La fabricación aditiva ofrece un nivel sin precedentes de flexibilidad de diseño y funcionalidad ampliada, pero la calidad y el proceso pueden diferir drásticamente entre las máquinas de producción, según un profesor de ingeniería industrial en Penn State. Con aplicaciones en las industrias aeroespacial, de atención médica y automotriz con potencial de personalización masiva, la fabricación aditiva necesita una gestión de calidad.
El equipo de investigadores propuso el diseño, desarrollo e implementación de una nueva metodología basada en datos para el control de calidad en la fabricación aditiva.
Las personas que trabajan en esfuerzos aislados en diferentes áreas de la fabricación aditiva y los ingenieros de sistemas pueden ayudar a conectar los puntos para proporcionar un marco para la gestión de la calidad. La calidad es indispensable, y si diseñan un marco de gestión de la calidad a nivel de sistema desde el principio, tendrán una mayor calidad y una mejor productividad a menor costo. En última instancia, todo el mundo quiere hacer una fabricación de alta precisión y alta gama, pero si la calidad sufre en cualquier paso durante la producción, pierden la ventaja competitiva necesaria para el mercado global. Aprovechar los datos para controlar y garantizar productos de alta calidad ayuda a mantener esa ventaja para ellos.
El equipo trabajó en conjunto para analizar varios artículos académicos para deducir un marco de seis sigma de control de calidad para la fabricación aditiva, que condujo a su enfoque de ingeniería de sistemas propuesto.
El método depende de six sigma, un enfoque popular que utiliza tácticas basadas en datos para eliminar defectos, generar ganancias y mejorar la calidad de los productos. A través de su análisis detallado, el equipo sugirió que este enfoque de cinco pasos para definir, medir, analizar, mejorar y controlar puede promover la gestión de la calidad cuando se aplica a la fabricación aditiva.
A través de la investigación, analizamos, identificamos los desafíos críticos de la fabricación aditiva y donde faltan estándares de calidad, para cada paso del proceso, necesitan identificar los puntos conflictivos, que es donde métodos como el aprendizaje automático pueden entrar en juego y ayudar a mostrar ingeniero o diseñador cómo controlar el proceso para evitar defectos.
Los investigadores explicaron que tales defectos pueden convertirse en pasivos masivos cuando se consideran en el contexto de productos producidos en masa.
Si el objetivo es utilizar la fabricación aditiva para fabricar piezas para un automóvil o un avión, entonces es mejor que esa pieza no falle.
El costo de las piezas defectuosas puede sumarse: una construcción de metal defectuosa podría costar fácilmente de 10 a 20 mil dólares y requerir múltiples iteraciones en el camino.
Al buscar las brechas de calidad en los estándares para piezas producidas en masa, su metodología propuesta es fundamental para garantizar una producción de calidad con fabricación aditiva tanto para productos de alto volumen como personalizados.
Los procesos y métodos de control de calidad se establecen para la producción en masa, donde se fabrican cientos o millones de cosas. La fabricación aditiva permite la personalización, y los métodos de control de calidad actuales y las prácticas aceptadas no se aplican fácilmente cuando solo se fabrica uno o varios artículos. Tienen que pensar de manera diferente para garantizar piezas de alta calidad.
Los investigadores señalaron que su revisión representa la fabricación aditiva de última generación tecnologías y puede ayudar a los investigadores proporcionando una comprensión integral de las herramientas y técnicas.