Inteligencia artificial busca estabilizar el moldeo por inyección de plásticos reciclados

Jueves, 20 de Agosto de 2026

El proyecto Rezi-KI desarrolla una solución basada en inteligencia artificial para enfrentar uno de los principales retos del uso de plástico reciclado posconsumo en el moldeo por inyección: la variabilidad de las propiedades del material. La tecnología analiza datos del proceso y del material para estimar en tiempo real la probabilidad de generar desperdicio y recomendar ajustes en los parámetros de producción.

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El uso de materiales reciclados en la fabricación de piezas plásticas enfrenta un reto que va más allá de la disponibilidad de materia prima: mantener estable el proceso de producción cuando las propiedades del material cambian entre lotes.

Para atender este problema, el Kunststoff-Zentrum SKZ y la empresa especializada en inteligencia artificial plus10 desarrollan el proyecto Rezi-KI, una iniciativa que busca utilizar modelos predictivos para estabilizar el procesamiento de plásticos reciclados posconsumo (PCR) mediante moldeo por inyección.

La investigación parte de una dificultad conocida por los transformadores de plástico. A medida que aumenta la incorporación de reciclado, también pueden incrementarse las variaciones en las características del material, lo que afecta la estabilidad del proceso y puede traducirse en piezas fuera de especificación y mayores niveles de desperdicio.

IA para anticipar piezas defectuosas

La propuesta de Rezi-KI consiste en utilizar información del material y de la propia máquina para calcular en tiempo real la probabilidad de generar scrap.

A partir de ese análisis, los modelos de inteligencia artificial pueden generar recomendaciones dinámicas para modificar parámetros del proceso y compensar las variaciones que surjan durante la producción. El objetivo es acercar la estabilidad del procesamiento de PCR a la que normalmente se obtiene con material virgen.

De concretarse este enfoque a escala industrial, la herramienta podría ayudar a los fabricantes a reducir pérdidas relacionadas con cambios en la materia prima sin tener que depender únicamente de ajustes manuales realizados por los operadores.

Una celda de inyección conectada genera los datos

Para desarrollar y validar el sistema, SKZ construyó una celda de moldeo por inyección completamente conectada, en la que se recopilan datos ciclo por ciclo.

El sistema integra información de la máquina, el molde, el sistema de canal caliente y el control de temperatura, además de indicadores de calidad como la temperatura de desmoldeo y el peso de las piezas. También se registra el consumo energético de los principales equipos para analizar la relación entre desempeño, calidad y eficiencia.

La infraestructura utiliza tecnologías de comunicación industrial como OPC UA y MQTT, permitiendo relacionar directamente las condiciones del proceso con los resultados obtenidos en las piezas.

El material reciclado también alimenta al modelo

Uno de los elementos relevantes de la investigación es que la IA no analiza únicamente el comportamiento de la maquinaria.

El proyecto incorpora datos específicos de cada lote de material reciclado, debido a que las características de estos materiales pueden presentar mayores fluctuaciones que las de la materia prima virgen.

A futuro, la iniciativa contempla que esta información pueda recibirse directamente de los proveedores mediante interfaces basadas en API, lo que permitiría integrar los datos de materia prima con los sistemas digitales de producción.

Tecnología orientada a reducir desperdicio y energía

Además de mejorar la estabilidad del proceso, Rezi-KI busca generar beneficios relacionados con calidad, tiempos de ciclo y consumo energético.

La lógica es que una producción más estable puede reducir la cantidad de piezas rechazadas y, al mismo tiempo, permitir una operación más eficiente de las máquinas. El proyecto también plantea que una utilización más robusta de PCR puede facilitar la incorporación de mayores porcentajes de material reciclado en aplicaciones industriales.

El desarrollo resulta especialmente relevante para sectores que utilizan componentes plásticos técnicos, donde las exigencias de calidad y repetibilidad pueden limitar la incorporación de materiales reciclados.

El siguiente paso: llevar la IA a la producción industrial

El proyecto todavía se encuentra en fase de validación de los modelos desarrollados. SKZ informó que las primeras demostraciones de la regulación asistida por inteligencia artificial se realizaron a partir de las pruebas efectuadas con un molde de dos cavidades desarrollado específicamente para estudiar las variaciones del material.

Con este tipo de desarrollos, la inteligencia artificial comienza a asumir un papel más específico dentro de la transformación de plásticos: no solo analizar información histórica, sino detectar desviaciones durante la fabricación y apoyar ajustes del proceso en tiempo real.

Para una industria que busca aumentar el uso de materiales reciclados sin comprometer la calidad de sus productos, este tipo de tecnología puede convertirse en una herramienta para hacer compatible la economía circular con las exigencias de la manufactura industrial.

Fuente: Cosmos Online | medchemexpress