Produktion

Apr 27, 2024

Während des AM-Bauprozesses verfolgt die Assure-Software von Velo3D eine schichtweise Validierung der Atmosphäre, der Verbrauchsmaterialien und des Zustands des Pulverbetts, um die Teilequalität zu gewährleisten. Bild mit freundlicher Genehmigung von Velo3D.

Bei additiven Fertigungsanlagen im Produktionsmaßstab ist die Konsistenz und Qualität der 3D-gedruckten Teile ein Knackpunkt, insbesondere für stark regulierte Branchen wie Luft- und Raumfahrt und Verteidigung. Doch Fortschritte bei Hardware-Überwachungssystemen und Prozesssteuerungssoftware, gepaart mit neuen Innovationen in der künstlichen Intelligenz (KI) und der In-situ-Überwachung, beginnen, anhaltende qualitätsbezogene Hürden abzubauen und den Weg für eine breitere Einführung der additiven Fertigung (AM) zu ebnen.

Qualitätskontrolle ist bei jeder Herstellungsmethode ein Problem, aber AM hat andere und anspruchsvollere Probleme. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Fertigungsprozess wie dem computergesteuerten Fräsen (CNC), bei dem das Material durchgehend homogen bleibt, werden bei AM gleichzeitig Teile und Materialien erstellt. Daher werden Teile, die mit herkömmlichen Fertigungsmethoden hergestellt werden, mit einem höheren Maß an Konsistenz hergestellt, sobald bestimmte Materialstandards festgelegt und überprüft wurden. Im Vergleich dazu ist AM aufgrund der Doppelfunktion der Druckauflage anfälliger für Teile- und Materialschwankungen.

„Mit AM können Sie eine Geometrie testen und bestimmte Materialparameter ermitteln und dann ein anderes Teil richtig drucken und unterschiedliche Materialeigenschaften erhalten“, sagt Niall O'Dowd, Gründer und CEO von Phase3D, das eine Echtzeit-Inspektionslösung für Qualität vermarktet Kontrolle von 3D-gedruckten Teilen. „Unterschiedliche Ausrichtung von Teilen in einer Baukammer, Drucken an verschiedenen physischen Standorten, sogar unterschiedliche Personen, die einen Druckauftrag orchestrieren – diese Variablen wirken sich auf komplexe Weise auf die Materialeigenschaften und die Teileleistung aus und werden in der gesamten Branche nicht gut verstanden.“

Das Fehlen allgemein anerkannter Qualitätsstandards für den 3D-Druck in Verbindung mit einem begrenzten Pool an Experten, die ausreichend in Qualitätssicherungspraktiken für noch relativ junge AM-Technologien geschult sind, haben das Problem verschärft und stellen nach wie vor ein Hemmnis für die Einführung von AM im Produktionsmaßstab dar. Mit zunehmender Reife von AM beseitigen neue Funktionen einige der Probleme bei der Qualitätssicherung (QA), doch die meisten aktuellen Systeme müssen noch mit einem Maß an Prozesskontrolle und -validierung ausgestattet werden, das sich für eine formelle und standardisierte Qualitätskontrolle eignet, sagen Experten.

Das Fehlen vereinbarter Standards zwingt frühe Anwender von AM-Technologien in Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobil und Medizintechnik dazu, ihre eigenen maßgeschneiderten Qualitätsmanagementsysteme und -prozesse zu entwickeln. Sicherlich erledigen benutzerdefinierte QA-Praktiken ihre Arbeit, aber sie sind nicht ohne weiteres zwischen Branchenpartnern und sogar innerhalb verschiedener Abteilungen und Produktionsstandorte innerhalb eines einzelnen Unternehmens übertragbar.

Viele Unternehmen setzen auf AM als Produktionsmethode, auch um eine stärker lokalisierte Fertigung durchzuführen und die Herausforderungen in der Lieferkette zu lösen, die während der Pandemie aufgetreten sind. Die Einrichtung und Implementierung maßgeschneiderter Qualitätssicherungspraktiken ist jedoch teuer und zeitaufwändig, was in vielen Fällen die Vorteile der additiven Fertigung in Produktionsqualität in der Lieferkette zunichte macht.

