70 Mejorar la calidad de piezas y del procesado de plásticos reciclados con inteligencia artificial La nueva empresa Avidens ha lanzado una tecnología de monitorización del proceso de inyección en directo que permite rectificar parámetros en tiempo real cuando se detectan anomalías en el comportamiento del plástico. Las nuevas legislaciones europeas en cuanto a la circularidad y el contenido obligatorio de reciclado en componentes de plástico crea nuevas incertidumbres entre los transformadores. Las propiedades y la calidad de los materiales compuestos con contenido reciclado post-industrial PIR or post consumo PCR pueden resultar en variaciones dentro del procesado, lo que hace dificir mantener una estabilidad en la producción en serie. Especialmente para componentes técnicos estas variaciones pueden resultar en una eficiencia baja y una mayor tasa de piezas rechazadas. Por una parte ya se han mejorado mucho los procesos del reciclado para garantizar una mejor calidad entre los lotes del material y los fabricantes de las máquina inyectoras, por su parte, están desarollando sistemas de ajuste para balancear ciertas inestabilidades. No obstante, por ahora no existe una tecnología fiable que detecte las anomalías dentro del molde durante el proceso del inyectado y que permita ajustar parámetros en tiempo real entre los ciclos. Este planteamiento era el comienzo de Avidens, una cooperación alemana Avidens es una cooperación entre la empresa de sensores e IA SensXpert con los especialistas de procesado e ingeniería en polímeros Schwarz Plastics Solutions, el líder del mercado de analítica de materiales y de laboratorio Nietzsch Analyzing & Testing y el moldista Precupa, especializado en matrices precisas con integración de sensores. La feria de plástico Fakuma en octubre es el primer evento donde se presentará esta tecnología al mercado. n Comportamiento del material visualizado con sensores dieléctricos. que ha desarrollado una tecnología a base de sensores dieléctricos (DEA) que se combinan con inteligencia artificial para observar, por ejemplo, el estado de cristalización o la viscosidad dentro de las cavidades y se comparan los resultados en tiempo real con unos estándares establecidos. De este modo se detectan anomalías en el momento y una integración con el control de la máquina permite un ajuste de los parametros para conseguir un proceso estable y contínuo.
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