Optimización de las temperaturas del proceso de extrusión de PVC rígido de
perfiles para sistemas de abertura mediante DOE (Box-Behnken)
Temperature Optimization for the Rigid PVC extrusión process for window system profiles using DOE (BoxBehnken)
Trabajo Final Integrador
Especialización en calidad industrial INCALIN-UNSAM
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Lic.Qca Pablo Mauricio Pirri
pablo@pirri.com.ar
Contenido
Introducción General .............................................................................................................. 2 Descripción del entorno........................................................................................................... 2 Criterios y fundamentos .......................................................................................................... 3 Metodología........................................................................................................................... 5 Resumen de los beneficios esperados ....................................................................................... 9 Análisis de la situación final prevista ....................................................................................... 10 Conclusiones finales, impactos a corto y mediano plazo ............................................................ 10 Bibliografía .......................................................................................................................... 10
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Optimización de las temperaturas del proceso de extrusión de PVC rígido de perfiles para sistemas de abertura mediante DOE (Box-Behnken)
Temperature Optimization for the Rigid PVC extrusión process for window system profiles using DOE (Box-Behnken)
Lic. Qca. (BSCh) Pablo Mauricio Pirri
Especialización en calidad industrial
Introducción General
Mediante el presente trabajo se pretende abordar la sistematización para la optimización de las temperaturas de máquina para la extrusión de perfiles de PVC para sistemas de aberturas utilizando como herramienta una matriz de diseño de experimentos. Como variables de respuesta se considerarán los parámetros dimensionales propios del herramental, su observación de aspecto visual, su resistencia al impacto por caída de dardo a -10°C según EN 12608/1 y principalmente su resistencia al impacto Charpy ISO 179/1 con probetas 1fa. Estos se ensayarán mediante un diseño factorial del tipo Box-Behnken.
General Introduction In the present work will be aborded the systematization for the temperature optimization in the extrusión process for window system profiles using DOE. As response variable will be considered the dimensional parameters belonging to the tooling under study, his visual aspect, dart impact resistance at -10°C according EN 12608/1 and principally his Charpy Impact resistance according ISO 179/1 using 1fa specimens. This work will be realized according a factorial desing Box-Behnken.
Descripción del entorno
La planta ubicada en la zona de Tres de Febrero, Pcia. De Buenos Aires, comprende una de las dos locaciones nacionales de la empresa de capitales locales con sedes en Méjico, Chile y Brasil. La empresa, líder latinoamericana en el rubro, abastece los mercados mencionados desde su centro logístico de Argentina, locación en donde se concentra la totalidad de la producción. La misma consta de 6 extrusoras de última tecnología Alemana con matricería Austríaca, poseyendo autoabastecimiento de compuesto de PVC de elaboración propia y maquinaria acorde para la realización de los procesos posteriores de laminado. Posee además un laboratorio tecnológicamente equipado para procurar los controles de proceso necesarios y el equipamiento necesario para el desarrollo de su propia tecnología y formulaciones. El análisis de la mejora se realizará en una extrusora Krauss Maffei KMD 90 sobre un compuesto de PVC rígido blanco de características conocidas y constantes extruidas sobre un perfil de marco standard de alta productividad.
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Criterios y fundamentos
En los procesos de extrusión, las temperaturas de extrusora, de masa y de “die” son modificados hasta obtener un producto que cumpla con las especificaciones requeridas. Esto por lo general está a cargo de personal especializado el cual, en la puesta a punto de la máquina realiza la parametrización de la misma, llevando una vez que considera terminada dicha puesta a punto, una muestra a personal de calidad a fin de corroborar las propiedades dimensionales, de aspecto y mecánicas, a fin de continuar con la producción del producto en cuestión. La combinación de temperaturas es casi ilimitada y dependerá de su parametrización en que el compuesto posea una buena y correcta fusión. En general, para que la fusión sea adecuada, el perfil de temperaturas a utilizarse deberá ser incremental, pero en algunos casos puede requerirse un perfil de temperaturas invertido aunque esto no es siempre deseable. Existen además perfiles de temperatura planos, aunque estos no utilizan las ventajas que da el control de temperatura de la extrusora y rara vez se consigue una buena fusión del material. Existen también los perfiles de temperatura de tipo “joroba” en donde se va aumentando progresivamente y luego disminuyendo para terminar casi en la misma temperatura inicial. La elección de estos lo determinará la combinación de parámetros ambientales, geometría del perfil y características del compuesto. Para limitar el alcance de este documento, no se considerarán en el presente trabajo las demás variables que influyen en el proceso como ser vacío, torque, dosificación, velocidad de tiro, etc. Las mismas se dejarán constantes para todos los ensayos a fin de concentrarnos en la optimización de las temperaturas. El diseño de experimentos es clave en la determinación de la importancia de los factores que influyen en un proceso dado y su combinación óptima. La realización de experimentos en donde se evalúa un factor por vez (OFAT o One Factor At Time) si bien es correcta, es ineficiente dado que impide observar las mejores condiciones de combinación entre factores. El diseño de experimentos consiste en realizar una serie de pruebas en las que se inducen cambios deliberados en las variables de un proceso de manera que es posible observar e identificar las causas de los cambios en la respuesta de salida elegida. El DOE es altamente efectivo para aquellos procesos cuyo rendimiento se ve afectado por varios factores. Se consideran factores a todos aquellos elementos variables que pueden ser controlados por el experimentador y que tienen incidencia en las variables de respuesta.
