แนวโน้มนวัตกรรมในการออกแบบแม่พิมพ์ฉีดสำหรับปี 2025

ความยั่งยืนและนวัตกรรมวัสดุในการออกแบบแม่พิมพ์ฉีดขึ้นรูป

การเพิ่มขึ้นของวัสดุที่ยั่งยืนและวัสดุย่อยสลายได้ในกระบวนการขึ้นรูป

บริษัทต่างๆ ในธุรกิจงานฉีดขึ้นรูปเริ่มหันมาใช้วัสดุโพลิเมอร์จากธรรมชาติมากขึ้นในปัจจุบัน ตามข้อมูลจาก Pioneer Plastics ปี 2024 พบว่าประมาณหนึ่งในสามของผู้ผลิตกำลังทดลองใช้เรซินที่สกัดจากพืช เพื่อประเมินประสิทธิภาพในการขึ้นรูปด้วยแม่พิมพ์ วัสดุเช่น โพลีแลคติก แอซิด หรือ PLA รวมถึงส่วนผสมของแป้งต่างๆ ช่วยลดการพึ่งพาพลาสติกจากน้ำมัน โดยไม่สูญเสียความแข็งแรงที่จำเป็นสำหรับชิ้นส่วนรถยนต์หรือสินค้าอุปโภคบริโภคในชีวิตประจำวัน การศึกษาที่เผยแพร่เมื่อปีที่แล้วแสดงให้เห็นข้อสังเกตที่น่าสนใจเช่นกัน วัสดุคอมโพสิตชีวภาพสามารถลดการสึกหรอภายในโพรงแม่พิมพ์ลงได้ประมาณ 18 เปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับพลาสติก ABS ทั่วไป นั่นหมายความว่าไม่เพียงแต่ช่วยให้กระบวนการผลิตเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น แต่ยังช่วยยืดอายุการใช้งานของเครื่องมือ ก่อนที่จะต้องเปลี่ยนใหม่

พอลิเมอร์รีไซเคิลและระบบการผลิตวงจรปิด

ผู้ผลิตชั้นนำจำนวนมากได้เริ่มใช้วัสดุเหลือทิ้งจากอุตสาหกรรมที่ผ่านการรีไซเคิลแล้วในกระบวนการฉีดขึ้นรูปผ่านระบบวงจรปิด ปัจจุบัน ขวดพีอีทีหลังการบริโภคและพอลิโพรพิลีนคิดเป็นประมาณ 42% ของวัสดุที่ใช้ในการผลิตในโรงงานที่เป็นไปตามมาตรฐานสิ่งแวดล้อม เหตุผลก็คือ เทคโนโลยีการคัดแยกด้วยปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงที่ให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงความสมบูรณ์แบบ โดยสามารถทำระดับความบริสุทธิ์ได้ประมาณ 99.2% การที่อุตสาหกรรมต่างๆ เริ่มเข้าร่วมกันในการกำหนดมาตรฐานเกรดโพลิเมอร์รีไซเคิล ได้สร้างความแตกต่างอย่างมากในเรื่องความสม่ำเสมอของวัสดุที่ผลิตออกมา เพราะเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงสามารถใช้วัสดุรีไซเคิลเหล่านี้ในการทำงานที่ต้องการความแม่นยำสูงได้จริง เช่น การผลิตแม่พิมพ์สำหรับอุปกรณ์ทางการแพทย์ ซึ่งคุณภาพมีความสำคัญที่สุด

การลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมผ่านนวัตกรรมวัสดุ

นวัตกรรมวัสดุได้นำไปสู่การปรับปรุงด้านสิ่งแวดล้อมที่วัดผลได้:

• การใช้พลังงานต่อตันของชิ้นส่วนที่ขึ้นรูปลดลง 29% ระหว่างปี 2019 ถึง 2024
• การปล่อยสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ลดลง 51% เนื่องจากการใช้เรซินที่แปรรูปที่อุณหภูมิต่ำ
• การใช้น้ำลดลง 63% ด้วยการออกแบบระบบระบายความร้อนแบบปิดสำหรับแม่พิมพ์

