KR20230035571A - 적응형 생산 시스템 - Google Patents
적응형 생산 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230035571A KR20230035571A KR1020237000449A KR20237000449A KR20230035571A KR 20230035571 A KR20230035571 A KR 20230035571A KR 1020237000449 A KR1020237000449 A KR 1020237000449A KR 20237000449 A KR20237000449 A KR 20237000449A KR 20230035571 A KR20230035571 A KR 20230035571A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- module
- assembly
- design
- data
- manufacturing
- Prior art date
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 325
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title description 33
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 446
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 204
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 85
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 27
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 19
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 153
- 239000000306 component Substances 0.000 description 191
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 145
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 145
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 126
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 124
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 112
- 230000008569 process Effects 0.000 description 112
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 84
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 75
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 73
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 71
- 238000011960 computer-aided design Methods 0.000 description 53
- 239000000047 product Substances 0.000 description 52
- 229910045601 alloy Inorganic materials 0.000 description 43
- 239000000956 alloy Substances 0.000 description 43
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 39
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 39
- 238000001723 curing Methods 0.000 description 37
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 34
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 32
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 31
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 30
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 30
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 29
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 29
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 26
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 25
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 24
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 23
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 22
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 21
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 21
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 19
- 238000012942 design verification Methods 0.000 description 17
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 16
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 15
- 238000001585 disappearance potential spectroscopy Methods 0.000 description 14
- 239000003292 glue Substances 0.000 description 13
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 13
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 13
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 13
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 13
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 13
- 238000005238 degreasing Methods 0.000 description 12
- 238000011049 filling Methods 0.000 description 12
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 12
- 238000002076 thermal analysis method Methods 0.000 description 12
- 229910000838 Al alloy Inorganic materials 0.000 description 11
- 238000003326 Quality management system Methods 0.000 description 11
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 11
- 239000012636 effector Substances 0.000 description 11
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 11
- 238000005304 joining Methods 0.000 description 11
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 10
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 9
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 9
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 9
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 9
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 8
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 8
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 8
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 8
- 238000004381 surface treatment Methods 0.000 description 8
- 238000003848 UV Light-Curing Methods 0.000 description 7
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 7
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 7
- 238000012372 quality testing Methods 0.000 description 7
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 7
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 7
- 238000011161 development Methods 0.000 description 6
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 6
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 6
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 5
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 239000011777 magnesium Substances 0.000 description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 5
- 239000011572 manganese Substances 0.000 description 5
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 5
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 5
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 239000011651 chromium Substances 0.000 description 4
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 4
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 4
- 238000004070 electrodeposition Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 4
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 4
- 238000007788 roughening Methods 0.000 description 4
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 4
- 238000007669 thermal treatment Methods 0.000 description 4
- 239000010936 titanium Substances 0.000 description 4
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- RTAQQCXQSZGOHL-UHFFFAOYSA-N Titanium Chemical compound [Ti] RTAQQCXQSZGOHL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000013019 agitation Methods 0.000 description 3
- 238000005275 alloying Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005422 blasting Methods 0.000 description 3
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 3
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 3
- 238000009760 electrical discharge machining Methods 0.000 description 3
- 238000000227 grinding Methods 0.000 description 3
- 238000001513 hot isostatic pressing Methods 0.000 description 3
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 3
- -1 machining Substances 0.000 description 3
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 3
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 3
- 229910052719 titanium Inorganic materials 0.000 description 3
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- PWHULOQIROXLJO-UHFFFAOYSA-N Manganese Chemical compound [Mn] PWHULOQIROXLJO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 238000002048 anodisation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 2
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 description 2
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
- 229910052804 chromium Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 238000007739 conversion coating Methods 0.000 description 2
- 230000001351 cycling effect Effects 0.000 description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 2
- 238000010100 freeform fabrication Methods 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 229910052749 magnesium Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 2
- 229910052748 manganese Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000003801 milling Methods 0.000 description 2
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 2
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 2
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 2
- 230000006798 recombination Effects 0.000 description 2
- 238000005215 recombination Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 description 2
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 2
- 238000000110 selective laser sintering Methods 0.000 description 2
- 238000005480 shot peening Methods 0.000 description 2
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000009718 spray deposition Methods 0.000 description 2
- 238000009864 tensile test Methods 0.000 description 2
- 230000000930 thermomechanical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 2
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 2
- 229920000049 Carbon (fiber) Polymers 0.000 description 1
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012369 In process control Methods 0.000 description 1
- FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N Magnesium Chemical compound [Mg] FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N Tin Chemical compound [Sn] ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000002679 ablation Methods 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007743 anodising Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 239000012298 atmosphere Substances 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000000498 ball milling Methods 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 238000009739 binding Methods 0.000 description 1
- 235000011089 carbon dioxide Nutrition 0.000 description 1
- 239000004917 carbon fiber Substances 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000010028 chemical finishing Methods 0.000 description 1
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 238000010205 computational analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007727 cost benefit analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 1
- 239000002173 cutting fluid Substances 0.000 description 1
- 210000004544 dc2 Anatomy 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000012941 design validation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000002848 electrochemical method Methods 0.000 description 1
- 238000009713 electroplating Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011066 ex-situ storage Methods 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 238000007730 finishing process Methods 0.000 description 1
- 238000005242 forging Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000035876 healing Effects 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 229910001009 interstitial alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000004190 ion pair chromatography Methods 0.000 description 1
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000000314 lubricant Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010297 mechanical methods and process Methods 0.000 description 1
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000010943 off-gassing Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000005220 pharmaceutical analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007517 polishing process Methods 0.000 description 1
- 238000004881 precipitation hardening Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011536 re-plating Methods 0.000 description 1
- 230000009257 reactivity Effects 0.000 description 1
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 1
- 238000009419 refurbishment Methods 0.000 description 1
- 238000005067 remediation Methods 0.000 description 1
- 230000008521 reorganization Effects 0.000 description 1
- 238000012857 repacking Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 238000000518 rheometry Methods 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- VSZWPYCFIRKVQL-UHFFFAOYSA-N selanylidenegallium;selenium Chemical compound [Se].[Se]=[Ga].[Se]=[Ga] VSZWPYCFIRKVQL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000002094 self assembled monolayer Substances 0.000 description 1
- 239000013545 self-assembled monolayer Substances 0.000 description 1
- 239000011265 semifinished product Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 238000005245 sintering Methods 0.000 description 1
- 238000010583 slow cooling Methods 0.000 description 1
- 239000007779 soft material Substances 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 229910002066 substitutional alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 description 1
- 239000004094 surface-active agent Substances 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- JBQYATWDVHIOAR-UHFFFAOYSA-N tellanylidenegermanium Chemical compound [Te]=[Ge] JBQYATWDVHIOAR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004154 testing of material Methods 0.000 description 1
- 238000001029 thermal curing Methods 0.000 description 1
- 230000008719 thickening Effects 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000035899 viability Effects 0.000 description 1
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 1
- 239000013585 weight reducing agent Substances 0.000 description 1
- 239000011701 zinc Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41805—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by assembly
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/20—Direct sintering or melting
- B22F10/28—Powder bed fusion, e.g. selective laser melting [SLM] or electron beam melting [EBM]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/30—Process control
- B22F10/34—Process control of powder characteristics, e.g. density, oxidation or flowability
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/60—Treatment of workpieces or articles after build-up
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/80—Data acquisition or data processing
- B22F10/85—Data acquisition or data processing for controlling or regulating additive manufacturing processes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
- B22F12/80—Plants, production lines or modules
- B22F12/82—Combination of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
- B22F12/90—Means for process control, e.g. cameras or sensors
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y10/00—Processes of additive manufacturing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y30/00—Apparatus for additive manufacturing; Details thereof or accessories therefor
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y40/00—Auxiliary operations or equipment, e.g. for material handling
- B33Y40/20—Post-treatment, e.g. curing, coating or polishing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
- B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4188—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by CIM planning or realisation
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/60—Treatment of workpieces or articles after build-up
- B22F10/62—Treatment of workpieces or articles after build-up by chemical means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/60—Treatment of workpieces or articles after build-up
- B22F10/66—Treatment of workpieces or articles after build-up by mechanical means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/60—Treatment of workpieces or articles after build-up
- B22F10/68—Cleaning or washing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/70—Recycling
- B22F10/73—Recycling of powder
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
- B22F12/80—Plants, production lines or modules
- B22F12/88—Handling of additively manufactured products, e.g. by robots
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
- G05B2219/31055—Interpretation of assembly design data
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
- G05B2219/49062—Adaptive control AC
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P10/00—Technologies related to metal processing
- Y02P10/25—Process efficiency
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
- Y02P80/40—Minimising material used in manufacturing processes
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Powder Metallurgy (AREA)
Abstract
적응가능 제조 시스템들, 방법들, 및 장치들이 개시된다. 본 개시에 따른 제품을 제조하기 위한 장치는 설계 장치, 어셈블리 장치 및 설계 장치와 어셈블리 장치에 결합되는 제어 장치를 포함할 수도 있다. 제어 장치는 설계 장치 및 어셈블리 장치로부터 입력 정보를 수신한다. 제어 장치는 제품의 제조시에 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위한 출력 정보를 제공한다.
Description
관련 출원들에 대한 상호 참조
이 출원은 "ADAPTIVE PRODUCTION SYSTEM"이라는 제목으로 2020년 6월 10일에 출원된 미국 특허 출원 제63/037,555호의 35 U.S.C. § 119(e)에 따른 이익을 주장하고, 또한 "ADAPTIVE PRODUCTION SYSTEM"이라는 제목으로 2020년 7월 2일에 출원된 미국 특허 출원 제63/047,815호의 35 U.S.C. § 119(e)에 따른 이익을 청구하며, 참조에 의한 통합을 허용하는 그들 권한들에 대해, 이 섹션에서 열거된 출원들의 내용들은 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 통합된다.
배경
분야
본 개시는 일반적으로 제조에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 적응형 생산 시스템(adaptive production system)에 관한 것이다.
배경
자동차와 같은 대형 기계들의 제조는 고 자본집약적 분야이다. 설계, 툴링(tooling)(예를 들어, 부품의 대량 생산에 사용되는 스틸 다이들(steel dies)), 부품의 제조 라인들 및 최종 제품의 조립 라인들은 큰 자본 지출을 필요로 하며, 각각의 설계 변경은 이러한 제조 설비들의 대부분을 변경할 것을 요구한다.
자동차 산업의 경제성, 설계 및 조립 운영을 유지하기 위해 필요한 자본 지출은 종종 다년간의 자본 투자, 설계 및 제조 인력 팀 유지, 조립 라인의 확립, 유지 및 재설계를 필요로 한다. 이러한 구조들이 제자리에 있을 때에만 제조자는 제품을 제조하기 시작할 수 있다.
자동차 어셈블리의 상당 부분은 차량 본체 및 섀시 구조이다. 차체와 섀시 구조는 자동차의 탑승자, 파워트레인 및 자동차에 포함된 다른 큰 컴포넌트들을 위한 보호 구조이다. 많은 자동차 제조업체들은 보다 적시에 효율적인 방식으로 자동차를 생산하기 위해 "유니바디(unibody)" 구성체라고 알려진 결합된 차체 및 섀시 구조를 사용한다. 유니바디 구성체(unibody construction)는 함께 스탬핑되고 용접되는 하나의 구조로 차량의 본체와 섀시를 결합한다. 100여년 전 유니바디 구성체가 개발된 이후, 전체적인 구축 과정에 거의 변화가 없었다. 거의 모든 자동차, 스포츠 유틸리티 차량, 미니밴과 심지어 일부 경트럭이 유니바디 구성체를 사용하여 구축된다.
주어진 자동차의 생산 라이프사이클은 초기에 인지된 수요로 시작하고, 단기간 동안에만 지속될 수도 있다. 일부 인기 모델들은 몇 세대, 때로는 수십 년 동안 지속될 수도 있지만, 많은 자동차 모델들은 2~5년마다 스타일링, 피처들, 및 컴포넌트들을 업데이트했다. 모델의 설계가 시작되고, 생산 라인들이 개시되고 조립된다. 주어진 모델의 설계 결정과 처음 생산되는 자동차 사이의 시간은 3년 또는 4년일 수도 있고, 이 기간 동안 투자 수익이 이루어지지 않는다.
주어진 자동차 모델의 유니바디는 완전히 설계하고 엔지니어링하는 데 1년 이상이 걸릴 수 있다. 설계 스튜디오로부터의 물리적 모델들이 유니바디로 변환될 수 있기 전에, 다수의 특성들, 예를 들어, 내충돌성, 내구성, 제조성, 공기역학 등의 광범위한 컴퓨터 시뮬레이션들이 요구된다. 일단 엔지니어링 설계가 완료되면, 수백 개의 상이한 개별 판금 바디와 프레임 조각들을 스탬핑하는 데 사용되는 툴링을 가공하는 데 9~12개월이 걸릴 수 있다. 그런 다음 이들 바디 및 프레임 컴포넌트들은 조립 라인에서 종종 수천 개의 스폿 용접으로 함께 고정 및 용접되어 유니바디를 형성한다.