En un DOE se define como “nivel” los diferentes valores que se asignan a un factor. Una combinación de niveles de todos los factores se denomina “tratamiento” o “punto de diseño”.
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Los cinco aspectos que más influyen en la selección de un diseño experimental, en el sentido de que cuando cambian por lo general nos llevan a cambiar de diseño, son: 1. El objetivo del experimento. 2. El número de factores a estudiar. 3. El número de niveles que se prueban en cada factor. 4. Los efectos que interesa investigar (relación factores-respuesta). 5. El costo del experimento, tiempo y precisión deseada.
En función de lo expuesto, la propuesta de experimentación realizada en este trabajo intentará realizar la determinación de los puntos óptimos de operación del proceso.
Introduciéndonos en los modelos recomendados para este tipo de estudio encontramos:
En función del costo de los ensayos, se seleccionará un modelo Box-Behnken con el cual se generarán 54 corridas, dado que el limitante es el ensayo de impacto Charpy, el cual debe ser tercerizado y es el que mayor costo representa. El resto de los ensayos puede ser realizado de manera interna, por lo que el costo es absorbido por la estructura. Una vez realizadas las corridas se generará una superficie de respuesta con cada una de las variables de respuesta, en donde se observarán mediante un software las distintas combinaciones y sus resultados. El software que a utilizar será el Minitab 18.1
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Metodología
Trabajando sobre una extrusora de perfiles doble tornillo KMD 90, se relevó con el personal especializado respecto a las variables de temperatura utilizadas para los procesos habituales.
Extrusora Krayss Maffe KMD 90
En dicho relevo se identificaron doce zonas de temperatura. Estas son censadas mediante controladores marca Krauss Maffei (incorporados al PLC de la máquina) y termocuplas marca Gefran, cuyos estados de calibración se verifican en el tablero de la máquina y son seguidos internamente en la empresa mediante un plan anual de mantenimiento, el cual plantea la verificación de dichas termocuplas mediante un controlador de procesos Fluke 726 con trazabilidad al INTI.
Sensor de presión y temperatura marca Gefran
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Controlador de proceso Fluke 726 con trazabilidad al INTI
La presión de masa es verificada mediante el sensor arriba mencionado y es calibrado de igual manera con el controlador de proceso de manera anual.
En referencia a los vacuómetros, los mismos son verificados con vacuómetros de referencia interna de manera trimestral. Estos vacuómetros de referencia son calibrados de manera externa de manera anual en laboratorios de la red SAC.
En referencia a la velocidad del tren de tiro, la misma es controlada mediante encoders que se calibran de manera anual mediante el mismo controlador de proceso mencionado párrafos arriba.
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Con respecto a las zonas de temperaturas que son los factores variables de este trabajo, se indagaron distintas corridas de procesos habituales y de desarrollos previamente realizados. En dichas corridas se identificaron que en varias ocasiones dichas temperaturas son utilizadas de manera que varias zonas repiten la temperatura de la zona anterior, por lo que a fin de acotar los factores para simplificar el modelo factorial y conseguir una matriz económicamente viable para la realización del presente estudio, se agruparon de la siguiente manera:
Factor 1: Z1 Factor 2: Z2=Z3=Z4 Factor 3: Z5 Factor 4: Z6 Factor 5: TA1 = TA2 Factor 6: Promedio (TW9; TW10; TW11; TW12)
Las matriz de ensayos se planteó entonces conforme a estos 6 factores de compromiso.
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La matriz de ensayos conforme al modelo antes indicado (26-1) se indica a continuación.
En la misma, los ensayos deben llevarse a cabo en el orden indicado, ya que ya está planteada de este modo la aleatorización.
