Як зробити 3D-друк кращим

Зважаючи на те, що технології 3D-друку дедалі більше стають опорою сучасних виробничих операцій, виробники оригінального обладнання (OEM), будинки програмного забезпечення, фабрики 3D-друку та контрактні виробники прагнуть вдосконалити ефективність та повторюваність цих методів виробництва. Варіативність 3D-друку виробів є основною проблемою менеджменту протягом десятиліть. Інженери та менеджери з виробництва приділяють особливу увагу консистенції продукції щодо точності розмірів та властивостей матеріалу, таких як пористість, міцність, температура та хімічна стійкість.

Сучасні рівні узгодженості у 3D-друці - також відомі як «виробництво добавок» - достатні для багатьох продуктів. Вони включають форми, іграшки, стоматологічні пристрої, оптичні лінзи, окуляри, друковані плати (ПХД), деякі антени та датчики, а також невагомі металеві та пластикові запасні частини для локомотивів, важкого промислового обладнання, літаків та військового обладнання.

Однак це все ще відносно невелика частина потенційного ринку, де цю технологію виробництва можна застосувати, якщо можна підвищити узгодженість її випуску. Розуміючи це, галузь виробництва добавок починає повномасштабний штурм проблеми. Напад - це три зусилля із використанням апаратного, програмного забезпечення та систем управління для зменшення варіативності друкованих об’єктів.

Апаратне забезпечення. Поліпшити результати 3D-друку важко, не враховуючи апаратне забезпечення самих принтерів (наприклад, двигунів, друкувальних голів, лазерів), а також апаратних пристроїв, таких як датчики температури, датчики вологості та рентгенівські камери для контролю якості ловити помилки шар за шаром під час процесу друку. Velo3D, каліфорнійський виробник принтерів, є одним із прикладів компанії, машини якої можуть контролювати металеві деталі під час процесу друку. Завдяки використанню датчиків, принтери можуть бути доповнені системою, яка контролює такі речі, як рівень кисню, вологість та невикористаний рівень порошку. Цей рівень видимості та контролю дозволяє їм досягти вищих урожаїв та більшої повторюваності для багатьох видів продукції без необхідності подальшої обробки (доопрацювання продукту після виходу з 3D-принтера).

Зусилля для вдосконалення процесу друку можуть також включати звичайні (субтрактивні) виробничі інструменти, які використовуються для поліпшення консистенції шар за шаром. Машини 3DEO, іншого каліфорнійського виробника принтерів, мають датчики, що використовують дані в режимі реального часу про точність розмірів та параметри процесу для оптимізації відбитків. На основі цих даних машини 3DEO використовують ріжучий інструмент (мікро-фрезерний верстат), який обробляє краї та внутрішні елементи, такі як решітки та отвори, для досягнення необхідних допусків та бажаних геометрій. Обрізка робиться шар за шаром.

Програмне забезпечення та дані. Штучний інтелект та машинне навчання також відіграють важливу роль у процесі вдосконалення продукції з 3D друком. Вони використовуються для оптимізації конфігурації матеріалів, конструктивних особливостей, налаштувань принтера, процесів друку та умов навколишнього середовища для виготовлення виробу. Ці технології можуть створювати цикли зворотного зв'язку із виробництвом, які автоматично усувають дефекти при друку та можуть значно зменшити невідповідність вихідних даних на принтерах та з часом.

Наприклад, нова ізраїльська компанія-виробник програмного забезпечення PrintSyst розробила штучний інтелект, який синтезує результати тисяч завдань друку. Він шукає фактори, які можуть допомогти досягти вищої послідовності, норми врожайності, економії коштів та будь-якого виміру якості, який клієнти можуть визначити пріоритетними. Потім програмне забезпечення пропонує технології друку, вибір матеріалів, параметри машини та навіть модифікації конструкції для досягнення цілей, вибраних для оптимізації.

