적층 제조 산업화:2021년의 3가지 주요 트렌드

적층 제조는 설계, 생산 및 후처리의 세 가지 요소에 의존합니다. 이러한 각 영역의 현재 동향은 무엇이며 3D 프린팅의 산업화를 지원하기 위해 어떻게 진화하고 있습니까?

적층 제조를 위한 설계 자동화

적층 제조(DfAM)를 위한 설계의 상당 부분은 여전히 ​​수동입니다. 숙련된 엔지니어라도 최상의 방향, 기술 및 재료를 이해하는 새 부품에 30분에서 몇 시간을 할애할 수 있습니다.

수백 개의 부품에 AM을 채택하려는 제조업체의 경우 각 부품을 3D 프린팅할지 여부와 방법을 결정하는 데만 연간 수만 달러의 엔지니어링 시간이 소요될 수 있습니다.

AM 소프트웨어 회사는 설계 단계를 단순화하고 AM을 확장 가능한 기술로 발전시키기 위해 여러 가지 방법으로 이 문제에 접근하고 있습니다.

예를 들어 Ntopology의 nTop 소프트웨어는 재사용 가능한 설계 워크플로를 제공하는 반면 격자 구조 생성 또는 일련 번호 추가와 같은 특정 반복 작업은 자동화할 수 있습니다.

설계의 실행 가능성을 이해하기 위한 추가 노력의 일환으로 PrintSyst는 엔지니어가 STL 파일을 평가하고 적절한 프로세스, 적절한 재료 및 예상 비용에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 AI 기반 도구를 개발했습니다. 그 결과 엔지니어가 3D 프린팅에 대한 빠르고 쉽고 정확한 결정을 내릴 수 있는 도구가 탄생했습니다.

그러나 복합재 또는 금속 부품과 같은 더 복잡한 응용 프로그램의 경우 간단한 파일 평가로는 충분하지 않을 수 있습니다.

여기에 시뮬레이션 소프트웨어가 있어 엔지니어가 프린팅 프로세스를 모델링하고 재료 속성에 대한 다양한 매개변수의 영향을 예측할 수 있습니다. 이 접근 방식은 시행착오 빌드 모델링과 관련된 시간과 비용을 절약합니다.

그렇긴 하지만 AM 빌드를 시뮬레이션하려면 상당한 계산 리소스가 필요할 수 있지만 일부 소프트웨어 제공업체는 설계 및 엔지니어링 도구를 클라우드에 연결하여 집중적인 계산의 부담을 덜어 이러한 장애물을 극복하는 것을 목표로 합니다.

그러나 간소화된 DfAM의 문을 여는 궁극적인 개발은 서로 다른 설계 및 시뮬레이션 도구 간의 상호 운용성과 연결성입니다.

이것이 바로 우리가 소규모 소프트웨어 회사 사이에서 점점 더 많은 파트너십을 목격하고 있는 반면, 더 큰 플레이어는 하나의 솔루션으로 제품을 번들로 제공하는 것을 목격하는 이유입니다. 예를 들어 Autodesk는 3D 프린팅을 위한 Netfabb 도구 제품군을 Fusion 360 제품군으로 접고 있으며 최근에 시뮬레이션 확장 기능 추가를 발표했습니다.

이러한 추세는 데이터가 설계, 생산 및 후처리 단계 전반에 걸쳐 쉽게 흐르는 연결된 디지털 스레드를 만드는 더 큰 움직임에 해당합니다. 그리고 이것은 우리를 디지털화된 적층 생산 관리의 다음 흥미진진한 발전으로 이끕니다.

디지털화된 AM 생산 관리

AM을 산업화한다는 것은 효율적이고 확장 가능하며 오류가 없는 생산을 가능하게 하기 위해 가능한 많은 수작업을 제거하는 것을 의미합니다. 이와 관련하여 제조업체가 인식해야 하는 한 가지 추세는 고급 생산 관리 솔루션의 부상입니다.

AM에서 생산 관리는 빌드 주문 번들링, AM 시스템 스케줄링, 사후 처리 및 QA 작업 계획, 각 단계가 계획대로 수행되는지 추적과 같은 AM 생산 프로세스의 주요 단계를 다룹니다.

그러나 많은 AM 기술 사용자는 스프레드시트와 같이 적합하지 않은 솔루션의 도움으로 이러한 작업을 수동으로 수행하는 직원에게 여전히 의존하여 데이터 재입력 및 오류를 표준으로 만듭니다.

생산 관리 프로세스의 디지털화는 AM을 성숙기에 한 단계 더 가깝게 만듭니다. 이질적인 수동 솔루션으로는 불가능했던 방식으로 작업을 중앙 집중화, 표준화 및 자동화하는 데 도움이 됩니다.

지난 몇 년 동안 적층 제조 실행 시스템(MES) 솔루션은 이러한 종류의 디지털 혁신을 가능하게 하는 핵심 요소로 떠올랐습니다.