유니바디의 다른 유형들의 어셈블리, 예를 들어, 구조 접착제, 셀프-태핑 스크류(self-tapping screw), 리벳, 기계적 클린칭 기법 등이 또한 사용될 수도 있다. 그 후, 유니바디를 일렉트로 코팅하고 도장하여 자동차의 나머지 부품들, 예를 들어 유리, 드라이브트레인(drivetrain), 인테리어 부품, 일렉트로닉스 등을 장착하여 자동차의 구성체를 완성한다.
이러한 설명으로부터 알 수 있는 바와 같이, 이러한 시스템은 자본 집약적이며, 종종 툴링, 구축 장비(construction equipment), 및 설계-특정적(design-specific) 다른 컴포넌트들을 사용한다. 이러한 시스템은 수정이 어렵고, 더 나아가 신속하고 효율적이며 재정적으로 합리적인 방식으로 수정하기가 어렵다. 시장의 힘, 혁신 또는 기타 제약이 변화할 때, 생산 라인을 수정하는 데 필요한 시간과 비용은 종종 맞추기가 어렵다.
따라서, 주어진 모델을 생산하기 위한 비용은 종종 3년 내지 4년의 설계 및 검증 기간 및 6년 내지 7년의 판매 기간에 걸쳐 상각된다. 10년에서 15년의 상각기간이 긴 것처럼 보이지만, 투자 수익이 실현되기 전까지의 초기 자본 지출과 긴 기간은 임의의 주어진 자동차 모델에 대한 큰 수익 위험을 야기한다.
요약
적응형 제조 시스템들, 방법들, 및 장치들의 몇몇 양태들 및 특징들이 개시된다. 본 개시에 따른 제품 제조를 위한 장치는 설계 장치, 어셈블리(assembly) 장치 및 설계 장치와 어셈블리 장치에 결합되는 제어 장치를 포함할 수 있다. 제어 장치는 설계 장치 및 어셈블리 장치로부터 입력 정보를 수신한다. 제어 장치는 제품의 제조시에 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위한 출력 정보를 제공한다.
본 개시의 일 양태에 따른 제품 제조를 위한 장치는 설계 장치, 어셈블리 장치, 및 제어 장치를 포함한다. 제어 장치는 설계 장치 및 어셈블리 장치에 결합된다. 제어 장치는 설계 장치 및 어셈블리 장치로부터 입력 정보를 수신하고 제품의 제조에 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위한 출력 정보를 제공한다.
이러한 장치는 설계 장치 또는 어셈블리 장치에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하면서 적어도 하나의 제 1 파라미터를 요망되는 값으로 유지하는 제어 장치를 선택적으로 더 포함할 수도 있으며, 그 적어도 하나의 제 1 파라미터는 강도, 내충돌성(crashworthiness), 비용, 또는 조립 시간 중 적어도 하나이고, 상기 출력 정보는 설계 장치 또는 어셈블리 장치의 동작을 변경하기 위해 설계 장치 및 어셈블리 장치에 전달된다.
이러한 장치는 테스팅 장치를 선택적으로 더 포함할 수도 있으며, 테스팅 장치의 출력은 설계 장치 또는 어셈블리 장치에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위해 제어 장치에 의해 사용된다.
제어 장치는 선택적으로 모니터링 장치를 더 포함할 수 있고, 모니터링 장치는 어셈블리 장치에 의해 사용되는 적어도 하나의 재료가 어셈블리 장치에서의 적어도 하나의 재료의 사용 이전의 시간에 어셈블리 장치에 제공되도록 적어도 어셈블리 장치를 모니터링하고, 모니터링 장치는 또한, 설계 장치에 의해 이루어진 제품의 설계 변경이 어셈블리 장치에 공포되도록 설계 장치를 모니터링 하며, 모니터링 장치는 적어도 하나의 재료의 재고(inventory)를 모니터링한다.
본 개시의 일 양태에 따른 제품을 제조하기 위한 장치는 설계 장치, 어셈블리 장치, 메모리, 및 상기 메모리, 상기 설계 장치 및 제어 장치에 결합되고, 설계 장치 및 어셈블리 장치로부터 입력 정보를 수신하고, 제품의 제조에 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위한 출력 정보를 제공하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에 따른 제품을 제조하기 위한 방법은 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나로부터 입력 정보를 수신하는 단계, 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 출력 정보를 제공하는 단계, 및 출력 정보를 사용하여 제품의 제조에서 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하는 단계를 포함할 수도 있다.
전체 설계 및 제조 프로세스에 대한 변경들을 포함하는 제조의 다른 양태들이 다음의 상세한 설명으로부터 당업자에게 용이하게 명백해질 것이라는 것이 이해될 것이며, 여기서 이는 본 명세서의 실시양태들에서 단지 예시로서 나타내어지고 설명된다. 당업자에 의해 이해될 수 있는 바와 같이, 본 개시의 원리들 또는 피처들은 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 다른 실시양태들로 실현될 수 있다. 따라서, 도면들 및 상세한 설명은 사실상 예시적인 것으로 간주되어야 하며, 제한적인 것으로 간주되어서는 안된다.
도면들의 간단한 설명
본 개시의 다양한 양태들은 이제, 제한이 아닌 예로서 첨부된 도면들에서 상세한 설명에서 제시될 것이다.
도 1은 본 개시의 일 양태에 따른 예시적인 적응형 생산 시스템(adaptive production system; APS)을 예시한다.
도 2는 본 개시의 일 양태에 따른 예시적인 APS를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 양태에 따른 프로세싱 시스템의 기능 블록도를 도시한다.
도 4는 본 개시의 일 양태에 따른 설계 서브시스템의 일 실시양태를 예시한다.
도 5는 본 개시의 일 양태에 따른 제조 서브시스템의 일 실시양태를 예시한다.
도 6은 본 개시의 일 양태에 따른 데이터 볼트의 일 실시양태를 예시한다.
도 7은 본 개시의 일 양태에 따른 테스트 서브시스템의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 8은 본 개시의 일 양태에 따른 소프트웨어 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 9는 본 개시의 일 양태에 따른 컴포넌트 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 10은 본 개시의 일 양태에 따른 코어 컴포넌트 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 11 내지 도 13은 본 개시의 일 양태에 따른 생성적 설계 모듈에 의해 생성될 수 있는 결과들의 유형들의 몇몇 예들을 예시한다.
도 14는 본 개시의 일 양태에 따른 제조 제약들 분석(1011)에 의해 이루어진 예시적인 수정을 나타낸다.
도 15는 본 개시의 일 양태에 따른 로드/경계 조건(LBC) 관리 모듈의 예시적인 동작을 나타낸다.
도 16은 본 개시의 일 양태에 따른 마진(margin) 모듈에 대한 설계의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 17은 본 개시의 일 양태에 따른 설계 검증 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 18은 본 개시의 일 양태에 따른 부가 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 19는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 20은 본 개시의 일 양태에 따른 팩토리 관리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 21은 본 개시의 일 양태에 따른 AM 파우더 및 재료 관리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 22는 본 개시의 일 양태에 따른 AM 컴포넌트 제조 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 23은 본 개시의 일 양태에 따른 AM 프린트 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 24는 본 개시의 일 양태에 따른 머시닝 (컴포넌트) 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 25는 본 개시의 일 양태에 따른 재료 이송 및 저장 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 26은 본 개시의 일 양태에 따른 품질/검사 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 27은 본 개시의 양태에 따른 코팅의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 28a 내지 도 28d는 본 개시의 일 양태에 따른 3-D 프린터 시스템의 각각의 측면도를 도시한다.
도 28e는 본 개시의 일 양태에 따른 3-D 프린터 시스템의 기능 블록도를 도시한다.
도 29는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 제조 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 30은 본 개시의 일 양태에 따른 부품 스테이징 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 31은 본 개시의 일 양태에 따른 자동화된 어셈블리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 32는 본 개시의 일 양태에 따른 자동화된 경화 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 33은 본 개시의 일 양태에 따른 머시닝 (어셈블리) 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 34는 본 개시의 일 양태에 따른 완성된 인벤토리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 35는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 시스템의 사시도를 예시한다.
도 36은 본 개시의 일 양태에 따른, 컴포넌트를 부가적으로 제조하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
본 개시의 다양한 양태들은 이제, 제한이 아닌 예로서 첨부된 도면들에서 상세한 설명에서 제시될 것이다.
도 1은 본 개시의 일 양태에 따른 예시적인 적응형 생산 시스템(adaptive production system; APS)을 예시한다.
도 2는 본 개시의 일 양태에 따른 예시적인 APS를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 양태에 따른 프로세싱 시스템의 기능 블록도를 도시한다.
도 4는 본 개시의 일 양태에 따른 설계 서브시스템의 일 실시양태를 예시한다.
도 5는 본 개시의 일 양태에 따른 제조 서브시스템의 일 실시양태를 예시한다.
도 6은 본 개시의 일 양태에 따른 데이터 볼트의 일 실시양태를 예시한다.
도 7은 본 개시의 일 양태에 따른 테스트 서브시스템의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 8은 본 개시의 일 양태에 따른 소프트웨어 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 9는 본 개시의 일 양태에 따른 컴포넌트 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 10은 본 개시의 일 양태에 따른 코어 컴포넌트 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 11 내지 도 13은 본 개시의 일 양태에 따른 생성적 설계 모듈에 의해 생성될 수 있는 결과들의 유형들의 몇몇 예들을 예시한다.
도 14는 본 개시의 일 양태에 따른 제조 제약들 분석(1011)에 의해 이루어진 예시적인 수정을 나타낸다.
도 15는 본 개시의 일 양태에 따른 로드/경계 조건(LBC) 관리 모듈의 예시적인 동작을 나타낸다.
도 16은 본 개시의 일 양태에 따른 마진(margin) 모듈에 대한 설계의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 17은 본 개시의 일 양태에 따른 설계 검증 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 18은 본 개시의 일 양태에 따른 부가 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 19는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 20은 본 개시의 일 양태에 따른 팩토리 관리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 21은 본 개시의 일 양태에 따른 AM 파우더 및 재료 관리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 22는 본 개시의 일 양태에 따른 AM 컴포넌트 제조 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 23은 본 개시의 일 양태에 따른 AM 프린트 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 24는 본 개시의 일 양태에 따른 머시닝 (컴포넌트) 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 25는 본 개시의 일 양태에 따른 재료 이송 및 저장 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 26은 본 개시의 일 양태에 따른 품질/검사 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 27은 본 개시의 양태에 따른 코팅의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 28a 내지 도 28d는 본 개시의 일 양태에 따른 3-D 프린터 시스템의 각각의 측면도를 도시한다.
도 28e는 본 개시의 일 양태에 따른 3-D 프린터 시스템의 기능 블록도를 도시한다.
도 29는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 제조 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 30은 본 개시의 일 양태에 따른 부품 스테이징 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 31은 본 개시의 일 양태에 따른 자동화된 어셈블리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 32는 본 개시의 일 양태에 따른 자동화된 경화 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 33은 본 개시의 일 양태에 따른 머시닝 (어셈블리) 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 34는 본 개시의 일 양태에 따른 완성된 인벤토리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
도 35는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 시스템의 사시도를 예시한다.
도 36은 본 개시의 일 양태에 따른, 컴포넌트를 부가적으로 제조하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도를 도시한다.
상세한 설명
도면들과 관련하여 이하에서 전개되는 상세한 설명은 적응형 생산 시스템의 예시적인 실시양태의 설명을 제공하기 위한 것이며, 본 발명이 실시될 수도 있는 유일한 실시양태를 나타내도록 의도되지 않는다. 본 명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어 "예시적인"은 "예, 실례, 또는 예시로서 기능하는"을 의미하며, 반드시 바람직하거나, 유리하거나 배타적인 것으로 해석되어야 하는 것은 아니다. 상세한 설명은, 본 개시의 범위를 당업자에게 충분히 전달하는 철저하고 완전한 개시를 제공하기 위한 목적을 위한 특정 상세들을 포함한다. 그러나, 본 개시는 이러한 특정 상세들 없이 실시될 수도 있다. 일부 사례들에서, 본 개시 전반에 걸쳐 제시된 다양한 개념을 모호하게 하는 것을 회피하기 위해, 잘 알려진 구조들 및 부품들은 블록도 형태로 도시되거나 완전히 생략될 수도 있다.