การเปลี่ยนผ่านสู่การไหลเวียนของวัสดุแบบหมุนเวียน ช่วยให้ลูกค้าในอุตสาหกรรมยานยนต์สามารถนำวัสดุเหลือทิ้งกลับมาใช้ใหม่ได้ถึง 87% ซึ่งสนับสนุนการปฏิบัติตามเป้าหมายการเป็นกลางทางคาร์บอนของสหภาพยุโรปในปี 2030

ระบบระบายความร้อนขั้นสูงและวิศวกรรมความแม่นยำ: ช่องระบายความร้อนแบบคอนฟอร์มอล

ช่องระบายความร้อนแบบคอนฟอร์มอลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการถ่ายเทความร้อนอย่างไร

ช่องระบายความเย็นแบบคอนฟอร์มัลทำงานต่างจากช่องเจาะตรงแบบดั้งเดิม เพราะช่องเหล่านี้จะติดตามรูปร่างของชิ้นส่วนที่กำลังผลิตอยู่จริง ๆ การออกแบบลักษณะนี้ช่วยลดระยะเวลาไซเคิลลงระหว่าง 22% ถึง 30% เนื่องจากความร้อนถูกกระจายออกได้ดีขึ้นมากทั่วทั้งพื้นผิว เมื่อแม่พิมพ์คงอุณหภูมิสม่ำเสมอตลอดกระบวนการผลิต จะทำให้มีปัญหาชิ้นงานบิดงอง่ายหรือรอยยุบตัวที่น่ารำคาญ ซึ่งทำลายคุณภาพของผลิตภัณฑ์น้อยลง งานวิจัยล่าสุดที่ตีพิมพ์ในวารสาร Polymers เมื่อปี 2021 ยังพบสิ่งที่น่าสนใจอีกด้วย นั่นคือ เมื่อผู้ผลิตใช้การออกแบบคอนฟอร์มัลแบบมีร่องนี้ อัตราการไหลของสารทำความเย็นจะดีขึ้นประมาณ 41% ซึ่งหมายถึงการเปลี่ยนผ่านในช่วงทำความเย็นเร็วขึ้น ขณะที่ใช้พลังงานโดยรวมน้อยลง นับเป็นข่าวดีทั้งในด้านประสิทธิภาพการผลิตและต้นทุนดำเนินงาน

ความซับซ้อนของการออกแบบและการเพิ่มประสิทธิภาพโดยอาศัยการจำลอง

ในปัจจุบัน การสร้างช่องระบายความร้อนแบบคอนฟอร์มอล (conformal cooling channels) จำเป็นต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนพอสมควร เช่น ซอฟต์แวร์การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้าง (topology optimization software) ร่วมกับวิธีการผลิตแบบเติมเนื้อวัสดุ (additive manufacturing methods) อัลกอริธึมเชิงสร้างสรรค์ (generative algorithms) รุ่นใหม่ล่าสุดสามารถคำนวณตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับวางช่องระบายความร้อนได้อย่างแม่นยำ มักให้ผลลัพธ์ที่ตรงกับการจำลองทางความร้อนได้ภายในความคลาดเคลื่อนเพียง 1% แม้แต่ในรูปทรงที่ซับซ้อนอย่างรูปทรงฮุคสามชั้น (triple hook shapes) ซึ่งเคยเป็นปัญหาปวดหัวของวิศวกร ร้านผลิตจำนวนมากเริ่มนำแนวทางการจำลองก่อนออกแบบ (simulation first approaches) มาใช้ และพบว่าต้องแก้ไขแบบลดลงประมาณ 18 เปอร์เซ็นต์โดยรวม แน่นอนว่ามีข้อเสียอยู่บ้าง ค่าใช้จ่ายเบื้องต้นสำหรับซอฟต์แวร์ประเภทนี้อาจสูงถึง 12,000 ถึง 18,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อโครงการแม่พิมพ์หนึ่งชิ้น ขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ที่ต้องการ อย่างไรก็ตาม บริษัทส่วนใหญ่ยังมองว่าคุ้มค่าเมื่อพิจารณาจากการประหยัดในระยะยาวและคุณภาพของชิ้นงานที่ดีขึ้น

