Vier aufkommende Automatisierungstrends, die additive Fertigung formen

1. Design-Automatisierung

Einen digitalen End-to-End-Workflow in AM zu schaffen, beginnt mit der Automatisierung des Designprozesses.

Design-Automatisierung in AM ist jedoch nicht einfach zu erreichen. Die meisten AM-Teile werden noch manuell designt, in den meisten Fällen. Der zeitaufwändige, manuelle AM-Designprozess kann mehrere Stunden Ingenieursarbeit beanspruchen und bis zu 50 % der Gesamtkosten eines Teils ausmachen, laut einer Fallstudie.

Um den Designprozess effizienter zu machen, haben Softwareunternehmen der Branche ihre Tools in den letzten Jahren weiterentwickelt.

Heute kann die Branche automatisierte Lösungen anbieten, die den Designprozess beschleunigen und Ingenieuren ermöglichen, Designoptionen schnell zu bewerten, bevor etwas auf der Maschine gedruckt wird.

Beispielsweise hat Ford gezeigt, wie Automatisierung die Zeit zum Design von Werkzeugen von Stunden auf Minuten reduzieren kann.

Durch Partnerschaft mit einem deutschen Softwareunternehmen, Trinckle, erhielt der Autohersteller Zugriff auf Software, die die Geometrie des Werkzeugs automatisch generieren konnte, um die Kontur des Autos anzupassen und die Basis des neuen Vorrichtungsbaus zu bilden. Mit einem einfachen Klick konnten Ingenieure auch Elemente wie Griffe, Magnethalterungen zur Fixierung und Kantführungen hinzufügen.

Die Automatisierung des Designprozesses für dieses Teil hat mehrere Stunden Arbeit eingespart und den Designschritt auf nur 10 Minuten reduziert. Ford glaubt, dass dieser Ansatz das Potenzial hat, Tausende Euro pro Werkzeug einzusparen.

In einem anderen Beispiel kollaborierte Hardwarehersteller Stratasys mit dem Softwareunternehmen nTopology an einer Lösung, die das Design von Vorrichtungen und Fixierungen für den FDM-Prozess automatisiert.

Der sogenannte Fixture Generator ermöglicht es Ingenieuren, Werkzeugteile per einfacher Drag-and-Drop-Methode vorzubereiten. Er tut dies durch den Einsatz von nTopologys Topologieoptimierungs-Software-Engine, die Teildesigns mit der Endverwendung im Blick optimiert.

Die AM-Designschritte weniger manuell zu machen, signalisiert die fortgesetzte Reifung der 3D-Druckindustrie. Design-Automatisierung wird AM-Adoptern helfen, Zeit und Kosten manueller Designprozesse zu reduzieren.

Noch wichtiger: Sie wird neue Anwendungen und Geschäftsmodelle unterstützen, wie Mass Customization, indem sie die Produktion von Designvariationen in einen automatisierten, hocheffizienten Prozess verwandelt.

Weiterlesen: 3D Printing and Mass Customisation: Where Are We Today?

2. Offene APIs treiben AM-Daten-Sharing-Automatisierung

Die AM-Industrie wird offener. Die Dominanz geschlossener, proprietärer Systeme neigt sich dem Ende zu, da mehr Lösungsanbieter bestrebt sind, integrierte, interoperable 3D-Druck-Workflows zu schaffen.

Ein Trend, der dies unterstützt, ist die Nutzung offener Application Programming Interfaces (APIs). API ist ein Software-Intermediär, der einer Softwareanwendung erlaubt, mit einer anderen zu kommunizieren. APIs spielen eine kritische Rolle bei der Integration disparater Systeme.

In AM, wo der Workflow ziemlich kompliziert und siloiert sein kann, erkennen Branchenakteure die Wichtigkeit, einen Satz von APIs bereitzustellen, die Automatisierung ermöglichen und die Datennutzung erweitern.

Kürzlich haben mehrere 3D-Druckerhersteller ihre APIs für Partner freigegeben, um nahtlosen Datenfluss und Integration zu ermöglichen.

