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Diciembre de 2021

Modelamiento predictivo para optimizar el diseño de cierres

Aaron Bollinger es el manager de desarrollo de aplicación y simulación en PTI. En esta ocasión, indica ocho formas para optimizar el diseño de cierres con modelamiento predictivo.

Garantizar un buen rendimiento en la simulación de componentes de empaques es critico para cumplir con los atributos deseados a un factor aceptable de costo-beneficio. La definición de éxito en los negocios hoy en día se puede ver definida por la velocidad en la que las empresas ofertan sus productos en el mercado, disminuyendo costos en el desarrollo. Una herramienta moderna para ayudar a lograr este objetivo es el modelamiento predictivo.

Predecir el comportamiento de los diseños de nuevos productos reduce el numero de iteraciones, optimizando así el proceso de diseño. En esta ocasión, Aaron Bollinger señala ocho formas para usar este tipo de modelamiento al momento de diseñar cierres de empaques, más específicamente botellas.


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  • Interacción sello-tapa. Tener un buen ajuste entre la tapa y el sello en la botella determina la integridad de la botella. Un mal ajuste en el cierre puede llevar a varios problemas en la cadena de producción, por ejemplo, se pueden tener derrames que afecten el proceso posterior al llenado, transporte y distribución. Con el modelamiento predictivo se pueden controlar variables como geometría, tipo de material, temperaturas de llenado y más. El objetivo es determinar la distribución de esfuerzos que indican si el sello está desplazado, creando espacios vacíos o afectando la geometría.
  • Apertura de la tapa a presión. Los cierres de tapas a presión pueden ser muy difíciles de abrir y cerrar o, por el contrario, pueden abrirse muy fácilmente y permitir derrames del contenido. Encontrar el punto optimo para este tipo de cierre con modelamiento predictivo es posible.
  • Liberación de presión al destapar. En casos como botellas para bebidas carbonatadas, la presión al interior del recipiente es crítica. Un exceso de presión podría ser un asunto de seguridad relevante para el consumidor final. Se pueden usar simulaciones para determinar el volumen de aire al interior del recipiente y durante el destape.
  • Fuerza de cierre. Diseñar las tapa-roscas con la fuerza de cierre y apertura necesaria para evitar que el contenido salga del recipiente y que a su vez sea sencillo para el consumidor abrir o destapar, es un factor que se puede predecir con el modelamiento. Se pueden definir parámetros como la fricción, los ajustes de interferencia y la presión interna.

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  • Cierres a prueba de niños. Estos cierres requieren la aplicación de una fuerza, ya sea hacia abajo o lateralmente, para ser abiertos. Con las simulaciones se puede determinar la magnitud de dicha fuerza y también la interacción entre los componentes internos del cierre. Esta información ayudará a optimizar el cierre, el espesor de la botella y los materiales apropiados.
  • Impacto en caídas. Cuando las botellas con contenido caen existe riesgo de deformación tal que la botella se abra y se pierda el contenido. En los modelos predictivos se puede determinar material, espesor de pared, geometría, cierre, etc. Así, virtualmente se pueden simular caídas desde diferentes ángulos y alturas. Evaluar la deformación resultante ayudará en el rediseño.
  • Moldeo por inyección. Con cierres complejos, la manufactura puede complicarse. El modelamiento predictivo permite simular el proceso de inyección y determinar fallas comunes como hundimientos o esfuerzos resultantes del proceso.
  • Disminuir el peso es un factor importante cuando se habla de optimizar el desempeño. Por medio de las simulaciones se puede determinar qué tanto material es removible y así, determinar la disminución de masa en los recipientes, mientras cumple con los diferentes parámetros de diseño.

Prestar atención a estos atributos clave puede ahorrar tanto tiempo como dinero en el proceso de diseño y en la cadena de producción de los recipientes.


Palabras relacionadas:
modelamiento predictivo, modelamiento predictivo para diseño de cierres, predicción de comportamiento de diseños
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