กรณีศึกษา: ลดเวลาไซเคิลได้ 30% โดยใช้ระบบระบายความร้อนแบบคอนฟอร์มอล

ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์รายใหญ่สามารถลดระยะเวลาการผลิตที่อยู่ของไฟหน้าจากเดิม 112 วินาที เหลือเพียง 78 วินาที หลังเปลี่ยนมาใช้เทคโนโลยีการระบายความร้อนแบบคอนฟอร์มัล (conformal cooling) ซึ่งถือเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างน่าประทับใจถึง 34 วินาที นอกจากนี้ ระบบใหม่ยังช่วยลดการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิของแม่พิมพ์อย่างมาก จากเดิมที่ผันแปร ±8 องศาเซลเซียส เหลือเพียง ±1.5 องศาเซลเซียสเท่านั้น ส่งผลให้เกิดข้อบกพร่องหลังกระบวนการฉีดขึ้นรูปลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยงานแก้ไขที่ต้องทำตามมานั้นลดลงประมาณ 27 เปอร์เซ็นต์ สิ่งที่น่าสนใจยิ่งไปกว่านั้นคือ ผลลัพธ์นี้สอดคล้องกับสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับกระบวนการผลิตโดยทั่วไป โรงงานส่วนใหญ่พบว่า การระบายความร้อนแบบคอนฟอร์มัลนั้นมีประสิทธิภาพดีเยี่ยมในการลดระยะเวลาการระบายความร้อน ซึ่งปกติแล้วใช้เวลามากถึงเจ็ดในสิบนาทีของรอบการผลิตทั้งหมด

ความท้าทายในการรวมระบบและการวิเคราะห์ต้นทุน-ผลประโยชน์

ตามการวิจัยจาก Int J Adv Manuf Technol เมื่อปี 2019 ผู้ผลิตส่วนใหญ่ยังคงประสบปัญหาในการบูรณาการระบบเหล่านี้อย่างถูกต้อง โดย 78% ระบุว่าเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดของพวกเขา เมื่อบริษัทต่างๆ พยายามใช้แม่พิมพ์แบบผสมผสานที่รวมเทคนิคการผลิตแบบลบออก (subtractive) และแบบเติมวัสดุ (additive) เข้าด้วยกัน มักจะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายเบื้องต้นได้ประมาณ 30 ถึง 40 เปอร์เซ็นต์ แต่ก็มีข้อแลกเปลี่ยนเช่นกัน เนื่องจากระยะเวลาการผลิตจะยืดออกไปอีกประมาณสามถึงห้าสัปดาห์ อย่างไรก็ตาม หากมองในภาพรวม การวิเคราะห์วงจรชีวิตชี้ให้เห็นว่าสำหรับคำสั่งซื้อขนาดใหญ่มากที่มากกว่าครึ่งล้านหน่วย โดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบที่ซับซ้อนหรือผนังบาง บริษัทส่วนใหญ่จะเริ่มเห็นผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างแท้จริงในช่วงเวลา 12 ถึง 18 เดือนข้างหน้า

การขึ้นรูปอัจฉริยะ: การเพิ่มประสิทธิภาพโดยอาศัยปัญญาประดิษฐ์และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อลดข้อบกพร่อง