추가 MES의 사용 사례의 예로는 3D 프린터 유형, 가용성 및 재료와 같은 지정된 요구 사항을 기반으로 들어오는 주문을 인쇄 배치에 자동으로 할당하는 기능이 있습니다.

이러한 자동화는 많은 이점을 제공합니다. 스케줄링 워크플로가 표준화되어 있으므로 관리자가 AM 작업을 스케줄링할 때 실수할 위험이 적습니다. 이러한 방식으로 생산 워크플로를 간소화하면 AM을 유연한 방식으로 확장하는 데 도움이 됩니다.

지난 몇 년 동안 적층형 MES는 AM 시스템을 비롯한 조직 데이터와의 훨씬 더 큰 통합을 제공하여 생산, 후처리, 공급망 및 인적 자원을 단일 시스템으로 통합하도록 발전했습니다.

AM 운영에 대한 이러한 제어를 통해 AM 제조업체와 관리자는 병목 현상을 식별하고, 리소스를 더 잘 활용하며, 생산 효율성을 높이기 위해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 모든 데이터를 제공합니다.

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후처리 워크플로 최적화

폴리싱, 파우더 및 서포트 제거를 위한 3D 프린팅 후처리 기술이 크게 발전했지만 그 중 한 가지 측면이 오랫동안 간과되어 왔습니다. 바로 대량의 부품을 처리하기 위해 후처리 워크플로를 구성하는 것입니다.

내 말을 이해하기 위해 HP 파우더 베드 퓨전 3D 프린터를 예로 들어 평균적인 생산을 실행해 보겠습니다. 시스템과 재료의 사용을 최대화하기 위해 대부분의 제조업체는 가능한 한 많은 부품을 3D 프린터에 로드하려고 합니다.

생산 프로세스가 끝나면 이러한 부품(종종 서로 다른 주문의 서로 다른 품목이 혼합될 수 있음)을 식별하고 분류하여 관련 후처리 장치로 보내야 합니다.

현재 이러한 작업은 수동으로 수행되며 특히 성장함에 따라 전체 AM 생산의 경제성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이것이 의미하는 바는 새 AM 시스템을 추가할 때 후처리 작업을 처리하기 위해 두 명 이상의 사람을 고용해야 할 가능성이 높다는 것입니다.

결론적 관점에서 볼 때 이 접근 방식은 장기적으로 경제적으로 실행 가능하지 않다는 것이 분명합니다.

AM 사용을 효율적으로 산업화하고 확장하려면 포스트 프로덕션 워크플로를 통합하고 자동화해야 합니다.

인쇄 후 부품의 분류, 추적 및 라우팅을 위한 자동화를 개척한 회사 중 하나는 AM-Flow입니다. AM-Flow의 팀은 자동화된 AM 공장의 비전에 더 가까이 다가갈 수 있는 영리한 솔루션을 개발했습니다.

회사의 솔루션 스택에는 이전에 직원이 수행한 다양한 작업을 자동화하도록 설계된 다양한 모듈이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 한 모듈은 인쇄 후 부품을 식별하기 위해 AI 기반 컴퓨터 비전을 사용하는 반면, 다른 모듈은 로봇 팔을 사용하여 부품을 필요한 후처리 스테이션으로 배달하는 자동 가이드 차량과 연결되는 분류 모듈로 부품을 이동합니다. .

그러나 전체 프로세스가 동기화되어 작동하도록 하려면 제조업체는 후처리 작업과 MES 간의 연결을 보장해야 합니다.

AM-Flow의 상업 이사인 Carlos Zwikker는 3D Printing Media Network와의 인터뷰에서 "부품이 3D 인쇄 공장을 통해 이동하는 방식의 논리는 모든 디지털 공장의 중추인 MES에서 관리합니다."라고 말했습니다.

"우리는 인쇄된 부품의 인식, 분류 및 라우팅을 제공합니다. 여기서 MES 소프트웨어는 부품이 어떤 프린터에서 왔는지, 다음으로 이동해야 하는 위치(후처리 또는 포장 및 최종 고객에게 배송)를 알려줍니다. 이러한 방식으로 AM 생산 라인에 대한 전체 '추적 및 추적' 프로세스를 제공할 수 있습니다.”

적층 제조 산업화:생태계 접근 방식

더 많은 기업이 산업용 3D 프린팅을 사용하기 시작함에 따라 AM 시스템 또는 재료 비용이 더 이상 기술 사용을 확장하는 주요 제한 요소가 아님이 분명해졌습니다. AM 사용자는 프로세스를 연결하고 간소화하기 어려운 생태계에서 점점 더 많은 문제에 직면해 있습니다.

따라서 AM의 산업화를 주도하는 가장 큰 추세는 3D 프린팅 프로세스를 자동화하고 통합하기 위한 솔루션을 만들고 파트너 관계를 구축하려는 부문 내 공통의 노력입니다. 이러한 솔루션은 AM이 글로벌 제조 산업을 재편하기 위한 보다 안정적이고 수익성 있는 기술이 되도록 돕습니다.

이 추세의 일부가 되고 싶다면 지금 AM 프로덕션의 디지털화를 시작하세요.