Aprovechamiento de los datos de proceso en el moldeo por inyección de productos médicos para mejorar la garantía de calidad y la eficiencia

Daniel, ¿qué cambios importantes ha presenciado en su carrera en el sector de la tecnología médica?

Durante el tiempo que llevo en el sector de los dispositivos médicos, he presenciado varios cambios importantes. En 2010, cuando empecé, las empresas aún se mostraban escépticas ante la medición de la presión cavitaria. Las que llegaron a integrar la tecnología estaban interesadas principalmente en utilizarla para la monitorización directa de procesos, ignorando oportunidades más sofisticadas. Cuando me incorporé a Kistler, uno de los principales proyectos fue la creación de ComoNeo, un sistema que suponía un importante avance con respecto a la solución anterior, ComoInjection. Como software diseñado específicamente para moldeadores por inyección, ComoNeo ofrecía una experiencia de usuario mucho mejor y rápidamente tuvo mucho éxito en el mercado. También despertó mucho interés en el sector médico. Para satisfacer las necesidades de las empresas de tecnología médica, creamos un grupo interno de la empresa para reunir a expertos de las áreas de aplicaciones de plásticos y tecnología avanzada fabricación. Mientras que los primeros aportan mucha experiencia en materiales, los segundos tienen amplios conocimientos en la supervisión de procesos de unión y ensamblaje. Al unir sus fuerzas, el equipo vio el inmenso potencial de recopilar y analizar datos significativos en el ámbito médico. Esto ha llevado a Kistler a convertirse en el único proveedor del navegador de procesos Stasa QC de Stasa, que permite que el sistema de monitorización de procesos proporcione una documentación eficiente y automatizada de los planes de pruebas y también realice los análisis de procesos correspondientes. Más recientemente, también hemos presentado AkvisIO IME (Injection Molding Edition), nuestra solución interna de datos de proceso, a un público más amplio en Fakuma.

Ha mencionado el control y la garantía de calidad. ¿Cuáles son aquí las peculiaridades de la industria de la tecnología médica?

La gestión y el aseguramiento de la calidad son esenciales en la industria médica, ya que las empresas fabrican productos muy sensibles. Normativas como las Buenas Prácticas de Fabricación (BPF) en EE.UU. y la Normativa sobre Productos Sanitarios (MDR) en Europa obligan a las empresas a cumplir normas estrictas y cada vez más amplias. Tienen que mantener un rastro documental impecable a lo largo de todo el proceso de producción, como dice el refrán: «Si no se ha documentado, no existe». Esta necesidad de documentación completa ejerce una gran presión sobre las empresas. Aumenta la demanda de soluciones de proceso integradas que documenten y optimicen todos los parámetros de proceso relevantes. El sistema de supervisión de procesos ComoNeo de Kistler, por ejemplo, mide con precisión la presión en todas las cavidades y compara la curva resultante con la curva nominal. ComoNeoPREDICT utiliza inteligencia artificial para predecir la calidad del producto basándose en las curvas de presión y temperatura de las cavidades. Con todo, creo que aún queda mucho potencial por explotar para las soluciones digitales.

Dónde utilizan ya las empresas de tecnología médica las soluciones digitales?

Actualmente, existen módulos de software y algoritmos que permiten a los moldeadores por inyección ajustar automáticamente los parámetros del proceso si la curva de medición se desvía de una curva ideal previamente definida. Por ejemplo, si la presión de la cavidad medida por sensores directos, indirectos o sin contacto es demasiado alta o demasiado baja, el sistema puede ajustar automáticamente el punto de conmutación. El módulo de software Multiflow de Kistler equilibra el llenado de varias cavidades de forma muy eficaz. Analiza las diferencias de tiempo de llenado entre las cavidades basándose en la presión de la cavidad. A continuación, ajusta automáticamente la temperatura de la punta del canal caliente para lograr un llenado más simultáneo. El uso de la automatización es cada vez más importante ante la creciente escasez de trabajadores cualificados en los talleres.

Dónde ve aún potencial sin explotar?