Ein Beispiel ist unsere kürzliche Kollaboration mit HP, wobei HP eine offene API zur Integration mit unserem additiven MES-System bereitstellte. Diese Integration ermöglicht HP Multi Jet Fusion Nutzern, ihre Maschinen mit unserer Software zu verbinden, um ihre AM-Systeme zu überwachen und Daten zu sammeln.

In ähnlicher Weise hat Stratasys angekündigt, dass es die API-Konnektivität verbessert hat, um die Tür für einfacheres und schnelleres Datenteilen zwischen seinen 3D-Druckern und Enterprise-Softwarelösungen zu öffnen.

Diese Beispiele deuten darauf hin, dass die Industrie in die richtige Richtung geht, um die Lücke zwischen Hardware-Fähigkeit und Software-Enablement zu schließen. APIs werden die fundamentale Brücke zwischen den beiden bilden und helfen, ein integriertes Ökosystem zu schaffen, das Interoperabilität unterstützt.

Weiterlesen: 5 Spannende Trends in 3D-Druck-Software

3. Nachbearbeitungsprozesse automatisieren

Es wird geschätzt, dass 46 % der AM-Kosten von Unternehmen mit Nachbearbeitung verbunden sind, laut PostProcess' 2nd Annual Post-Printing Trends Report.

Unabhängig davon, ob es ein Prototyp, ein Werkzeug oder ein Endverbrauchsprodukt ist, erfordern die meisten AM-Teile ein gewisses Maß an Nachbearbeitung. Dies kann so einfach sein wie Support-Material-Entfernung, aber auch Sortieren, Färben, Polieren sowie andere Prozesse umfassen, bevor das Endprodukt einsatzbereit ist. Die meisten Nachbearbeitungsaufgaben sind fast vollständig auf manuelle Arbeit angewiesen.

Dank jüngster Fortschritte in Machine Learning und Nachbearbeitungs-Hardware und -Software ist es nun möglich, fast jeden Teil der AM-Nachbearbeitung zu automatisieren, was Arbeitskosten reduziert und Prozesseffizienz signifikant verbessert.

Neue Systeme kommen auf den Markt, die es erlauben, Teile automatisch von der Bauplattform eines 3D-Druckers zu entnehmen und dann mit Hilfe geführter Fahrzeuge zur nächsten Nachbearbeitungsstation zu bewegen.

Eine Reihe von AM-Maschinenanbietern haben sich auch auf die eine oder andere Weise zur Automatisierung verpflichtet. EOS hat beispielsweise ein Shared Modules Konzept entwickelt, das Ausrüsten, Auspacken, Transportieren und Sieben der AM-Workflow-Stufen integriert, indem es verschiedene Module, Transportsysteme und eine Steuerzentrale-Software kombiniert.

Um den Binder-Jetting-Prozess zu automatisieren, hat der Metall-Binder-Jetting-Spezialist ExOne auch ein Konzept seines neuen X1D1 automatisierten geführten Fahrzeugs (AGV) veröffentlicht, das für effizienten Transport von Baukästen entwickelt wurde.

Was auch spannend ist, ist der wachsende Einsatz von Mehrachsen-Robotersystemen, die Teile von 3D-Druckern zu Pulversieben, Reinigungs- und Finishing-Stationen transportieren.

Hardware-Unternehmen Renishaw hat gezeigt, wie der Einsatz von Robotern einen der zeitaufwändigsten Prozesse im Metall-AM automatisieren kann – Support-Entfernung. Das Unternehmen partnerschaftlich mit einem Start-up, Additive Automations, das ein Robotersystem für automatisierte Support-Entfernung entwickelt hat.

Frühe Ergebnisse zeigten, dass robotergestützte Automatisierung der Support-Entfernung den durchschnittlichen Kosten pro Teil um satte 25 % reduzieren konnte. Die in diesem Prozess verwendeten Roboter haben integrierte Kraftsensoren, die Daten sammeln, um die Geometrie von AM-Teilen zu bestimmen.

Die Software analysiert die Daten dann mittels Digital Twin Technologie. Der Output wird dann verwendet, um zu bestimmen, wo die Stützstrukturen sind, damit sie mit einem Endeffektor-Werkzeug entfernt werden können.

