Cómo mejorar la impresión 3D

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Dado que las tecnologías de impresión 3D se están convirtiendo cada vez más en uno de los pilares de las operaciones de fabricación modernas, los fabricantes de equipos originales (OEM), las casas de software, las fábricas de impresión 3D y los fabricantes por contrato se esfuerzan por ajustar la eficiencia y la repetibilidad de estos métodos de producción. La variabilidad en la impresión 3D de los productos ha sido una de las principales preocupaciones de la dirección durante décadas. Los ingenieros y gerentes de producción prestan especial atención a la consistencia del producto con respecto a la precisión dimensional y las propiedades del material, como la porosidad, la resistencia, la temperatura y la resistencia química.

Los niveles actuales de coherencia en la impresión 3D, también conocida como «fabricación aditiva», son suficientes para muchos productos. Incluyen moldes, juguetes, dispositivos dentales, lentes ópticas, gafas, placas de circuito impreso (PCB), algunas antenas y sensores y piezas de repuesto de metal y plástico que no soportan peso para locomotoras, equipos industriales pesados, aviones y equipo militar.

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Sin embargo, esa sigue siendo una parte relativamente pequeña del mercado potencial en la que se podría aplicar esta tecnología de fabricación si se pudiera aumentar la consistencia de su producción. Al entender esto, la industria de la fabricación aditiva está lanzando un ataque a gran escala contra el problema. El ataque consiste en un triple esfuerzo que utiliza hardware, software y sistemas de gestión para reducir la variabilidad de los objetos impresos.

Hardware. Es difícil mejorar el rendimiento de la impresión 3D sin tener en cuenta el hardware de las propias impresoras (por ejemplo, motores, cabezales de impresión, láseres), así como los dispositivos de hardware como los sensores de temperatura, los sensores de humedad y las cámaras de rayos X para supervisar la calidad y detectar los errores capa por capa durante el proceso de impresión. Velo3D, un fabricante de impresoras californiano, es un ejemplo de empresa cuyas máquinas pueden monitorizar las piezas metálicas durante el proceso de impresión. Mediante el uso de sensores, se pueden aumentar sus impresoras con un sistema que monitorea factores como los niveles de oxígeno, la humedad y los niveles de polvo no utilizado. Este nivel de visibilidad y control les permite lograr mayores rendimientos y una mayor repetibilidad para muchos tipos de productos sin necesidad de posprocesamiento (refinar el producto después de sacarlo de la impresora 3D).

Los esfuerzos para mejorar el proceso de impresión también pueden incluir herramientas de fabricación convencionales (sustractivas), que se utilizan para mejorar la consistencia capa por capa. Las máquinas de 3DEO, otro fabricante de impresoras californiano, tienen sensores para aprovechar los datos en tiempo real sobre la precisión dimensional y los parámetros del proceso para optimizar las impresiones. Según estos datos, las máquinas 3DEO utilizan una herramienta de corte (una microfresa de ranurar) que recorta los bordes y las características internas, como celosías y orificios, para lograr las tolerancias y geometrías deseadas. El recorte se realiza capa por capa.

Software y datos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático también están desempeñando un papel importante en la campaña por hacer que los productos impresos en 3D sean más consistentes. Se utilizan para optimizar la configuración de los materiales, las características de diseño, la configuración de la impresora, los procesos de impresión y las condiciones ambientales de la fabricación de un producto. Estas tecnologías pueden crear circuitos de retroalimentación sobre la producción que eliminan automáticamente los defectos a medida que se imprime y pueden reducir significativamente las inconsistencias de los resultados en las impresoras y a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, PrintSyst, una nueva empresa de software israelí, ha desarrollado una inteligencia artificial que sintetiza los resultados de miles de trabajos de impresión. Busca los factores que puedan ayudar a lograr una mayor coherencia, las tasas de rendimiento, el ahorro de costes y cualquier dimensión de la calidad que los clientes puedan priorizar. A continuación, el software sugiere tecnologías de impresión, opciones de materiales, parámetros de la máquina e incluso modificaciones de diseño para lograr los objetivos de optimización seleccionados.

