ແນວໂນ້ມໃໝ່ໆ ໃນການອອກແບບພິມແມ່ພິມສຳລັບປີ 2025

ຄວາມຍືນຍົງ ແລະ ນະວັດຕະກຳດ້ານວັດສະດຸໃນການອອກແບບພິມແມ່ພິມ

ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງວັດສະດຸທີ່ຍືນຍົງ ແລະ ວັດສະດຸທີ່ສາມາດແຍ່ຍ່ອຍໄດ້ໃນການຂຶ້ນຮູບ

ບັນດາບໍລິສັດທີ່ເຮັດທຸລະກິດດ້ານການຂຶ້ນຮູບແມ່ພິມໃນປັດຈຸບັນ ກໍເລີ່ມຫັນມາໃຊ້ໂປລີເມີທີ່ມາຈາກຊີວະພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ຕາມຂໍ້ມູນຈາກ Pioneer Plastics ປີ 2024, ມີຜູ້ຜະລິດປະມານໜຶ່ງສາມສ່ວນທີ່ກໍາລັງທົດລອງໃຊ້ເລືອດຢາງທີ່ມາຈາກພືດ ເພື່ອກວດກາເບິ່ງປະສິດທິພາບໃນການຂຶ້ນຮູບ. ວັດສະດຸຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ໂພລີແລັກຕິກແອຊິດ ຫຼື PLA ພ້ອມທັງສ່ວນປະສົມເມັດສຳລັບຕ່າງໆ ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການຂຶ້ນກັບພລາສຕິກທີ່ຜະລິດຈາກນ້ຳມັນ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຖີ້ຖອຍຄວາມແຂງແຮງທີ່ຕ້ອງການສຳລັບອົງປະກອບລົດ ແລະ ຜະລິດຕະພັນໃນຊີວິດປະຈຳວັນທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ຢູ່ເຮືອນ. ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຖືກຕີພິມເມື່ອປີກາຍນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ຫນ້າສົນໃຈ ຄື ວັດສະດຸຊີວະພາບຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສວມໂດຍໃນເຄື່ອງຂຶ້ນຮູບລົງໄດ້ປະມານ 18 ເປີເຊັນ ເມື່ອທຽບກັບພລາສຕິກ ABS ທຳມະດາ. ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າ ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ການຜະລິດເປັນມິດຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງມືໃຊ້ໄດ້ດົນຂຶ້ນກ່ອນທີ່ຈະຕ້ອງໄດ້ປ່ຽນໃໝ່.

ໂປລີເມີທີ່ຜ່ານການຮີໄຊເຄີນ ແລະ ລະບົບການຜະລິດທີ່ປິດວົງຈອນ

ຜູ້ຜະລິດຊັ້ນນໍາຫຼາຍຄົນໄດ້ເລີ່ມໃຊ້ຂີ້ເຫຍື້ອອຸດສາຫະກໍາທີ່ຜ່ານການຮີຊັກຢູ່ໃນຂະບວນການຂຶ້ນຮູບແບບພິມໂດຍຜ່ານລະບົບວົງຈອນປິດ. ໃນມື້ນີ້, ຂວດ PET ຫຼັງຜູ້ບໍລິໂภກໃຊ້ແລ້ວ ແລະ ໂພລີໂพรພີລີນ ປະກອບເປັນປະມານ 42% ຂອງສິ່ງທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຜະລິດໃນສະຖານທີ່ທີ່ຕອບສະໜອງມາດຕະຖານດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ. ເຫດຜົນ? ເຕັກໂນໂລຊີການຈັດເລືອກດ້ວຍ AI ທີ່ທັນສະໄໝ´ຊຶ່ງໃກ້ຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແທ້ຈິງ, ໂດຍມີລະດັບຄວາມບໍລິສຸດປະມານ 99.2%. ການດຶງດູດອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ ໃຫ້ມາຮ່ວມກັນໃນການມາດຕະຖານຂອງຊັ້ນພຼາສຕິກທີ່ຜ່ານການຮີຊັກ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນເລື່ອງຂອງການຜະລິດຊຸດທີ່ສອດຄ່ອງກັນ. ເນື່ອງຈາກສິ່ງນີ້, ບໍລິສັດສາມາດນໍາໃຊ້ວັດສະດຸທີ່ຜ່ານການຮີຊັກເຫຼົ່ານີ້ໃນການເຮັດວຽກທີ່ຕ້ອງການຄວາມແນ່ນອນສູງໄດ້ອີກດ້ວຍ, ເຊັ່ນ: ການສ້າງແບບພິມສໍາລັບອຸປະກອນການແພດ ທີ່ຄຸນນະພາບເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ສຸດ.

ການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມຜ່ານການປະດິດສ້າງວັດສະດຸ

ການປະດິດສ້າງວັດສະດຸໄດ້ນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້:

• ການໃຊ້ພະລັງງານຕໍ່ຕັນຂອງຊິ້ນສ່ວນທີ່ຖືກຂຶ້ນຮູບຫຼຸດລົງ 29% ລະຫວ່າງປີ 2019 ແລະ 2024
• ການປ່ອຍອາຍ VOC ຫຼຸດລົງ 51% ເນື່ອງຈາກເລືອດທີ່ມີອຸນຫະພູມຕໍ່າ
• ການໃຊ້​ນ້ຳ​ຫຼຸດ​ລົງ​ 63% ກັບ​ການ​ອອກ​ແບບ​ລະບົບ​ເຢັນ​ແບບ​ປິດ

ການ​ຫັນ​ໄປ​ສູ່​ການ​ຈັດ​ການ​ວັດ​ສະດຸ​ແບບ​ວົງຈອນ​ໄດ້​ຊ່ວຍ​ໃຫ້​ຄູ່ຮ່ວມ​ງານ​ດ້ານ​ລົດ​ຍົນ​ສາມາດ​ກູ້​ຄືນ​ວັດ​ສະດຸ​ທີ່​ເປັນ​ຂີ້ເຫຍື້ອ​ໄດ້​ 87% ເພື່ອ​ນຳ​ມາ​ໃຊ້​ໃໝ່, ຊ່ວຍ​ສະໜັບ​ສະໜູນ​ການ​ປະຕິບັດ​ຕາມ​ເປົ້າໝາຍ​ດ້ານ​ຄວາມ​ເປັນ​ກາງ​ດ້ານ​ກາກບອນ​ຂອງ EU2030

ລະບົບເຢັນຂັ້ນສູງ ແລະ ວິສະວະກຳຄວາມແນ່ນອນ: ຊ່ອງທາງການເຢັນແບບ Conformal

ຊ່ອງທາງການເຢັນແບບ Conformal ຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບດ້ານຄວາມຮ້ອນແນວໃດ

ຊ່ອງທາງຄວາມເຢັນແບບ Conformal ດຳເນີນການຕ່າງຈາກເສັ້ນທາງເຈาะແບບດັ້ງເດີມ ເນື່ອງຈາກມັນຕິດຕາມຮູບຮ່າງຂອງຊິ້ນສ່ວນທີ່ກຳລັງຜະລິດຢ່າງແທ້ຈິງ. ວິທີການອອກແບບນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາໃນການຜະລິດລະຫວ່າງ 22% ຫາ 30% ເນື່ອງຈາກຄວາມຮ້ອນຖືກແຜ່ກະຈາຍໄດ້ດີຂຶ້ນໃນທຸກພື້ນຜິວ. ເມື່ອແມ່ພິມຮັກສາອຸນຫະພູມໃຫ້ຄົງທີ່ໃນຂະນະທີ່ຜະລິດ, ກໍຈະມີບັນຫາໜ້ອຍລົງກັບຊິ້ນສ່ວນທີ່ບິດເບືອນ ຫຼື ບັນຫາຈຸດຍຸບທີ່ເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນເສຍຫາຍ. ການສຶກສາຫຼ້າສຸດທີ່ເຜີຍແຜ່ໃນວາລະສານ Polymers ປີ 2021 ພົບເຫັນສິ່ງໜຶ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈ - ເມື່ອຜູ້ຜະລິດໃຊ້ການອອກແບບ conformal ແບບ fluted ນີ້, ການໄຫຼຂອງນ້ຳເຢັນຈະດີຂຶ້ນປະມານ 41%. ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າການຖ່າຍໂອນໃນຂະນະທີ່ເຢັນຈະໄວຂຶ້ນ ໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງໂດຍລວມ, ເຊິ່ງເປັນຂ່າວດີສຳລັບທັງປະສິດທິພາບໃນການຜະລິດ ແລະ ຕົ້ນທຶນການດຳເນີນງານ.

