El mercado de las nuevas tintas para codificación y marcaje e impresión digital está en continua evolución, al necesitar permanentemente nuevas fórmulas para satisfacer las normativas cambiantes, así como las expectativas del cliente. Desafortunadamente, el desarrollo de nuevas fórmulas de tinta puede ser un proceso lento y laborioso.
Tradicionalmente, una fórmula fiable que cumple las necesidades del usuario final y cumple todos los requisitos de seguridad y normatividad correspondientes ha sido el resultado de una extensa colaboración entre los químicos, técnicos y el personal de servicio técnico que lleva a cabo las pruebas con los clientes. Su perfeccionamiento puede llevar meses, o incluso años.
En el artículo siguiente, Josie Harries, directora de programa del Grupo de Domino Printing Sciences (Domino), nos desvela los misterios de este tema y nos demuestra cómo Domino está incorporando la digitalización con el objetivo de acelerar el proceso de investigación y desarrollo (I+D) de nuevas fórmulas de tinta para sus clientes de codificación y marcaje, y de impresión digital.
I+D en digitalización
En Domino, reconocemos que obtener una calidad de impresión óptima y un tiempo de inactividad mínimo son aspectos de vital importancia para nuestros clientes, y por eso desarrollamos y fabricamos internamente la mayoría de nuestras tintas y fluidos, con el fin de garantizar una calidad excepcional con nuestros equipos. Tan solo en el Reino Unido, esto equivale a la producción de unos 3 millones de litros de tinta al año en nuestra fábrica de tintas especiales de Liverpool.
También reconocemos el hecho de que el mundo está cambiando, y hoy la gente espera que las empresas hagan más con menos, y que sean capaces de crear los mismos productos de calidad excepcional, en una pequeña fracción de tiempo. Y por eso nos hicimos esta pregunta: ¿cómo podemos acelerar el desarrollo interno de tintas, a la vez que garantizamos unos productos de la alta calidad y un alto rendimiento que satisfagan las necesidades de nuestros clientes?
Para resolver este problema, hemos emprendido un viaje hacia la digitalización de nuestra I+D, utilizando la automatización, el modelo predictivo y el aprendizaje automático para mejorar nuestros procesos, acelerar nuestras tareas más laboriosas, y «hacer más» con menos.
Automatización del proceso
En los laboratorios, nuestros químicos expertos dedican mucho tiempo a tareas que aportan poco valor, como el pesaje de materiales, la mezcla de fórmulas y el ensayo de muestras; estos sencillos pasos fueron identificados como una posible área de aplicación de tecnologías digitales para aumentar la productividad.
Domino invirtió en una plataforma robótica capaz de manipular polvos químicos y líquidos, y de mezclar muestras de tintas basándose en fórmulas predeterminadas, con una intervención humana mínima. El resultado de la automatización de esta parte del proceso de formulación fue un ahorro de la mitad del esfuerzo necesario para producir más de 1300 muestras, lo que supuso poder elaborar un año de muestras en tan solo seis meses. Además, hemos registrado una reducción del 57 % en la cantidad de sustancias químicas utilizadas durante los experimentos, y esta cifra se reducirá aún más conforme vayamos transfiriendo más tareas de desarrollo a la plataforma robótica.
Un aparato especial para medir la viscosidad y la conductividad nos permitió ampliar nuestra capacidad de procesado automático de muestras. La máquina, que se puede programar para que realice las pruebas por la noche para maximizar su utilidad, y que también lleva a cabo su limpieza automática, ahorra unos cinco minutos por cada muestra sometida a ensayo. Eso no parece mucho ahorro de forma aislada, pero pongámoslo en contexto: el año pasado procesamos 4142 pruebas de viscosidad y 1168 de conductividad, con un ahorro total de tiempo de unas 450 horas.
En conjunto, el tiempo y los costes ahorrados nos permitieron amortizar nuestros nuevos equipos en tan solo seis meses. La precisión de los nuevos equipos de automatización nos ha permitido también reducir el tamaño de cada muestra, de 100 g a tan solo 8-10 g. Menos materiales quiere decir menos desperdicio y menos costes y, puesto que el equipo se lava solo, menos mano de obra y menos disolventes; la función de limpieza ha generado una reducción de disolventes del 80 %, un ahorro de 330 litros en 2020. El resultado es totalmente positivo desde el punto de vista de la productividad, el coste y el medioambiente.
El modelo predictivo para acelerar el aprendizaje
Otra área que se ha identificado como candidata a beneficiarse de la digitalización fue nuestro análisis de datos. Decidimos explorar cómo se podían aprovechar los datos experimentales para crear experimentos diseñados estadísticamente para la formulación de tintas; es decir, diseñar experimentos mediante software de estadística para identificar formulaciones de muestras de tintas con propiedades específicas.