Aunque los sistemas basados en algoritmos ya se utilizan, hay dos ámbitos en los que podemos mejorar y fomentar su acogida. En primer lugar, a la hora de convencer a las empresas de una solución que aún no han probado, es importante demostrar que los sistemas automatizados para el taller son fáciles de configurar y utilizar. Trabajaremos más estrechamente con nuestros clientes para aprender de sus experiencias, mejorar nuestros productos en su conjunto y, en consecuencia, mejorar su experiencia de usuario.

En segundo lugar, la educación es crucial. Las oportunidades educativas no sólo ayudan a las empresas a ver las ventajas de una solución digital para su caso de uso específico, sino también a apoyar a los empleados a distintos niveles en su utilización. Por eso hemos creado la Academia de Plásticos Kistler. Aquí, apoyamos el viaje digital de nuestros clientes en tres niveles. En el nivel básico, ofrecemos formación para operadores de máquinas, ingenieros de aplicaciones y fabricantes de moldes sobre cómo instalar sensores, cómo utilizar el sistema de supervisión de procesos ComoNeo y la base de datos. En el nivel avanzado, los ingenieros de procesos y los expertos en producción aprenden lo que ocurre realmente en el interior del molde de inyección. En el nivel experto, los gestores de datos y los ingenieros de calidad obtienen información sobre el potencial de la gestión y el análisis de datos.

La inteligencia artificial está de moda en estos momentos, pero ¿cómo puede ayudar a los moldeadores por inyección en su producción diaria?

Una forma de utilizar la IA es, sin duda, el análisis de datos y las predicciones automatizadas basadas en ellos. La clave aquí sería una plataforma de datos de última generación como akvisIO de Kistler. Integra equipos de producción y medición, como sensores o dispositivos de campo, y recopila sus datos en bruto. A continuación, los procesa y, en general, hace que los datos de distintas fuentes sean comparables entre sí. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entonces utilizar los datos para extraer conclusiones más amplias sobre el rendimiento del conjunto de la producción, predecir las necesidades de mantenimiento e incluso las anomalías. Nuestra visión es que, con el tiempo, el algoritmo sea capaz de prever sucesos que nunca antes se han producido. Para hacer realidad esta visión y conseguir que los usuarios acepten la nueva forma de utilizar los datos, nuestro amplio equipo de científicos de datos se centra en la usabilidad y la experiencia del usuario en nuestro desarrollo continuo. AkvisIO procesa y analiza los datos de los procesos para utilizarlos directamente como base para la toma de decisiones.

Esto elimina el paso adicional de la interpretación y hace que los datos sean más accesibles. Por supuesto, el usuario también puede añadir su propia interpretación de los datos a los resultados basándose en su propia experiencia. Dado que la necesidad de IA sigue desarrollándose en el sector, hemos creado akvisIO de forma modular. Trabajar con los clientes e identificar sus necesidades específicas nos permitirá añadir funciones o módulos específicos adaptados a una aplicación o grupo de usuarios concretos. Un área de aplicación podría ser el control avanzado de procesos, incluyendo tendencias y predicción, lo que podría hacer que los procesos fueran aún más eficientes y robustos, especialmente en términos de consumo de energía y materias primas.

Aparte de la digitalización: ¿Existen otros temas clave que afecten a la tecnología de medición de productos sanitarios en este momento?

En los sectores en los que nos centramos, la economía circular y, sobre todo, el uso de materiales reciclados son actualmente los temas más acuciantes. Aunque todavía no vemos que esto último se refleje en el ámbito médico debido a la normativa, esto podría cambiar pronto si podemos ofrecer una solución que compense de forma fiable y automática las fluctuaciones del proceso. Cuando las empresas empiecen a utilizar mayores porcentajes de reciclados en sus procesos de fabricación, la tecnología de medición será aún más importante, aunque no cambiará como tal. Las masas fundidas que contienen reciclados tienen una viscosidad fluctuante y, en consecuencia, los parámetros que indican cambios de viscosidad, como la presión de la cavidad, deben controlarse constantemente para garantizar una elevada consistencia del producto. De nuevo, la IA también podría entrar en juego para detectar e incluso predecir anomalías.