ຄວາມສັບສົນໃນການອອກແບບ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍອີງໃສ່ການຈຳລອງ

ໃນປັດຈຸບັນ, ການສ້າງຊ່ອງທາງຄວບຄຸມອຸນຫະພູມແບບ conformal ຕ້ອງການເຄື່ອງມືທີ່ຄ່ອນຂ້າງຊັບຊ້ອນ ເຊັ່ນ: ຊອບແວການຈັດຮູບຮ່າງໂດຍການເພີ່ມປັດໃຈ (topology optimization software) ພ້ອມກັບວິທີການຜະລິດແບບເພີ່ມເຕີມ (additive manufacturing methods). ອັລກະຈິທຶມ (generative algorithms) ລຸ້ນໃໝ່ສຸດ ມີຄວາມເກັ່ງຂຶ້ນໃນການກຳນົດບ່ອນທີ່ຄວນຈະວາງຊ່ອງທາງເຫຼົ່ານີ້, ໂດຍມັກຈະສອດຄ່ອງກັບຜົນການສິມູເລດຄວາມຮ້ອນໄດ້ເຖິງ 99% ເຖິງແມ້ກະທັ້ງຮູບຊົງທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ ຮູບຊົງແຂ້ວໂຮງ 3 ທີ່ເຮັດໃຫ້ວິສະວະກອນເຈັບຫົວ. ສະຖານທີ່ຜະລິດຫຼາຍແຫ່ງໄດ້ເລີ່ມນຳໃຊ້ວິທີການສິມູເລດກ່ອນອອກແບບ ແລະ ພົບວ່າຈຳນວນການປ່ຽນແປງການອອກແບບຫຼຸດລົງລົງປະມານ 18 ເປີເຊັນໂດຍລວມ. ແນ່ນອນວ່າມັນມີຂໍ້ເສຍ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບຊອບແວແບບນີ້ສາມາດຢູ່ໃນລະດັບ 12,000 ຫາ 18,000 ໂດລາສະຫະລັດຕໍ່ໂຄງການແມ່ພິມ ຂຶ້ນກັບຄຸນສົມບັດທີ່ຕ້ອງການ. ແຕ່ສຳລັບບໍລິສັດສ່ວນຫຼາຍ ມັນກໍຍັງຄຸ້ມຄ່າ ເມື່ອພິຈາລະນາເຖິງການປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໄລຍະຍາວ ແລະ ຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນທີ່ດີຂຶ້ນ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການຫຼຸດເວລາຂະບວນການລົງ 30%

