IA que predice el solvente residual en la impresión de empaque flexible

En la impresión de empaque flexible, el solvente que no se evapora a tiempo puede dejar un producto fuera de especificación. Un equipo de Sakarya University entrenó modelos de aprendizaje automático con datos reales de planta para anticipar ese residual antes de que se produzca merma.

Quién lo hizo

Selin Sayrım, Kıvanç Ocak y Seher Ercan Cömert, de Sakarya University (Turquía), publicaron «An Interpretable Machine Learning Framework for Predicting Quality Outcomes in Printing Production Systems» en Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems (APJESS, vol. 14, núm. 3, pp. 150 a 164, 2026). Los autores declaran no tener conflictos de interés y no haber recibido financiamiento externo.

Cómo lo midieron

Usaron 1,000 observaciones de líneas de rotograbado de un fabricante de empaque flexible en Turquía (sección 3.1). Las entradas fueron peso de tinta, peso de recubrimiento (top coat), velocidad de impresión, barniz (Varnish GC) y temperatura. Las salidas de calidad se midieron por cromatografía de gases industrial: solvente residual (mg/m²) y otro indicador de proceso. Compararon KNN, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, SVR y una red neuronal (Tabla 3, p. 159).

Las cifras clave

Mejor predicción

• KNN obtuvo el mejor desempeño: R² 0.9623 para solvente residual y 0.9094 para el segundo indicador (Tabla 3 y resumen, p. 150).
• La red neuronal optimizada llegó a R² 0.9576 en solvente residual y 0.8438 en el otro indicador: cerca en uno, peor en el otro. Los autores señalan que más complejidad no siempre da mejor predicción (pp. 159 a 160).
• Entrenar el KNN tomó unos 0.2 segundos; el Random Forest, cerca de 51.9 segundos (p. 160).

Qué había en los datos (Tabla 2, p. 155)

• Solvente residual: media 7.909 mg/m², máximo 60.754 mg/m².
• Velocidad de impresión: media 256.7 m/min (rango 173 a 336).
• Peso de tinta: media 3.455 g/m².

Los picos de solvente, según el texto, se relacionan con temperatura de secado insuficiente, menor velocidad o exceso de tinta y barniz (p. 156).

Qué mueve el solvente residual

El análisis SHAP (pp. 161 a 162) señala que, para el solvente residual, velocidad de impresión y peso de tinta fueron las variables con más peso: mayor velocidad se asoció con menos solvente residual. Mantener la velocidad en un rango óptimo es crítico para minimizar residuos.

Uso en planta

Los autores proponen integrar el modelo al sistema de ejecución de manufactura (MES) para dar avisos tempranos al operador cuando la calidad predicha se salga de umbral, y corregir antes de producir producto defectuoso (p. 162).

Límite del estudio

Los datos vienen de una sola planta. Los autores advierten que eso puede limitar la generalización a otras líneas o países (p. 162).

En Armovac

En Armovac imprimimos en México película y bolsas impresas en impresión digital, sin placas y con muy alta calidad, para corridas cortas, varias versiones o SKU, lanzamientos y pruebas de mercado; y en flexografía de hasta 6 colores para volúmenes grandes y pedidos repetidos. Te decimos si te conviene digital o flexografía según tu volumen y te enviamos tu cotización.

Cotiza por WhatsApp: wa.me/526563113768

Fuente

Sayrım, S., Ocak, K., y Ercan Cömert, S. (2026). «An Interpretable Machine Learning Framework for Predicting Quality Outcomes in Printing Production Systems». Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems, 14(3), 150 a 164. https://doi.org/10.21541/apjess.1945333