กระบวนการฉีดขึ้นรูปในปัจจุบันใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ตรวจสอบค่าอ่านจากเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ จากนั้นจะปรับแต่งปัจจัยต่างๆ เช่น ระดับความร้อน การตั้งค่าแรงดัน และความเร็วในการเย็นตัวของชิ้นส่วนระหว่างการผลิต ผลลัพธ์ที่ได้คือ ปัญหาต่างๆ ลดลง เช่น รอยยุบและรูปร่างบิดเบี้ยว ซึ่งเป็นปัญหาที่เราทุกคนคุ้นเคยดีจากการผลิตพลาสติก ตามรายงานอุตสาหกรรมล่าสุดในปี 2024 แนวทางนี้ช่วยลดปัญหาดังกล่าวลงได้ประมาณ 18 ถึง 24 เปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับวิธีการตั้งค่าแบบคงที่ในอดีต สิ่งที่น่าสนใจอย่างยิ่งคือ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) จะวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตในอดีตเพื่อค้นหาเงื่อนไขที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละชุดการผลิต วิธีนี้ไม่เพียงแต่เร่งกระบวนการเตรียมการผลิตชุดใหม่ แต่ยังช่วยลดวัตถุดิบที่สูญเปล่าโดยรวม ทำให้ประหยัดต้นทุนและยังคงผลิตสินค้าคุณภาพสูงอย่างสม่ำเสมอ

การบำรุงรักษาเชิงทำนายและการตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์

ด้วยการรวมเซ็นเซอร์วัดการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และแรงดันเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ผู้ผลิตสามารถคาดการณ์ความจำเป็นในการบำรุงรักษารวดเร็วกว่าความแม่นยำเกิน 92% การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องช่วยตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของภาวะเสื่อมสภาพของระบบไฮดรอลิกหรือการสึกหรอของสกรู ทำให้สามารถซ่อมแซมล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดความเสียหาย ผู้ที่นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในระยะแรกรายงานว่าสามารถลดเวลาการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนลงได้ 35–40% ผ่านการตรวจสอบสภาพที่ถูกฝังไว้โดยตรงในแม่พิมพ์ขึ้นรูป

การผสานรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับระบบ PLC และ SCADA ที่มีอยู่เดิม

เมื่อนำปัญญาประดิษฐ์เข้ามาใช้กับระบบ PLC และ SCADA รุ่นเก่า โปรโตคอลมาตรฐานอย่าง OPC-UA จะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความเข้ากันได้ การจัดระบบที่ผสมผสานใหม่นี้ช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับแรงยึดจับในระหว่างการผลิตได้อย่างแม่นยำ โดยไม่รบกวนกระบวนการที่ได้รับการรับรองตามมาตรฐาน ISO ซึ่งผู้ผลิตต่างพึ่งพาอยู่ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทำให้วิศวกรหลายคนนอนไม่หลับคือ การหาทางขยายขีดความสามารถของการประมวลผลแบบเอจ (edge computing) ให้เพียงพอที่จะจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไหลเข้ามาจากเซ็นเซอร์ทุกวัน เราพูดถึงข้อมูลที่มีปริมาณตั้งแต่ 12 ถึง 18 เทระไบต์ แค่ในกระบวนการฉีดขึ้นรูปขนาดใหญ่เท่านั้น การวางโครงสร้างพื้นฐานให้ถูกต้องนี้เองที่เป็นตัวแบ่งแนวระหว่างการดำเนินการที่ประสบความสำเร็จ กับการลงทุนที่สูญเปล่า

อุตสาหกรรม 4.0 และ IIoT: การออกแบบและปฏิบัติการแม่พิมพ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การรวมตัวของเทคโนโลยีอุตสาหกรรม 4.0 และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งเชิงอุตสาหกรรม (IIoT) กำลังเปลี่ยนแปลงการออกแบบแม่พิมพ์ฉีดขึ้นรูป ผ่านการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นและการใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์

การผลิตอัจฉริยะและอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งทางอุตสาหกรรม (IIoT)