ຜູ້ຜະລິດຊິ້ນສ່ວນລົດຍົນໃຫຍ່ຄົນໜຶ່ງ ສາມາດຫຼຸດເວລາການຜະລິດຕົວເຮືອງໄຟໜ້າ ຈາກ 112 ວິນາທີ ລົງເຫຼືອພຽງ 78 ວິນາທີ ຫຼັງຈາກປ່ຽນມາໃຊ້ ເຕັກໂນໂລຊີຄົນຟອມເອນຄູເລເຊີ້ນ. ນັ້ນແມ່ນການປັບປຸງທີ່ດີຂຶ້ນຫຼາຍເຖິງ 34 ວິນາທີ. ລະບົບໃໝ່ນີ້ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດການເຄື່ອນໄຫວຂອງອຸນຫະພູມຂອງແມ່ພິມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຈາກ + ຫຼື - 8 ອົງສາເຊວໄຊອັດ ລົງເຫຼືອພຽງ + ຫຼື - 1.5 ອົງສາເທົ່ານັ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາຈຶ່ງສັງເກດເຫັນວ່າ ຄວາມບົກຜ່ອງຫຼັງຈາກຂຶ້ນຮູບກໍ່ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ເຊິ່ງມີປະມານ 27 ເປີເຊັນໜ້ອຍກວ່າເກົ່າ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເຫດການນີ້ນົກຈາກນັ້ນກໍ່ຄື ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບສິ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ກ່ຽວກັບຂະບວນການຜະລິດໂດຍທົ່ວໄປ. ໂຮງງານສ່ວນຫຼາຍພົບວ່າ ການຄົນຟອມເອນຄູເລເຊີ້ນ ມີປະສິດທິຜົນດີໃນການຫຼຸດເວລາຄູເລເຊີ້ນ, ເຊິ່ງເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ໃຊ້ເວລາປະມານເຈັດໃນທຸກສິບນາທີ ຂອງຂະບວນການທັງໝົດ.

ຄວາມທ້າທາຍດ້ານການບູລະນະການ ແລະ ການວິເຄາະຕົ້ນທຶນ-ຜົນປະໂຫຍດ

ຜູ້ຜະລິດສ່ວນໃຫຍ່ຍັງພົບກັບບັນຫາໃນການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຈາກວາລະສານ Int J Adv Manuf Technol ປີ 2019 ທີ່ລະບຸວ່າ 78% ໄດ້ກ່າວເຖິງບັນຫານີ້ເປັນອຸປະສັກໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາ. ເມື່ອບໍລິສັດພະຍາຍາມໃຊ້ເຄື່ອງມືແບບຮ່ວມ (hybrid tooling) ທີ່ປະສົມປະສານລະຫວ່າງວິທີການຜະລິດແບບຕັດອອກ (subtractive) ແລະ ວິທີການຜະລິດແບບເພີ່ມເຕີມ (additive), ພວກເຂົາມักຈະປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເບື້ອງຕົ້ນໄດ້ປະມານ 30 ຫາ 40 ເປີເຊັນ. ແຕ່ກໍຍັງມີຂໍ້ເສຍຢູ່ບໍ່ໜ້ອຍ, ເນື່ອງຈາກເວລາການຜະລິດຈະຖືກຍືດເວລາອອກໄປອີກປະມານ 3 ຫາ 5 ອາທິດ. ແຕ່ຖ້າເບິ່ງໃນແງ່ຂອງຮູບລວມ, ການວິເຄາະວົງຈອາຍຸການໃຊ້ງານຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ ສຳລັບຄຳສັ່ງຊື້ທີ່ມີຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍ ເຊິ່ງເກີນກວ່າ 500,000 ລາຍການ, ໂດຍສະເພາະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການອອກແບບທີ່ສັບຊ້ອນ ຫຼື ຝາບາງໆ, ບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່ຈະເລີ່ມເຫັນຜົນຕອບແທນການລົງທຶນຢ່າງແທ້ຈິງໃນໄລຍະ 12 ຫາ 18 ເດືອນ.

