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3D打印行業前進一大步,創建基于通用標準的文件格式,Sigma推出設備數據日志的軟件模塊

時間:2022-11-11 09:18 來源:3D科學谷 作者:admin 閱讀:

      早在2015年,美國國家標準與技術研究院-NIST就發布了<<對增材制造粉末床熔融技術進行實時控制所需要的測量科學>>,NIST的制造技術研究人員們針對基于粉末床的金屬3D打印工藝開發了一套技術跟蹤原則,由于金屬打印對于航空航天和汽車制造企業進一步開發金屬打印能力至關重要,因此NIST的這份報告具有推動打印過程控制和改進可靠性的現實意義。他們希望通過數理統計的方式計算金屬3D打印工藝中的關鍵變量之間的相關性,從而能夠使打印過程得到很好的過程控制和優化。

       不過如何使得測量出來的數據具有交互性,這是突破行業發展壁壘的一大發展方向。2022 年 11 月 3 日,Sigma宣布推出用于標準化3D打印設備Machine Health 健康數據日志的軟件模塊。下一代開放式架構產品將簡化流程、推進數字質量工作流程并使增材行業用戶在其站點和供應鏈中獲得一致性可靠的數據表達。

Sigma健康數據日志軟件模塊
© Sigma

block 讓數據具有凝聚力

Sigma將發布 PrintRite3D® Machine Health 健康模塊的測試版。這種新的解決方案標志著Sigma開始采用純軟件的質量保證方法,允許用戶獲取不同的機器日志文件并對其進行標準化。基于 Sigma 的 PrintRite3D 監控和分析技術,Sigma 正在創建一個開放式框架,用于將不同的傳感器和圖像連接并標準化為一個有凝聚力的數據套件。

新解決方案的特點包括:

- 相機、熱像儀、熔池數據等集成傳感器一致性可靠的數據表達

- 能夠通過 API 鏈接機器或上傳所有機器傳感器 .csv 日志文件

- 為分析、可視化和報告創建基于通用標準的文件格式,與機器類型無關

- 用于所有過程中質量數據的單一內聚環境,可根據獨特的生產要求進行定制

- 機器傳感器數據的深入洞察、分析和報告

- 顯示關鍵指標的可視化儀表板

根據3D科學谷的市場研究發現,當前各種3D打印-增材機制造商的專有質量控制方法經常導致整個制造的質量保證不一致。Machine Health 軟件健康模塊的初始模塊和所有未來模塊的目標是幫助推動基于標準的增材制造方法,使用戶能夠在其站點和供應鏈中獲得一致性。允許用戶獲取不同的機器日志文件并對其進行標準化是將不同的傳感器和圖像連接到一個有凝聚力的產品套件中的重要的第一步。

valley_Test檢測與認證挑戰
© 3D科學谷白皮書

真正全面的質量方法正是行業所需要的,將從手動收集、轉換、處理和分析質量的所有單個方面的工作中減少數小時。標準化機器日志將簡化流程并推進數字質量工作流程,擁有一個界面,從所有連接的機器流式傳輸數據,將3D打印行業向前推進到數字化未來。

傳感器數據融合——結合數據類型——將提高對缺陷檢測的能力,提高對質量原因分析,增強質量控制信心,讓每個人都能統一解釋控制圖和其他數據類型/源。為基于標準的數據交換、指標和分析提供框架,Sigma的工程團隊花費了 10 多年的時間開發該技術。

block 讓數據能夠交互

       Sigma專門從事用于金屬和聚合物3D打印先進制造技術的質量控制軟件稱為 PrintRite3D®,PrintRite3D 在制造過程中實時檢測和分類缺陷和異常,通過減少浪費、提高產量和縮短周期時間來顯著節省成本和提高生產效率。Sigma推進Machine Health 軟件健康模塊具有得天獨厚的優勢。就在2022年,ASTM 國際增材制造卓越中心 (AM CoE) 和創始行業成員正式宣布啟動 AM CoE 材料數據和標準化聯盟 (CMDS) 計劃。Sigma成為材料數據與標準化聯盟 (CMDS) 的創始成員之一,CMDS使來自整個增材制造生態系統的各種規模的公司能夠協作標準化材料數據生成的最佳實踐,以及創建、管理和管理加速工業化和全面采用所需的數據增材制造技術。

Powder Bed Fusion binder jet數據集合
© ASTM

      CMDS 每年將選擇感興趣的材料和應用特定屬性(例如靜態、循環、熱、腐蝕)發布項目,并執行各種項目,最終支持標準和數據集的開發。研究成果和經驗將通過 ASTM 相關委員會(如 F42)制定的新 AM 標準和規范提供信息,以推動整個行業的一致性,創建具有屬性的和改進的材料規范和基于穩健數據集的結構要求。

     更重要的是CMDS 利用組合資源實現模型輔助快速認證 (MARQ) 的共同愿景,使用“共享”高質量數據集來支持建模、仿真和實時質量保證工具的開發和驗證。

Valley_AI_1© 3D科學谷白皮書

      從這方面,3D打印方面的質量控制國產軟件的開發任重而道遠,不僅僅需要大量高端的數學和人工智能人才,建立數據與數據之間的相關性分析,更需要思考的是如何獲得高質量數據,如何結合上下游的努力實現“共享”高質量數據集,在這個基礎上進行軟件開發。否則離開共享數據的支撐,缺乏上下游企業的合力,缺乏跨界的標準驅動,質量控制國產軟件的開發努力無疑舉步維艱。

(責任編輯:admin)

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