Njia Mpya ya DFM ya Uchimbaji Mseto na Uzalishaji wa Nyongeza

1. Utangulizi

Katika mazingira ya ushindani ya uzalishaji mkubwa wa kisasa, wazalishaji wanakabiliwa na changamoto mbili za kupunguza muda na gharama wakati huo huo kuboresha ubora wa bidhaa na kubadilika. Usanifu wa Uzalishaji (DFM) umekuwa mbinu muhimu ya kukabiliana na hili kwa kuunganisha vikwazo vya uzalishaji katika hatua ya usanifu, na hivyo kupunguza muda wa utayarishaji na kuboresha ubora. Hata hivyo, mifumo ya jadi ya DFM mara nyingi hupungukiwa kwenye michakato moja ya uzalishaji.

Makala hii inatanguliza mbinu mpya ya DFM iliyoboreshwa kwa uzalishaji wa michakato mingi, hasa kuunganisha michakato ya uzalishaji wa nyongeza (AM) kama vile Uchomaji wa Laser wa Kuchagua (SLS) na Uchimbaji wa Kasi wa Juu wa jadi (HSM). Kuongezeka kwa AM kwa sehemu za chuma zinazofanya kazi kunaleta fursa mpya lakini pia kunahitaji mfumo wa kutathmini ugumu wa uzalishaji na kuchagua mchakato bora kwa sifa tofauti za sehemu.

Dhana kuu ni usanifu wa moduli mseto, ambapo sehemu changamani inatenganishwa kuwa moduli rahisi au "fumbo la 3-D." Kila moduli inaweza kutengenezwa kwa kujitegemea kwa kutumia mchakato unaofaa zaidi (AM au HSM) kulingana na ugumu wa kijiometri, nyenzo, na vikwazo vya gharama/muda. Mbinu hii inaleta faida kama uzalishaji sambamba, tofauti rahisi za muundo, na uboreshaji wa mchakato kwa kila moduli. Changamoto kuu inayoshughulikiwa ni kuwapatia wasanifu habari ya ubora juu ya ugumu wa uzalishaji ili kuwezesha uamuzi huu wa moduli mseto.

Lengo la makala hii ni kupendekeza mbinu hii mpya ya DFM, kuelezea misingi yake, uwezekano wa kuunganishwa kwenye programu ya CAD, na uthibitisho wake kupitia masomo ya kesi za viwanda kutoka sekta ya zana.

2. Mbinu ya Usanifu wa Moduli Mseto

Mbinu iliyopendekezwa inategemea nguzo mbili: (1) mfumo thabiti wa tathmini ya uwezekano wa uzalishaji na (2) mkakati wa uboreshaji wa moduli mseto wa kuboresha uwezekano wa uzalishaji kwa ujumla.

Mbinu hii inatoa mfumo wa kimfumo wa kuwaongoza wasanifu katika kutenganisha sehemu na kuchagua mchakato bora wa uzalishaji kwa kila moduli inayotokana.

2.1. Tathmini ya Uwezekano wa Uzalishaji

Kipengele muhimu cha mfumo wa DFM ni uwezo wa kupima uwezekano wa uzalishaji. Makala hii yapendekeza kuendelea zaidi ya mizani ya jadi ya DFM ili kukuza viashiria maalum vya uwezekano wa uzalishaji. Kwa uchimbaji, viashiria hivi vinaweza kuhusiana na ufikiaji wa zana, ugumu wa sifa, na usanidi unaohitajika. Kwa michakato ya nyongeza, viashiria vinaweza kuzingatia pembe za kuegemea, mahitaji ya muundo wa msaada, na hatari za kupotoka kwa joto.

Tathmini hii inahusisha kulinganisha viashiria hivi dhidi ya uwezo unaojulikana wa mchakato. Moduli yenye ugumu mkubwa wa ndani (k.m., mifereji ya baridi inayofuata umbo) inaweza kupata alama duni kwa HSM lakini nzuri kwa SLS, na hivyo kuongoza uchaguzi wa mchakato. Uundaji wa vipimo hivi vinavyoweza kupimika ni muhimu kwa kufanya usaidizi wa uamuzi kiotomatiki ndani ya mazingira ya CAD.

