados históricos e em tempo real para prever configurações ideais, reduzindo a necessidade de testes presenciais.
20. O que é modelagem preditiva baseada em FEA (Análise de Elementos Finitos) no contexto da moldagem por injeção?
    Os modelos de Análise de Elementos Finitos (FEA, na sigla em inglês) simulam o comportamento do material e as condições do processo para prever o desempenho e otimizar o projeto antes da produção.