개관
본 개시의 일 양태에서, 본 명세서에서 DAPS™(Divergent Adaptive Production System™)로 지칭될 수도 있는 적응형 생산 시스템은 오늘날 산업에서 현재 자동차 및/또는 다른 중질 제조 프로세스들에 존재하는 자본 강도, 설계 불유연성, 및 긴 제품 사이클 문제들을 감소시킬 수도 있다. 본 개시의 일 양태에서, DAPS는 자동차 제조자들에 의해 사용될 때, 자본 비용을 감소시키고, 제품 사이클을 단축시키고, 제품 도입의 위험을 감소시키고, 보다 재료 효율적이고, 에너지 효율적이며, 자본 효율적인 차량의 생산을 가능하게 할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, DAPS가 일 실시양태인 적응형 생산 시스템은 보다 로컬화되고 탄력적인 자동차 산업뿐만 아니라 다른 제조 산업들을 제공할 수 있다. DAPS는 또한 부가 제조-가능 제조의 사용을 통해 복잡한 구조들(예컨대 자동차들)에서 효율적인 재료 분배를 가능하게 할 수도 있다. 본 개시의 일 양태에서, DAPS와 같은 적응형 생산 시스템은 그들의 동작 및/또는 안전 요건들 동안 복잡한 구조들 내의 예상된 로드 경로들에서 재료를 배치한다. 반면, 스탬핑된 컴포넌트들은 제조 프로세스를 구동되므로, 스탬핑된 컴포넌트들은 로드 경로들로서 기능하지 않는 영역들에서 재료를 포함한다. 이 가외의 재료는 질량 및 에너지 소비뿐만 아니라 재료 비용 페널티를 초래한다.
본 개시의 일 양태에서, DAPS와 같은 적응형 생산 시스템은 유니바디 구축 프로세스들을 부분적으로 및/또는 완전히 대체할 수도 있는 디지털 범용 구축 또는 제조 시스템으로서 기능한다. 자동차 산업의 외부에서, DAPS와 같은 적응형 생산 시스템은, 그 제품들이 섀시 또는 마더보드로서 기능하는 큰 복잡한 구조물들에 기초하는 항공우주(aerospace)와 같은 임의의 주요 산업 부문에 적용될 수 있다. 이러한 산업은 또한 자동차 산업과 유사한 DAPS와 같은 적응형 생산 시스템으로부터 이익을 받을 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, DAPS와 같은 적응형 생산 시스템은 다수의 제조 기술들을 통합하는 엔드-투-엔드, 복잡한 생산 시스템일 수 있다. 이러한 양태에서, 디지털 설계 제약들이 시스템에 입력들로서 제공되고, 시스템은 디지털 입력을 나타내는 물리적 구조를 생성한다. 제품은 디지털로 설계된 것으로서 생산되거나, 전체 설계 목표들이 여전히 달성될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 수정되고 재평가될 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, DAPS와 같은 적응형 생산 시스템은, 사용자들이 임의의 구조에 대한 다양한 설계 요건들을 입력할 수 있게 하고 시스템이 모든 입력 성능 요건들을 충족시키는 디지털 형태로 재료 선택, 제조 순서 등을 포함하는 완전히 엔지니어링된 구조 설계를 생성하게 하는 범용 구축 모듈 또는 시스템을 설계 팀들에 제공할 수 있다.
설계는 부가적 제조, 자동화된 조립 및 통합된 부가적 제조를 위해 설계되는 물리적 구조로서 표현될 수도 있다. 시스템은 또한, 컴포넌트들이 부가적으로(additively) 제조되는지 또는 다르게 제조되는지에 관계없이, 설계의 컴포넌트들의 정밀 어셈블리를 제공하고, 출력으로서 최종 물리적 구조를 생성할 수도 있다. 설계는 사이즈 또는 제품 출력(즉, 생산 볼륨)에서 스케일링될 수 있고, 본 개시의 시스템은 전체 설계 및 제조 프로세스에서 개선들이 이루어질 수도 있는 곳을 결정하기 위해 다른 것들을 변경하면서 일부 특성들을 유지할 수 있다.
본 개시의 일 양태에서, DAPS와 같은 적응형 생산 시스템은 적응형 생산 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어가 변경되지 않은 채로 남아있기 때문에 현재의 설계 및 제조 시스템들에 비해 추가적인 설계 및 제조 유연성을 제공할 수도 있다. 대신, 설계 요건들이 시스템에 대한 입력들로서 사용되고, 정밀하게 표현된 물리적 구조가 출력된다. 본 개시의 일 양태에 따른 적응형 생산 시스템은 하나의 설계로부터 다른 설계로 끊김없이 전환할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, DAPS 와 같은 적응형 생산 시스템은 하나 이상의 서브시스템들을 포함할 수도 있다. 각각의 서브시스템은 하나 이상의 모듈을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 그리고 제한으로서가 아니라, 본 개시의 일 양태에서, DAPS와 같은 적응형 생산 시스템의 서브시스템들은 기능적 프로세스 경로들, 예를 들어, 설계 서브시스템, 제조 서브시스템, 테스트 서브시스템, 및/또는 부가적 서브시스템들을 사용하여 지정될 수도 있다. 이러한 양태에서, 서브시스템들은 모듈들, 예를 들어, 데이터 볼트(Data Vault) 모듈, 소프트웨어 설계 모듈, 부가(Additive) 모듈, 어셈블리 모듈, 부가 제조(additive manufacturing; AM) 컴포넌트 제조 모듈, 및 자동화된 어셈블리 모듈, 및/또는 부가적 서브시스템들을 포함할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에 따른 적응형 생산 시스템은 생성적 또는 반복적 설계 프로세스, 재료 선택, 성능 요건들, 부가적 제조, 로봇식 제조, 조달, 및 머신 러닝을 전역화된 시스템(globalized system)으로 통합할 수도 있다. 이 전역화된 시스템은 성능, 품질 및 팩토리 스루풋 파라미터들뿐만 아니라 다른 파라미터들을 유지하면서 설계 및 제조 프로세스를 변경할 수 있다.
본 개시의 일 양태에 따른 적응형 생산 시스템은 설계, 사용된 재료들, 제조 데이터, 어셈블리 프로세스들, 테스팅을 모니터링할 수도 있고, 시스템의 다른 부분들에서의 양태들을 변경하기 위해 하나의 모니터링된 양태에 의해 생성된 데이터를 사용할 수도 있다. 서브어셈블리 레벨에서보다는 전역적으로 데이터를 뷰잉함으로써, 비용, 성능, 품질, 또는 다른 파라미터들의 관점에서 최종 제품 설계를 개선하기 위해 더 상세한 분석 및 지능(intelligence)이 수집될 수도 있다. 글로벌 데이터 분석은 전체 시스템이 다른 영역에서 반드시 시인 가능하지 않을 수도 있지만 그럼에도 불구하고 영향을 미칠 수 있는 하나의 영역에서의 변화들에 적응하도록 허용할 수도 있다. 본 개시에 따른 적응형 시스템은 결국 시스템을 개선할 뿐만 아니라 전체 제품도 개선하기 위해 사용되는 정보를 생성할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에 따른 적응형 생산 시스템은 생성 및 생산된 유용한 제품 당 재료, 에너지 및 자본 지출액을 더 효율적으로 사용할 수도 있다. 더 큰 부분들, 또는 전체 시스템으로부터의 데이터가 분석에 사용되기 때문에, 본 개시의 일 양태에 따른 적응형 생산 시스템은 새로운 제품 개발에 착수하는 재정적 위험을 감소시킬 수 있고, 경제적 가치, 생산 비용, 및 환경 영향에 대한 더 많은 통찰력을 제공할 수 있다.
DAPS와 같은 본 개시의 일 양태에 따른 적응형 생산 시스템은 디지털 범용 구축 시스템(digital universal construction system)으로서 보여질 수도 있다. 적응형 생산 시스템은 비-설계-특정적이기 때문에, 팩토리(factory)는 재툴링(retooling), 재조직(reorganization), 또는 다운타임(downtime) 없이 하나의 설계로부터 다른 설계로 쉽게 변경될 수 있다. 적응형 생산 시스템으로의 디지털 설계 입력은 물리적 출력을 결정하지만, 시스템의 소프트웨어 및 하드웨어 또는 그것의 구성에 대해 최소의 영향을 갖거나 영향을 미치지 않는다.
적응형 생산 시스템 다이어그램들
도 1은 본 개시의 일 양태에 따른, DAPS와 같은 예시적인 적응형 생산 시스템(APS)을 예시한다.
APS(100)는 2개의 서브시스템, 즉 설계 서브시스템(101) 및 제조 서브시스템(103)을 포함할 수도 있다. 서브시스템은 6개의 모듈, 즉 데이터 볼트(105), 소프트웨어 설계 모듈(107), 부가 모듈(109), 어셈블리 모듈(111), AM 컴포넌트 제조 모듈(113), 및 어셈블리 제조 모듈(115)을 포함할 수 있다.
설계 서브시스템(101)은 사용자가 임의의 구조에 대한 설계 요건들을 입력할 수 있게 할 수 있고, 서브시스템은 모든 입력 성능 요건들을 충족시키고 제조 서브시스템(103)의 부가 제조 및 자동화된 조립을 위해 설계될 수 있는 디지털 형태로 (재료 선택을 포함하여) 완전히 엔지니어링된 구조물 설계를 자동으로 생성할 수 있다. 설계 서브시스템(101)은 특히 제조 서브시스템(103)에서 사용되는 AM 및 자동화 어셈블리의 조합에 대한 구조적 설계들에 대해 최적화할 수 있다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 구조물은 보다 효율적으로 그리고 감소된 비용으로 설계되고 제조될 수 있는데, 그 이유는 설계가 AM 및 자동화된 어셈블리의 조합의 특정 요건들, 이점들, 및 제한들에 기초할 수 있기 때문이다.
다양한 실시양태들에서, 설계 서브시스템(101)은 SaaS(software as a service) 모델로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 설계 서브시스템(101)은 인터넷을 통해 제조 서브시스템(103)에 의해 액세스될 수 있는 서비스일 수 있다. 이 예에서, 설계 서브시스템(101) 및 제조 서브시스템(103)은 지리적으로 상이한 위치들에 있을 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 설계 서브시스템(101)은 예를 들어, 제조 서브시스템의 팩토리 플로어(factory floor) 상의 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들 및 데이터베이스들에서 제조 서브시스템(103)과 로컬로 통합될 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 설계 서브시스템의 기능들 중 일부는 예를 들어, 일부 기능들에 대한 "팩토리 레벨" 결정들을 가능하게 하기 위해 제조 서브시스템에서 대신 수행될 수 있다. 예를 들어, 설계 서브시스템은 특정 부품의 완전히 엔지니어링된 CAD를 생성하고 그 CAD를 제조 서브시스템에 전송할 수도 있고, 제조 서브시스템은 그 CAD에 기초하여 부품에 대한 프린터 명령들을 생성할 수 있다.
설계 서브시스템(101)은 APS(100)에서 사용되는 AM 및 어셈블리의 조합에 기초하여 제조를 위해 설계(DFM)할 수 있다. 설계 서브시스템(101)은 AM 및 자동화 어셈블리의 제조 제약들과 같은 많은 인자들을 고려할 수 있다. 예를 들어, 설계 서브시스템(101)은 프린터 속도 대 품질, 다양한 재료들의 프린팅된 특성들 등과 같은 AM의 제조 제약들, 및 로봇 도달 거리, 로봇 속도, 로봇식 셀 레이아웃 등과 같은 자동화된 어셈블리 제약들에 기초하여 설계할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 예를 들어, 설계 서브시스템(101)은 특정 프린터 파라미터에서 특정 재료로 특정 부품을 프린팅하는 것은 열적 효과들로 인해 그 부품의 특정 수축을 초래할 가능성이 높을 것이라고 결정할 수도 있다. 이 경우, 설계 서브시스템(101)은 수축을 보상하기 위해 설계의 사이즈를 증가시키는 것, 로봇식 셀 포스트-프린팅에서 부품을 어셈블리에 접합하는데 사용되는 접착제의 양을 조정하는 것, 프린트 속도를 감소시키는 비용으로 수축을 감소시키기 위해 프린터 파라미터들을 조정하는 것 등, 또는 이들 또는 다른 조치들의 조합과 같은 다양한 조치들을 취할 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 부품은 부품에 설계된 QC(quick connect) 피처(즉, 로봇이 부품을 픽업하고 조작하기 위해 신속하게 연결할 수 있는 피처)를 포함할 수도 있다. 설계 서브시스템(101)은 부품에서 QC 피처(feature)의 위치를 결정시에 AM 및 어셈블리 인자들 양자 모두를 고려할 수도 있다. 예를 들어, (예를 들어, QC 피처가 지지 구조체들의 사용 없이 프린팅될 수 있을 것이기 때문에) 특정 위치에 QC 피처를 위치시키는 것이 3D 프린팅에 유리할 수도 있을 것이지만, 위치는 특정 어셈블리 시퀀스 동안 QC 피처가 로봇에 액세스 불가능하게 할 것이다. 이 경우, 설계 서브시스템(101)은 QC 피처의 위치를 조정할 수도 있고/있거나 부품을 조립하는 데 사용되는 어셈블리 시퀀스를 조정할 수도 있다.
