EXPERIENCIAS REALES EN DATA SCIENCE: Agrupación de Materias Primas para Papel Reciclado por Calidad y Funcionalidad

En su Trabajo de Fin de Máster (TFM), titulado "Análisis Clúster de calidades de papelotes para su clasificación según su funcionalidad", Xavier Roigé Torrell aborda la agrupación de materias primas para el papel reciclado (papelotes) en función de las propiedades de sus fibras, contribuyendo a mejorar la calidad y el costo de producción. Aquí te contamos su experiencia y los aprendizajes obtenidos durante el Máster.

Figura 1. Ejemplos de materias primas para papel reciclado con las que trabaja la empresa Alier en Barcelona, España. Las calidades de las materias primas se clasifican en “Relleno”, “Estructura” o “Resistencia” según la experiencia previa de la empresa.

Motivación Personal

Xavier eligió este tema para abordar una carencia de información en su trabajo diario, donde faltaban datos para respaldar decisiones críticas en la clasificación de materias primas para el papel reciclado (Figura 1). A pesar del conocimiento empírico en la industria, no existían resultados sólidos que validaran las decisiones de producción, y por ello Xavier buscó con este trabajo dar un soporte estadístico a esas decisiones.

Objetivos del Trabajo

El objetivo principal fue agrupar los diferentes tipos de papelotes en función de las propiedades morfológicas de sus fibras, lo que permite a la Empresa mejorar las mezclas de materias primas y obtener productos de mejor calidad a menor costo.

Metodología

Para llevar a cabo este estudio, Xavier utilizó datos obtenidos de un equipo de laboratorio que analiza la morfología de las fibras. Las variables analizadas en el estudio fueron: longitud de fibras en largo ponderado, peso de fibra sobre el largo, doblez o pliegue, proporción de macrofibrilación, fibras cortadas, finos, fibra larga/fibra corta y zero-span. Los casos analizados fueron los subgrupos de material prima utilizados por la empresa (SKN, PMA, SK1, PAL, BPG, PNP, KRF, TPK, CAE, SNP y PIN).

Xavier aplicó un análisis de componentes principales (PCA) para reducir la complejidad de los datos, y luego un análisis clúster sobre estos resultados para dividir las materias primas en grupos según sus características. Este enfoque permite una agrupación más precisa basada en propiedades físicas y no solo en la experiencia empírica de los operarios.

Resultados y Hallazgos

El Análisis de Componentes Principales (PCA) reveló la contribución de diversas variables morfológicas de las fibras de las materias prima en dos ejes principales que explicaron el 84% de la variabilidad de los datos (Figura 2):

• Primer Componente: Relacionado con la importancia de los finos en la calidad del producto final. Incluyó la contribución de variables como la cantidad y características de los finos, como el porcentaje de finos en longitud y área, el largo ponderado, el porcentaje de finos primarios, el zero-span y el número de finos analizados. Esto indicó que una mayor proporción de finos y una longitud de fibra adecuada pueden mejorar la calidad del producto final.

• Segundo Componente: Relacionado con el papel de las fibras cortas en la resistencia y funcionalidad del material. Incluyó la contribución de variables como la proporción de macrofibrilación y las características de las fibras cortas, incluyendo el porcentaje de fibras cortas, el ancho y el número de finos analizados. Esto sugiere que una mayor macrofibrilación y un ancho adecuado de las fibras cortas pueden influir positivamente en la resistencia y funcionalidad del papel.

Las contribuciones significativas de las clases de materias primas a los ejes fueron: SNP, PIN, SKN, PAL y PMA al primer eje, CAE, LIN, BPG al segundo eje.

Figura 2. Contribución de las propiedades morfológicas de las fibras de materia prima a los ejes del Análisis de Componentes Principales (PCA). El primer componente (finos en% de largo ponderado, finos en % de área, largo ponderado en mm, finos primarios en %, zero spam, número de finos analizados) y el segundo componente (proporción de macrofribilación en %, fibras cortas en %, ancho en micrometros, número de finos analizados).

El Análisis Cluster aplicado a las dimensiones retenidas en el PCA, identificó tres grandes grupos de papelotes y cada una de las materias primas que forman parte de ellos (Figura 3):

• Grupo 1: SNP, PIN, LIN, BPG. Presenta características que limitan tanto la calidad como la funcionalidad del papel, lo que podría restringir su uso en aplicaciones exigentes.

• Grupo 2 : CAE y TPK. Ofrece un buen rendimiento en resistencia y funcionalidad, a pesar de una menor calidad en términos de finos.

