3Dプリントとビッグデータが出会うとき

3D プリンティングでは、モデル構築から製造プロセス、処理パラメータ、シミュレーション、材料特性、製品品質、サプライチェーンに至るまで、膨大な量のデータが生成されます。金属 3D プリントのプロセスだけでも、50 を超える変数が相互に影響し合います。これらの絡み合ったビッグデータのおかげで、3D プリントは混乱をもたらすだけでなく、チャンスももたらします。では、ビッグデータが 3D プリンティングにもたらす機会を合理的にどのように捉えるべきでしょうか?ビッグデータは 3D プリントのツールになるのでしょうか、それともビジネスモデルにもなり得るのでしょうか?

データによりカスタマイズされた生産が可能
3D プリントの効率性と柔軟性により、生産注文の生成方法に方向性の変化がもたらされました。これまで、企業は何をどれだけ生産するかを予測し、それを生産する必要があり、その結果、生産能力の過剰または不足が生じることが多かった。 3D プリントは、オンデマンド生産、カスタマイズされた注文の取得、迅速な生産、在庫ゼロ、迅速な納品を実現します。

ここでデータフローはどのような役割を果たすのでしょうか?医療用インソールの製造を例に挙げてみましょう。医師は 3D スキャンを使用してユーザーの足のデータを取得し、そのスキャンデータをデザイナーに提供します。デザイナーは、スキャンしたデータに基づいてモデルを構築し、デザインを最適化して、ユーザーの足のデータがインソールに十分にフィットすることを確認します。設計データは3Dプリンターに送信され、インソールが印刷されます。 3D プリンターの設置場所は非常に柔軟で、メーカーの 3D プリンター、病院の 3D プリンター、さらにはユーザーの近くにある 3D プリンターでもかまいません。

3Dプリント矯正インソールのサプライチェーン
3Dプリントの技術的特性はサプライチェーンに変化をもたらし、サプライチェーンの変化はデータフローの変化をもたらし、データフローの変化はアプリケーション側における3Dプリントの浸透をさらに強化しました。

さらに、CAD モデリングは製品に対応しており、これらのファイルは巨大かつ複雑であるため、必然的に、より多くのサーバーストレージスペース、厳格なセキュリティ、および優れたアーカイブ方法が必要になります。 3D Science Valleyは、こうしたニーズを踏まえて、ビッグデータ＋3Dプリンティングのビジネスモデルがさらに増えていくと考えています。この点に関しては、America Makes が主導する米国の付加製造業界ではすでに積極的な準備が進められています。

America Makes のビッグデータレイアウトには、メンバーに新しいリソースを提供すること、データキーワードを通じて各メンバーユニットの機能を記録して、登録メンバーのみが照会および使用できる「機能データベース」を形成することが含まれます。このデータベースを通じて、Amercia Makes のメンバーはより簡単にパートナーを見つけ、リソースと知識を最大限に活用し、付加製造技術の応用と開発を総合的に改善することができます。

America Makes のデータベースは、セミオープン Senvol データベースにも接続されており、上流のサプライヤー検索から処理の決定まで、ユーザーのシームレスな接続ニーズを強化します。 Senvol データベースは、付加製造業界向けの Google のようなもので、産業用の付加製造装置と材料に関するデータが含まれています。ユーザーはニーズに応じて関連情報を検索できます。強力な独自のアルゴリズムにより、メーカーは従来のプロセスよりも積層造形 (AM) を使用した方が効率的に製造できる部品を判断できます。アルゴリズムはサプライチェーン全体を分析し、在庫、ダウンタイム、輸送などの要素を考慮に入れます。

データソースの品質保証<br /> GE Aviation は、2020 年に 3D プリントで 10 万個の燃料噴射エンジン部品を生産する予定です。3D プリントは燃料噴射装置の製造においてより高速かつ効率的ですが、より高度な品質管理も必要になります。温度、方向、変形、収縮、膨張、構造的完全性など、無数の要因が最終製品の結果に影響を与える可能性があります。