„Das ganze Szenario behindert die Einführung“, sagt O'Dowd. „Unternehmen nutzen AM, um Probleme in der Lieferkette zu lösen und Teile schnell zu erhalten. Wenn sie jedoch einen Monat oder länger damit verbringen müssen, ein Teil zu testen, kann das den Zeitrahmen erheblich verkürzen.“

Forderungen nach verbesserten Qualitätssicherungsfunktionen für 3D-Drucker finden großen Anklang, insbesondere bei Anbietern im Metall-AM-Bereich und solchen mit Systemen, die auf Anwendungen in Produktionsqualität ausgerichtet sind. Viele Hersteller von 3D-Druckern erweitern ihre Plattformen um integrierte Kameras, optische Technologien und Bildverarbeitungsalgorithmen, um die Druckersteuerung zu verbessern. andere führen In-situ-Überwachungsfunktionen ein, die Druckaufträge Schicht für Schicht in Echtzeit überwachen, um Anomalien zu erkennen und möglicherweise Maßnahmen einzuleiten, um Material-, Zeit- und Kostenverschwendung zu vermeiden.

Auch der verstärkte Einsatz leistungsfähigerer Simulationen in der frühen Entwurfsphase erfreut sich immer größerer Beliebtheit als Möglichkeit zur Förderung von Design for AM (DfAM)-Praktiken, die die Teilequalität verbessern. Gleichzeitig werden die Qualitätsmanagement- und DfAM-Softwareplattformen kontinuierlich verbessert, um die Erkennung von Anomalien zu erleichtern, effektivere Builds zu planen und eine detailliertere Steuerung fortschrittlicher Druckhardware zur Feinabstimmung der Druckparameter zu ermöglichen.

Phase3D bietet beispielsweise Fringe an, ein System, das an jeden pulverbasierten 3D-Drucker angeschlossen werden kann und strukturiertes Licht verwendet, um Anomalien anhand von Höhenkarten des Pulvers und der geschmolzenen Schichten zu erkennen. Fringe zeigt Anomalien im 3D-Druck anhand objektiver, quantifizierbarer Höhendaten an, was Herstellern hilft, Anomalien zu erkennen und im Vergleich zu anderen Angeboten, die weniger transparent sind, kalibrierte und wiederholbare Prozesse ermöglicht.

„Dies ist kein Bild oder ein neuronales Black-Box-Netzwerk, das besagt, dass hier ein Schatten ist“, sagt O'Dowd. „Wir messen jede Schicht mit der tatsächlichen Höheneinheit, was Unternehmen dabei hilft, Vertrauen in Gebäudezertifizierungs- und Standardroutinen zu haben.“

Viele Mängel bei der Qualitätskontrolle können mit der Anwendung von Konstruktionen und Fähigkeiten verbunden sein, die mit traditionellen Fertigungsmethoden wie CNC-Fräsen oder Mehrachsensystemen auf den 3D-Druck verbunden sind – ein Zusammenhang, der insbesondere bei komplizierteren optischen Laser-Pulverschmelzsystemen nicht Bestand hat, heißt es Zach Murphree, Vizepräsident für globale Geschäftsentwicklung bei Velo3D, das die Sapphire-Familie vollständig integrierter Metall-AM-Angebote vermarktet.

Velo3D möchte sich den neuen Herausforderungen stellen. Auf Hardwareebene verfügen die Sapphire-Drucker über In-situ-Kalibrierungsmessfunktionen, die jeden Druck einem vollständigen schichtweisen optischen Kalibrierungsprozess unterziehen, um die Druckkonsistenz sicherzustellen. Dies ist vergleichbar mit der Durchführung manueller Messungen durch Außendiensttechniker, was den Prozess zusätzlich belasten kann.

„Wir bauen Systeme in die Maschine ein, die eine Selbstkalibrierung ermöglichen, sodass Sie die Maschine mit Pulver beladen, ein paar Knöpfe drücken und sie eine Stunde lang laufen lassen können, und schon wird das System kalibriert“, erklärt Murphree. Wenn die Laser anfangen, auseinanderzudriften und es so aussieht, als würde die Ausrichtung schiefgehen, kompensiert das System dies und hält die Laser über einen mehrtägigen Bau hinweg ausgerichtet, fügt er hinzu.

Velo3D fügt allen seinen Maschinen den gleichen Parametersatz hinzu und stellt außerdem einen kontrollierten Parametersatz mit spezifischen Rezepten bereit (integriert in seine Flow-Druckvorbereitungssoftware). Beide Schritte zielen darauf ab, sicherzustellen, dass dieselbe Druckdatei konsistent mit denselben Ergebnissen erstellt werden kann überall auf der Welt.