Darüber hinaus spezialisieren sich einige Unternehmen, wie AM Flow, auf modulare Lösungen, die schnelle und automatisierte AM-Teileidentifikation, zusammen mit Sortieren, Picken, Verpacken und Transportieren bieten. Für die Zukunft will AM Flow automatisiertes ID-Tagging entwickeln, was den Weg für volle Track-and-Trace-Fähigkeit für AM-Teile über einen End-to-End-digitalisierten Workflow ebnen wird.

Nachbearbeitung in AM vollständig zu automatisieren, verändert die Ökonomie beim Skalieren der Technologienutzung grundlegend. Es ermöglicht viel höhere Flexibilität im Fabrik-Layout und macht es für Hersteller machbar, diese Technologie für digitale, schnelle Produktion zu adoptieren.

Weiterlesen: 3D-Druck und Robotik kombinieren, um Smart Factories zu schaffen

4. 3D-Druck-Auftragsabwicklung und AM-Produktionsmanagement automatisieren

Zusätzlich zu den direkten Kosten manueller Nachbearbeitung gibt es auch versteckte Kosten wie Arbeitszeit für das Quoten von Teilen und das Handling von AM-Aufträgen und Operatorzeit für die Terminierung von Druckjobs.

Teilkosten kalkulieren, Daten in Tabellen eingeben und Produktion mit klobigen Lösungen terminieren kann mehrere Stunden am Tag der Arbeitszeit beanspruchen, was die Produktivität von AM limitiert.

Mit AM, das schnell reift, erkannten Unternehmen bald, dass sie AM-Produktionsmanagement-Prozesse automatisieren müssen, um skalierbares Wachstum zu sichern.

Der Bedarf an größerer Produktionseffizienz kickstartete die Entwicklung von Workflow-Management- und Manufacturing-Execution-Software (MES), die auf AM-Technologie ausgerichtet ist.

Mehr zu MES: The Beginner's Guide to Additive Manufacturing Execution Systems

Heute können additives MES und Workflow-Software Unternehmen helfen, Arbeitskosten durch Automatisierung freizusetzen, indem sie zuvor manuelle Prozesse digitalisieren.

Zum Beispiel nutzt eine 3D-Druck-Einrichtung eines globalen 2D-Druck- und IT-Unternehmens AMFGs MES-Software für das Quoten von 3D-Druckteilen und das Management von Aufträgen. Durch den Wechsel von Tabellen zu einer automatisierten Lösung konnte das Unternehmen die Quoting-Zeit um fast 80 % reduzieren.

Auftragsabwicklung und Produktionsmanagement in der additiven Fertigung zu automatisieren, wird letztlich helfen, AM über ein Tool für Low-Volume-Anwendungen hinaus zu bewegen. Es wird die Basis für skalierbare, integrierte und kosteneffektive Massenproduktion bilden.

Weiterlesen: Additive Fertigungsherausforderungen mit MES lösen

Wie weit sind wir von einer vollautomatisierten AM-Fabrik entfernt?

Automatisierung von AM-Prozessen, vom Design bis zum Finishing, hat gewaltiges Potenzial für Kapitaleinsparungen durch Reduzierung von Arbeitskosten und Steigerung der Produktivität.

Wie im Pilotprojekt NextGenAM gezeigt, kann Automatisierung Produktionskosten um bis zu 50 % reduzieren. Darüber hinaus kann automatisierte Fertigung mehr Konsistenz in den Prozess bringen, indem sie menschliche Fehler und Ausschuss minimiert.

Automatisierungslösungen, die heute auf dem Markt verfügbar sind, haben sich signifikant von den Early-Stage-Projekten und Piloten entwickelt, die sie vor wenigen Jahren waren.

Um voll von AM-Automatisierung zu profitieren, müssen Unternehmen heute die Transformation beginnen, um ihre Erfahrung schneller in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

Wie bei vielen technologischen Transformationen werden die Early Movers und Risikoträger, die auf Automatisierung in AM setzen, die Belohnungen der digitalen Fertigung der Zukunft ernten.

Entdecken Sie, wie Sie AM durch Workflow-Automatisierung transformieren können