Generalistas o especialistas en materiales plásticos, parte 3: oportunidades perdidas por la especialización

Hay un refrán que se ha atribuido a Mark Twain, a Abraham Maslow y a muchos otros: “Si todo lo que tienes es un martillo, todo te parecerá un clavo”. Warren Buffet, aunque nadie afirma que es el autor de la máxima, la citó en la década de los ochenta  cuando criticaba los estudios de los mercados financieros basados en lo que él consideraba  técnicas matemáticas inadecuadas.

También tiene aplicación en el campo de análisis de fallas. Tal vez existen unas 60 técnicas analíticas diferentes que pueden utilizarse para analizar un problema con el polímero. Pero nos guste o no, la mayoría de nosotros en el campo de servicios analíticos nos hemos acomodado casi exclusivamente a seis u ocho de estos y tendemos a confiar casi exclusivamente en ellos. Las técnicas que seleccionemos dependen mucho de nuestra formación, nuestra trayectoria profesional, y lo que tenemos disponible.

Lamentablemente, esto genera a menudo un desajuste de las técnicas para manejar el problema. Y cuando los datos no se ajustan al énfasis ofrecido por el método, muchas veces se ignoran o se intentan meter con calzador los datos en un esquema más bien distorsionado.

Hace varios años, trabajamos en un problema con estas características. Se trataba de una tasa de fallas muy baja en una pieza de polietileno de baja densidad. Se buscó una solución al problema previamente mediante dos equipos con especialidades bien definidas. El primer grupo se había centrado en el esfuerzo interno en las piezas y utilizó instrumentación diseñada para realizar mediciones precisas de estos niveles de esfuerzo.

Sin embargo, tomaron numerosos puntos de datos; cuando los números fueron medidos, era deficiente la correlación entre el esfuerzo medido y la probabilidad de fallo. El siguiente grupo se centró en la composición. Este equipo era muy fuerte en técnicas de alta gama, como la cromatografía y la resonancia magnética nuclear y literalmente aislaba la molécula de PE,  al tiempo que analizaba los aditivos en el material. Este enfoque también no hizo más que distinguir una pieza buena de otra con fallas.

Los problemas con las tasas de fallas muy bajas son los más difíciles porque se deben inevitablemente a múltiples factores. Una estrategia que busca un causante principal puede funcionar en un caso de que  fallen de 10 a 20% o más de las piezas. Pero cuando la ocurrencia está en el rango de 10-20 ppm, la experiencia ha demostrado que una influencia lo suficientemente significativa como para causar la falla del producto simplemente no va y viene con esta frecuencia. Por el contrario, participarán tres o cuatro factores y sólo cuando estos factores se combinan de manera particular la pieza presentará fallas.

En este caso, las fallas fueron causadas por una combinación de la deficiente mezcla de color, daños incidentales causados por mal manejo del equipo automatizado, acumulación de tolerancias entre las piezas en el  montaje que dio lugar a un elevado esfuerzo y los efectos en la cristalinidad del material por las condiciones de almacenamiento prolongado. Por lo tanto, la falla de la pieza dependía de la estructura del polímero combinado con consideraciones dimensionales así como problemas de fabricación relacionados con la manipulación de la pieza y procesamiento del fundido.

Ninguno de estos factores solo era capaz de producir una falla, todos tenían que estar en juego y en una magnitud suficiente para afectar el rendimiento del polímero. Los equipos que se componen sólo de químicos de polímeros o analistas de esfuerzo no tienen la gama de habilidades necesarias para sopesar todos estos factores y montarlos de una manera coherente. Descrubir la confluencia y la importancia relativa de cada factor requiere múltiples técnicas de pruebas que representan las diferentes disciplinas, una evaluación cuidadosa de los datos principales de cada técnica y un reconocimiento práctico de la importancia que podría tener cada factor. Las conversaciones frecuentes con el cliente son también inestimables, ya que cada llamada aporta nuevas observaciones.

Muchas de las pruebas utilizadas para desentrañar el problema no se habían realizado anteriormente. Y no todas las pruebas  arrojaron un resultado positivo. Una de las tareas del analista es distinguir un resultado significativo de uno insignificante. Pero una prueba, conocida como calorimetría de barrido  diferencial (DSC), fue de particular importancia y se había hecho previamente. Pero la falta de una visión completa y una mala interpretación de los resultados llevaron a una oportunidad perdida.

En primer lugar, estas pruebas habían sido realizadas sólo en piezas con fallas. Mientras que la mayoría de las pruebas incluían piezas buenas y fallidas, las pruebas de DSC sólo se habían realizado en piezas con fallas. No fue sino hasta que las pruebas se repitieron con las piezas buenas y fallidas que se vio la importancia de los resultados.

El gráfico adjunto muestra una comparación entre piezas buenas y fallidas. Cada pieza exhibía el paso secundario inusual en el termograma justo antes del evento principal de fusión. Ninguna de las piezas buenas mostró esta transición extra.

La literatura científica está llena de documentos que tratan sobre la capacidad de DSC para detectar transiciones menores en un material que puede proporcionar información sobre la historia térmica de la pieza moldeada. Los polímeros semicristalinos, cuando se exponen a temperaturas de aplicación elevadas, desarrollarán una nueva población de cristales que se funden a una temperatura ligeramente superior a la temperatura a la que se formaron. Por lo tanto, estas inflexiones no solamente nos dicen que el material había sido expuesto a temperaturas elevadas,  también nos dan una buena aproximación de esta temperatura. En este caso la temperatura de transición secundaria estaba relacionada con la temperatura de verano dentro del almacén donde se almacenaron estas piezas durante largos períodos de tiempo.

También se sabe que con un mayor grado de cristalinidad, la resistencia y la dureza de un polímero semicristalino aumenta, mientras que la ductilidad disminuye. Los resultados de DSC que mencionamos habían sido evidentes en un análisis anterior. Pero debido a que las pruebas sólo habían sido realizadas en piezas con fallas, se restó importancia y las inflexiones se representaban por un mecanismo diferente que resultó ser incorrecto.

Debe ser evidente que esta exposición a temperaturas elevadas no fue la causa de los fracasos. Cientos de miles, si no millones de estas piezas fueron almacenadas en estas condiciones de verano. Sólo las piezas que habían experimentado este tratamiento y mostraban una deficiente homogeneidad de color y habían sido dañadas por maquinaria automatizada de alta velocidad y se armaron a partir de piezas en los extremos del rango de tolerancia mostraron fallos.

Este último factor es especialmente importante. Ninguna de las piezas en el montaje estaba fuera de especificación. Pero cuando una pieza moldeada con una alta calidad en su diámetro exterior fue insertada en una pieza con un diámetro interno que estaba en el extremo inferior de la tolerancia, se crea la condición de alto esfuerzo necesaria para inclinar la balanza. Con demasiada frecuencia, cuando se realiza un análisis dimensional, las piezas son revisadas para  determinar si cumplen con la especificación y si lo hacen entonces este factor se deja de lado como si no valiera la pena considerarlo.

Antes de dejar este tema de especialización, hay una característica más de nuestra estructura de organización moderna que necesitamos atender. E implica la división del trabajo dentro del laboratorio analítico. Será el tema de mi siguiente columna

Lea a continuación: Parte 4: división del trabajo dentro del laboratorio.

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