DFM의 다른 예에서, 3D 프린터의 프린팅 사이즈 제약 때문에 3D 프린터가 한번에 전체 대형 구조물을 프린트할 수 없는 경우, 설계 서브시스템(101)은 대형 구조물을 다양한 분할 위치들로 분할하여, 전체 구조물이 프린팅되고 함께 조립되어 전체 구조물을 형성할 수 있는 다수의 부분들로 분할되도록 할 수 있다. 이 경우 분할 수가 더 적을수록 조립해야 할 부품들의 수가 줄어들어 일반적으로 더 짧은 어셈블리 시간을 초래한다. 그러나, 설계 서브시스템(101)은 분할 수를 증가시키도록 결정할 수도 있고, 이에 의해 궁극적으로 조립 시간을 증가시키는데, 이는 증가된 분할 수가 3D 프린터에 의해 더 효율적으로 네스팅되고 프린팅될 수 있는 더 작은 부품들을 초래하기 때문이다.
이러한 방식들로, 예를 들어, 설계 서브시스템(101)은 3D 프린터들 및 로봇식 어셈블리의 통합된 조합을 사용하는 특정 제조 환경에 대해 설계할 수도 있다.
데이터 볼트 (Data Vault) (105)
데이터 볼트(105)는 APS(100)의 다양한 컴포넌트들로부터 수집된 모든 데이터에 대해 스케일러블 보안 데이터 저장 및 데이터 질의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공할 수 있다. 데이터 마이닝 및 머신 러닝은 설계, AM 및 어셈블리에서 알고리즘들을 개선하기 위해 제조 프로세스에서 광범위한 데이터 커버리지를 레버리지하도록 데이터 볼트(105)에 적용될 수 있다. 데이터 볼트(105)는 설계 서브시스템(101)의 소프트웨어 설계 모듈(107), 부가 모듈(109), 및 어셈블리 모듈(111) 및 제조 서브시스템(103)의 AM 컴포넌트 제조 모듈(113) 및 어셈블리 제조 모듈(115)을 포함하는, APS(100) 내의 임의의 모듈로부터 수집된 데이터뿐만 아니라, 예를 들어 고객 사용 데이터(예를 들어, APS(100)에 의해 제조되고 고객들에 의해 사용되는 구조들과 통합된 센서들로부터의 데이터)를 포함할 수도 있는 인-서비스 데이터(in-service data)와 같은 APS(100) 외부의 소스들로부터 수집된 데이터를 포함할 수 있다. 테스트 서브시스템을 포함하는 다양한 실시양태들에서, 데이터 볼트(105)에 수집된 데이터는 테스트 서브시스템(204)과 같은 테스트로부터의 데이터를 포함할 수 있으며, 이는 아래에서 더 상세히 설명된다.
소프트웨어 설계 모듈(107) 데이터는, 예를 들어, 설계 입력 데이터(FEM, CAD), 설계 목표들, 시뮬레이션 데이터(토폴로지 최적화, 자유 형상 최적화, 피로 분석, 내충돌성 분석, 열적 분석), 설계 출력(CAD, 설계 검증, 설계 목표들에 대한 메트릭들), 각각의 설계 옵션들에 대한 제안된 조인트들, 및 공칭 어셈블리 시퀀스 및 비용들을 포함할 수 있다. 부가 모듈(109) 데이터는, 예를 들어, 빌드 로그, 빌드 명령, 또는 AM 데이터 사양에 정의된 다른 데이터와 같은, AM 제조 동안 수집된 데이터를 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, AM 데이터는 Splunk와 같은 하나 이상의 다양한 소프트웨어 애플리케이션으로부터 이용가능할 수도 있다. 부가 모듈(109) 데이터는, 예를 들어, 이미지 프로세싱에 의해 분석될 수도 있는 사전/사후-코팅 이미지들을 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, MinIO와 같은 클라우드 스토리지가 사용될 수 있다. 부가 모듈(109) 데이터는, 예를 들어, 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같은 제조 실행 시스템(MES)(2003)으로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 어셈블리 모듈(111) 데이터는, 예를 들어, 어셈블리 제조 모듈(115)의 프로그래밍가능 로직 제어기(PLC)로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 로봇식 모션, 타이밍 등의 모든 데이터가 분석을 위해 수집되고 저장될 수 있다. 다양한 실시양태들에서, PLC 데이터는 Splunk와 같은 하나 이상의 다양한 소프트웨어 애플리케이션으로부터 이용가능할 수도 있다. 테스트 서브시스템을 포함하는 다양한 실시양태들에서, 데이터 볼트(105) 내의 데이터는 테스트 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 볼트(105)는 데이터, AM 데이터 어셈블리 데이터, 테스트 데이터, 인-서비스 데이터 등을 설계하고 품질, 성능 및 비용을 개선하기 위해 데이터를 상관시키기 위한 균일한 인터페이스를 제공할 수 있다. 데이터 볼트(105)의 일부인 재료 데이터베이스(601)로부터의 데이터는 소프트웨어 설계 모듈(107)로 전송될 수 있다. 보다 구체적으로, 이 데이터는 소프트웨어 설계 모듈(107)의 일부인 아키텍처 설계/최적화 모듈(701)로 전송될 수 있으며, 이는 이하에서 본 명세서에서 더 상세히 설명될 것이다. 이 데이터는, 예를 들어, 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 합금의 재료 선택, 접착제 데이터베이스(607)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 접착제의 재료 선택, 상업용 기성품(off-the-shelf; COTS) 부품 라이브러리(609)로부터의 COTS 지오메트리 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 재료 데이터베이스(601), 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605), 접착제 데이터베이스(607), 및 상업용 기성품(COTS) 부품 라이브러리(609)는 아래에서 더 상세히 설명될 것이다. 또한, 일부 데이터는 제조(103)로 전송될 수 있다. 보다 구체적으로, 이 데이터는 AM 파우더 및 재료 관리(214)로 전달될 수 있으며, 이는 이하에서 본 명세서에서 보다 상세히 설명될 것이다. 이 데이터는, 예를 들어, 다음 중 하나 이상을 포함할 수도 있다: 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 합금의 재료 선택, 접착제 데이터베이스(607)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 접착제의 재료 선택.
소프트웨어 설계 모듈 (107)
소프트웨어 설계 모듈(107)은 구조적 성능 요건들, AM 제조 프로세스들 및 어셈블리 프로세스들, 및 효율성, 비용, 및 성능을 최적화하기 위해 시스템의 이들 부분들 각각이 어떻게 상호작용할 수 있는지를 고려함으로써 강력한 설계자 중심 솔루션을 제공하기 위해 시스템 접근법을 사용할 수 있다. 소프트웨어 설계 모듈(107)은 검증된 솔루션을 신속하게 생성하기 위해 생성적 설계 및 사설 HPC 클라우드를 이용할 수 있다. 또한, 데이터 볼트(105) 내의 데이터에 대한 머신 러닝을 사용함으로써, 소프트웨어 설계 모듈(107)은 더 많은 데이터가 수집되고 다수의 데이터 차원들의 더 나은 커버리지가 달성됨에 따라 더 나은 솔루션을 생성하고 제조 비용을 감소시키기 위해 알고리즘을 자체 개선할 수 있다.
소프트웨어 설계 모듈(107)에 대한 입력은 설계 입력 데이터(FEM, CAD) 및 설계 목표들을 포함할 수 있다. 소프트웨어 설계 모듈(107)은 설계 출력(CAD, 설계 검증, 설계 목표에 대한 메트릭들)을 생성할 수 있다.
부가 모듈 (109)
부가 모듈(109)은 프린팅 명령들과 같은 디지털 모델 및 명령들을 생성하여, AM 컴포넌트 제조 모듈(113)과 같은 제조 서브시스템(103)의 모듈들이 공급원료(일반적으로 파우더 또는 와이어)를 네트 또는 니어-네트 형상 출력으로 변환하는 일련의 프로세스들을 실행할 수 있게 한다. 명령들은 또한, 예를 들어, 3D 프린터들에 의해 제조된 물리적 구조물들이 목표 성능 특성들이 달성되는 것을 보장하기 위해 일련의 규정된 후처리 및 검증 단계들을 겪게 할 수 있다. 이들 후처리 단계들은 일반적으로 열적 방법들(예를 들어, 고온 등방 가압(hot isostatic pressing; HIP) 열처리), 빼는 프로세스들(예를 들어, 머시닝, 지지 제거 또는 절단), 표면 마감(예를 들어, 질량 매체, 화학 물질), 및 코팅 프로세스들(예를 들어, 전환 코팅, 전기코팅, 양극산화)의 조합을 수반하며, 이들은 함께 취해져서 타겟 설계 환경에 대한 기계적 목표들의 세트를 신뢰성 있게 달성할 수 있다. 디지털 설계의 물리적 실현은 시스템에 의해 밀접하게 모니터링될 수 있는 기여자들의 스택-업(stack-up)(예를 들어, 재료 조성/열화, AM 시스템 조건 등)에 기초하여 허용가능한 한계들(치수, 재료 속성들)의 정의된 세트 내에서 변화한다. 공급원료 및 AM 시스템들의 이들 모니터링 요소들은 애플리케이션 중요성 및 관련 품질 요건들에 의해 보증되는 바와 같이 사전(ex ante), 현장(in situ), 사후(post hoc), 또는 이들의 임의의 조합으로 처방될 수 있다.
부가 모듈(109)에 대한 입력은 설계 최적화 프로세스로부터 발생하는 성능 요건들의 세트를 충족하는 디지털 모델(3차원 구조)을 포함할 수 있다. 부가 모듈(109)은, 예를 들어, 컴포넌트를 제조하기 위해 제조 서브시스템(103)에 의해 사용될 수 있는 컴포넌트를 프린팅하기 위한 프린터 명령들, 후처리 명령들 등을 포함하는 출력들의 세트를 생성할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 추가 모듈(109)로부터의 데이터는 시스템 성능을 향상시키기 위해 나중의 분석을 위해 데이터 볼트(105)에 전송되고 저장될 수 있다.
어셈블리 모듈 (111)
어셈블리 모듈(111)은 주어진 구조/어셈블리 상에서 자동화-특정 제조 엔지니어링을 자동화하기 위한 명령들을 생성할 수 있다. 이는 어셈블리 명령들(예를 들어, 로봇식 어셈블리 셀 명령들)을 생성하는 데 걸리는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 극적으로 감소시킬 수 있고, 단순히 표준 로봇식 어셈블리 기준들을 고려함으로써 도달될 수 있는 것들보다 우수한 솔루션들을 해결/수렴시킬 수 있다. 모듈 자체는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 로봇식 어셈블리 셀의 프론트 엔드는 사용자가 CAD를 업로드하고 레이아웃(미리 설정될 수 있음)을 선택하고, 자동화된 출력은 모든 자동화 피처들 및 모든 로봇 및 PLC/IPC 코드를 갖는 상세한 CAD일 수 있다. 본질적으로, 이 모듈이 계산을 완료한 후에, 그것은 로봇식 어셈블리 셀에 대한 명령들을 출력할 수 있어서, 셀은 물리적 어셈블리 프로세스를 시작하기 위해 모든 필요한 정보를 구비할 수 있고, 설계 모듈은 상세한 CAD(로봇 그리퍼 피처 위치(QC)들, UV 피처들, 계측 피처들)의 자동화된 생성에 포함시킬 모든 자동화/제조 데이터를 수신할 수 있다.
어셈블리 모듈(111)에 대한 입력은 로봇식 어셈블리 레이아웃(모든 하드웨어, 및 하드웨어의 정량화된 성능) 및 어셈블리/구조 CAD(연관된 정보를 가짐)를 포함할 수 있다. 어셈블리 모듈(111)의 출력은 제조 데이터 및 피처들, 완료된 어셈블리의 정확도 예측, 사이클 시간 예측, 어셈블리 시퀀스, 셀에 업로드할 준비가 된 모든 로봇 프로그램(OLP)들, 관심 포인트들, 경유 포인트들, 프로그램 로직, 및 PLC/IPC(산업용 PC)에 대한 어셈블리 로그/간트(Gantt)로 상세화된 CAD를 포함할 수 있다. 출력들은 제조 서브시스템(103)으로 전송될 수 있고, 예를 들어, 물리적 어셈블리를 위한 로봇식 어셈블리 셀/서버/MES에 의해 사용될 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 어셈블리 모듈(111)로부터의 데이터는 시스템 성능을 향상시키기 위해 추후 분석을 위해 상세화된 CAD에 생성된 어셈블리 데이터/피처들을 포함하도록 데이터 볼트(105)에 전송되고 저장될 수 있다.