Ufahamu Muhimu

Ushirikiano wa Mchakato

AM sio badala ya uchimbaji bali ni teknolojia ya ziada. Mbinu mseto inatumia AM kwa maumbo changamani, halisi, na HSM kwa kufikia uvumilivu wa juu na nyuso laini.

Utenganishaji Unaongozwa na Ugumu

Utenganishaji wa sehemu kuwa moduli unapaswa kuongozwa na uchambuzi wa ugumu wa uzalishaji, sio tu urahisi wa kijiometri, ili kuongeza faida ya kila mchakato.

Unganishaji wa Awali

Thamani halisi ya mbinu hii ya DFM inapatikana wakati uchambuzi wa uwezekano wa uzalishaji unapounganishwa katika hatua za awali za usanifu wa dhana, na kuathiri muundo wa msingi wa sehemu.

Mtazamo wa Mchambuzi: Kuchambua Nadharia ya Uzalishaji Mseto

Ufahamu wa Msingi: Kerbrat na wenzake hawapendekezi tu zana nyingine ya DFM; wanatangaza mabadiliko ya msingi katika falsafa ya usanifu—kutoka kwa mawazo ya kujikita kwenye mchakato mmoja hadi moduli, yenye kujikita kwenye uwezo. Ubunifu halisi ni kuchukulia michakato ya uzalishaji kama paleti ya uwezo wa kuongozwa, kama vile wahandisi wa programu wanavyotumia huduma ndogo. Hii inalingana na mienendo mikubwa katika uzalishaji wa kidijitali na dhana ya "Viwanda 4.0," ambapo kubadilika na uamuzi unaoongozwa na data ni muhimu. Utafiti kutoka taasisi kama Lawrence Livermore National Laboratory juu ya uhandisi wa nyenzo za kompyuta zilizounganishwa (ICME) unasisitiza hitaji la mifumo hii ya usanifu ya kina, ya ngazi ya mfumo.

Mtiririko wa Kimantiki na Nguvu: Mantiki ya makala hii ni sahihi: tambua kikomo (DFM ya mchakato mmoja), toa mbadala mzuri (usanifu wa moduli mseto), na pendekeza mbinu ya kuwezesha hili (tathmini ya ugumu + uboreshaji). Nguvu yake iko katika utendaji wake. Kwa kuzingatia viashiria vya uwezekano wa uzalishaji, inatoa daraja linaloweza kupimika kati ya jiometri ya muundo wa kinadharia na ukweli halisi wa uzalishaji. Hii inaweza kutekelezeka zaidi kuliko miongozo ya DFM ya ubora pekee. Uchaguzi wa zana (vipasuo, viumbe) kama kesi ya majaribio ni busara, kwani hizi ni sehemu zenye thamani kubwa ambapo faida ya gharama ya kuunganisha uhuru wa kijiometri wa AM na usahihi wa uchimbaji inaonekana mara moja, sawa na dhana ya thamani inayoonekana katika mifumo ya uzalishaji mseto ya vipengele vya anga iliyorekodiwa na Gartner na wachambuzi wengine.

Kasoro na Mapungufu Muhimu: Makala hii, kama yalivyowasilishwa katika dondoo, yanapita juu ya changamoto kubwa ya kufafanua na kuhesabu viashiria hivyo vya ulimwengu vya uwezekano wa uzalishaji. Ni msingi gani wa hisabati wa "ugumu wa uchimbaji"? Je, ni utendakazi wa urefu wa njia ya zana, uwiano wa ujazo unaofikiwa dhidi ya usiofikiwa, au kitu kingine? Ukosefu wa muundo rasmi uliopendekezwa, kama vile utendakazi wa alama wenye uzani $C_m = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i(geometry, material)$, ni ukosefu mkubwa. Zaidi ya hayo, "uboreshaji wa moduli mseto" umetajwa lakini haujaelezewa kwa kina. Je, mfumo unapendekeza utenganishaji bora vipi? Je, ni utafutaji wa nguvu, algoriti ya maumbile, au mfumo wa kanuni? Bila hili, mbinu hubaki dhana ya ngazi ya juu badala ya algoriti inayoweza kutekelezwa. Changamoto za kusanyiko, ingawa zimetajwa kama zilizosomwa hapo awali, bado ni kikwazo muhimu—uthabiti wa mitambo na wa joto wa usanikishaji wa nyenzo nyingi, mchakato mwingi uliounganishwa sio rahisi na unaweza kufuta faida za moduli binafsi.