ການຂຶ້ນຮູບອັດສະຈັນ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາລ່ວງໜ້າ

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການດ້ວຍ AI ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກຜ່ອງ

ຂະບວນການຂຶ້ນຮູບແບບໃສ່ປັດຈຸບັນນຳໃຊ້ລະບົບປັນຍາປະດິດທີ່ເບິ່ງຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີແບບຄືນຊີວິດ ແລ້ວປັບແຕ່ງສິ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ລະດັບຄວາມຮ້ອນ, ການຕັ້ງຄ່າຄວາມດັນ ແລະ ອັດຕາການເຢັນຂອງຊິ້ນສ່ວນໃນຂະນະການຜະລິດ. ຜົນໄດ້ຮັບ? ບັນຫາຫຼຸດລົງ ເຊັ່ນ: ຕຸ່ມຍຸບ ຫຼື ຮູບຮ່າງບິດເບືອນທີ່ພວກເຮົາຮູ້ຈັກດີຈາກການຜະລິດພลาສຕິກ. ຕາມລາຍງານອຸດສາຫະກໍາລ້າສຸດຈາກປີ 2024, ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ລົງໄດ້ປະມານ 18 ຫາ 24 ເປີເຊັນ ເມື່ອທຽບກັບວິທີການຕັ້ງຄ່າຖາວອນແບບດັ້ງເດີມ. ສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແມ່ນວ່າ ລະບົບຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກ (machine learning) ຈະເຮັດວຽກຜ່ານບັນທຶກການຜະລິດໃນອະດີດ ເພື່ອຊອກຫາເງື່ອນໄຂທີ່ເໝາະສົມສຳລັບແຕ່ລະລ໋ອດ. ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ການກຽມພ້ອມສຳລັບການຜະລິດລ໋ອດໃໝ່ເລັ່ງຂຶ້ນ ແຕ່ຍັງໝາຍເຖິງວັດຖຸດິບທີ່ສູນເສຍໜ້ອຍລົງໂດຍລວມ, ເຊິ່ງຊ່ວຍປະຢັດເງິນ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຜະລິດຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄຸນນະພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດີ່ນ ແລະ ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິແບບເວລາຈິງ

ດ້ວຍການປະສົມປະສານລະຫວ່າງເຊັນເຊີການສັ່ນ, ອຸນຫະພູມ ແລະ ຄວາມດັນເຂົ້າກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI), ຜູ້ຜະລິດສາມາດບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດີ່ນໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 92%. ການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຊ່ວຍກວດຈັບສັນຍານເບື້ອງຕົ້ນຂອງການເສື່ອມສະພາບລະບົບໄຮໂດຼລິກ ຫຼື ການສວມຂອງສະກູ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດດຳເນີນການຊ່ວຍເຫຼືອແບບກ່ອນເວລາກ່ອນທີ່ຈະເກີດຂໍ້ຜິດພາດ. ຜູ້ນຳໃຊ້ໃນຂັ້ນຕົ້ນລາຍງານວ່າມີການຫຼຸດລົງ 35–40% ໃນການລົງງານທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ຜ່ານການຕິດຕາມສະພາບການໃນເຄື່ອງມືຂຶ້ນຮູບໂດຍກົງ

ການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງ AI ກັບລະບົບ PLC ແລະ SCADA ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ

ເມື່ອນຳເອົາ AI ໃສ່ໃນ PLCs ແລະ ລະບົບ SCADA ໃນຍຸກກ່ອນ, ໂປໂຕຄອນທີ່ມີມາດຕະຖານເຊັ່ນ OPC-UA ຈຶ່ງກາຍເປັນສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້. ການຈັດຕັ້ງຮູບແບບ hybrid ໃໝ່ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ປັນຍາປະດິດຊີ້ນຳການປັບແຕ່ງແຮງຈັບໃນຂະນະທີ່ກຳລັງດຳເນີນການຜະລິດ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມາກັງວົນກ່ຽວກັບຂະບວນການທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນຕາມມາດຕະຖານ ISO ທີ່ຜູ້ຜະລິດອີງໃສ່. ແຕ່ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ວິສະວະກອນຫຼາຍຄົນນອນບໍ່ຫຼັບກໍຄື ການຄິດອອກວ່າຈະຂະຫຍາຍຂີດຄວາມສາມາດຂອງ edge computing ໄດ້ແນວໃດ ເພື່ອຈະສາມາດຈັດການກັບຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ໄຫຼເຂົ້າມາຈາກ sensor ແຕ່ລະມື້. ພວກເຮົາກຳລັງເວົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະລິມານລະຫວ່າງ 12 ຫາ 18 ໂທຣະເບດ ພຽງແຕ່ໃນການດຳເນີນງານການຂຶ້ນຮູບຂະໜາດໃຫຍ່ເທົ່ານັ້ນ. ການຕັ້ງຄ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃຫ້ຖືກຕ້ອງ ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການນຳໃຊ້ຢ່າງປະສົບຜົນສຳເລັດ ແລະ ການລົງທຶນທີ່ສູນເສຍ.