„Die Kombination aus beiden ergibt eine Lösung, bei der Sie im Wesentlichen jedes Teil, das Sie drucken möchten, mit einem kontrollierten Parametersatz vorbereiten und an eine globale Druckerflotte verteilen können, um das gleiche Ergebnis zu erzielen“, sagt er.

Die Assure-Qualitätssicherungs- und Kontrollsoftware ermöglicht Einblick in jede Ebene des Bauprozesses und stellt zugängliche Berichte und Dokumentationen bereit, die dazu beitragen, das Vertrauen in das endgültige gedruckte Teil zu stärken.

Um Maschinenbauern und Herstellern mehr Kontrolle über den Bauprozess zu geben, geht Dyndrite, ein Hersteller von 3D-Metalldrucksoftware für die Material- und Prozessentwicklung, an die Qualitätssicherung heran. Dyndrite Materials & Process Development für die Laser-Pulverbettschmelzung (LPBF) nutzt die Leistungsfähigkeit von Grafikverarbeitungseinheiten und einem Voxelnetz, um die Erzeugung von Werkzeugpfaden auf automatisierte Weise zu steuern, Materialhomogenität sicherzustellen und die Black-Box-Herausforderung zu bewältigen.

Der Ansatz gibt Herstellern die volle Kontrolle über den Bauprozess, von Laserleistung, Geschwindigkeit, Schraffurabstand, Sortierreihenfolge, Daunenhäuten und anderen Parametern basierend auf 3D-Geometrie und nicht auf triangulierten STL-Dateien. Hersteller entwickeln ihren eigenen Parametersatz mit Python, wodurch Build-Rezepte besser übertragbar werden.

Die Software, die sich Dyndrite als eine weitere Ebene auf dem Markt für Drucker und Druckverwaltungsplattformen vorstellt, ermöglicht es Kunden, viel komplexere und detailliertere Werkzeugwege für ihre Maschinen zu erstellen, was zu qualitativ hochwertigeren Teilen führt, sagt Stephen Anderson, Leiter der strategischen Beziehungen bei Dyndrite.

„Wir stellen der Branche eine neue Ebene an Funktionalität und Leistung zur Verfügung, die es ihr ermöglicht, mehr zu tun und [Qualitäts-]Probleme durch Skalierbarkeit und Automatisierung zu lösen“, fügt Shawn Hopwood, Chief Marketing Officer von Dyndrite, hinzu. „Heute ist es ein Kunsthandwerksmarkt, der auf Stammeswissen angewiesen ist.“

Die Softwarelösungen von Oqton zielen auf einige der größten QA-Probleme ab, die AM in Produktionsqualität behindern, darunter nicht standardisierte Verfahren, inhomogene Hardwarekomponenten und ein Ökosystem von Softwareanbietern, die isolierte Tools anbieten, viele davon für bestimmte Drucker. Laut Tommaso Tamarozzi, Direktor für additive Überwachung, Inspektion und Simulation bei Oqton, arbeitet Oqton mit Unternehmen wie 3D Systems und Baker Hughes zusammen, um ein maschinenunabhängiges Qualitätsportfolio bereitzustellen, das KI und physikbasierte Simulation kombiniert.

In der Entwurfsphase nutzt die von Amphyon betriebene 3DXpert Build-Software thermische und mechanische Simulation und einen GPU-fähigen Voxel-Solver, um den „First-Time-Right“-Teileaufbau voranzutreiben, wobei die Software sowohl für Unerfahrene als auch für 3D-Druckexperten zugänglich ist. Die In-Process-Überwachungssoftware-Suite von Oqton nutzt KI-Modelle und Sensordaten aus dem Internet der Dinge, um Builds zu überwachen und Anomalien zu vermeiden, die nicht im Voraus vorhergesagt werden können.

Die Baudaten werden in Echtzeit visualisiert und machen den Bediener auf Probleme aufmerksam, bevor ein Teil fertiggestellt ist. In der Inspektionsphase analysiert das Build Insight-Modul von 3DXpert die Daten nach dem Druck auf visuelle Weise. In Kombination mit Simulationsergebnissen und kontextbezogenen Designinformationen kommen Benutzer einer Ursachenanalyse näher und haben die Möglichkeit, den Kreislauf zur Verbesserung zu schließen „nächste Entwürfe für AM-Ausgabe“, sagt Tamarozzi.

