付加製造: シックスシグマ品質管理 (パート 3)

出典: 江蘇レーザー連盟

はじめに：前回の記事に引き続き、この記事ではAMにおける6S管理の分析データを探ります。
▲図 7. 6S 品質管理のための DMAIC 方法論 DMAIC (定義、測定、分析、改善、制御) 方法論では、測定ステップで AM プロセスの主要な変数からデータを収集することを目的としています。主要な変数には、1) プロセス入力変数 (金属粉末の特性や設計パラメータなど)、2) 現場変数 (マシン設定、レイヤーイメージング、熱マップなど)、3) プロセス出力変数 (造形後の CT スキャンなど) などがあります。現代の製造業では、AM の高度な複雑性に対処し、原材料、製造プロセスから最終製品までの主要な変数の可視性を高めるために、高度なセンシングおよび測定システムに投資しています。少量多品種生産では、AM 品質管理に特有の課題が生じます。「AM の測定」ステップで豊富なデータがすぐに利用できるため、「分析」ステップで AM プロセスの現在の状態とパフォーマンスに関する深い洞察を得る機会が得られます。この研究では、データはオンライン（つまり、層ごとの製造プロセス中）またはオフライン（つまり、構築前の材料特性評価または構築後の CT スキャン）のいずれかで収集できます。オフライン測定では品質をチェックできますが、欠陥がすでにビルドに組み込まれていることが多いため、プロセス中の修正や修復を支援する能力には限界があります。オンラインセンシングは、プロセスとマシンの相互作用のダイナミクスを捉え、動的制御アクションに新たなレベルの柔軟性を提供します。「測定」ステップで収集されたデータは、画像スタック、3D ポイントクラウド、ヒストグラム、ネットワーク表現、フーリエ変換、ウェーブレット変換など、さまざまな方法で視覚化でき、AM プロセスに関するわかりやすい情報を提供できます。効果的な視覚化は、プロセスの変動性や製品の欠陥に関する顕著な特徴を推定および抽出するための「分析」ステップをさらに支援します。

事前に構築された測定と特性評価<br /> 図 8 は、材料、プロセス、製品に関する AM 認証プロセスを大まかに表したものです。金属粉末は、LPBF AM マシンへの入力として使用されます。「ゴミを入れればゴミが出る」という状況を避けるためには、材料の調整が不可欠です。標準的な粉末特性評価技術には、X 線光電子分光法、ふるい分析、不活性ガス溶融、走査型電子顕微鏡法、レーザー回折、示差熱分析などがあります。これらの技術により、粒子の形態と分布（形状、表面粗さ、サイズなど）、粉末の化学（元素組成）、粉末の微細構造（多孔性やレオロジーなど）という 3 つの主な側面から粉末の特性評価が可能になります。金属粉末のサンプリングに関する標準的な方法は、ASTM International B215 や Metal Powder Industry Federation (MPIF) などの標準化団体によって提供されています。これらのサンプリング標準は、バッチ全体から代表的なサンプルを取得し、粉末特性評価技術を適用して粉末の特性を測定するための実用的なガイドラインを提供します。さらに、メーカーは特性評価結果を使用してサプライヤー要件を作成し、最適なサプライヤーを選択し、粉末の再利用方法を改善できるようになります。

図8. 材料、プロセス、製品のAM認証プロセスの表現
現場センシングと測定▲ 図9. Commercial ProX 320 PBFAMシステムの監視に使用されるマルチセンサーキットの図

データの分析「分析」ステップでは、「測定」ステップで収集されたオンラインおよび/またはオフラインデータ、または AM データ管理システムで利用可能な履歴データから有用な情報を抽出することに重点を置いています。主な目的は、AM プロセスにおける主要な変数 (プロセス入力、出力、およびプロセス内変数) 間の相互関係を調査し、これらの変数間の因果関係と品質問題をモデル化し、さらにそれらがプロセスの変動性と製品欠陥にどのように寄与するかを理解することです。言い換えれば、AM プロセスには複数の変動源が存在する可能性があり、製品と顧客サービスの両方で品質の問題を引き起こす可能性があります。分析ステップは、品質の問題のランダムな原因と帰属可能な原因を説明および特定するのに役立ちます。プロセス内でランダムな原因（つまり、特定できない割り当て不可能な要因）のみが発生する場合、分布は正規分布になるはずです。ただし、帰属可能な原因がある場合、「分析」ツールはプロセスを監視し、プロセスのパフォーマンスがいつ、どのように影響を受けるかを検出できる必要があります。したがって、プロセスを停止して原因を探し、原因を排除して通常の生産を再開することができます。

