10.6억 달러 3D 프린팅 산업을 지지하는 세 가지 영역

시장 조사 기관인 SmarTech Analysis는 최근 적층 제조(AM) 산업에 대한 데이터를 발표했습니다. 2021년에 3D 프린팅 부문이 $ 10.6 억 하드웨어 유지보수 계약 및 후처리 장비와 관련된 수익을 제외한 수익. 회사는 AM이 50년까지 2030억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상하고 있습니다.

이러한 성장은 대규모 제조업체가 대량 생산을 위해 이 기술을 점점 더 많이 사용하게 되는 추세와 밀접하게 연결되어 있습니다. 그러나 AM이 광범위하게 채택되기 위해서는 처리량, 공장 통합 및 품질 관리라는 세 가지 중요하고 상호 관련된 영역에서 크게 발전해야 합니다. 다행스럽게도 업계에서는 이러한 문제가 모두 적극적으로 해결되고 있는 문제이기도 합니다.

3D 프린팅 처리량

3D 프린팅은 프로토타입 기술에 뿌리를 두고 있기 때문에 대량 생산을 염두에 두고 설계되지 않았습니다. 대신 복잡한 모양을 만드는 능력은 일회성 부품이나 소규모 배치 제조로 제한되었습니다. 이러한 이유로 3D 프린팅 산업 전반에 걸쳐 기업들은 처리량이라는 개념을 가능한 한 빨리 많은 부품을 만들 수 있는 시스템을 개발하기 위해 노력해 왔습니다.

이와 관련하여 선두주자 중에는 플라스틱과 금속 모두에서 신속하게 생산할 수 있는 기술을 마침내 공개하기 전에 기술 연구에 수년을 보낸 HP가 있습니다. 2D 프린팅 대기업은 MJF(Multi Jet Fusion)라는 기술을 사용하여 잉크젯 프린트 헤드에 대한 전문 지식을 3D 프린팅으로 이전했습니다. MJF는 이미 모든 제품에 대한 대량의 폴리머 부품을 생산하는 데 사용되고 있습니다. 안경 에 식료품 봇.

이것은 현재 Metal Jet 기술을 출시하고 있는 회사의 시작에 불과합니다. "금속 바인더 분사"라고 불리는 것의 한 형태인 Metal Jet는 액체 바인더를 금속 분말에 증착하여 구성 요소를 만든 다음 용광로에서 소결해야 합니다. 폭스바겐만큼 규모가 큰 고객들이 최대 양산할 계획으로 이 기술에 투자하고 있다. 100,000개의 금속 부품 소비자 차량의 경우 매년.

그러나 HP는 빠르게 진화하는 이 분야에서 유일한 회사가 아닙니다. Desktop Metal이라는 널리 알려진 신생 기업은 금속 바인더 분사 속도를 높이기 위해 노력하고 있습니다. GE도 자체 버전의 기술을 개발하고 있습니다. 전체적으로 이 회사들은 저비용 금속 분말을 사용하여 단일 작업에서 많은 수의 부품을 3D 프린팅할 수 있는 시대를 열고 있으며 잠재적으로 금속 3D 프린팅의 비용 구조를 완전히 바꿀 수 있습니다.

이것은 그들이 일반적으로 고가의 금속 분말에 고출력 레이저 빔을 재핑하는 데 의존하는 금속 3D 프린팅의 기존 리더를 대신하게 될 것임을 의미합니다. 이 회사들은 다음을 추가하여 처리량을 늘리기 위해 노력하고 있습니다. 최대 12개의 레이저 그들의 기계에.

3D 프린팅 공장

3D 프린터는 대량으로 제조할 수 있지만 이것이 반드시 기존 공장 운영에 적합하다는 의미는 아닙니다. 대부분의 경우 대량 생산 수준의 소프트웨어가 부족하기 때문입니다.