• Grupo 3: KRF, PNP, SK1, PMA, PAL, SKN. Se posiciona favorablemente en ambas dimensiones, mostrando un equilibrio que maximiza tanto la calidad del producto como su funcionalidad.

Las calidades de materias primas identificadas para cada grupo en este estudio difieren de las clasificadas previamente por la empresa. Esto sugiere que la clasificación previa podría ser incorrecta o que se realizaron con criterios diferentes.

A su vez, el dendograma indica que podrían existir otras agrupaciones no consideradas previamente por la Empresa, lo que sugiere cierta flexibilidad en la clasificación. Esto puede ser útil para seleccionar materias primas alternativas en situaciones de escasez o por motivos económicos. Identificar materias primas con características morfológicas similares simplifica el proceso de sustitución, lo cual es fundamental para tomar decisiones sobre el uso de materias primas según su disponibilidad o precio.

Este conocimiento permite mejorar la selección y mezcla de materias primas para obtener productos finales de mejor calidad y optimizar los costos de producción.

Figura 3. Resultados del Análisis Cluster para los subgrupos de materia prima del papel reciclado. Se han obtenido tres grupos principales, de los que se observa su representación disiomensional (utilizando PCA) y el dendrograma.

Lecciones Aprendidas

Agrupar las materias primas (papel reciclado) según las propiedades de las fibras puede aportar múltiples beneficios a la empresa, incluyendo:

1.- Mejora de la Calidad del Producto: Al clasificar los papelotes en función de sus propiedades específicas, la empresa puede seleccionar las mejores combinaciones para lograr productos finales de mayor calidad.

2.- Optimización de Procesos de Producción: Esta agrupación permite ajustar los procesos de fabricación para maximizar la eficiencia, reduciendo desperdicios y mejorando la utilización de los recursos.

3.- Costos Reducidos: Al entender mejor las características de las materias primas, la empresa puede minimizar costos de producción al evitar el uso innecesario de componentes caros o inadecuados.

4.- Mayor Consistencia: Agrupar las materias primas ayuda a garantizar que los productos terminados tengan características uniformes, lo que es crucial para la satisfacción del cliente y la reputación de la marca.

5.- Innovación en Formulaciones: Con una mejor comprensión de las propiedades de las fibras, la empresa puede desarrollar nuevas formulaciones y productos que se adapten a las necesidades cambiantes del mercado.

6.- Toma de Decisiones Basada en Datos: La clasificación proporciona evidencia empírica que respalda decisiones estratégicas, mejorando la confianza en las elecciones realizadas en el desarrollo de productos.

7.- Sostenibilidad: Al utilizar de manera más efectiva el papel reciclado, la empresa puede contribuir a prácticas más sostenibles, reduciendo el impacto ambiental asociado con la producción de papel.

8.- Ventaja Competitiva: Con una base sólida de datos y análisis, la empresa puede diferenciarse en el mercado al ofrecer productos de calidad superior y responder más rápidamente a las tendencias del consumidor.

Además, Xavier demostró que muchas decisiones prácticas basadas en la experiencia empírica pueden justificarse analíticamente con la evidencia, aportando mayor rigor a los procesos de la empresa.

Impacto del TFM

Este TFM ha tenido un impacto directo en su trabajo, ya que ahora cuenta con datos que respaldan las decisiones diarias en la producción de papelotes. Los resultados le han dado una mayor confianza para implementar cambios en las formulaciones y le han motivado a seguir investigando en áreas relacionadas con la calidad y la optimización de procesos.

Desafíos Encontrados

El principal desafío fue la selección de las variables más importantes para el análisis y la exclusión de aquellas menos relevantes. Este proceso fue esencial para garantizar que los resultados del clúster fueran precisos y útiles para la empresa.

Recomendaciones para Futuras Promociones

Xavier aconseja a los futuros estudiantes que se aseguren de tener una base de datos adecuada y suficientemente amplia para su análisis. La preparación de los datos, como la correcta codificación de las variables cualitativas también es fundamental, ya que influye directamente en la calidad del estudio y sus resultados.

Contacto

Xavier Roigé Torrell es Ingeniero Químico y actualmente trabaja como responsable de calidad en Alier, una empresa papelera con más de 190 años de historia con sede en Barcelona, España. Si deseas conocer más sobre su trayectoria profesional, puedes conectarte con él en LinkedIn.

Este TFM ofrece una contribución valiosa para la industria papelera, mostrando cómo el análisis estadístico puede mejorar los procesos productivos y la calidad de los materiales reciclados. Si te interesa profundizar en los detalles de este estudio, te invitamos a descargar el documento completo adjunto. ¡Una lectura imprescindible para quienes trabajan en la optimización de procesos industriales!