Evitando nuevas arrugas con las herramientas de Diseño de experimentos de Minitab

telar de algodón

Minitab ayudó a productores de textiles a crear la mezcla perfecta de tela de algodón libre de arrugas.

Algodón. Dado que es la fibra más ampliamente utilizada en la ropa, probablemente usted lleve puesto algo hecho de ese material en este momento. Nos encantan las propiedades cómodas del algodón y su textura suave. Pero como lo sabe todo aquél que haya planchado una camisa o unos pantalones de algodón, estas mismas propiedades pueden hacer que la tela basada en algodón sea especialmente propensa a las arrugas. Es por eso que investigadores de la Universidad Nacional de Textiles de Faisalabad, Pakistán, emprendieron un estudio dirigido a la predicción de las mejores propiedades de la tela para un algodón fuerte y sin pliegues, y utilizaron Minitab Statistical Software como ayuda.

Las plantas de manufactura de tela se esfuerzan por crear un producto duradero de alta calidad, pero la mezcla de fibras, resinas, suavizantes y catalizadores para la tela de algodón perfecta requiere un delicado equilibrio que puede ser difícil de alcanzar. La aplicación de resinas causa que el tejido pierda resistencia, incrementando la posibilidad de que la tela se rompa. De modo que los fabricantes agregan suavizantes para preservar la resistencia de la tela, pero esto promueve la formación de arrugas. Conseguir la combinación perfecta para un algodón fuerte y sin arrugas, sin sacrificar la suavidad y confort, es un duro desafío para los productores de textiles.

Los investigadores de la Universidad Nacional de Textiles se dispusieron a ayudar a los productores a encontrar la combinación de tela ideal utilizando las herramientas de Diseño de experimentos (DOE) de Minitab Statistical Software. Su principal meta: crear la receta óptima para una tela de algodón fuerte, suave y resistente a las arrugas.

Con DOE, los investigadores pueden cambiar más de un factor a la vez, y luego utilizar las estadísticas para determinar cuáles son importantes e incluso identificar los niveles óptimos de estos factores. Debido a que DOE reduce el número de corridas experimentales necesarias en comparación con la experimentación “uno a la vez”, es una manera eficiente y económica de mejorar cualquier proceso.

Gráfica de interacciones para algodón

Las gráficas de efectos principales de Minitab mostraron cómo las variables afectaban la recuperación de las arrugas, mientras que con las gráficas de interacciones los investigadores pudieron evaluar fácilmente cuáles variables afectaban más la resistencia a la rotura.

Los investigadores utilizaron Minitab para construir un diseño factorial de 2 niveles y explorar el efecto de cada factor en valores de configuración bajos y altos. Para cada corrida experimental, reunieron datos sobre el ángulo de recuperación del pliegue y la resistencia a la rotura de múltiples muestras de tela. El análisis de los datos reveló cómo estas propiedades eran afectadas por diferentes cantidades de resina, cloruro de magnesio, suavizante, el tiempo de curado de la tela y la temperatura. Para que fuera más fácil ver cómo las variables y sus interacciones afectaban la calidad del tejido, los investigadores utilizaron Minitab para crear gráficas de efectos principales y de interacciones.

El análisis reveló que el algodón más resistente a las arrugas se obtenía al incrementar el tiempo de curado y la temperatura, así como la concentración de resina. También puso de manifiesto, por ejemplo, que un tiempo de curado más largo y una mayor temperatura de curado reducían la resistencia a la rotura, detectándose una drástica disminución a la concentración de cloruro de magnesio más alta. Utilizando las herramientas de regresión de Minitab, el equipo generó las ecuaciones que se podrían usar para predecir los niveles óptimos tanto de recuperación de las arrugas como de resistencia a la rotura.

Ahora los productores de textiles están usando estas ecuaciones para crear combinaciones óptimas de tejido para un algodón cómodo y de alta calidad que es menos propenso a las arrugas. La capacidad predictiva de las ecuaciones también permite a los productores de textiles pronosticar y evaluar las combinaciones de tejidos actuales y nuevas antes de ponerlas en producción. Con un uso continuado y algunos ajustes, los investigadores consideran que este método predictivo se puede utilizar más ampliamente en la industria textil. Cuando eso suceda, usted podrá agradecer a los investigadores de la Universidad Nacional de Textiles, y a Minitab Statistical Software, por ayudarle a pasar menos de su valioso tiempo junto a la mesa de planchar.


La investigación descrita en este artículo se publicó originalmente en “Predicting the Crease Recovery Performance and Tear Strength of Cotton Fabric Treated With Modified N-methylol Dihydroxyethylene Urea and Polyethylene Softener” (Predicción del desempeño de recuperación de arrugas y resistencia a la rotura de tela de algodón tratada con suavizante modificado de N-metilol dihidroxietilen urea y polietileno), Coloration Technology, abril de 2010.

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