โรงงานขึ้นรูปทันสมัยในปัจจุบันใช้เซ็นเซอร์ IIoT เหล่านี้เพื่อติดตามปัจจัยกระบวนการประมาณ 18 ประการระหว่างการผลิต สิ่งต่าง ๆ เช่น อุณหภูมิแม่พิมพ์ ความดันในการฉีด และความหนืดของวัสดุ จะได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลฟีดแบ็กแบบเรียลไทม์ช่วยให้เจ้าหน้าที่โรงงานสามารถควบคุมค่าต่าง ๆ ได้แม่นยำภายในประมาณครึ่งเปอร์เซ็นต์ตลอดกระบวนการผลิต เมื่อพิจารณาแนวโน้มอุตสาหกรรมล่าสุดจากงานศึกษา Industry 4.0 ฉบับล่าสุด ผู้ผลิตส่วนใหญ่เห็นว่าเทคโนโลยีโรงงานอัจฉริยะเป็นสิ่งจำเป็นพื้นฐานในปัจจุบัน หากต้องการรักษาความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง บริษัทที่เริ่มนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ตั้งแต่แรกเริ่มรายงานว่าได้รับประสิทธิภาพดีขึ้นประมาณ 20 กว่าเปอร์เซ็นต์ในรอบการผลิต ซึ่งเกิดจากการผสานการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เข้ากับการทำงานประจำวัน

การตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการควบคุมกระบวนการผ่านระบบคลาวด์

แพลตฟอร์มคลาวด์ประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์จากเครื่องฉีดขึ้นรูปที่เชื่อมต่อกันมากกว่า 90% ทำให้สามารถแก้ไขได้จากระยะไกลภายใน 1.2 วินาทีหลังตรวจพบความเบี่ยงเบน ระบบซึ่งติดตั้งการตรวจสอบกระบวนการแบบเรียลไทม์ช่วยลดอัตราของเสียลง 38% ในงานประยุกต์ใช้งานด้านยานยนต์ ผ่านการควบคุมแรงยึดตรึงเชิงคาดการณ์และการเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของวัสดุ

แนวโน้ม: การนำคอมพิวติ้งแบบเอจมาใช้ในสถานประกอบการด้านการขึ้นรูป

มากกว่า 60% ของผู้ผลิตแม่พิมพ์ระดับที่หนึ่งปัจจุบันใช้โหนดคอมพิวติ้งแบบเอจ (edge computing nodes) เพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้าของคลาวด์ โดยประมวลผลข้อมูลที่ต้องการความรวดเร็วเป็นพิเศษในระดับท้องถิ่น สิ่งนี้สนับสนุนระบบตรวจสอบคุณภาพที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสามารถวิเคราะห์ชิ้นส่วนได้มากกว่า 500 ชิ้นต่อนาที ด้วยความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่องถึง 99.97% และช่วยลดต้นทุนแบนด์วิธได้ปีละ 12,000 ดอลลาร์ต่อสายการผลิต

การผลิตแบบผสมผสาน: การรวมเทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติและการฉีดขึ้นรูปขนาดเล็ก

การรวมเวิร์กโฟลว์ของการพิมพ์ 3 มิติเข้ากับกระบวนการฉีดขึ้นรูป

เมื่อพูดถึงการผลิตแบบผสมผสาน (hybrid manufacturing) แนวคิดหลักก็คือ การรวมวิธีการเพิ่มเนื้อวัสดุเข้ากับกระบวนการฉีดขึ้นรูปแบบดั้งเดิม เพื่อให้สามารถก้าวข้ามข้อจำกัดเรื่องรูปร่างที่ซับซ้อนได้ สิ่งที่เปลี่ยนเกมจริงๆ คือ ชิ้นส่วนแม่พิมพ์ที่พิมพ์ 3 มิติ ซึ่งช่วยให้ผู้ผลิตสามารถสร้างชิ้นส่วนที่ซับซ้อน เช่น ช่องระบายความร้อนแบบคอนฟอร์มอล (conformal cooling channels) ได้เร็วกว่าวิธีการกลึงด้วยเครื่อง CNC แบบเดิมมาก ตามข้อมูลจาก Jawstec เมื่อปีที่แล้ว วิธีนี้สามารถลดระยะเวลาการผลิตลงได้ระหว่างสี่สิบถึงหกสิบเปอร์เซ็นต์ สิ่งที่ทำให้แนวทางนี้มีค่ามากคือ บริษัทต่างๆ สามารถทดสอบและปรับปรุงการออกแบบได้อย่างรวดเร็วในขณะที่ผลิตจำนวนน้อย แต่ยังคงได้รับประโยชน์ด้านการประหยัดต้นทุนของแม่พิมพ์แบบดั้งเดิมเมื่อขยายกำลังการผลิตสำหรับงานผลิตจำนวนมาก