ອຸດສາຫະກຳ 4.0 ແລະ IIoT: ການອອກແບບແມ່ພິມ ແລະ ການດຳເນີນງານທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ

ການປະສົມປະສານກັນຂອງເຕັກໂນໂລຊີອຸດສາຫະກຳ 4.0 ແລະ Industrial Internet of Things (IIoT) ກຳລັງປ່ຽນແປງການອອກແບບແມ່ພິມສຳລັບການຂຶ້ນຮູບດ້ວຍຢາງ ໂດຍຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ດີຂຶ້ນ ແລະ ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ

ການຜະລິດອັດສະຈັງ ແລະ ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຂອງ (IIoT)

ໂຮງງານຂຶ້ນຮູບທີ່ທັນສະໄໝໃຊ້ເຊັນເຊີ IIoT ເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຕິດຕາມປັດໄຈການຜະລິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນປະມານ 18 ຢ່າງໃນຂະນະທີ່ກຳລັງດຳເນີນການຜະລິດ. ສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມຂອງແມ່ພິມ, ຄວາມດັນໃນການສູບ, ແລະ ລັກສະນະຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງວັດສະດຸ ຖືກຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຂໍ້ມູນທີ່ສະແດງຜົນທັນທີຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານໂຮງງານສາມາດຄວບຄຸມການຕັ້ງຄ່າໄດ້ຖືກຕ້ອງປະມານ 0.5 ເປີເຊັນໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຜະລິດທັງໝົດ. ເມື່ອພິຈາລະນາເຖິງແນວໂນ້ມຂອງອຸດສາຫະກຳໃນປັດຈຸບັນຈາກການສຶກສາລ້າສຸດດ້ານ Industry 4.0, ຜູ້ຜະລິດສ່ວນຫຼາຍເຫັນວ່າ ເຕັກໂນໂລຊີໂຮງງານອັດສະຈັງ ແມ່ນເກືອບຈະເປັນສິ່ງຈຳເປັນໃນຍຸກປັດຈຸບັນ ຖ້າພວກເຂົາຕ້ອງການຢູ່ໃນຕຳແໜ່ງທີ່ກ້າວໜ້າກ່ວາຄູ່ແຂ່ງຂັນ. ບັນດາບໍລິສັດທີ່ໄດ້ເຂົ້າສູ່ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ ໄດ້ລາຍງານວ່າ ພວກເຂົາໄດ້ຮັບການປັບປຸງປະມານ 20 ເປີເຊັນ ຫຼື ຫຼາຍກວ່ານັ້ນໃນຂະບວນການຜະລິດຂອງພວກເຂົາ ເນື່ອງຈາກການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (machine learning) ໃນການດຳເນີນງານປະຈຳວັນ.

