11 maggio 2026 09:03
Nello stampaggio a iniezione di plastiche provenienti da riciclo, la composizione disomogenea e non costante del materiale alimentato alla macchina rende il processo meno stabile e, di conseguenza, genera maggiori scarti, con effetti sulla produttività.
Per affrontare questa criticità, nell’ambito del progetto di ricerca Rezi-KI, il centro tedesco SKZ e lo specialista di intelligenza artificiale plus10 stanno sviluppando una soluzione basata sui dati per stabilizzare automaticamente le fluttuazioni di processo e raggiungere un livello di stabilità paragonabile a quello ottenuto stampando materiali vergini.
Entrando più in dettaglio, i ricercatori stanno elaborando modelli predittivi basati sull’AI in grado di calcolare in tempo reale la probabilità di scarto sulla base dei dati di processo e del materiale. Su questa base vengono generate raccomandazioni dinamiche per la regolazione dei parametri di processo della pressa.
A questo scopo, presso i laboratori di SKZ è stata allestita una cella di stampaggio a iniezione nella quale tutti i dati rilevanti per il processo vengono registrati e consolidati con precisione, ciclo per ciclo. I parametri analizzati comprendono sia i dati macchina, sia le informazioni provenienti dai sistemi a canale caldo, dallo stampo e dai sistemi di termoregolazione, oltre ai consumi energetici e alle caratteristiche qualitative, come la temperatura di sformatura e il peso del pezzo.
In collaborazione con il costruttore di stampi GHD Präzisionsformenbau è stato sviluppato uno speciale stampo a due cavità, progettato specificamente per studiare le variazioni del materiale. Un indicatore di flusso integrato consente un’analisi differenziata del comportamento di riempimento.
Per agevolare lo studio del processo, il sistema a canale caldo fornito da Ewikon è dotato di un ugello a otturazione servo-elettrico controllato tramite il sistema motion Control, anch’esso connesso e controllabile da remoto tramite software. Ciò consente di compensare in modo mirato le variazioni di materiale e di riempimento cavità per cavità, intervenendo sulla corsa dell’otturatore.
Oltre all’hardware e al software, la ricerca coinvolge anche i materiali. Poiché i lotti di riciclato sono per loro natura soggetti a fluttuazioni marcate, i valori specifici di ciascun lotto vengono integrati direttamente nei modelli di IA. In futuro, si prevede di rendere questi dati disponibili direttamente dai fornitori di materiali attraverso interfacce basate su API.
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