Старіші програми для орієнтації та укладання деталей у камері складання вдосконалено і тепер містять алгоритми, які роблять сотні або тисячі обчислень за лічені секунди, щоб ідеально підібрати ідеальну геометрію у вказаному принтері. Такі рішення пропонують такі світові гіганти програмного забезпечення для 3D-друку, як Materialize (Бельгія), Siemens (Німеччина) та Autodesk (США). Пенсильванська компанія-виробник програмного забезпечення ANSYS надає інструменти для виготовлення добавок та моделювання процесів для металевих деталей, що дозволяє замовникам досягти результату "з першого разу".

Нові платформи для виробництва добавок - наприклад, 3DPrinterOS, що виготовляється в штаті Каліфорнія 3D Control Systems - тепер здатні керувати узгодженістю для тисяч принтерів, розподілених по всьому світу. Такі платформи можуть віддалено керувати кількома 3D-принтерами та призначати завдання на основі доступності та можливостей машин. У багатьох ситуаціях 3D Control Systems встановлює власне програмне забезпечення на самі принтери, що дозволяє його платформі взяти під свій контроль принтери. Цей елемент керування використовується для поліпшення узгодженості шляхом запобігання або виправлення типових помилок або помилок, включаючи використання неадекватних файлів друку, нерівневі пластини побудови та невідповідний вибір форсунок для бажаного виводу.

Системи управління. Цей підхід використовує випробувані методи управління для поліпшення послідовності та надійності. Наприклад, прозорі системи рейтингу постачальників та попередні сертифікації заохочують конкуренцію, подібну до свого роду дарвінівського природного відбору, де стимулюється досягнення та підтримка стабільності якості. Найкращі фірми виграють більше бізнесу, а інші змушені швидко наздоганяти або загинути. Такі компанії, як Xometry та Fictiv, постачальники промислових деталей на замовлення, проводять жорстко контрольовані програми кваліфікації та сертифікації постачальників, щоб заохотити вибір постачальників, які постачають високоякісні та послідовні деталі. Найкращі постачальники отримують доступ до більших і пріоритетних робочих місць, що змушує інших постачальників покращувати свою послідовність.

Один з новіших методів управління включає "навмисне обмеження", яке навмисно обмежує використання принтерів до їх оптимальних діапазонів продуктивності. Не всі технології рівні, тому знання тонкощів їх роботи в певних межах, таких як обмеження розміру, вибір матеріалу та розміри партії, дозволяє виробнику повною мірою скористатися перевагами даного 3D-принтера. Наприклад, 3DEO обмежує свою увагу невеликими, складними металевими деталями, що мають максимальний об’єм один кубічний дюйм. Це дозволяє 3DEO не тільки максимально використовувати свої принтери, зосереджуючись на тому, де вони справді перевершуються, але і заповнювати свою камеру побудови для досягнення оптимальної економії.

Не всі джерела змінності були повністю розглянуті. Сюди входить спосіб підключення машин до мережі, а також форма та структура даних та робочий процес у вузлах та поза ними. Однак, оскільки фірми розробляють протоколи та платформи для управління розподіленими виробничими системами, ці проблеми врешті-решт будуть вирішені. Наприклад, аддитивні платформи з часом збиратимуть стандартний набір даних машинного рівня систематичними способами, що дозволить значно зменшити варіабельність виробництва.

У сучасному світі невизначеного попиту, гнучкого цифрового виробництва, пандемії та інших порушень світової торгівлі буде більше потреби у розподіленому та локалізованому виробництві. Займання занадто довгого часу для зміщення обсягів виробництва може призвести до того, що фірми втратять значні можливості, особливо якщо нові продукти не є послідовними з самого початку. Отже, розумно очікувати зростання використання 3D-друку, що ще більше посилить тиск для покращення його послідовності.

Річард Д’Авені - професор кафедри стратегії в бакалавській школі бізнесу Дартмутського коледжу. Він є автором книги Пандустріальна революція: як нові виробничі титани перетворять світ.

Анкуш Венкатеш - докторант, який спеціалізується на виробництві добавок в Дартмутському коледжі.