ການຕິດຕາມແບບທັນທີ ແລະ ການຄວບຄຸມຂະບວນການຜ່ານ Cloud

ເວທີຄອມພິວເຕີຄລູເວດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຫຼາຍກວ່າ 90% ຈາກເຄື່ອງຈັກການຜະລິດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການແກ້ໄຂໄລຍະໄກພາຍໃນ 1.2 ວິນາທີຂອງການກວດພົບການຫັນປ່ຽນ. ລະບົບທີ່ມີການຕິດຕາມຂະບວນການໃນເວລາຈິງໄດ້ຫຼຸດອັດຕາການຂີ້ເຫຍື້ອລົງ 38% ໃນ ຄໍາ ຮ້ອງສະ ຫມັກ ລົດໂດຍຜ່ານການຄວບຄຸມ ກໍາ ລັງ clamp ທີ່ຄາດຄະເນແລະການປັບປຸງກະແສວັດສະດຸ.

ທ່າອ່ຽງ: ການຮັບຮອງເອົາ Edge Computing ໃນສະຖານທີ່ molding

ຫຼາຍກວ່າ 60% ຂອງຜູ້ຜະລິດຊັ້ນ 1 ໃນປັດຈຸບັນໃຊ້ node computing edge ເພື່ອຫຼີກລ້ຽງການຊັກຊ້າໃນເມກ, ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມ ສໍາ ຄັນໃນເວລາໃນທ້ອງຖິ່ນ. ນີ້ສະຫນັບສະຫນູນລະບົບກວດກາຄຸນນະພາບທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສາມາດວິເຄາະຫຼາຍກວ່າ 500 ສ່ວນໃນແຕ່ລະນາທີດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາໃນການຮັບຮູ້ຂໍ້ບົກຜ່ອງ 99,97%, ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແບນວິດລົງ 12,000 ໂດລາຕໍ່ປີຕໍ່ສາຍການຜະລິດ.

ການຜະລິດແບບປະສົມປະສານ: ການພິມ 3D ແລະການເຊື່ອມໂຍງ Micro-Molding

ການເຊື່ອມໂຍງການພິມ 3D ກັບການເຮັດວຽກການປະດິດແບບສີດ

ໃນເວລາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຜະລິດແບບຮ່ວມ, ແນວຄິດພື້ນຖານກໍຄືການປະສົມວິທີການເພີ່ມເຕີມເຂົ້າກັບການຂຶ້ນຮູບແບບເກົ່າດ້ວຍການຫຼອກເຂົ້າເພື່ອໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດກ້າວຂ້າມຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານຮູບຮ່າງທີ່ລົບກວນເຫຼົ່ານັ້ນໄປໄດ້. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນແຕກຕ່າງຈິງໆແມ່ນຫຍັງ? ນັ້ນກໍຄືຊິ້ນສ່ວນແບບພິມ 3D ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດຜະລິດຊິ້ນສ່ວນທີ່ສັບສົນ ເຊັ່ນ: ຊ່ອງຄວບຄຸມອຸນຫະພູມແບບເຂົ້າຮູບໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວກວ່າການກັດໂດຍ CNC ທຳມະດາຫຼາຍ. ຕາມທີ່ Jawstec ໄດ້ລາຍງານມາຈາກປີກາຍນີ້, ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາການຜະລິດລົງໄດ້ລະຫວ່າງສີ່ສິບຫາຫົກສິບເປີເຊັນ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ວິທີການນີ້ມີຄຸນຄ່າກໍຄື ບໍລິສັດສາມາດທົດສອບ ແລະ ປັບປຸງແບບອອກແບບຂອງພວກເຂົາໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວໃນຂະນະທີ່ຜະລິດເປັນຈໍານວນນ້ອຍ, ແຕ່ກໍຍັງສາມາດຮັກສາຜົນປະໂຫຍດດ້ານການປະຢັດເງິນທີ່ມີຢູ່ໃນແບບພິມແບບດັ້ງເດີມໄວ້ໄດ້ເມື່ອຂະຫຍາຍຂະຫນາດການຜະລິດໃຫ້ໃຫຍ່ຂຶ້ນ.

