Control de factores para la operación óptima del proceso de inyección de plástico mediante diseño factorial

  • Jaime Acosta-Velarde Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
  • Ángel Guamán-Lozano Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
  • Alcides García-Flores Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Palabras clave: Análisis de varianza, operación óptima, diseño factorial experimental, tratamiento, calidad

Resumen

En el presente artículo se muestra la aplicación del modelo experimental factorial 2^4 no replicado, denominado así por cuanto se estudian cuatro factores con dos niveles por cada factor y con una sola réplica. El propósito es determinar las condiciones óptimas de operación de una máquina inyectora de plástico utilizada en el proceso de producción de botas y cuyos parámetros son seleccionados de forma empírica, lo cual ha generado reducción en la calidad del producto, elevado porcentaje de defectos, aumento en la tasa de desperdicios, así como retrabajos, aspectos que influyen negativamente en la productividad. En el estudio se han considerado cuatro factores que afectan al desempeño operacional de la máquina de inyección de plástico. A través de una muestra significativa por cada tratamiento, se analiza el número defectos como variable respuesta. Con la aplicación del modelo experimental y la técnica ANOVA (Análisis de varianza) se incluye, con un nivel de confianza del 95%, que los parámetros de operación óptimos que contribuyen a la reducción del porcentaje promedio de defectos de 20% a 5,97 % son: velocidad de inyección: 60 rpm (6,28 rad/s), presión de inyección: 54 psi (372 KPa), tiempo de compactación: 8 s y tiempo de enfriamiento: 10 s, logrando así incrementar la calidad y la productividad del proceso de inyección.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Beltrán, M., Marcilla, A. (2015). Tecnología de Polímeros. Alicante.

Gordón Mendoza, R,. Camargo Buitrago, I. (2015). Selección de estadísticos para la estimación de la precisión experimental en ensayos de maíz. Agronomía Mesoam, 26(1), 55-63. doi:https://doi.org/10.15517/am.v26i1.16920

Gutiérrez Pulido, H., De la Vara Salazar, R. (2012). Análisis y diseño de experimentos. México: McGraw-Hill.

Lesso García, J. C. (2012). Aplicación del diseño de experimentos para la mejora del proceso de moldeo por inyección de plásticos de la pieza “fin instrument” en industrias Camca SA de CV. México: Universidad de Querétaro.

Liang, Z., Liao, S., Wen, Y. Liu, X. (2019). Working parameter optimization of strengthen waterjet grinding with the orthogonal-experiment-design- based ANFIS. Journal of Intelligent Manufacturing volume 30, 833-854.doi: ttps://doi.org/10.1007/s10845-016-1285-z

Montgomery, D. (2013). Diseño y análisis de experimentos. México: Limusa.

Ruiz Hernández, R., Zavala Bustos, J. A., Reyes Núñez, M., Villalón Ramos,V. (2016). Control de variables en el proceso de inyección de probetas plásticas. Pistas Educativas, 38(118), 255-262. http://www.itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas/article/view/197

Saldaña Ruiz, M., Ramírez Tapia, R., Ríos Lira, A., Henández Ripalda, M. (2020). Planeación para el desarrollo de un programa para desbalancear matrices de diseño en diseños factoriales 2k. Pistas Educativas, 42(136), 838-852. http://www.itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas/article/view/2315

Yu, Y., Pelaez, A., Lang,K. (2016). Designing and evaluating business process models: an experimental approach. Information Systems and e-Business, 767-789. doi:https://doi.org/10.1007/s10257-014-0257-0

Publicado
2021-06-19
Cómo citar
Acosta-VelardeJ., Guamán-Lozano Ángel, & García-FloresA. (2021). Control de factores para la operación óptima del proceso de inyección de plástico mediante diseño factorial. Revista UTCiencia: I-ISSN: 1390-6909. E-ISSN: 2602-8263, 8(1), 12-25. Recuperado a partir de http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia/article/view/324
Sección
Artículo de investigación