제조 서브시스템 (103)
제조 서브시스템(103)은 설계 서브시스템(101)에 의해 생성된 완전히 엔지니어링된 구조 설계의 디지털 형태를, 모든 설계 및 제품 요건들을 충족시키는 최종 물리적 구조 출력으로, 부가 제조된 및 다른 컴포넌트들의 정밀도로 자동화된 어셈블리 및 통합된 부가 제조를 통해 물리적 구조로 표현할 수 있다.
AM 컴포넌트 제조 모듈 (113)
AM 컴포넌트 제조 모듈(113)은 일차적인 부가 프로세스들을 사용하여 설계 서브시스템(101)에 의해 설계된 구조들을 설계 의도로 부가 제조할 수 있다. AM 프로세스로부터 경제적으로 또는 기술적으로 직접 달성될 수 없는 허용 오차 또는 마무리 요건을 달성하기 위해 요구되는 바와 같이 서브랙티브 프로세스들이 이용될 수도 있다. AM 컴포넌트 제조 모듈(113)은, 예를 들어, 하나 이상의 3D 프린터들, 후처리 머신들, 예를 들어, 빌드 플레이트(build plate)들, 다양한 중간 마무리 상태의 구조물들 등을 운반하기 위한 자동화 머신들을 포함할 수 있다.
부가 제조 기법들의 예들은 다른 것들 중에서도 특히 자유형 제작, 융합 디포지션 모델링, 전자 빔 용융, 적층 물체 제조, 결합제 분사, 선택적 레이저 소결, 직접 금속 레이저 소결 또는 용융으로 또는 선택적 레이저 용융으로도 지칭되는 레이저 파우더 베드 융합, 및 스테레오리소그래피, 콜드 스프레이 디포지션, 지향성 에너지 디포지션을 포함한다.
AM 컴포넌트 제조 모듈(113)에 대한 입력들은 예를 들어, 구조물을 프린팅하기 위한 프린터 명령들, 구조물을 정제하기 위한 후처리 명령들 등일 수 있다. AM 컴포넌트 제조 모듈(113)의 출력들은 독립형 제품으로서 또는 어셈블리 내로의 다른 컴포넌트들과의 통합을 위해서 중 어느 일방을 위한 요건들의 최종 세트에 디지털 설계의 물리적 실현인 3D 프린팅된 부품들을 포함할 수 있다.
어셈블리 제조 모듈 (115)
어셈블리 제조 모듈(115)은 다수의 컴포넌트들의 어셈블리들로의 물리적 어셈블리를 수행할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 이는 예를 들어 부품 스테이징, 자동화된 어셈블리, 어셈블리들의 머시닝 및 완성된 인벤토리를 포함할 수 있다. 어셈블리 제조 모듈(115)은, 예를 들어, 로봇들(예를 들어, 로봇식 어셈블리 셀에 배열될 수도 있음), 자동 안내 차량들(AGV들), 부품 테이블들, 하나 이상의 경화 오븐들 등을 포함할 수 있다. 어셈블리 제조 모듈(115)에 대한 입력들은 인벤토리로부터의 물리적 부품들 및 어셈블리 모듈(111)로부터의 명령들/코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 어셈블리 제조 모듈(115)은 어셈블리 제조 모듈의 다양한 양태들을 제어하기 위해 MES/팩토리 플래닝/인벤토리 소프트웨어로부터 명령들을 수신할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, MES 소프트웨어는, 예를 들어, 인벤토리로부터 물리적 부품들을 릴리스하는 것을 조정할 수도 있다. 어셈블리 제조 모듈(115)의 출력은, 예를 들어, 본딩, 베이킹, 컴퓨터 수치 제어(CNC)-머시닝 등일 수 있는 완성되고 조립된 구조일 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 양태에 따른 적응형 생산 시스템의 구성을 예시한다.
APS(200)는 특히 3개의 서브시스템, 예를 들어 설계 서브시스템(201), 제조 서브시스템(203), 및 테스트 서브시스템(204)을 포함할 수도 있다. 서브시스템들은, 특히, 도 2에 도시된 바와 같이 8개의 모듈들을 포함할 수 있다.
설계 서브시스템(201)은 사용자가 임의의 구조에 대한 설계 요건들을 입력할 수 있게 할 수 있고, 서브시스템은 모든 입력 성능 요건들을 충족시키고 제조 서브시스템(203)의 부가 제조 및 자동화된 조립을 위해 설계될 수 있는 디지털 형태로 (재료 선택을 포함하여) 완전히 엔지니어링된 구조물 설계를 자동으로 생성할 수 있다. 설계 서브시스템(201)은 특히 제조 서브시스템(203)에서 사용되는 AM 및 자동화 어셈블리의 조합에 대한 구조적 설계들에 대해 최적화할 수 있다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 구조물은 보다 효율적으로 그리고 감소된 비용으로 설계되고 제조될 수 있는데, 그 이유는 설계가 AM 및 자동화된 어셈블리의 조합의 특정 요건들, 이점들, 및 제한들에 기초할 수 있기 때문이다.
다양한 실시양태들에서, 설계 서브시스템(201)은 SaaS(software as a service) 모델로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 설계 서브시스템(201)은 인터넷을 통해 제조 서브시스템(203)에 의해 액세스될 수 있는 서비스일 수 있다. 이 예에서, 설계 서브시스템(201) 및 제조 서브시스템(203)은 지리적으로 상이한 위치들에 있을 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 설계 서브시스템(201)은 예를 들어, 제조 서브시스템의 팩토리 플로어 상의 하나 이상의 컴퓨팅 시스템들 및 데이터베이스들에서 제조 서브시스템(203)과 로컬로 통합될 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 설계 서브시스템의 기능들 중 일부는 예를 들어, 일부 기능들에 대한 "팩토리 레벨" 결정들을 가능하게 하기 위해 제조 서브시스템에서 대신 수행될 수 있다. 예를 들어, 설계 서브시스템은 특정 부품의 완전히 엔지니어링된 CAD를 생성하고 그 CAD를 제조 서브시스템에 전송할 수도 있고, 제조 서브시스템은 그 CAD에 기초하여 부품에 대한 프린터 명령들을 생성할 수 있다.
설계 서브시스템(201)은 APS(200)에서 사용되는 AM 및 어셈블리의 조합에 기초하여 제조를 위해 설계(DFM)할 수 있다. 설계 서브시스템(201)은 AM 및 자동화 어셈블리의 제조 제약들과 같은 많은 인자들을 고려할 수 있다. 예를 들어, 설계 서브시스템(201)은 프린터 속도 대 품질, 다양한 재료들의 프린팅된 특성들 등과 같은 AM의 제조 제약들, 및 로봇 도달 거리, 로봇 속도, 로봇식 셀 레이아웃 등과 같은 자동화된 어셈블리 제약들에 기초하여 설계할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 예를 들어, 설계 서브시스템(201)은 특정 프린터 파라미터에서 특정 재료로 특정 부품을 프린팅하는 것은 열적 효과들로 인해 그 부품의 특정 수축을 초래할 가능성이 높을 것이라고 결정할 수도 있다. 이 경우, 설계 서브시스템(201)은 수축을 보상하기 위해 설계의 사이즈를 증가시키는 것, 로봇식 셀에서 부품을 어셈블리에 접합하는데 사용되는 접착제의 양을 조정하는 것, 프린트 속도를 감소시키는 비용으로 수축을 감소시키기 위해 프린터 파라미터들을 조정하는 것 등, 또는 이들 또는 다른 조치들의 조합과 같은 다양한 조치들을 취할 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 부품은 부품에 설계된 QC(quick connect) 피처(즉, 로봇이 부품을 픽업하고 조작하기 위해 신속하게 연결할 수 있는 피처)를 포함할 수도 있다. 설계 서브시스템(201)은 부품에서 QC 피처(feature)의 위치를 결정시에 AM 및 어셈블리 인자들 양자 모두를 고려할 수도 있다. 예를 들어, (예를 들어, QC 피처가 지지 구조체들의 사용 없이 프린팅될 수 있을 것이기 때문에) 특정 위치에 QC 피처를 위치시키는 것이 3D 프린팅에 유리할 수도 있을 것이지만, 위치는 특정 어셈블리 시퀀스 동안 QC 피처가 로봇에 액세스 불가능하게 할 것이다. 이 경우, 설계 서브시스템(201)은 QC 피처의 위치를 조정할 수도 있고/있거나 부품을 조립하는 데 사용되는 어셈블리 시퀀스를 조정할 수도 있다.
DFM의 다른 예에서, 3D 프린터의 프린팅 사이즈 제약 때문에 3D 프린터가 한번에 전체 대형 구조물을 프린트할 수 없는 경우, 설계 서브시스템(201)은 대형 구조물을 다양한 분할 위치들로 분할하여, 전체 구조물이 프린팅되고 함께 조립되어 전체 구조물을 형성할 수 있는 다수의 부분들로 분할되도록 할 수 있다. 이 경우 분할 수가 더 적을수록 조립해야 할 부품들의 수가 줄어들어 일반적으로 더 짧은 어셈블리 시간을 초래한다. 그러나, 설계 서브시스템(201)은 분할 수를 증가시키도록 결정할 수도 있고, 이에 의해 궁극적으로 조립 시간을 증가시키는데, 이는 증가된 분할 수가 3D 프린터에 의해 더 효율적으로 네스팅되고 프린팅될 수 있는 더 작은 부품들을 초래하기 때문이다.
이러한 방식들로, 예를 들어, 설계 서브시스템(201)은 3D 프린터들 및 로봇식 어셈블리의 통합된 조합을 사용하는 특정 제조 환경에 대해 설계할 수도 있다.
제조 서브시스템 (203)
제조 서브시스템(203)은 통합된 부가 제조를 통해 물리적 구조에서 설계 서브시스템(201)에 의해 생성된 완전히 엔지니어링된 구조 설계의 디지털 형태를 표현할 수 있고, 모든 설계 및 제품 요건들을 충족시키는 최종 물리적 구조 출력으로 부가 제조된 및 다른 컴포넌트들을 정밀하게 자동으로 조립할 수 있다.
데이터 볼트 (205)
설계 서브시스템(201)의 일부로서 포함될 수도 있는 데이터 볼트(205)는 APS(200)의 다양한 컴포넌트들로부터 수집된 모든 데이터에 대해 스케일러블 보안 데이터 스토리지 및 데이터 질의 API를 제공할 수 있다. 데이터 마이닝 및 머신 러닝은 설계, AM 및 어셈블리에서 알고리즘들을 개선하기 위해 제조 프로세스에서 광범위한 데이터 커버리지를 레버리지하도록 데이터 볼트(205)에 적용될 수 있다. 데이터 볼트(205)는 설계 서브시스템(201)의 소프트웨어 설계 모듈(207), 부가 모듈(209), 및 어셈블리 모듈(211 ) 및 제조 서브시스템(203)의 AM 컴포넌트 제조 모듈(213), 어셈블리 제조 모듈(215), 및 AM 파우더 및 재료 관리 모듈(214), 테스트 서브시스템(204)을 포함하는 APS(200) 내의 임의의 모듈로부터 수집된 데이터뿐만 아니라, 예를 들어 고객 사용 데이터(예를 들어, APS(200)에 의해 제조되고 고객들에 의해 사용되는 구조들과 통합된 센서들로부터의 데이터)를 포함할 수도 있는 인-서비스 데이터와 같은 APS(200) 외부의 소스들로부터 수집된 데이터를 포함할 수 있다.
