Un nettoyage de haute qualité qui soit économique à l'usage, c'est l'objectif visé par Ecoclean avec deux innovations : un système de contrôle automatisé des bains et une technologie d'optimisation du séchage assistée par intelligence artificielle.

Les exigences croissantes en matière de qualité des composants se traduisent aussi par des procédés de nettoyage plus complexes. Les spécifications de propreté prescrites doivent être respectées de manière stable et reproductible, en particulier dans le secteur médical. Cela s'accompagne de plus en plus souvent d'obligations accrues en matière de documentation des paramètres de procédés. Parallèlement, il est nécessaire de nettoyer de manière plus économe en énergie et en ressources afin de réduire l'empreinte carbone et les coûts. À cela s'ajoute la pénurie de personnel qualifié disposant d'une formation et de compétences adéquates en matière de nettoyage.

Pour relever ces défis, Ecoclean a développé le système Lab-on-a-Chip (LOC) et la technologie Smart Drying, conçus pour permettre respectivement une surveillance automatisée du nettoyage et le contrôle intelligent de la qualité du séchage. Il s'agit de garantir des procédés de nettoyage et de séchage optimaux et, grâce à l'enregistrement constant des paramètres, de répondre dans le même temps aux exigences de documentation.

LOC : un seul système pour analyser les agents de nettoyage et les bains

L'analyse de la concentration des agents de nettoyage ou de passivation ainsi que de la contamination des bains nécessite l'utilisation de capteurs très variés, adaptés aux milieux et aux procédés. De plus, ces mesures requièrent généralement de nombreuses interventions manuelles. Fastidieuse, la détermination de la qualité du bain conduit souvent à un rajout de produit de nettoyage sans égard pour la consommation. De même, les changements de bain sont encore parfois effectués en fonction du temps écoulé. Ces deux facteurs ont toutes les chances d'avoir un impact négatif sur la qualité du bain et d'entraîner un gaspillage de ressources.

Le système LOC est disponible en version autonome ou intégrée aux installations pour un prélèvement automatique des échantillons (Source : Ecoclean GmbH).

La donne change avec le nouveau système LOC, qui peut être intégré aussi bien dans des installations à immersion multi-bains que dans des installations à chambre. Sa force est de combiner différentes méthodes de mesure au sein d’un seul système, ouvrant un champ d’application très large pour l’analyse des agents de nettoyage et des bains. Et ce, sans qu’il soit nécessaire d’équiper chaque bain de capteurs différents, et indépendamment de l’agent de nettoyage ou de passivation utilisé et du procédé.

Dans la version du LOC intégrée aux installations, le prélèvement d'échantillons s'effectue automatiquement à partir des stations respectives reliées à l'unité d'évaluation.

La concentration du produit de nettoyage peut être déterminée à l'aide d'un titrage ou de mesures de pH, de conductivité, ou encore de tension superficielle. Cette dernière méthode permet, dans les systèmes de nettoyage modulaires, d'évaluer la teneur en tensioactifs du bain et, si besoin, d'en rajouter de façon optimale.

La contamination des bains peut être mesurée par fluorescence et conductivité. Ces méthodes de mesure seront à l'avenir complétées par des procédés de détermination de la contamination organique totale (COT) et de mesure des particules. Entre chaque prélèvement d'échantillons dans les bains, un rinçage automatique garantit la fiabilité des résultats. Ceux-ci peuvent déclencher, si nécessaire, des actions appropriées, telles que le rajout de produit ou d'eau, ou encore un changement de bain.

Dans la version autonome du LOC, les échantillons sont prélevés manuellement dans les bains à contrôler, mais le reste de la procédure se déroule de manière automatique.

Dans les deux cas, les méthodes de mesure peuvent être combinées en fonction des besoins. D'autres fonctions ou de nouvelles méthodes de mesure peuvent être facilement intégrées.

Smart Drying : un séchage optimal avec un minimum de temps et d'énergie

Particulièrement énergivore, le séchage est aussi consommateur de temps, ce qui en fait le goulot d'étranglement du nettoyage des pièces. Ces inconvénients s'amplifient lorsque différents composants doivent être nettoyés et séchés. Car, par mesure de sécurité, les procédés de séchage sont souvent dimensionnés en fonction du cas le plus défavorable, ce qui se traduit par une consommation d'énergie accrue, des coûts élevés et une productivité réduite.

L'idéal est d'obtenir des pièces parfaitement sèches, tout en minimisant la consommation d'énergie et le temps de traitement. C'est l'objectif de la technologie Smart Drying, basée sur l'intelligence artificielle. Basée sur les procédés combinés de séchage à l'air chaud et sous vide, elle s'appuie notamment sur un capteur d'humidité et de température qui fait désormais partie de l'équipement standard de différents types d'installations d'Ecoclean.

Afin de contrôler le séchage de manière optimisée en termes de temps et d'énergie, le modèle d'IA de la technologie Smart Drying a d'abord été entraîné à l'aide des données issues de milliers d'essais de séchage avec les composants et les paramètres cibles les plus divers. Sur la base de cette connaissance, l’IA évalue la qualité du procédé de séchage en cours en analysant les paramètres d’humidité, de température et de pression dans la chambre de traitement. Elle décide ensuite quelle action est la plus judicieuse pour obtenir un séchage optimal. Il peut s’agir, par exemple, d'un apport d’air chaud pour les pièces à parois minces ou celles en plastique. L'utilisation de la technologie Smart Drying repose essentiellement sur des procédés stables et reproductibles, garantissant des conditions toujours identiques dans la chambre de traitement. Des joints usés ou des capteurs qui ne sont pas calibrés régulièrement entraînent, par exemple, des variations à ce niveau‑là.

L'une des prochaines étapes de développement chez Ecoclean consiste à transposer les connaissances issues de l'apprentissage automatique à l'utilisation de l'IA pour le contrôle et l'optimisation des procédés de nettoyage et de rinçage.

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