ການຂຶ້ນຮູບແບບຈຸລະພາກສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນຂົງເຂດສຸຂະພາບທີ່ຖືກຫຍໍ້ຂະຫນາດ

ຄວາມຕ້ອງການໃນຂະແໜງການແພດກຳລັງຂັບເຄື່ອນການພັດທະນາດ້ານການຂຶ້ນຮູບຈຸລະພາກ, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ຜະລິດສ່ວນປະກອບທີ່ມີນ້ຳໜັກຕ່ຳກວ່າ 1 ກຣາມ ເຊັ່ນ: ຕົວຢາງຈຸດຕິດຂະໜາດຈຸລະພາກ ແລະ ຊິບໄຫຼວຽນຂະໜາດຈຸລະພາກ. ການສຶກສາປີ 2024 ໂດຍຜູ້ຜະລິດອຸປະກອນການແພດຊັ້ນນຳໜຶ່ງ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການຜະລິດແບບຮ່ວມ (hybrid manufacturing) ສາມາດບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງພາຍໃນໄລຍະ ±5 ໄມໂຄຣນ ສຳລັບເຊັນເຊີ້ທີ່ຝັງໄດ້ – ສູງກວ່າຂະບວນການແຍກຕ່າງຫາກເຖິງ 3 ເທົ່າ.

ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສາມາດໃນການຊ້ຳ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານວັດສະດຸໃນຂະບວນການຮ່ວມ

ໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການຮ່ວມມີຄວາມຍືດຍຸ່ນໃນການອອກແບບທີ່ດີເລີດ, ມັນກໍມີຂໍ້ເສຍທີ່ຕ້ອງຊົດເຊີຍ:

• ຄວາມສະຖິລຂອງຄວາມຮ້ອນ : ແມ່ພິມໂພລີເມີທີ່ພິມດ້ວຍ 3D ມັກຈະມີອາຍຸການໃຊ້ງານພຽງ 500–800 ຄັ້ງ, ຕ່ຳກວ່າແມ່ພິມເຫຼັກທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ເກີນ 100,000 ຄັ້ງຫຼາຍ
• ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ : ພຽງ 23% ຂອງ thermoplastics ທີ່ຜ່ານການຮັບຮອງຈາກ FDA ເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດນຳມາໃຊ້ຮ່ວມກັບແມ່ພິມ fused deposition modeling (FDM) ໃນປັດຈຸບັນ
• ການແปรປรวນຫຼັງຈາກ : ຊິ້ນສ່ວນທີ່ຜະລິດດ້ວຍຂະບວນການຮ່ວມມັກຈະຕ້ອງຜ່ານຂັ້ນຕອນການຂຶ້ນຮູບເພີ່ມເຕີມອີກ 2 ຫຼື 3 ຂັ້ນຕອນ ເພື່ອບັນລຸມາດຕະຖານດ້ານຄຸນນະພາບຜິວ

ທິດທາງໃນອະນາຄົດ: ການຜະລິດແມ່ພິມຕາມຄວາມຕ້ອງການຜ່ານຂະບວນການເພີ່ມ

ລະບົບການພິມໂລຫະແບບທຳມະດາທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນສາມາດຜະລິດແມ່ພິມອາລູມິນຽມທີ່ພ້ອມໃຊ້ງານໄດ້ພາຍໃນ 72 ຊົ່ວໂມງ - ຄວາມສາມາດທີ່ຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕປະມານ 22% ຕໍ່ປີ ໃນໄລຍະເຖິງປີ 2030 (AM Research 2024). ການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້ ເຮັດໃຫ້ການຜະລິດແບບເພີ່ມຂຶ້ນກາຍເປັນວິທີແກ້ໄຂທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍຂະຫນາດໄດ້ ສຳລັບການອອກແບບແມ່ພິມສອດແນມ ທີ່ຕ້ອງການຮູບຮ່າງທີ່ຊັບຊ້ອນ ຫຼື ການຜະລິດແບບທ້ອງຖິ່ນຕາມຄວາມຕ້ອງການ