소프트웨어 설계 모듈(207) 데이터는, 예를 들어, 설계 입력 데이터(FEM, CAD), 설계 목표들, 시뮬레이션 데이터(토폴로지 최적화, 자유 형상 최적화, 피로 분석, 내충돌성 분석, 열적 분석), 설계 출력(CAD, 설계 검증, 설계 목표들에 대한 메트릭들), 각각의 설계 옵션들에 대한 제안된 조인트들, 및 공칭 어셈블리 시퀀스 및 비용들을 포함할 수 있다. 부가 모듈(209) 데이터는, 예를 들어, 빌드 로그, 빌드 명령, 또는 AM 데이터 사양에 정의된 다른 데이터와 같은, AM 제조 동안 수집된 데이터를 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, AM 데이터는 Splunk와 같은 하나 이상의 다양한 소프트웨어 애플리케이션으로부터 이용가능할 수도 있다. 부가 모듈(109) 데이터는, 예를 들어, 이미지 프로세싱에 의해 분석될 수도 있는 사전/사후-코팅 이미지들을 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, MinIO와 같은 클라우드 스토리지가 사용될 수 있다. 부가 모듈(209) 데이터는, 예를 들어, 아래에서 더 상세히 설명되는 MES(2003)와 같은 제조 실행 시스템(MES)으로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 어셈블리 모듈(211) 데이터는, 예를 들어, 어셈블리 제조 모듈(215)의 프로그래밍가능 로직 제어기(PLC)로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 로봇식 모션, 타이밍 등의 모든 데이터가 분석을 위해 수집되고 저장될 수 있다. 다양한 실시양태들에서, PLC 데이터는 Splunk와 같은 하나 이상의 다양한 소프트웨어 애플리케이션으로부터 이용가능할 수도 있다. 테스트 서브시스템을 포함하는 다양한 실시양태들에서, 데이터 볼트(205) 내의 데이터는 테스트 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 볼트(205)는 데이터, AM 데이터 어셈블리 데이터, 테스트 데이터, 인-서비스 데이터 등을 설계하고 품질, 성능 및 비용을 개선하기 위해 데이터를 상관시키기 위한 균일한 인터페이스를 제공할 수 있다. 데이터 볼트(205)의 일부일 수도 있는 재료 데이터베이스(601)로부터의 데이터는 소프트웨어 설계 모듈(207)로 전송될 수 있다. 보다 구체적으로, 이 데이터는 소프트웨어 설계 모듈(207)의 일부일 수도 있는 아키텍처 설계 모듈(801)로 전송되며, 이는 본 명세서에서 아래에서 더 상세히 설명될 것이다. 이 데이터는, 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 합금의 재료 선택, 접착제 데이터베이스(607)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 접착제의 재료 선택, 상업용 기성품(COTS) 부품 라이브러리(609)로부터의 COTS 지오메트리 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 재료 데이터베이스(601), 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605), 접착제 데이터베이스(607), 및 상업용 기성품(COTS) 부품 라이브러리(609)는 아래에서 더 상세히 설명될 것이다. 또한, 일부 데이터는 제조(203)로 전송될 수 있다. 보다 구체적으로, 이 데이터는 AM 파우더 및 재료 관리(214)로 전달될 수 있으며, 이는 아래에서 더 상세히 설명될 것이다. 이 데이터는, 다음 중 하나 이상을 포함할 수도 있다: 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 합금의 재료 선택, 접착제 데이터베이스(607)로부터의 애플리케이션을 위한 하나 이상의 접착제의 재료 선택.
소프트웨어 설계 모듈 (207)
설계 서브시스템(201)의 일부로서 포함될 수도 있는 소프트웨어 설계 모듈(207)은 구조적 성능 요건들, AM 제조 프로세스들 및 어셈블리 프로세스들, 및 시스템의 이들 부분들 각각이 효율, 비용, 및 성능을 최적화하기 위해 어떻게 상호작용할 수 있는지를 고려함으로써 강력한 설계자 중심적 솔루션을 제공하기 위해 시스템 접근법을 사용할 수 있다. 소프트웨어 설계 모듈(207)은 검증된 솔루션을 신속하게 생성하기 위해 생성적 설계 및 사설 HPC 클라우드를 이용할 수 있다. 또한, 데이터 볼트(205) 내의 데이터에 대한 머신 러닝을 사용함으로써, 소프트웨어 설계 모듈(207)은 더 많은 데이터가 수집되고 다수의 데이터 차원들의 더 나은 커버리지가 달성됨에 따라 더 나은 솔루션을 생성하고 제조 비용을 감소시키기 위해 알고리즘을 자체 개선할 수 있다.
소프트웨어 설계 모듈(207)에 대한 입력은 설계 입력 데이터(FEM, CAD) 및 설계 목표들을 포함할 수 있다. 소프트웨어 설계 모듈(207)은 설계 출력(CAD, 설계 검증, 설계 목표에 대한 메트릭들)을 생성할 수 있다.
부가 모듈 (209)
설계 서브시스템(201)의 일부로서 포함될 수도 있는 부가 모듈(209)은 AM 컴포넌트 제조 모듈(213)과 같은 제조 서브시스템(203)의 모듈들이 공급원료(통상적으로 파우더 또는 와이어)를 네트 또는 니어-네트 형상 출력으로 변환하는 일련의 프로세스들을 실행할 수 있게 하기 위해 프린팅 명령들과 같은 디지털 모델 및 명령들을 생성할 수 있다. 명령들은 또한, 예를 들어, 3D 프린터들에 의해 제조된 물리적 구조물들이 목표 성능 특성들이 달성되는 것을 보장하기 위해 일련의 규정된 후처리 및 검증 단계들을 겪게 할 수 있다. 이들 후처리 단계들은 일반적으로 열적 방법들(예를 들어, 고온 등방 가압(hot isostatic pressing; HIP) 열처리), 서브랙티브 프로세스들(예를 들어, 머시닝, 지지 제거 또는 절단), 표면 마감(예를 들어, 질량 매체, 화학 물질), 및 코팅 프로세스들(예를 들어, 전환 코팅, 전기코팅, 양극산화)의 조합을 수반하며, 이들은 함께 취해져서 타겟 설계 환경에 대한 기계적 목표들의 세트를 신뢰성 있게 달성할 수 있다. 디지털 설계의 물리적 실현은 시스템에 의해 밀접하게 모니터링될 수 있는 기여자들의 스택-업(예를 들어, 재료 조성/열화, AM 시스템 조건 등)에 기초하여 허용가능한 한계들(치수, 재료 속성들)의 정의된 세트 내에서 변화한다. 공급원료 및 AM 시스템들의 이들 모니터링 요소들은 애플리케이션 중요성 및 관련 품질 요건들에 의해 보증되는 바와 같이 사전(ex ante), 현장(in situ), 사후(post hoc), 또는 이들의 임의의 조합으로 처방될 수 있다.
부가 모듈(209)에 대한 입력은 설계 최적화 프로세스로부터 발생하는 성능 요건들의 세트를 충족하는 디지털 모델(3차원 구조)을 포함할 수 있다. 부가 모듈(209)은, 예를 들어, 컴포넌트를 제조하기 위해 제조 서브시스템(203)에 의해 사용될 수 있는 컴포넌트를 프린팅하기 위한 프린터 명령들, 후처리 명령들 등을 포함하는 출력들의 세트를 생성할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 추가 모듈(209)로부터의 데이터는 시스템 성능을 향상시키기 위해 나중의 분석을 위해 데이터 볼트(205)에 전송되고 저장될 수 있다.
어셈블리 모듈 (211)
설계 서브시스템(201)의 일부로서 포함될 수도 있는 어셈블리 모듈(211)은 주어진 구조/어셈블리 상에서 자동화-특정 제조 엔지니어링을 자동화하기 위한 명령들을 생성할 수 있다. 이는 어셈블리 명령(예를 들어, 로봇식 어셈블리 셀 명령)을 생성하는 데 걸리는 시간을 몇 주에서 몇 분으로 극적으로 감소시킬 수 있고, 단순히 표준 로봇식 어셈블리 기준들을 고려함으로써 도달될 수 있는 것들보다 우수한 솔루션들을 해결/수렴시킬 수 있다. 모듈 자체는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 로봇식 어셈블리 셀의 프론트 엔드는 사용자가 CAD를 업로드하고 레이아웃(미리 설정될 수 있음)을 선택하고, 자동화된 출력은 모든 자동화 피처들 및 모든 로봇 및 PLC/IPC 코드를 갖는 상세한 CAD일 수 있다. 본질적으로, 이 모듈이 계산을 완료한 후에, 그것은 로봇식 어셈블리 셀에 대한 명령들을 출력할 수 있어서, 셀은 물리적 어셈블리 프로세스를 시작하기 위해 모든 필요한 정보를 구비할 수 있고, 설계 모듈은 상세한 CAD(로봇 그리퍼 피처 위치(QC)들, UV 피처들, 계측 피처들)의 자동화된 생성에 포함시킬 모든 자동화/제조 데이터를 수신할 수 있다.
어셈블리 모듈(211)에 대한 입력은 로봇식 어셈블리 레이아웃(모든 하드웨어, 및 하드웨어의 정량화된 성능) 및 어셈블리/구조 CAD(연관된 정보를 가짐)를 포함할 수 있다. 어셈블리 모듈(211)의 출력은 제조 데이터 및 피처들, 완료된 어셈블리의 정확도 예측, 사이클 시간 예측, 어셈블리 시퀀스, 셀에 업로드할 준비가 된 모든 로봇 프로그램(OLP)들, 관심 포인트들, 경유 포인트들, 프로그램 로직, 및 PLC/IPC(산업용 PC)에 대한 어셈블리 로그/간트(Gantt)로 상세화된 CAD를 포함할 수 있다. 출력들은 제조 서브시스템(203)으로 전송될 수 있고, 예를 들어, 물리적 어셈블리를 위한 로봇식 어셈블리 셀/서버/MES에 의해 사용될 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 어셈블리 모듈(211)로부터의 데이터는 시스템 성능을 향상시키기 위해 추후 분석을 위해 상세화된 CAD에 생성된 어셈블리 데이터/피처들을 포함하도록 데이터 볼트(205)에 전송되고 저장될 수 있다.
팩토리 관리 모듈 (212)
설계 서브시스템(201)의 일부로서 포함될 수도 있는 팩토리 관리 모듈(212)은 비용, 에너지, 시간, 특정 프로세스 용량 등을 포함하는 제품 믹스에서의 변화를 위해 지속적으로 최적화할 수 있다. 팩토리 관리 모듈(212)은 예를 들어, 설계 서브시스템(201)과 제조 서브시스템(203) 사이의 데이터의 효율적인 통합을 위한 다양한 소프트웨어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 팩토리 관리 모듈(212)은 기업 자원 플래닝(ERP) 소프트웨어, 제조 실행 시스템(MES) 소프트웨어, 품질 관리 시스템(QMS) 소프트웨어, 및/또는 제품 라이프사이클 관리(PLM) 소프트웨어를 포함할 수 있다. 예시적인 팩토리 관리 모듈은 도 20을 참조하여 아래에서 더 상세히 설명된다.
AM 컴포넌트 제조 모듈 (213)
제조 서브시스템(203)의 일부로서 포함될 수도 있는 AM 컴포넌트 제조 모듈(213)은 일차적인 적층 프로세스들을 사용하여 설계 의도에 맞게 설계 서브시스템(201)에 의해 설계된 구조들을 부가 제조할 수 있다. AM 프로세스로부터 경제적으로 또는 기술적으로 직접 달성될 수 없는 허용 오차 또는 마무리 요건을 달성하기 위해 요구되는 바와 같이 서브랙티브 프로세스들이 이용될 수도 있다. AM 컴포넌트 제조 모듈(213)은, 예를 들어, 하나 이상의 3D 프린터들, 후처리 머신들, 예를 들어, 빌드 플레이트들, 다양한 중간 마무리 상태의 구조물들 등을 운반하기 위한 자동화 머신들을 포함할 수 있다.
부가 제조 기법들의 예들은 다른 것들 중에서도 특히 자유형 제작, 융합 디포지션 모델링, 전자 빔 용융, 적층 물체 제조, 결합제 분사, 선택적 레이저 소결, 직접 금속 레이저 소결 또는 용융으로 또는 선택적 레이저 용융으로도 지칭되는 레이저 파우더 베드 융합, 및 스테레오리소그래피, 콜드 스프레이 디포지션, 지향성 에너지 디포지션을 포함한다.
AM 컴포넌트 제조 모듈(213)에 대한 입력들은 예를 들어, 구조물을 프린팅하기 위한 프린터 명령들, 구조물을 정제하기 위한 후처리 명령들 등일 수 있다. AM 컴포넌트 제조 모듈(213)의 출력들은 독립형 제품으로서 또는 어셈블리 내로의 다른 컴포넌트들과의 통합을 위해서 중 어느 일방을 위한 요건들의 최종 세트에 디지털 설계의 물리적 실현인 3D 프린팅된 부품들을 포함할 수 있다.
어셈블리 제조 모듈 (215)
제조 서브시스템(203)의 일부로서 포함될 수도 있는 어셈블리 제조 모듈(215)은 다수의 컴포넌트들의 어셈블리들로의 물리적 어셈블리를 수행할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 이는 예를 들어 부품 스테이징, 자동화된 어셈블리, 어셈블리들의 머시닝 및 완성된 인벤토리를 포함할 수 있다. 어셈블리 제조 모듈(215)은, 예를 들어, 로봇들(예를 들어, 로봇식 어셈블리 셀에 배열될 수도 있음), 자동 안내 차량들(AGV들), 부품 테이블들, 하나 이상의 경화 오븐들 등을 포함할 수 있다. 어셈블리 제조 모듈(215)에 대한 입력들은 인벤토리로부터의 물리적 부품들 및 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들/코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 어셈블리 제조 모듈(215)은 어셈블리 제조 모듈의 다양한 양태들을 제어하기 위해 MES/팩토리 플래닝/인벤토리 소프트웨어(2003)로부터 명령들을 수신할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, MES 소프트웨어(2003)는, 예를 들어, 인벤토리로부터 물리적 부품들을 릴리스하는 것을 조정할 수도 있다. 어셈블리 제조 모듈(115)의 출력은 예를 들어, 본딩(bonded), 베이킹(baked) 및 CNC 머시닝 등이 될 수 있는 완성되고 조립된 구조일 수 있다.
