Process optimization in acrylic emulsion manufacturing: statistical delay analysis and process improvements

The aim of this thesis is to identify and address the operational inefficiencies observed in the industrial production of high-solids, water-borne acrylic polymer emulsions, with particular focus on time losses across the main operating phases. Based on historical production data, the work tackles two main questions: which phases of the whole process systematically drive process delays, and which improvement can reduce these delays without introducing adverse effects on product quality and plant reliability (specifically attention in the coagulum formation and deposition). The thesis starts with a theoretical overview of water-borne acrylic polymer emulsions, recalling the key parameters governing rheology of the intermediate and final product; then a data-driven methodology is developed to quantify the contribution of delays both at individual phase level and at overall production level. Results are interpreted through robust statistical indicators, with specific attention to viscosity. The analytical workflow is built starting from data collected in Excel format and processed through Python, ensuring traceability, reproducibility. Building on the evidence provided by the statistical analysis, the thesis proposes implementable solutions, selected according to the specific issues identified. In particular, the work proposes: a cooling system suitable for managing high-solids and high-viscosity emulsions; a comparative study of transfer performance between pneumatically actuated single-diaphragm pumps and air-operated double-diaphragm (AODD) pumps, including an assessment of delay reduction and potential fouling risks; an algorithm for the automated scheduling of transfers along the process lines, aimed at reducing inactivity times of the equipment; a monthly Excel-based reporting for continuous performance monitoring, comparing the month under review against the previous twelve months of operation.

L’obiettivo di questa tesi è identificare e affrontare le inefficienze operative osservate nella produzione industriale di emulsioni polimeriche acriliche ad alto contenuto di solidi, disperse in fase acquosa, con particolare attenzione alle perdite di tempo lungo le principali fasi operative. Sulla base di dati storici di produzione, il lavoro affronta due domande principali: quali fasi dell’intero processo guidano sistematicamente i ritardi di processo, e quali miglioramenti possono ridurre tali ritardi senza introdurre effetti avversi sulla qualità del prodotto e sull’affidabilità dell’impianto (con particolare attenzione alla formazione e alla deposizione di coagulo). La tesi inizia con una panoramica teorica delle emulsioni polimeriche acriliche in fase acquosa, richiamando i parametri chiave che governano la reologia del prodotto intermedio e finale; quindi viene sviluppata una metodologia guidata dai dati per quantificare il contributo dei ritardi sia a livello di singola fase sia a livello di produzione complessiva. I risultati sono interpretati attraverso indicatori statistici robusti, con particolare attenzione alla viscosità. Il flusso di lavoro analitico è costruito a partire da dati raccolti in formato Excel e processati tramite Python, garantendo tracciabilità e riproducibilità. Sulla base delle evidenze fornite dall’analisi statistica, la tesi propone soluzioni implementabili, selezionate in funzione delle criticità specifiche identificate. In particolare, il lavoro propone: un sistema di raffreddamento adatto a gestire emulsioni ad alto contenuto di solidi e ad alta viscosità; uno studio comparativo delle prestazioni di trasferimento tra pompe pneumatiche a membrana singola e pompe pneumatiche a doppia membrana (AODD), includendo una valutazione della riduzione dei ritardi e dei potenziali rischi di fouling; un algoritmo per la pianificazione automatizzata dei trasferimenti lungo le linee di processo, finalizzato a ridurre i tempi di inattività delle apparecchiature; un reporting mensile basato su Excel per il monitoraggio continuo delle prestazioni, confrontando il mese in esame con i dodici mesi precedenti di operazioni.