Fabricación de piezas de producción futura

La impresión 3D es bastante efectiva para construir prototipos antes de la fabricación a gran escala. Sin embargo, las impresoras 3D son más rápidas y ahora pueden producir formularios en volúmenes que compiten con los métodos de fabricación tradicionales.

Veamos algunas de las ventajas de la impresión 3D y la fabricación aditiva (AM):

• Es bastante económico y produce muchos menos residuos que la fabricación tradicional
• Se ha vuelto rápido, fácil y requiere herramientas y equipos mínimos.
• Puede crear la más amplia gama de productos: desde finas placas de circuito impreso hasta una gran casa.

¿Pero es la calidad suficiente? ¿Podemos decir con seguridad que la fabricación aditiva y la impresión 3D tienen el mismo nivel de calidad que se ha establecido a lo largo de los años desde la introducción de la desmotadora de algodón de Eli Whitney y todas las ideas de producción en masa?

Veamos las herramientas y técnicas de control de calidad actualmente disponibles para garantizar que sus piezas impresas en 3D se fabriquen según las especificaciones y funcionen según lo requerido. Luego exploraremos la creciente necesidad y trabajaremos para lograr estándares de calidad en la fabricación aditiva.

Es genial tener estándares de calidad y formas en que los productos fabricados aditivamente puedan cumplir. Ahora, para la industria AM, la pregunta es: ¿cómo? ¿Qué técnicas y herramientas tenemos a nuestra disposición y cuáles son particularmente relevantes para los procesos de AM?

Para cumplir con los requisitos de cualquier producto fabricado, necesita datos. Para obtener mediciones GD&T (Geometrical Dimensioning and Tolerances), es imprescindible invertir en equipos de metrología de alta precisión para su propósito específico. Entonces, veamos algunas de estas opciones de herramientas actualmente disponibles en el mercado.

Precisión de medición

La fabricación aditiva se basa en el escaneo digital y el control de las dimensiones. Esto permite la fabricación precisa que demandan muchas industrias.

Con las herramientas digitales, se pueden usar diferencias muy pequeñas para corregir automáticamente cualquier anomalía y realizar los ajustes necesarios en el proceso de fabricación. Además, el escaneo óptico se puede poner a trabajar sin cumplir con el trabajo terminado.

Uso del aprendizaje automático para lograr una precisión geométrica finita

La Universidad de Purdue está realizando un cálculo de calidad similar utilizando un sistema de "bucle cerrado" para monitorear la calidad. Se dan cuenta de que las imprecisiones geométricas y las desviaciones de forma entre el producto impreso y el modelo CAD nominal son un factor limitante en la adopción más amplia de productos impresos.

Purdue describe su método como un "marco de compensación y aprendizaje automático de ciclo cerrado que puede mejorar el control de precisión geométrica de formas 3D en sistemas AM". Dicen que su marco se basa en una arquitectura de máquina de aprendizaje extremo bayesiano (BELM). Esto aprovecha los datos y los modelos de desviación de productos previamente impresos para transferir modelos de desviación, identificando así cualquier patrón de desviación.

El aseguramiento de la calidad para la fabricación de piezas de precisión es todavía un trabajo en curso. En muchos sentidos, ya casi llegamos. Cuando lo hagamos, espere que la calidad de las piezas de producción fabricadas con impresión 3D y AM sea estelar y sin precedentes a medida que las nuevas tecnologías y los medios precisos para lograr la calidad se conviertan en la norma.