AM 파우더 및 재료 관리 (214)
제조 서브시스템(203)의 일부로서 포함될 수도 있는 AM 파우더 및 재료 관리(214)는 프로세스 공급원료 및 라이프사이클의 폐기물/재활용 부분 양자 모두를 포함할 수 있는 팩토리 내의 재료 관리를 포함할 수 있다.
AM 파우더 및 재료 관리(214)를 위한 입력들은 벤더들에 의해 공급되는 미사용 파우더, 벌크 용기 내의 접착제(시스템은 현장에서 개질될 수도 있음), 벤더들에 의해 공급되는 COTS, 공장의 AM 컴포넌트들을 통해 사이클링하는 사용된 파우더들, 프린터의 폐기물 관리 요건들, 표면 마무리, 머시닝, 코팅, 및 접합 시스템들을 포함할 수 있다. AM 파우더 및 재료 관리(214)에 대한 출력들은 이들 재료를 필요로 하는 개별 섹션들/모듈들에 대한 팩토리 내에서 요구되는 품질 및 상태(미가공, 반마무리, 마무리)에서의 전체 공급을 포함할 수 있다. 예시적인 AM 파우더 및 재료 관리 모듈은 아래에서 더 상세히 설명된다.
테스트 서브시스템 (204)
테스트 서브시스템(204)은 상세한 테스트 및 검증 프로세스들을 통해 설계 서브시스템(201)에 의해 사용, 설계, 및 엔지니어링되고 제조 서브시스템(203)에 의해 제조되는 재료들, 컴포넌트들 및 어셈블리들의 기계적 및 물리적 특성들의 데이터를 생성할 수 있다. 예시적인 테스트 서브시스템은 도 5를 참조하여 아래에서 더 상세히 설명된다.
도 3은 본 개시의 일 양태에 따른 프로세싱 시스템의 기능 블록도를 도시한다.
본 개시의 일 양태에서, 컴퓨터 소프트웨어를 포함하는 제어 디바이스들 및/또는 엘리먼트들은 APS(100) 또는 APS(200) 내의 하나 이상의 컴포넌트들을 제어하기 위해 APS(100) 또는 APS(200)에 결합될 수도 있다. 이러한 디바이스는 APS(100) 또는 APS(200)의 제어를 보조할 수도 있는 하나 이상의 컴포넌트를 포함할 수도 있는 컴퓨터(300)일 수도 있다. 이해의 용이함을 위해, 도 3은 컴퓨터(300)가 APS(100)에 결합된 것을 도시하는 것으로서 예시될 것이지만, 컴퓨터(300)는 APS(100) 및/또는 APS(200) 의 일부일 수도 있거나, APS(200)를 제어하고 있을 수도 있거나, 본 개시의 일 양태에 따라 임의의 APS의 일부이거나 임의의 APS를 제어할 수도 있다.
컴퓨터(300)는 하나 이상의 인터페이스들(302)을 통해 APS(100) 및/또는 AP(100)의 부분들과 통신할 수도 있다. 컴퓨터(300) 및/또는 인터페이스(302)는 본 명세서에 설명된 다양한 방법들을 구현하도록 구성될 수도 있는 디바이스들의 예들이다.
본 개시의 일 양태에서, 컴퓨터(300)는 적어도 하나의 프로세서(304), 메모리(306), 신호 검출기(308), 디지털 신호 프로세서(DSP)(310), 및 하나 이상의 사용자 인터페이스들(312)을 포함할 수도 있다. 컴퓨터(300)는 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 추가적인 컴포넌트들을 포함할 수도 있다.
프로세서(304)는 또한 중앙 프로세싱 유닛(CPU)으로 지칭될 수도 있다. 판독 전용 메모리 (ROM) 및 랜덤 액세스 메모리 (RAM) 양자 모두를 포함할 수도 있는 메모리 (306) 는 명령들 및/또는 데이터를 프로세서 (304) 에 제공할 수도 있다. 메모리 (306) 의 부분은 또한, 비-휘발성 랜덤 액세스 메모리 (non-volatile random access memory; NVRAM) 를 포함할 수도 있다. 프로세서 (304) 는 전형적으로, 메모리 (306) 내에서 저장된 프로그램 명령들에 기초하여 논리적 또는 산술적 연산들을 수행한다. 메모리(306) 내의 명령들은 본 명세서에 설명된 방법들을 구현하도록 (예를 들어, 프로세서(304)에 의해) 실행가능할 수도 있다. 메모리(306) 또는 메모리(306)의 일부는 본 개시의 양태들에서 데이터 볼트(105) 또는 데이터 볼트(205)로서 구현될 수도 있다.
프로세서 (304) 는, 하나 이상의 프로세서들로 구현된 프로세싱 시스템의 컴포넌트를 포함하거나 그 컴포넌트일 수도 있다. 하나 이상의 프로세서들은 범용 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, 디지털 신호 프로세서들 (DSP들), 플로팅 포인트 게이트 어레이들 (FPGA들), 프로그래밍가능 로직 디바이스들 (PLD들), 제어기들, 상태 머신들, 게이트형 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 전용 하드웨어 유한 상태 머신들, 또는 정보의 계산들 또는 다른 조작들을 수행할 수 있는 임의의 다른 적합한 엔티티들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다.
프로세서(304)는 또한 소프트웨어를 저장하기 위한 머신 판독가능 매체를 포함할 수도 있다. 소프트웨어는, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 기술 언어 등으로서 지칭되든 아니든, 임의의 타입의 명령들을 의미하도록 넓게 해석될 것이다. 명령들은 코드(예를 들어, 소스 코드 포맷, 이진 코드 포맷, 실행가능 코드 포맷, RS-274 명령들(G-코드), 수치 제어(NC) 프로그래밍 언어, 및/또는 임의의 다른 적절한 포맷의 코드)를 포함할 수도 있다. 명령들은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 경우, 프로세싱 시스템으로 하여금, 본 명세서에서 설명된 다양한 기능들을 수행하게 한다.
신호 검출기(308)는 프로세서(304) 및/또는 컴퓨터(300)의 다른 컴포넌트들에 의한 사용을 위해 컴퓨터(300)에 의해 수신된 임의의 레벨의 신호들을 검출 및 정량화하기 위해 사용될 수도 있다. 신호 검출기(308)는 에너지 빔 소스 전력, 디플렉터 포지션, 빌드 플로어 높이, 디포지터(depositor)에 남아 있는 파우더의 양, 레벨러 포지션, 로봇식 아암 포지션, 재료 선택, 및 다른 신호들과 같은 신호들을 검출할 수도 있다. DSP(310)는 컴퓨터(300)에 의해 수신된 신호들을 프로세싱하는데 사용될 수도 있다. DSP(310)는 APS(100)로의 송신을 위한 명령들 및/또는 명령들의 패킷들을 생성하도록 구성될 수도 있다.
사용자 인터페이스(312)는 키패드, 포인팅 디바이스, 및/또는 디스플레이를 포함할 수도 있다. 사용자 인터페이스(312)는, 컴퓨터(300)의 사용자로 정보를 전달하고/하거나 사용자로부터 입력을 수신하는 임의의 엘리먼트 또는 컴포넌트를 포함할 수도 있다.
컴퓨터(300)의 다양한 컴포넌트들은 예를 들어, 버스 시스템을 포함할 수도 있는 인터페이스(302)에 의해 함께 결합될 수도 있다. 인터페이스(302)는 예를 들어, 데이터 버스뿐만 아니라 그 데이터 버스에 추가하여 전력 버스, 제어 신호 버스 및 상태 신호 버스를 포함할 수도 있다. 컴퓨터(300)의 컴포넌트들은 함께 결합되거나, 일부 다른 메커니즘을 사용하여 서로 입력들을 수락 또는 제공할 수도 있다.
다수의 개별 컴포넌트들이 도 3에 예시되어 있지만, 그 컴포넌트들 중 하나 이상이 조합되거나 또는 공통적으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(304)는 프로세서(304)에 대해 위에서 설명된 기능을 구현할 뿐만 아니라, 신호 검출기(308), DSP(310) 및/또는 사용자 인터페이스(312)에 대해 위에서 설명된 기능을 구현하는 데 사용될 수도 있다. 또한, 도 3에 예시된 컴포넌트들의 각각은 복수의 개별 요소들을 이용하여 구현될 수도 있다.
도 4는 본 개시의 일 양태에 따른 설계 서브시스템의 일 실시양태를 예시한다.
도 4는 APS(200)의 설계 서브시스템(201) 내의 서브시스템들과 모듈들 사이의 데이터 흐름의 예를 예시한다. 도 4에 예시된 바와 같이, 데이터 볼트(205)(메모리(306)의 일부일 수도 있음)는 APS(200)에서의 많은 소스들로부터 데이터를 수신할 수 있다. 적응형 생산 시스템의 많은 양태들로부터 데이터를 수집하는 것은 설계 서브시스템(201)의 설계 능력들, 제조 서브시스템(203)의 제조 효율, 또는 APS(200)의 전체 효율을 개선할 수도 있다.
도 4는 또한 설계 서브시스템(201)에 포함된 다른 모듈들, 예를 들어, 데이터 볼트(205), 소프트웨어 설계 모듈(207), 부가 모듈(209), 어셈블리 모듈(211), 및 팩토리 관리 모듈(212)을 도시한다.
본 개시의 일 양태에서, 데이터 볼트(205)는 제조 서브시스템(203) 및 테스트 서브시스템(204)으로부터 데이터를 수집할 수 있고, 설계 서브시스템(201) 내의 다른 모듈들, 예를 들어, 소프트웨어 설계 모듈(207), 부가 모듈(209), 및 어셈블리 모듈(211)로부터 데이터를 수집할 수 있다.
예를 들어, 그리고 도 4에 예시된 바와 같이, 데이터 볼트(205)는 테스트 서브시스템(204)으로부터 데이터, 예를 들어, 측정된 인장 강도, 연신율, 온도 성능, 또는 다양한 3D 프린팅된 또는 COTS 재료의 다른 재료 특성들을 수신할 수도 있다. 또한, 데이터 볼트(205)는 3D 프린터들 및 로봇식 어셈블리 셀의 동작에 대한 데이터와 같은 제조 서브시스템(203)으로부터 데이터를 수신할 수도 있다. 데이터 볼트(205)는 또한 부가 모듈(209), 어셈블리 모듈(211), 및 소프트웨어 설계 모듈(201)로부터 데이터를 수신할 수도 있어서, 설계 서브시스템(201) 내의 모듈들 각각, 및 APS(200) 내의 다른 서브시스템들은 최종 제품의 전체 설계를 개선하기 위해 APS(200)의 다른 부분들에 의해 생성된 정보를 사용할 수도 있다.
데이터 볼트(205)에 수집 및 저장된 데이터는 또한, 설계 및 제조를 개선하기 위해 APS(200)에 의해 사용될 수도 있는 상관들 및 관계들을 결정하기 위해, 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘들에 의해 분석될 수도 있다.
도 5는 본 개시의 일 양태에 따른 제조 서브시스템의 일 실시양태를 예시한다.
도 5는, 도 4와 유사하게, APS(200) 내의 다양한 모듈들 및 서브시스템들 사이의 데이터 및 재료들/부품들의 흐름, 및 제조 서브시스템(203)에 포함될 수도 있는 일부 모듈들의 예를 나타낸다.
제한적으로가 아니라, 예를 들어, AM 컴포넌트 제조 모듈(213)은 설계 서브시스템(201)으로부터 프린터 명령, 후처리 명령 등을 수신할 수 있고, AM 파우더 및 재료 관리(214)로부터 프린팅을 위한 파우더와 같은 원재료를 수신할 수 있다. AM 파우더 및 재료 관리(214)는 AM 컴포넌트 제조 모듈(213)로부터 사용된 파우더, 제거된 지지 구조체 등과 같은 폐기물/재활용가능한 재료를 수용할 수 있다. AM 파우더 및 재료 관리(214)는 설계 서브시스템(201)으로부터 프린터 명령과 같은 데이터를 수신할 수 있다. 어셈블리 제조 모듈(215)은 AM 컴포넌트 제조 모듈(213)로부터 프린팅된 부품들을 수신할 수 있고, AM 파우더 및 재료 관리(214)로부터 COTS 부품들 및 경화되지 않은 접착제를 수신할 수 있고, 설계 서브시스템(201)으로부터 어셈블리를 위한 PLC 코드에 관한 데이터와 같은 데이터를 수신할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 양태에 따른 제조 서브시스템의 데이터 볼트의 일 실시양태를 예시한다.
