Wenn Unternehmen aus den Bereichen Luft– und Raumfahrt, Automobil, Konsumgüter, medizinische Geräte, Landesverteidigung und anderen Bereichen 3D-Druck-Technologien einsetzen, können sie von Qualitätskontroll-Software profitieren. Einer der Hersteller solch einer Software ist laut einer Pressemitteilung der Purdue University mit der Universität verbundene Unternehmen Araqev.
Die Araqev Kontroll-Software hilft Endbenutzern, Produkte in nur wenigen Design-Iterationen mit dem 3D-Drucker zu drucken, verspricht der Hersteller. Damit soll weniger Ausschussmaterial entstehen und die Bearbeitungszeit kürzer ausfallen. Zudem könnte es die Zufriedenheit mit den endgültigen 3D-gedruckten Produkten erhöhen und Frustrationen in diesem Zusammenhang beseitigen.
Arman Sabbaghi, außerordentlicher Professor am Institut für Statistik von Purdue am College of Science, und CEO und Präsident von Araqev, sagt:
„Wir schätzen, dass das Problem der Qualitätskontrolle bei der additiven Fertigung jährlich zu weltweiten Verlusten von fast 2 Milliarden US-Dollar führen kann, basierend auf einem Modell für die Produktionskosten von additiven Metallfertigungssystemen, das von Baumers, Dickens, Tuck und Hague in ihrem Papier von 2016 in der Fachzeitschrift Technological Forecasting and Social Change veröffentlicht wurde.“
Details zur Software von Araqev
Kunden laden die nominellen Design-Dateien und gescannten Punktwolkendaten von ihren Druckprodukten hoch, um die Software einzusetzen. Diese verwendet die Eingaben, um maschinelle Lernmodelle anzupassen, die Formabweichungen für zukünftige Druckprodukte simulieren können. Die Modelle des maschinellen Lernens ermöglichen es der Software, Modifikationen der Solldesigns („Kompensationspläne“) abzuleiten. Die modifizierten Designs weisen weniger Formabweichungen beim Drucken auf als beim Druck der ursprünglichen Designs. Die Algorithmen von Araqev ermöglichen die Übertragung von über maschinelle Lernmodelle codiertes Wissen über verschiedene Materialien, Drucker und Formen in einem additiven Fertigungssystem.
Sabbaghi sagt:
„Das bedeutet, dass unsere Software dem Kunden eine umfassende Plattform bietet, um die Qualität seines gesamten Systems zu verbessern. Die Leistungsfähigkeit und Kosteneffizienz unserer Algorithmen wurden kürzlich durch zwei Validierungsexperimente für den Markforged Metal X 3D-Drucker mit 17-4 PH-Edelstahlprodukten demonstriert. Unsere Algorithmen haben Formungenauigkeiten je nach Geometrie in höchstens zwei Iterationen um 30 % bis 60 % reduziert, wobei drei Trainingsformen und ein oder zwei Testformen für eine bestimmte Geometrie über die Iterationen hinweg involviert waren.“
Sabbaghi sagte außerdem:
„Wir werden Lizenzverträge abschließen, nachdem wir den Unternehmen die Einsparungen und Vorteile aufgezeigt haben, die wir für ihre Prozesse bieten können. Diese Partner werden unsere Software in ihre Systeme integrieren und an ihre Kunden verkaufen, was uns einen bedeutenden Kundenkanal bietet.“