OrdenEst OrdenCorrida TipoPt Bloques T° Z1
13
1
2
1 167,5
22
2
2
1 167,5
29
3
2
1 165
16
4
2
1 167,5
26
5
2
1 170
17
6
2
1 167,5
18
7
2
1 167,5
44
8
2
1 170
43
9
2
1 165
5
10
2
1 165
49
11
0
1 167,5
10
12
2
1 167,5
15
13
2
1 167,5
53
14
0
1 167,5
38
15
2
1 167,5
21
16
2
1 167,5
34
17
2
1 167,5
27
18
2
1 165
54
19
0
1 167,5
4
20
2
1 170
51
21
0
1 167,5
12
22
2
1 167,5
9
23
2
1 167,5
39
24
2
1 167,5
14
25
2
1 167,5
1
26
2
1 165
46
27
2
1 170
32
28
2
1 170
33
29
2
1 167,5
20
30
2
1 167,5
48
31
2
1 170
42
32
2
1 170
36
33
2
1 167,5
11
34
2
1 167,5
T° Z2 Z3 Z4 170 175 175 180 175 175 175 175 175 170 175 180 170 175 180 175 180 175 175 180 175 180 170 170 180 170 175 175 170 175 175 175 180 170
T° Z5 T° Z6 170 177,5 188 170 179 170 188 177,5 179 170 170 170 188 170 188 177,5 188 177,5 179 185 179 177,5 170 177,5 188 177,5 179 177,5 179 177,5 170 170 179 177,5 179 185 179 177,5 179 170 179 177,5 188 177,5 170 177,5 179 177,5 170 177,5 179 170 170 177,5 179 185 179 177,5 188 185 188 177,5 170 177,5 179 177,5 188 177,5
T° TA1 TA2 188 184 188 188 180 184 184 184 184 184 184 180 188 184 180 184 180 180 184 184 184 180 180 188 188 184 184 188 180 184 184 184 188 180
Prom T° TD9-10-1112 202 206,5 202 202 202 197,5 197,5 197,5 197,5 202 202 202 202 202 206,5 206,5 197,5 202 202 202 202 202 202 206,5 202 202 206,5 202 197,5 197,5 206,5 197,5 197,5 202
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OrdenEst OrdenCorrida TipoPt Bloques T° Z1
35
35
2
1 167,5
37
36
2
1 167,5
40
37
2
1 167,5
30
38
2
1 170
6
39
2
1 170
24
40
2
1 167,5
19
41
2
1 167,5
41
42
2
1 165
25
43
2
1 165
2
44
2
1 170
23
45
2
1 167,5
8
46
2
1 170
3
47
2
1 165
45
48
2
1 165
52
49
0
1 167,5
50
50
0
1 167,5
7
51
2
1 165
47
52
2
1 165
31
53
2
1 165
28
54
2
1 170
T° Z2 Z3 Z4 170 170 180 175 170 175 175 175 175 170 175 180 180 175 175 175 180 175 175 175
T° Z5 T° Z6 179 177,5 179 177,5 179 177,5 179 170 179 185 188 185 170 185 170 177,5 179 170 179 170 170 185 179 185 179 170 170 177,5 179 177,5 179 177,5 179 185 188 177,5 179 185 179 185
T° TA1 TA2 188 180 188 188 184 184 184 184 180 184 184 184 184 184 184 184 184 184 188 180
Prom T° TD9-10-1112 197,5 206,5 206,5 202 202 206,5 197,5 197,5 202 202 206,5 202 202 206,5 202 202 202 206,5 202 202
Resumen de los beneficios esperados
Mediante el presente trabajo se pretende determinar las mejores condiciones de trabajo en función de las propiedades mecánicas para un compuesto de PVC rígido de condiciones conocidas y constantes.
Existe al momento, una amplitud de temperaturas utilizadas durante el proceso de manufactura para las cuales se pretende dar un marco teórico que permita acotarlas en función de los datos arrojados por este trabajo.
El resultado del presente dará a los operadores del proceso un algoritmo de simulación el cual, para cualquier situación de temperatura condicionada por el entorno (cualquiera de los seis factores definidos que por algún motivo deba parametrizarse en un valor constante) seleccionar el resto de los factores para lograr los mejores resultados. Con esto se podrá conseguir un proceso y un producto más homogéneo y acotado, que permitirá la reducción del desperdicio, la disminución en los correspondientes Cp y Cpk dimensionales y físicos, por ende, el porcentaje de reclamos.
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Análisis de la situación final prevista
Al culminar los ensayos planteados por la matriz factorial, se poseerá para cada variable de respuesta un plano de superficie de respuesta el cual se podrá “explorar” manejando cada factor individualmente, calculando con dicha variación la respuesta prevista para el modelo, con lo que se podrá para lograr la optimización del mismo conforme a la variación de cada factor.
Conclusiones finales, impactos a corto y mediano plazo
Está previsto que el presente trabajo tenga una duración aproximade de 2 años y medio, considerando que se realizan por mes al menos 2 campañas del producto seleccionado para el análisis.
Para los ensayos que se realizan de manera interna, los mismos pueden ser absorbidos por la estructura y no representan un costo significativo que requiera un cálculo individual para ellos lo mismo que el costo de producción de los mismos, el cual se coordinará para coincidir con las campañas planificadas para la producción. Por el contrario, el ensayo de Charpy deberá tercerizarse, considerándose a la fecha un costo total por toda la matriz de ensayos de unos U$S 2200 para las 54 corridas (unos U$S 880 / Año)
Los impactos a corto plazo solo serán del tipo conceptual. La organización entenderá que es necesario realizar un proceso sistemático de optimización que es complementario al expertice de su personal altamente calificado.
A mediano y largo plazo, se poseerá una matriz robusta que de validarse, abrirá la puerta a la optimización del resto de los herramentales.
Bibliografía
Análisis y diseño de experimentos, Pulido/Salazar, 2ª ed, Mc Graw Hill
Probabilidad y estadística para ingenieros, Walpole/Myers/Myers, 6ª ed, Prentice Hall
Estadística Elemental, Johnson Kuby, 3ª ed, Math Learning
Extrusion, the definitive processing guide and hanbook, Giles/Wagner/Mount, Pdl
Ayuda online de Minitab 18.1
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