Laut James Page, dem Vizepräsidenten für Software des Unternehmens, ist es für Stratasys von entscheidender Bedeutung, den Herstellern eine Werkzeugbank zur Verfügung zu stellen, die ihnen hilft, die Teilequalität zu verstehen, ohne dass teure und komplexe Messaufgaben erforderlich sind .

Accuracy Center, ein Schlüsselmodul in der 3D-Druckvorbereitungssoftware GrabCAD Print Pro, integriert Qualitätssicherungsfunktionen von Riven, das letzten Herbst von Stratasys übernommen wurde.

Mit Accuracy Center können Ingenieure schnell und einfach einen 3D-Scan von Teilen durchführen und eine visuelle Heatmap erstellen, um die Genauigkeit von Teilen zu bewerten.

„Dies ist ein erster Schritt, um Menschen in die Lage zu versetzen, die Teilequalität zu verstehen, ohne auf einen vollständigen Messablauf warten zu müssen“, sagt Page. „In 10 Minuten können sie eine Heatmap erhalten, die ihnen ein Gefühl dafür gibt, ob ein Teil die Messtechnik durchläuft, oder umgekehrt, um zu sehen, ob sich ein Teil stark verzieht, und nicht zwei Tage bis eine Woche verschwenden müssen, um Ergebnisse zu erhalten.“

Der Warp-Adapted-Models (WAM)-Algorithmus von Accuracy Center, der auf der Riven-Technologie basiert, prüft automatisch Fehler oder Unterschiede zwischen dem tatsächlich hergestellten Teil und dem Design und nimmt Korrekturen vor, um die Teilegenauigkeit sicherzustellen, sagt Page.

Obwohl PhysicsX nicht direkt im AM-Bereich angesiedelt ist, glaubt es, dass seine Arbeit zur massiven Beschleunigung physikalischer Simulationen zur Lösung einiger Qualitätsprobleme beim 3D-Druck eingesetzt werden könnte. PhysicsX verändert die Art und Weise, wie Simulationen durchgeführt werden, indem es die Vorteile von Deep Learning nutzt, um schnellere Simulationen zu ermöglichen und die Fähigkeit zur Iteration weiterer Designs zu skalieren.

Die Ermöglichung schnellerer und umfassenderer Simulationen würde es den Ingenieuren effektiv ermöglichen, frühzeitig im Entwurfsprozess virtuell Entscheidungen über Materialien, Leichtbau und Oberflächenveredelung zu treffen und so sicherzustellen, dass die Teile näher an der Druckreife sind.

„Indem man die ersten Prototypenteile im Labor testen lässt, um die Tests zu bestehen, ist ein Großteil des Konsistenzproblems gelöst“, sagt Jacomo Corbo, Mitbegründer und Co-CEO von PhysicsX.

Bildung, Schulung und der Aufbau von Vertrauen in AM-Qualitätsprozesse sind eine weitere Hürde, die noch überwunden werden muss. ASTM International, eine globale Normungsorganisation, hat das Additive Manufacturing Quality (AMQ)-Zertifizierungsprogramm für Metall-AM-Hersteller und -Kunden ins Leben gerufen, um ihnen dabei zu helfen, ihre Fähigkeit nachzuweisen, Teile mit gleichbleibender Qualität herzustellen. Die AMQ-Zertifizierung fördert die Einhaltung von Anforderungen, einschließlich der Implementierung eines AM-spezifischen Qualitätsmanagementsystems, sagt Shane Collins, Vorsitzender des F42.07-Unterausschusses für AM-Anwendungen.

Gegenwärtig erfordern AM-Qualitätskontrollprozesse hochspezialisiertes Fachwissen, und die Möglichkeiten zur In-situ-Überwachung beschränken sich auf die Zustandsüberwachung und den Systemzustand. Mit der Zeit werden Qualitätskontrollplattformen jedoch auch für Laien zugänglicher, und die In-situ-Überwachung wird sich zu Regelungen mit geschlossenem Regelkreis entwickeln, die es dem AM-System ermöglichen, sich während des Baus an die Echtzeitbedingungen anzupassen.

„In 5 bis 10 Jahren werden Prozessüberwachung und Regelung einen Punkt erreichen, an dem man kein Experte mehr sein muss, um diese Prozesse auszuführen, aber wir sind noch nicht an diesem Punkt“, sagt Collins.

Beth Stackpole ist Redakteurin bei Digital Engineering. Senden Sie eine E-Mail zu diesem Artikel an [email protected].