5つのトレンドがアディティブマニュファクチャリングの未来を形作る[2021]

2020年、AM業界は大まかなパッチを通過し、生産に新たな焦点を当てました。 AMの継続的な進化により、2021年が業界に何をもたらすのか疑問に思いました。

これが、AMの将来の進歩を定義する5つの主要なトレンドです。

1。付加的なソフトウェアイノベーションは追いつくでしょう

ソフトウェアは、3Dプリントの進化におけるボトルネックでした。ハードウェア機能とソフトウェアの有効化の間にはギャップがありましたが、これは3D印刷が生産方法として成熟し始めたときに初めて明らかになりました。

ソフトウェアは、注文、部品設計、ビルド準備、生産計画と監視、納品など、AMワークフローのすべての重要なステップをリンクします。しかし最近まで、ソフトウェアソリューションは3D印刷の独自の側面に最適化されていませんでした。

その結果、企業がAMに十分に備えられていないテクノロジーを使用したため、多くのプロセスが手動または非効率的でした。

過去数年間、業界は既存のギャップを埋めるために取り組んできましたが、まだ改善の余地があります。

2021年も進歩は続き、大小のソフトウェア会社が付加的なテクノロジーの要件を満たすソフトウェアソリューションに焦点を合わせています。この進化は、AMを工業化に向けて前進させる次世代のソフトウェアツールに燃料を供給します。

2。マシン接続への注目の高まり

2021年に進展が見込まれる最大のAMトレンドの1つは、AMソリューション（ソフトウェアとハ​​ードウェアの両方）の統合と生産現場への接続を容易にすることです。

クローズドまたはプロプライエタリなAMシステムは、長い間AMハードウェア市場を支配してきました。このようなシステムは通常、マシンOEMによって提供または承認された材料とソフトウェアで動作し、サードパーティのソリューションと簡単に統合することはできません。

クローズドシステムアプローチはプロセスの信頼性を確保するのに最適かもしれませんが、コラボレーションと接続を制限すると見なされることがよくあります。

企業がAM運用を強化するにつれて、マシンとソフトウェアを本番環境にシームレスに接続する機能が必要になります。接続性で成功するテクノロジーにサイロ化されたソリューションを使用することは、積層造形のどこにも行けない道です。

重要なのは、ハードウェアメーカーが、工場フロアとの統合にオープンなシステムに焦点を移すことが増えていることです。

この傾向は2020年にはすでに強くなっています。たとえば、最近HPとのコラボレーションを発表しました。これにより、HPAMシステムを追加のMESソフトウェアと統合できるようになります。

このトレンドをサポートするもう1つの例は、3D印刷業界の主力であるStratasysからのものです。 12月、同社は、これまで閉鎖されていたマシンの接続機能の拡張を発表しました。

これは、Stratasysのシステムをサードパーティのソフトウェアに接続することがより簡単になり、ユーザーが選択したソフトウェアアプリケーションを使用して付加的な生産を統合および管理できるようになることを意味します。

システム接続はもはやオプションではありませんが、AM施設にとっては必要不可欠です。 AM業界のプレーヤーがこのニーズを認識して対処し始めるのを見るのはさらに励みになります。

詳細：3Dプリンターの監視を活用して、積層造形を拡張するにはどうすればよいですか？

3。 AMとAIの継続的な収束

人工知能と機械学習は、AMの成長に欠かせない要素になりつつあります。 AMバリューチェーンのほぼすべての部分は、材料開発、機械のセットアップ、部品設計、ワークフローの自動化など、AIの恩恵を受けることができます。

そのため、2021年には、AIとAMテクノロジーの統合がさらに進むと予想しています。

ハードウェアの分野では、AIをAMシステムと組み合わせて、プロセス制御と再現性を向上させます。たとえば、Inkbitは現在、ポリマーシステムに統合されたAIベースのビジョンシステムを開発しています。このシステムは、各3D印刷レイヤーをスキャンし、印刷プロセス中の材料の挙動を予測することができます。

AMの主要なデジタルイノベーションとしてすでに広く認識されているジェネレーティブデザインは、AIと機械学習から大きなメリットを得る可能性もあります。

これまで、ジェネレーティブデザインは、強度と剛性が支配的な荷重経路を最適化するために主に使用されてきました。熱または振動の最適化シナリオでも使用できます。

AIと機械学習は、ジェネレーティブデザインを次のレベルに引き上げ、AMプロセスに完全に適応する新しいデザインへの扉を開きます。

設計をプロセスに自動的に適応させる完全に開発された機能から数年は離れているかもしれませんが、今年は重要な進歩が見られ、この目標に近づくことが期待されます。

AIをAM業界で機能させるもう1つの絶好の機会は、AIを製造実行システムと統合することです。たとえば、AMFGでは、人工知能が付加的なMESソフトウェアを強化して、データ収集などの手動タスクを自動化します。

将来的には、マシン分析機能を適用して、収集されたデータを分析し、本番運用をどこで改善できるかを提案することができます。最終的には、主要なボトルネックがどこにあるか、およびAMを最大限に活用するためにプロセスを最適化する方法についての可視性が向上します。

最終的に、よりスマートで自律的なAMの必要性は、AMハードウェアおよびソフトウェア内のAI機能が進歩するように設定されていることを示唆しています。

4。 AMは分散型製造を推進します

組織が将来を見据えたサプライチェーンを検討しているため、多くの組織は、コストを削減したり、製造する製品をより柔軟に切り替えたりできる、新しいサプライチェーンモデルとテクノロジーを受け入れています。

より高い柔軟性と敏捷性に対するこの必要性は、積層造形によって推進される分散型のローカライズされた製造を生み出します。

AMは、複雑な金属またはポリマーの形状を作成するために必要なステップ数を劇的に削減し、リードタイムを短縮し、デジタル在庫への移行を促進します。これらの利点により、製造の分散モデルにとって特に魅力的です。

2021年は、より多くの企業がAMを使用して分散型製造を真剣に調査し始める年になると信じています。この傾向は、HPによる最近の調査によって裏付けられており、59％の企業が現在ハイブリッドモデルを評価しており、52％がローカライズされたデジタル製造を検討していると述べています。

5。添加剤MESの次の成長の波

AMのようなデジタル製造技術の採用には、最終的には、組織全体でのAMの成長とスケーラビリティをサポートできるソフトウェア基盤が必要になります。

そのため、積層造形用の製造実行システム（MES）への関心が高まっています。 MESソフトウェアは、注文管理、生産スケジューリング、監視などの主要なプロセスを自動化することにより、AMワークフローをより簡単に管理できるように設計されています。

MESプロジェクトには、メリットの確かな実績があり、AMの採用と並んで戦略的な重要性レベルと見なされています。

ただし、このレベルに到達するには、AMの固有のニーズを満たすために開発する必要があった添加剤MESソフトウェアの長年にわたる進化が必要でした。

今日のMES機能は広範囲に及んでいますが、まだまだ多くの新しいエキサイティングな開発が予定されています。機械学習とのより緊密なコンバージェンス、ハードウェアとの高度な接続、より優れた相互運用性–これらはすべて今日すでに進行中であり、2021年以降のAMの次の成長の波に燃料を供給する準備ができています。

AMトレンドの波に乗る準備はできていますか？