しかし、高度なセンシングシステムは、AM 品質管理の「測定」ステップから、従来の製造環境で生成される幾何学的特徴や線形および非線形の輪郭とは異なる、ますます複雑な構造データをもたらします。たとえば、CT スキャンやラミノグラフィーでは、AM プロセスから高次元の画像プロファイルが生成されます。したがって、管理図や信頼区間などの従来の「分析」ツールでは、このような高次元の画像プロファイルを処理する能力が限られています。バッチ製造のコンテキストでは、単一のランダム変数または複数の変数（製品の幾何学的特徴など）に対しては管理図と信頼区間を確立するのがはるかに簡単ですが、高次元画像に対しては確立するのがより困難です。言うまでもなく、これらの画像内の幾何学的形状は AM ビルドの層ごとに異なる可能性があります。したがって、大量のデータを処理して接続し、主要なプロセス変数間の因果関係をモデル化し、AM プロセスにおける品質問題の潜在的な根本原因を正確に特定するのに役立つ新しい「分析」ツールが緊急に必要とされています。これは、新しい品質改善戦略をさらに特定して開発するための「改善」ステップに役立ちます。その後、これらの改善戦略の有効性を物理的な AM マシンまたはコンピューターシミュレーションモデルでテストするための新しい実験を設計できます。 ▲図 10。薄壁構造の設計パラメータ (方向、幅、高さ、クロスハッチングパターン) の図解図 10 に示すように、研究者はこの実験研究で 3 つの薄壁部品を製造しました。各部品は 25 枚の薄壁で構成されています。ビルドプレート上の 3 つの薄壁パーツの向きが異なります。つまり、各薄肉部の向きは、EOS マシンのコーターブレードの移動方向に対して 0°、60°、または 90° の角度に調整されます。製造が完了したら、XCT を使用して各ビルドをスキャンします。これらの XCT 画像は元の CAD モデルに登録され、薄壁の各層の品質特性 (エッジの粗さや欠陥レベルなど) が抽出されます。ここで、エッジ粗さは、CT スキャンと CAD 設計間の構築された境界の幾何学的偏差を指します。欠陥等級とは、薄肉の各層における欠陥の数と程度を指します。これらの品質特性は層ごとに追跡され、薄壁の破損の兆候を検出します。

XCT データとプロセスイメージングデータの分析を通じて、実験結果から、薄肉部品の造形品質は設計パラメータ (高さ、幅、アスペクト比) と機械設定 (ハッチングと再コーティングの方向) によって影響を受けることが示されました。この研究は、以下のように LPBF マシンを使用して薄壁構造物を製造する際の一連の設計ガイドラインを提供するのに役立ちます。

0° 方向では、他の方向よりも薄壁構造の品質が向上します。リコーターブレードが薄壁の長辺に対して平行に移動する場合には、欠陥の発生が少なくなります。薄壁構造を構築するときは、90° の向きを避けてください。そうしないと、リコーターが薄壁の長辺に対して垂直に移動し、欠陥が増えてしまいます。

薄い壁の高さは、その幅の 9 倍を超えてはいけません。そうしないと、そのような薄壁構造は崩壊する傾向があります。この実験の LPBF マシンは、幅 0.15 mm 未満の薄壁構造の構築に限定されています。アスペクト比が 73 (11 mm/0.15 mm) を超えると、薄い壁も崩壊しやすくなります。

この研究では、設計の複雑さが積層造形された薄肉構造物の品質特性に影響を与えるかどうか、またどのように影響を与えるかという研究課題に答えようとしています。積層造形のためのエンジニアリング設計を最適化するには、さらに研究を行う必要があります。たとえば、さまざまな LPBF マシン、プロセス条件、またはオーバーハングのある薄い壁について、設計ガイドラインを概説する必要があります。

出典: Hui Yang 他「Six-Sigma Quality Management of Additive Manufacturing」、IEEE Proceedings (2020)。DOI: 10.1109/JPROC.2020.3034519

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