ไมโครโมลด์ดิ้งสำหรับการประยุกต์ใช้งานทางการแพทย์ที่มีขนาดเล็กลง

ความต้องการในภาคการแพทย์กำลังขับเคลื่อนความก้าวหน้าในเทคโนโลยีไมโครโมลดิ้ง ซึ่งทำให้สามารถผลิตชิ้นส่วนที่มีน้ำหนักต่ำกว่าหนึ่งกรัม เช่น แถบเข็มไมโคร (microneedle arrays) และชิปไมโครฟลูอิดิกส์ (microfluidic chips) ได้ งานศึกษาปี 2024 โดยผู้ผลิตอุปกรณ์การแพทย์ชั้นนำแสดงให้เห็นว่า การผลิตแบบผสมผสาน (hybrid manufacturing) สามารถบรรลุค่าความคลาดเคลื่อน ±5 ไมครอน สำหรับเซนเซอร์ที่ฝังได้—สูงกว่าความแม่นยำของกระบวนการเดี่ยวๆ ถึงสามเท่า

ความแม่นยำ ความสามารถในการทำซ้ำ และข้อจำกัดของวัสดุในกระบวนการผสมผสาน

แม้ว่าวิธีการแบบผสมผสานจะมอบความยืดหยุ่นสูงในการออกแบบ แต่ก็มีข้อแลกเปลี่ยนที่ต้องพิจารณา:

• เสถียรภาพทางความร้อน : แม่พิมพ์โพลิเมอร์ที่พิมพ์ด้วยเครื่อง 3 มิติ โดยทั่วไปมีอายุการใช้งานเพียง 500–800 รอบ เทียบกับแม่พิมพ์เหล็กที่มีอายุการใช้งานมากกว่า 100,000 รอบ
• ความเข้ากันของวัสดุ : เพียง 23% ของเทอร์โมพลาสติกที่ผ่านเกณฑ์ FDA เท่านั้นที่สามารถใช้งานร่วมกับแม่พิมพ์จากกระบวนการฟิวส์ดีโพซิชันโมเดลลิ่ง (FDM) ได้ในปัจจุบัน
• การผลิตหลัง : ชิ้นส่วนแบบผสมผสานมักต้องผ่านขั้นตอนการตกแต่งเพิ่มเติมอีก 2 ถึง 3 ขั้นตอน เพื่อให้ได้มาตรฐานด้านคุณภาพของพื้นผิว

แนวโน้มในอนาคต: การผลิตแม่พิมพ์ตามต้องการผ่านวิธีการผลิตเสริม (Additive Methods)

ระบบการพิมพ์โลหะโดยตรงที่กำลังเกิดขึ้นใหม่สามารถผลิตแม่พิมพ์อลูมิเนียมที่ใช้ในการผลิตจริงได้ภายในเวลาไม่ถึง 72 ชั่วโมง — ความสามารถนี้คาดว่าจะเติบโตขึ้นปีละ 22% จนถึงปี 2030 (AM Research 2024) ความก้าวหน้าเหล่านี้ทำให้การผลิตแบบเพิ่มวัสดุ (Additive Manufacturing) กลายเป็นทางแก้ปัญหาที่สามารถขยายขนาดได้สำหรับการออกแบบแม่พิมพ์ฉีดขึ้นรูป ซึ่งต้องการเรขาคณิตที่ซับซ้อนหรือการผลิตตามความต้องการในระดับท้องถิ่น