Ufahamu Unaoweza Kutekelezeka: Kwa wateja wa viwanda, ujumbe wa haraka ni kuanza kujenga hifadhidata za ndani za "maeneo magumu ya uwezekano wa uzalishaji." Orodhesha sifa ambazo ni ghali sana kuzichimba lakini rahisi kuchapisha, na kinyume chake. Ujuzi huu wa majaribio ndio utangulizi wa viashiria rasmi. Kwa watengenezaji wa programu (wauzaji wa CAD/CAM), mpango wa njia ni wazi: wekeza katika API za kutambua sifa na hifadhidata za mchakato wa uzalishaji zinazotegemea wingu ili kuwezesha maoni ya papo hapo ya uwezekano wa uzalishaji. Siku zijazi sio mashine moja ya kila kitu, bali uzi wa kidijitali uliounganishwa kikamilifu unaoruhusu muundo kugawanywa kwa nguvu na kupelekwa kwenye mchakato bora unaopatikana katika kiwanda kilichounganishwa, ndoto inayoungwa mkono na Taasisi ya Kitaifa ya Viwango na Teknolojia (NIST) Utafiti wa Mifumo ya Uzalishaji Smart. Makala hii inatoa mchoro wa dhana muhimu kwa siku zijazi hiyo.

Maelezo ya Kiufundi na Mfumo

Kiini cha mbinu hii kwa uwezekano kunahusisha matriki ya uamuzi au mfumo wa alama. Ingawa haijasemwa wazi katika maandishi yaliyotolewa, utekelezaji wa kiufundi unaoweza kudhaniwa unaweza kudhaniwa:

Kielelezo cha Uwezekano wa Uzalishaji (Fomula ya Dhana): Kwa moduli fulani $M$ na mchakato unaokaguliwa $P$ (k.m., HSM au SLS), kielelezo $I_{M,P}$ kinaweza kuhesabiwa. Kwa uchimbaji, inaweza kuhusiana kinyume na makadirio ya gharama na muda: $$I_{M,HSM} = \frac{1}{\alpha \cdot T_{machining} + \beta \cdot C_{tooling} + \gamma \cdot S_{setups}}$$ ambapo $T$, $C$, na $S$ ni wakati wa kawaida, gharama ya zana, na idadi ya wakala wa usanidi, na $\alpha, \beta, \gamma$ ni vipengele vya uzani. Kwa AM, kielelezo kinaweza kutoa adhabu kwa ujazo wa msaada $V_s$ na urefu wa ujenzi $H$: $$I_{M,SLS} = \frac{1}{\delta \cdot V_s + \epsilon \cdot H + \zeta \cdot R_{surface}}$$ ambapo $R_{surface}$ ni adhabu ya kutopangwa. Mchakato wenye kielelezo cha juu kwa moduli fulani unapendelewa.

Mfano wa Mfumo wa Uchambuzi (Sio Msimbo):

Ingizo: Modeli ya 3D CAD ya kiumbe cha sindano chenye mifereji ya baridi inayofuata umbo.
Utambuzi wa Sifa: Mfumo hutambua: (a) mwili mkuu wa kiumbe (kizuizi rahisi), (b) mifereji changamani ya ndani ya baridi (njia za kipekee), (c) nyuso za juu za usahihi za kuunganisha.
Utenganishaji wa Moduli (Heuristic): Mfumo unapendekeza kutenganisha kiumbe kuwa moduli mbili: Moduli A (mwili mkuu) na Moduli B (kijalizo cha mfereji wa baridi).
Hesabu ya Kielelezo:
- Moduli A (Kizuizi): $I_{A,HSM}$ ni ya juu sana (rahisi kuchimbwa). $I_{A,SLS}$ ni ya chini (ujazo mkubwa, polepole). Uamuzi: HSM.
- Moduli B (Mifereji): $I_{B,HSM}$ ni ya chini sana (haiwezekani kwa zana nyoofu). $I_{B,SLS}$ ni ya juu (bora kwa AM). Uamuzi: SLS.
Matokeo: Mpango wa uzalishaji mseto: Chimba Moduli A kutoka kwa chuma. Chapisha Moduli B kupitia SLS. Sanifu kiolesura cha kusanyiko (k.m., tundu la thread au uso wa kuunganisha).