Para sacar el máximo partido a los datos generados por nuestros químicos durante sus labores de I+D en el laboratorio, hemos desarrollado un manual electrónico de laboratorio a medida. Esto permite al equipo planear de forma eficiente, registrar y acceder a datos clave sobre experimentos. Puesto que ha sido desarrollado a medida de nuestros flujos de trabajo de I+D, se integra fácilmente con las prácticas de laboratorio cotidianas. También hemos introducido una función que permite a los equipos ver el nivel de existencias de sustancias químicas de nuestros almacenes, para garantizar que todos los materiales estén disponibles antes de que empiece el trabajo, con lo que se reduce el tiempo malgastado. También utilizamos el sistema para realizar y guardar nuestras evaluaciones de salud y seguridad, cuyos resultados se imprimen automáticamente en las etiquetas que se utilizan en las muestras.
Utilizamos estos datos como base del modelo predictivo, con el fin de identificar nuevas formulaciones , lo que acelera considerablemente el proceso de desarrollo de muestras. La idea es aprovechar los numerosos datos generados mediante la experimentación para explorar eficazmente el espacio de diseño , y crear un mejor punto de partida para los estudios de viabilidad.
Formulación virtual mediante aprendizaje automático
Dentro de este nuevo enfoque, también hemos explorado la posibilidad de utilizar la ingeniería de datos para fomentar el aprendizaje automático y establecer objetivos para la formulación de tintas. Si queremos crear una tinta con ciertas propiedades, por ejemplo, rapidez de secado sobre película flexible en entornos fríos, podemos introducir esta información en un sistema de aprendizaje automático para identificar hipótesis de partida para el diseño de una tinta. El sistema también puede ayudarnos a identificar cuáles son los puntos débiles de nuestros datos y sugerir experimentos para mejorarlos.
Realizar experimentos por ordenador (también conocidos como experimentos «in silico») nos está ayudando a mejorar la calidad de nuestros datos y a reducir el tiempo que se tarda en producir nuevas fórmulas en caso de reformulación química. Esto quiere decir que nuestros ingenieros químicos pueden dedicar más tiempo a la investigación química, que tiene mayores ventajas para el cliente a largo plazo.
Desde el punto de vista de la sostenibilidad, la experimentación «in silico» también merece la pena en lo que respecta a la reducción del desperdicio. Al llevar a cabo la reformulación virtual, el punto de partida para el diseño de tintas tiene lugar en un ordenador antes de entrar al laboratorio, con lo que se reduce la cantidad total de residuos químicos generados durante el proceso de diseño.
Las conclusiones obtenidas mediante formulación y ensayos automatizados enriquecen los datos de diseño, lo que a su vez permite realizar experimentos «in silico» más precisos. Este ciclo de innovación continuará impulsando nuestra investigación y nos permitirá proporcionar nuevas fórmulas de tinta fiables para responder a los cambios en la legislación y la demanda del cliente con una velocidad sin precedentes.
Esfuerzos futuros
Por supuesto, aún queda mucho por hacer, y por eso evaluamos constantemente nuestros progresos e inspiramos a nuestros químicos a conseguir más con su trabajo.
Es un ciclo continuo, en el que la mejora de los procesos deja más tiempo a los equipos de I+D para impulsar la innovación científica y manufacturera. Nuestros ingenieros químicos ahora pueden aprovechar mejor las nuevas oportunidades de formación y dedicar tiempo a investigar y experimentar con áreas externas a su campo inmediato, como la gestión de datos y la codificación.
También hemos lanzado varios foros internos y grupos de trabajo para facilitar la investigación y la colaboración en toda la comunidad de I+D. Estos grupos proporcionan un espacio donde solucionar problemas, compartir conocimientos y generar ideas para proyectos futuros, alimentando un ciclo de mejora continua.
Además, siempre tenemos la vista puesta más allá del negocio, para ver cómo podemos trabajar con otros agentes de la comunidad científica para fomentar la innovación. Un equipo de Domino participó hace poco en un proyecto conjunto del Instituto de Fabricación de la Universidad de Cambridge, para investigar un problema histórico con la acumulación de tinta en impresoras de inyección de tinta continua (CIJ). Las conclusiones del proyecto motivarán nuestras futuras actividades del modelo predictivo y el aprendizaje automático, para ayudar a facilitar el diseño de fórmulas de tinta CIJ más fiables.
Conclusión
Las tecnologías que hemos descrito aquí pueden parecer futuristas, pero en realidad tan solo son un atisbo de las posibilidades que serán un hecho en el futuro. . En la actualidad, la innovación científica es mucho más que sustancias y probetas: hoy día, los químicos de todas las industrias se encuentran en una posición óptima para empezar a explorar las distintas maneras de impulsar la innovación en sus respectivos campos de actividad, mediante el avance tecnológico en áreas como la codificación y el análisis de datos.
En Domino tenemos una visión clara del «químico del futuro»: una persona al tanto de la tecnología y del mundo digital, que se encuentra cómodo tanto con la química como con la tecnología, y que desempeñará un papel fundamental en nuestra labor de I+D. Vemos un gran futuro en la forma de utilizar los procesos digitales como parte del desarrollo de la formulación de tintas, y los beneficios que aportará esto en cuanto a la reducción del tiempo de comercialización de nuevas fórmulas, el aumento de la sostenibilidad y la reducción de residuos; y esto es solo el principio.