付加製造プロセスにおける変数間の相互作用についての理解を深めるために、米国国防高等研究計画局 (DARPA) のオープンマニュファクチャリングプログラムは、データを通じて製造を理解することを目指しています。 DARPAは、3Dプリンティングが航空機の翼などの複雑な軍事部品を製造するための主流の技術になるためには、「異なる特性と性能を持つ材料に基づくさまざまな製造方法のニュアンス」を深く理解する必要があると指摘している。すべての 3D プリント部品をテストすることは不可能なので、現在できることは、特定の製造バッチ内のごく少数の製品をテストし、サンプルとして採取したテスト済み製品の品質が製造バッチ全体の品質を表すようにすることです。そのため、DARPA の Open Manufacturing プログラムが積層造形の将来にとって非常に重要です。テクノロジーと材料を徹底的に理解することで、企業は多くの時間とコストを節約できます。

3D Science Valley は、積層造形を理解するには、米国国防総省のオープンマニュファクチャリングプログラムのように大量の処理データを収集するだけでなく、工程内のモニタリング手法が不可欠であると考えています。金属溶解プロセスには、粉末のサイズと形状の許容範囲、溶融層の空隙、最終部品の高い残留応力など、50 を超えるさまざまな要因が関係しており、硬度や強度などの材料特性などのさまざまな変数の関係に関する研究が不足しているため、3D 印刷プロセスの定量化と制御が困難になっています。金属粉末の不適切な溶融は部品の内部欠陥につながります。既存の技術では金属溶融プロセスを制御することが困難であるため、リアルタイムの監視が不可欠です。 3D Science Valley は、Sigma Labs ソフトウェアの主な動作原理は、モデルスライシングをマイクロレベルの設定として処理プロセスと一致させ、モデルスライシングから品質との相関関係を作成することであると知りました。この将来を見据えたプロセス制御はプロセス品質保証と呼ばれ、Sigma Labs 独自の (iPQA™) テクノロジーです。これにより生産効率が向上し、製造業務の無駄のない戦略が可能になります。

もちろん、シグマラボだけでプロセスの監視と制御を実現するだけでは十分ではありません。3Dサイエンスバレーは、国際的に、特にシミュレーションソフトウェアが前処理モデリングの最適化と処理パラメータ設定に取り組んでいることを見てきました。シミュレーションソフトウェアの設計はビッグデータの仕事です。シミュレーションにより、付加製造プロセスにおける材料特性の役割をシミュレートすることで、高価な材料の無駄を減らし、テストでの材料の破損を回避できるからです。シミュレーションソフトウェアは、機器の物理的パラメータを正しく設定するために機械メーカーと連携する必要があります。また、材料科学指標が正しいことを確認するために材料サプライヤーと連携する必要があります。さらに、テストの専門家と連携してテスト対象の部品が正しいことを確認する必要があります。さらに、ユーザーと連携して、予測結果が実際の効果と一致するようにする必要があります。すべての材料、設備、製品に関する重要な情報に基づいて、材料、機械、モデリングを変更する方法を予測します。これらのデータの取得とフィードバックにより、積層造形のための閉ループ制御システムが形成され、その中でビッグデータが重要な役割を果たすことは間違いありません。

その他<br /> 別のレベルでは、3D プリントとビッグデータは、データ視覚化の分野で密接に連携しています。 3D Science Valley は、世界的なデータ爆発の時代を迎え、あらゆる業界の企業がデータの価値と意義を高める革新的な方法を模索していると考えています。 MIT の研究者 2 名が、MIT キャンパスの 3D スケールモデルを作成し、プロジェクターを介して色付きのライトを使用して建物の高さなど、学校に関するさまざまなデータを表示することで、データ視覚化ツールとしての 3D プリントの有用性を実証しました。このモデルの利点は、変数へのデータ入力を表示するための固定されたフレームワークを提供することです。

ハードウェアの面では、3Dプリンティングによりビッグデータストレージ技術の向上もさらに促進されました。 3D プリントのストレージドライブ、サーバーコンポーネント、回路基板、その他のテクノロジー。理論上は、これらの 3D プリントドライブは大量のデータを運ぶこともできます。

出典: 3Dサイエンスバレー

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