이제 MES(제조 실행 시스템)용 AM 전용 소프트웨어 개발에 도전하기 위해 소수의 신생 기업이 등장했습니다. 이러한 도구를 사용하면 3D 프린터를 관리하고 이를 회사의 기존 생산 소프트웨어에 연결할 수 있습니다. 일반적으로 주문에서 제작까지의 전체 워크플로를 지원합니다. 이것은 주문 견적 및 추적, 인쇄 파일 준비, 인쇄 작업 모니터링 및 데이터 수집, 프린터 플릿 대기열, 품질 관리 및 배송을 의미합니다.

MES 소프트웨어는 반드시 기업의 기존 소프트웨어 도구와 연결됩니다. 여기에는 제품 수명 주기 관리(PLM), 전사적 자원 관리(ERP) 및 일반 IT 소프트웨어가 포함됩니다. PLM에는 회사가 선호하는 3D 모델링 소프트웨어가 포함될 수 있지만 ERP는 급여 프로그램에서 전체 재정 추적을 위한 도구에 이르기까지 모든 것으로 구성됩니다.

MES 플랫폼은 이제 제조업체가 이미 작업하고 있을 수 있는 모든 소프트웨어를 가져오고 3D 프린팅을 혼합에 삽입하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 그들은 AM에만 국한되지 않습니다. 많은 MES 개발자는 CNC 기계와 같은 다른 생산 장비와 연결하려고 합니다. 그런 다음 기계 학습의 도움으로 각 주문 및 각 기계 작업의 데이터가 작업 주기에 피드백됨에 따라 전체 워크플로를 자동으로 개선할 수 있습니다. 인공 지능은 MES 소프트웨어의 기능에 크게 추가되고 있습니다.

3D 프린팅 품질 관리

광범위한 AM 채택의 가장 큰 장애물은 아마도 품질 관리일 것입니다. 첨가제를 사용하면 각 부분이 구별되기 때문입니다. 빌드 플랫폼의 모든 지점은 약간 다를 수 있으며 인쇄 매개변수의 가장 작은 변화라도 인쇄된 개체의 미세 구조를 변경할 수 있습니다.

결과적으로 한 각도로 인쇄된 개체는 다른 각도로 인쇄된 개체와 동일하지 않습니다. 또한 부품이 레이어별로 구성되기 때문에 인쇄가 완료되면 항목의 내부 형상을 확인하기가 어렵습니다. 결과적으로 인쇄물의 품질을 보장하는 유일한 진정한 방법은 CT 스캔을 사용하는 것인데, 일반적으로 수많은 부품을 검사하는 데 비용이 많이 드는 방법입니다.

다행히도 뿐만 아니라 최신 CT 스캔 시스템 더 낮은 가격의 태그가 시장에 출시되고 있지만 인쇄된 부품의 품질을 보장하는 데 사용되는 다른 도구가 있습니다. 그 중에는 컴퓨터 시뮬레이션이 있습니다. ANSYS와 같은 회사는 인쇄 과정에서 발생하는 모든 결함을 예측할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 보상하다 그들을 위해. 헥사곤은 이를 한 단계 더 발전시켜 문제 예측 미시적 수준에서.

한편, Sigma Labs 및 Additive Assurance와 같은 회사는 오류를 감지하기 위해 금속 3D 프린터의 빌드 챔버를 모니터링하는 하드웨어를 만들었습니다. 이러한 도구는 점점 더 능동적인 피드백을 가능하게 하여 기계가 인쇄 프로세스 중에 문제를 신속하게 수정할 수 있도록 합니다. MES 소프트웨어 및 3D 프린팅 시뮬레이션과 연결되면 장비는 과거 오류에서 학습하고 미래에 발생하기 전에 해결할 수 있습니다.

전체적으로 제조업체가 주문형 디지털 파일에서 개체를 생산할 수 있는 가치를 인식하기 때문에 이러한 영역은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. Ford, GE, Siemens와 같은 대기업이 고품질 최종 부품을 생산하기 위해 3D 프린팅을 고려함에 따라 전체 적층 시장이 그들의 요구에 부응하도록 주도하고 있습니다. 세기말까지 무려 50억 달러에 도달하려면 3D 프린팅 산업이 해당 고객을 위해 수백만 개의 부품을 생산할 수 있어야 합니다.