El software más antiguo para orientar y apilar piezas en una cámara de construcción ha avanzado y ahora contiene algoritmos que realizan cientos o miles de cálculos en cuestión de segundos para centrarse en la forma ideal de crear una geometría determinada en una impresora específica. Estas soluciones las ofrecen gigantes mundiales del software de impresión 3D, como Materialise (Bélgica), Siemens (Alemania) y Autodesk (Estados Unidos). La empresa de software ANSYS, con sede en Pensilvania, ofrece herramientas de diseño para la fabricación aditiva y simulaciones de procesos para piezas metálicas que permiten a los clientes obtener el resultado «correcto a la primera».

Las nuevas plataformas de fabricación aditiva (por ejemplo, 3DPrinterOS, fabricada por 3D Control Systems, con sede en California) ahora son capaces de gestionar la coherencia de miles de impresoras distribuidas por todo el mundo. Estas plataformas pueden controlar varias impresoras 3D de forma remota y asignar tareas en función de la disponibilidad y la capacidad de las máquinas. En muchas situaciones, 3D Control Systems instala su propio software en las propias impresoras, lo que permite a su plataforma tomar el control de las impresoras. Este control se utiliza para mejorar la coherencia al prevenir o corregir errores o errores comunes, como el uso de archivos de impresión inadecuados, planchas de construcción desniveladas y la selección inadecuada de boquillas para el resultado deseado.

Sistemas de gestión. Este enfoque utiliza técnicas de gestión probadas y auténticas para mejorar la coherencia y la fiabilidad. Por ejemplo, los sistemas transparentes de clasificación de los proveedores y las certificaciones previas fomentan la competencia, de forma similar a una especie de selección natural darwiniana, en la que se incentiva lograr y mantener la coherencia en la calidad. Las mejores firmas ganan más negocios y las demás se ven obligadas a ponerse al día rápidamente o perecer. Empresas como Xometry y Fictiv, proveedores de piezas industriales bajo demanda, llevan a cabo programas estrictamente controlados de calificación y certificación de proveedores para fomentar la selección de proveedores que entreguen piezas consistentes y de alta calidad. Los mejores proveedores tienen acceso a trabajos más importantes y prioritarios, lo que presiona a otros proveedores a mejorar su coherencia.

Uno de los métodos de gestión más nuevos incluye la «restricción deliberada», que limita a propósito el uso de las impresoras a sus rangos de rendimiento óptimos. No todas las tecnologías son iguales, por lo que conocer las complejidades de su rendimiento dentro de ciertos límites, como las restricciones de tamaño, la elección de materiales y el tamaño de los lotes, permite al productor aprovechar al máximo los puntos fuertes de una impresora 3D determinada. Por ejemplo, 3DEO limita su enfoque a las piezas metálicas pequeñas y complejas que tienen un volumen máximo de una pulgada cúbica. Esto permite a 3DEO no solo aprovechar al máximo sus impresoras centrándose en los aspectos en los que realmente destacan, sino también llenar su cámara de fabricación para lograr una economía óptima.

No se han abordado en su totalidad todas las fuentes de variabilidad. Estos incluyen la forma en que las máquinas entran en la red, así como la forma y la estructura de los datos y el flujo de trabajo que entra y sale de los nodos del sistema. Sin embargo, a medida que las empresas desarrollen protocolos y plataformas para gestionar sus sistemas de fabricación distribuida, estos problemas se resolverán con el tiempo. Por ejemplo, las plataformas aditivas eventualmente recopilarán un conjunto estándar de datos a nivel de máquina de forma sistemática que permitirá reducir significativamente la variabilidad de la producción.

En el mundo actual, caracterizado por la incertidumbre de la demanda, la fabricación digital flexible, las pandemias y otras perturbaciones del comercio mundial, se necesitará más una fabricación distribuida y localizada. Tardar demasiado en cambiar la producción puede hacer que las empresas pierdan importantes oportunidades, especialmente si los nuevos productos no son consistentes desde el principio. En consecuencia, es razonable esperar un crecimiento en el uso de la impresión 3D, lo que aumentará aún más la presión para mejorar su coherencia.