Mfumo huu hubadilisha uchaguzi wa kibinafsi wa muundo kuwa uchambuzi uliopangwa, unaoweza kurudiwa.

Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo

Matokeo ya utafiti huu yanazidi zaidi ya zana:

Vipengee Vilivyoboreshwa kwa Topolojia: Matokeo ya asili ya usanifu wa kizazi na uboreshaji wa topolojia mara nyingi ni maumbo changamani, ya kikaboni. Mfumo wa DFM mseto ni muhimu ili kugawanya kiotomatiki maumbo haya katika maeneo yanayoweza kuchapishwa na kuchimbwa, na kufanya miundo hii ya hali ya juu iweze kufanyika kibiashara.
Ukarabati na Uzalishaji Upya: Mbinu hii inaweza kubadilishwa kwa ajili ya ukarabati. Kipengee chenye thamani kubwa kilichoharibika (k.m., blade ya turbine) kinaweza kuchambuliwa, sehemu iliyochakaa kutambuliwa kama "moduli," kuchimbwa mbali, na moduli mpya ya uzalishaji wa nyongeza kutengenezwa mahala pake kwenye msingi uliopo.
Sehemu za Nyenzo Nyingi na Zenye Daraja la Kazi: Mifumo ya baadaye inaweza kuunganisha uchaguzi wa nyenzo ndani ya kielelezo. Moduli inayohitaji upitishaji wa joto wa juu inaweza kupewa mchakato wa AM wa shaba, wakati moduli inayobeba mzigo inapewa uchimbaji kutoka kwa titani. Hii inawezesha njia ya vipengee vya mseto vya kweli vilivyo na daraja la kazi.
Utenganishaji Unaongozwa na AI: Upeo wa pili ni kutumia ujifunzaji wa mashine kutabiri utenganishaji bora na uchaguzi wa mchakato kulingana na mkusanyiko mkubwa wa miundo ya zamani na data ya uzalishaji, kusonga kutoka kwa DFM ya kanuni hadi ya utabiri.
Unganishaji wa Mchanganyiko wa Kidijitali: Viashiria vya uwezekano wa uzalishaji vinaweza kuingizwa kwenye mchanganyiko wa kidijitali wa laini ya uzalishaji, kuiga sio tu utengenezaji wa kila moduli bali pia usanikishaji wao, majaribio, na utendaji wa mzunguko wa maisha, na kufunga kitanzi kwenye uzi wa kidijitali.

Marejeo

Boothroyd, G., Dewhurst, P., & Knight, W. (2010). Usanifu wa Bidhaa kwa Uzalishaji na Usanikishaji. CRC Press.
Gibson, I., Rosen, D., & Stucker, B. (2015). Teknolojia za Uzalishaji wa Nyongeza: Uchapishaji wa 3D, Uundaji wa Haraka, na Uzalishaji wa Kidijitali wa Moja kwa Moja. Springer.
Frazier, W. E. (2014). Uzalishaji wa Nyongeza wa Chuma: Ukaguzi. Jarida la Utendaji wa Uhandisi wa Nyenzo, 23(6), 1917-1928.
Guo, N., & Leu, M. C. (2013). Uzalishaji wa nyongeza: teknolojia, matumizi na mahitaji ya utafiti. Mipaka ya Uhandisi wa Mitambo, 8(3), 215-243.
Taasisi ya Kitaifa ya Viwango na Teknolojia (NIST). (2021). Sayansi ya Kipimo kwa Uzalishaji wa Nyongeza. Imepatikana kutoka https://www.nist.gov/programs-programs/measurement-science-additive-manufacturing-program
ASTM International. (2021). Istilahi ya Kawaida kwa Teknolojia za Uzalishaji wa Nyongeza. ASTM F2792-12a.
Kerbrat, O., Mognol, P., & Hascoët, J.-Y. (2010). Mbinu mpya ya DFM ya kuunganisha uchimbaji na uzalishaji wa nyongeza. Michango ya Mkutano wa 6 wa Kimataifa wa Utafiti wa Juu katika Uundaji wa Haraka wa Mtandao na Haraka. (Makala hii).