Millist rolli mängivad lisaainete tootmise intelligentsetes tootmissüsteemides?

1. lisaainete tootmine: intelligentse tootmise "digitaalne geen" kandja
Digitaaltehnoloogia kasutamine kogu elutsükli täpse kontrolli tagamiseks on intelligentsete tootmissüsteemide alus ja lisaainete tootmise "diskreetne virnastamise" lähenemisviis on oma olemuselt digitaalsed geenid. Sisendina kasutatakse kolme - mõõtmelist digitaalset mudelit ja materjalide kihi kihina virnastamise teel loob tootmisprotsess tahkeid osi, ilma et oleks vaja tavapäraseid tootmisprotseduure, nagu hallituse arendamine ja mitme protsess töötlemine, mis võimaldab sujuvat "disaini tootmiseks" üleminekuks.
Kasutades näitena õhusõidukite mootori kütusetslit, kasutab Platinum Technology laservaliku sulamistehnoloogiat, et lõpule viia keerukate sisemiste voolukanalite moodustumine ühes trükkimises, vähendades osade arvu 56 -lt 1 -lt ja suurendades materjali kasutamist 30% -lt 95% -ni. Traditsiooniline tootmine nõuab rohkem kui 20 protsessi, sealhulgas keevitamine ja jahvatamine. Lisandite tootmine on ülioluline vahend tooteinnovatsiooni saavutamiseks intelligentses tootmises oma "tervikliku ja kerge" disainivõime tõttu. Lisandite tootmise digitaalsed tootmisvõimalused keerukate struktuuriosade jaoks on andmete kohaselt kosmosesektori 16,7% -line osa globaalse 3D -printimise turu peamine tõukejõud.
2. paindliku tootmise närvikeskus: lisatootmine
Lisandite tootmise "hallituseta kiire prototüüpimise" omadused muudavad selle paindlike tootmissüsteemide aluseks ning intelligentsed tootmine on põhimõtteliselt väikeste partiide, mitmesuguste sortide ja kiire iteratsiooni tootmisvajaduste rahuldamiseks. Suletud - silmuse iteratsiooni saab teha disainitrüki testiga, ühendades lisaainete tootmisseadmed tööstusliku internetiga ja võttes vastu reaalse - aja kujunduse muutmise juhised.
Sino Power Company on vähendanud Electro - hüdrauliliste servoventiilide teadus- ja arendustsüklit 18 kuult 3 kuuni autotööstuses, kasutades lisaainete tootmistehnoloogiat. Ainult mõne minutiga saab selle - maja AI - abistava disainitarkvara luua sujuva jõudluse optimeeritud voolukanali mudeli, mis põhineb lihtsatel parameetritel, nagu välised mõõtmed ja torujuhtme ühenduse suhted. Seejärel saab see printida osi, mis vastavad jõudlusnõuetele otse SLM -seadmetest. Lisandite tootmine on intelligentse tootmise jaoks ülioluline tehnika, et käsitleda turu ettearvamatust, kuna sellise "nõudluse juhitud, kiire reageerimise" tootmise lähenemisviis.
Veelgi olulisem on see, et globaalne tarneahel muutub hajutatud tootmise ja lisaainete tootmise segu tagajärjel. Kasutades kleepuvate reaktiivlennukite (BJ) tehnoloogiat kingavormide printimiseks partiidena, vähendab Micron 3D M420 multi - kerged tööstusseadmed kogukulud 40%, võrreldes traditsioonilise CNC töötlemisega. Logistikakulusid ja varude mahajäämusi alandades tugevdab see "lokaliseeritud, kui - nõudluse tootmist" tugevdab lähenemisviisi, intelligentsete tootmissüsteemide vastupidavust -.
3. Abitive tootmine: kvaliteedikontrolli intelligentne sentry
Kuigi lisaainete tootmine ühendab IoT andurid ja AI algoritmid, et pakkuda põhjalikku protsesside kvaliteediseiresüsteemi, nõuab intelligentne tootmine, et tootmisprotsessis on enese - taju, ise - otsus ja enese- optimeerimisvõimalused. Kõrged - kiiruskaamerad, infrapuna termilised kujutised ja muud seadmed võivad printimisprotsessi ajal reaalajas andmeid koguda, sealhulgas sula basseini temperatuur ja pulbri leviku paksus. Masinõppe mudeleid saab kasutada ka defektide tõenäosuse ennustamiseks ja parameetrite automaatselt muutmiseks nagu laservõimsus ja skaneerimiskiirus.
Reaalse - aja tuvastamise ja suletud - defektide nagu pragude ja pooride silmuse juhtimise saavutamiseks on Peking Yuding aditiivne tootmise uurimisinstituut rakendanud Multi - Sensor Fusion tehnoloogia suurte metallkomponentide tootmisel. Selle "digitaalne kaksik" meetod võib tõsta suure titaansulami komponentide saagise 60% -lt 92% -ni, tuvastada protsessiriskid eelnevalt ja korrata printimisprotsessi virtuaalses ruumis. Intelligentse tootmise toote järjepidevuse tagamise võti on aditiivne tootmine vastavalt sellele andmetele - ajendatud, intelligentse otsuse - kohaselt "kvaliteedikontrolli paradigma loomine.
4. rohelise tootmise praktik: lisatootmine
Ressursside tõhusa kasutamise ja süsinikuheitmete vähendamine on intelligentse tootmise üks lõppeesmärke ning lisandtrüki funktsioonid "Lähedane net kuju" muudab selle rohelise tootmise eaks näiteks. Materjalide sadestumise hoolikalt juhtimisel võib aditiivne tootmine vähendada mehaanilise töötlemise teel toodetud jäätmete hulka 5% -ni, samas kui traditsiooniline subtraktiivne tootmine tekitab kuni 70% jäätmetest. Näiteks GE Aviationi 3D -trükitud bensiinipihustid on 25% kergemad kui tavalised võltsitud osad, säästes lennuettevõtteid aastas rohkem kui 500 miljonit dollarit kütusekulusid ja alandades CO2 heitkoguseid 1,2 miljoni tonni võrra.
Lisaks pakub lisaainete tootmise "ümbertöötlemise" potentsiaal värsket lähenemisviisi seadmete elutsükli haldamisele. Parandades õhusõidukite mootorite labasid, kasutades elektronkiire sulamise (EBM) tehnoloogiat, on Royce - Royce võimeline tera eluiga kolmekordistama ja hoolduskulusid säästma 60%. Kooskõlas intelligentse tootmise säästva arengu ideega ei pikenda see lähenemisviis "kui asendamine" mitte ainult seadmete kasutusaega, vaid vähendab ka ressursside tarbimist.