전술한 바와 같이, 메모리(306)의 일부로서 포함될 수도 있는 데이터 볼트(205)는 APS(200)의 다양한 컴포넌트들로부터 수집된 데이터를 위한 중앙 저장소로서 기능할 수 있다. 데이터 볼트(205)에 저장된 데이터는 APS(200) 내의 다양한 서브시스템들에 의해 검색, 분석, 또는 저장될 수도 있어서, 공통 데이터 세트는 개별 컴포넌트들을 제조하고 최종 제품을 조립하는데 사용된다.
다양한 컴포넌트들, 어셈블리들, 및 전체 어셈블리에 대한 데이터를 단일 위치에 저장함으로써, 주어진 제품의 효율 및 전체 설계가 개선될 수도 있다.
데이터 볼트(205)는 특히 정보 스토리지로 사용하기 위한 재료 데이터베이스(601) 및 정보 데이터베이스(603)를 포함할 수도 있다. 재료 데이터베이스(601)는 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605), 접착제 데이터베이스(607), COTS 데이터베이스(609), 및 다른 재료-특정 파라미터들을 포함할 수도 있다. 정보 데이터베이스(603)는 구조 설계 및 제조 데이터 저장소(611), 인-서비스 데이터베이스(613), 및 제조 데이터베이스(615)를 포함할 수도 있다.
재료 데이터베이스 (601)
데이터 볼트(205)의 일부로서 포함될 수도 있는 재료 데이터베이스(601)는, 예를 들어, 설계의 성능 요건들의 세트를 만족시키기 위해 아래에서 설명되는 APS(200)의 아키텍처 설계/최적화 모듈에 의해 도출될 수도 있는 이용 가능한 요소들의 메뉴를 제공할 수도 있다.
성능 요건들의 세트는 정적 요건들, 동적 요건들, 피로 요건들, 충격 요건들, 환경(예를 들어, 부식) 요건들, 심미적 및 마감 제약들 등을 포함하는 설계의 기계적 성능을 포함할 수 있다. 재료 데이터베이스(601) 내의 각각의 재료는 이들 성능 치수들 각각에 대해 완전히 캡처될 수 있고, 실제 성능의 제한들은 측정된 또는 경험적 데이터에 기초할 수도 있다.
재료 데이터베이스(601)에 대한 입력들은 재료 선택을 요구하는 설계 볼륨 및 성능 요건들의 세트를 포함할 수 있다. 재료 데이터베이스(601)에 대한 출력들은 최종 제품의 전체 설계에 대한 최상의 후보 재료들로 분할된 설계 볼륨을 포함할 수 있다.
데이터베이스(정보 스토리지) (603)
본 개시의 일 양태에서, 데이터 볼트(205)는 재료 데이터베이스(601) 내의 데이터의 데이터 관리, 데이터 분석 및 머신 러닝을 위한 저장소로서 정보 데이터베이스(603)를 포함할 수 있다. 정보 데이터베이스(603)에 대한 입력들은 식별된 AM 재료 데이터, 및 본 명세서에 설명된 서브모듈들 중 하나 이상에 대한 다른 입력 데이터를 포함할 수도 있다. 정보 데이터베이스(603)로부터의 출력들은 데이터 분석, 데이터 마이닝, 및 머신 러닝을 위한 스케일링가능한 인덱싱된 AM 재료 데이터, 및 후술되는 다른 서브모듈 출력 데이터를 포함할 수 있다.
합금들 및 파라미터들 데이터베이스 (605)
금속 구조물을 설계 및 제조하는 시스템들의 경우, 재료 데이터베이스(601)는 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)를 포함할 수 있다. 일부 시스템들은 주로 알루미늄 기반의 경금속들에 초점을 맞출 수도 있다. 이들은 작동 온도, 부식 환경, 강성, 강도, 내구성 등과 관련하여 상이하지만 완전히 정의된 세트들의 기능적 요건들을 갖는다. 각각의 합금의 부가 제조는 목표 세트의 특성들(다양한 층 두께에 대한 기계적 특성들, 비용 생산성/경제성 등)을 달성하기 위해 고유한 프로세싱 파라미터들 및 기계 설정들을 전달할 것이다. 각각의 합금 및 파라미터 조합은 또한 질량 매체 또는 화학적 마무리와 같은 후처리를 위한 상이하고 완전히 정의된 지침을 전달할 것이다.
합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)에 대한 입력들은 동작 환경(온도, 부식), 후속 코팅 프로세스들과의 호환성, 강성, 강도, 비용 등과 같은 성능/기능적 요건들을 포함할 수 있다. 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)에 대한 출력들은 애플리케이션에 대한 하나 이상의 합금들의 재료 선택을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 양태에서, 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)는 예를 들어, 입방체 구조, 즉, 베이스 재료의 원자가 입방체의 각각의 코너에 위치되는 입방체 구조, 면심 입방체 구조, 즉, 베이스 재료의 원자가 입방체의 코너들에 그리고 적어도 하나의 면에 위치되는 입방체 구조 등과 같은 결정질-타입 또는 주기적 구조일 수도 있는 베이스 재료의 하부 구조를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 베이스 재료로서, 알루미늄(Al) 금속은 면심 입방(face-centered cubic; fcc) 구조로 배열되고, 티타늄은 체심 입방(body-centered cubic; bcc) 구조 또는 조밀 육방(hexagonal close packed; hcp) 구조로 배열된다.
본 개시의 양태에서, 치환 용질 또는 침입형 용질은 원하는 파라미터들을 갖는 합금을 생성하기 위해 베이스 재료와 함께 사용될 수도 있다. 예를 들어, 비제한적으로, 베이스 재료는 철(Fe)일 수도 있고, 치환 용질은 니켈(Ni), 크롬(Cr), 주석(Sn), 또는 다른 재료들 중 하나 이상일 수도 있다. 치환적 합금들은 용질이 베이스 재료와 대략 동일한 원자 크기를 가질 때 형성될 수도 있다.
침입형 용질이 또한 베이스 재료의 특성들을 변경하기 위해 사용될 수도 있다. 예를 들어, 비제한적인 방식으로, 베이스 재료는 알루미늄(Al)일 수도 있고, 침입형 용질은 마그네슘(Mg), 지르코늄(Zr) 및/또는 망간(Mn) 중 하나 이상일 수도 있다. 용질이 베이스 재료보다 더 작은 원자 크기를 가질 때에 침입형 합금이 형성될 수도 있다. 치환 용질(substitutional solute) 및 침입형 용질(interstitial solute) 양자 모두를 갖는 조합 합금들이 또한 형성될 수도 있고, 그 특성들은 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)에 저장된다.
합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)의 다른 포함들은 표준화된 "명명된" 합금들의 특성들 및 비용들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, IADS(International Alloy Designation System)는 알루미늄 합금들에 대해 널리 인정되는 명명 체계이며, 여기서 각각의 합금은 4자리 숫자를 사용하여 지칭된다. 넘버의 첫 번째 숫자는 합금에 포함된 주요 용질 요소를 나타낸다. 두 번째 숫자는 해당 용질 합금에 대한 임의의 변형을 나타내며, 세 번째 및 네 번째 숫자는 해당 계열에서 특정 합금을 식별한다.
IADS에서 명명된 (즉, 넘버링된) 알루미늄 합금들에 대해, 1000 시리즈 합금들은 본질적으로 중량 퍼센트(wt%)로 순수한 알루미늄 함량이고, 다른 숫자들은 이러한 합금들에 대한 다양한 애플리케이션들을 나타낸다. 2000 시리즈 알루미늄 합금들은 Cu와 합금화되고, 3000 시리즈 알루미늄 합금들은 Mn과 합금화되고, 4000 시리즈 알루미늄 합금들은 실리콘(Si)과 합금화되고, 5000 시리즈 알루미늄 합금들은 Mg와 합금화되고, 6000 시리즈 알루미늄 합금들은 Mg 및 Si와 합금화되고, 7000 시리즈 알루미늄 합금들은 Zn과 합금화되고, 8000 시리즈 알루미늄 합금들은 다른 시리즈 지정들에 의해 커버되지 않은 다른 요소들 또는 요소들의 조합과 합금화된다. 제한이 아닌 예로서, 일반적인 알루미늄 합금은 "6061"로 지칭되며, 이는 IADS 명명 방식에 따라 주요 합금 용질로서 Mg 및 Si를 갖는다. 그러나, 6061은 예컨대 철(Fe), 구리(Cu), 크롬(Cr), 아연(Zn), 티타늄(Ti) 및 망간(Mn)과 같은 다양한 비율의 다른 합금 용질들을 가지며, 일정 비율 미만의 "불순물"로 지칭될 수도 있는 다른 용질들을 갖도록 허용된다. 6061에 존재하는 용질들은 애플리케이션, 제조자, 합금 공차(alloying tolerances), 및/또는 다른 이유들에 따라 wt%의 범위를 가질 수도 있다.
이들 합금들, 뿐만 아니라 이들 명명된 합금들의 혼합물들의 특성들은 합금이 3-D 프린팅과는 대조적으로 제련, 단조, 및/또는 주조를 통해 제조되는지 여부에 따라 변할 수도 있다. 이와 같이, 설계가 특성들, 제조 시간, 비용 및/또는 다른 인자들에 기초하여 하나 이상의 적절한 재료들을 선택할 수 있도록, 상이한 타입들의 제조 기법들이 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)에 입력될 수도 있다.
접착제 데이터베이스 (607)
어셈블리들을 형성하기 위해 컴포넌트들을 접합하기 위한 접착제를 사용하는 APS(200)의 경우, 재료 데이터베이스(601)는 또한 접착제 데이터베이스(607)를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 양태에서, APS(200)는 2가지 유형의 접착제, 즉 구조 접착제 및 유지 접착제를 사용할 수도 있다.
유지 접착제는 전형적으로 로봇이 부품들 중 하나를 "놓아줄" 수 있고, 부품들 사이의 구조 접착제가 더 긴 시간에 걸쳐 경화될 수 있는 동안 어셈블리 프로세스가 계속될 수 있도록 2개(또는 그 이상의) 부품을 서로에 대해 유지(즉, 고정)하는 데 사용되는 신속-경화 접착제이다. 구조 접착제는 2개의 부품들 사이의 조인트에서 원하는 강도를 제공하는 접착제이다. 이들 접착제는 APS(200)가 어셈블리 프로세스의 원하는 포인트에서 원하는 접착제를 사용할 수도 있고, 그에 따라 경화/건조 시간/기법들을 스케줄링하여 적절한 애플리케이션 기법들 등을 제공할 수도 있도록 작동 온도, 강성, 강도 등에 대해 상이한 정의된 세트들의 기능적 요건들을 가질 수도 있다.
접착제 데이터베이스(607)로의 입력들은 동작 환경(온도, 부식), 기재 적합성, 강성, 강도, 비용 등과 같은 성능/기능적 요건들을 포함할 수도 있다. 접착제 데이터베이스(607)로부터의 출력들은 어셈블리 프로세스에서 주어진 포인트에서 사용될 하나 이상의 접착제의 재료 선택을 포함할 수도 있다.
상용 기성품 부품들 라이브러리 (609)
재료 데이터베이스(601)의 일부로서 포함될 수도 있는 상용 기성품(COTS) 부품들 라이브러리(609)는 APS(200)에서 사용하기 위한 COTS 부품들의 기술 사양들, 성능 데이터, 치수 데이터, 및 다른 데이터 등을 포함할 수도 있다. COTS는 3-D 프린팅된 부품보다 생산하기에 덜 비쌀 수도 있는 다중 재료 구조의 요소들일 수도 있거나, 복잡한 기하학적 구조, 인터페이스, 결합 피처 또는 다른 복잡한 기능적 피처 또는 형상을 포함하지 않는 튜브, 빔 또는 평면 패널 등과 같은 단순한 기하학적 형상들일 수도 있다.
COTS 부품 라이브러리(609)는 또한 제 3 자 공급자들로부터 표준화된 재료들로서 소싱될 수도 있다. 평면 패널들 및 튜브들은 임의의 단면일 수 있다. 튜브들은 임의의 재료로 제조될 수 있고, 이러한 재료 특성들은 APS(200)에서 사용하기 위한 COTS 부품들 라이브러리(609) 내에 데이터로서 포함될 수도 있다. COTS 부품들 라이브러리(609)는 또한 COTS 부품들의 구조적 성능 및 비용에 대한 저장소로서 기능할 수도 있다.
COTS 부품들 라이브러리(609)에 대한 입력 데이터는 COTS 재료 및 비용 데이터를 포함할 수 있다. 상용 기성품(COTS) 부품들 라이브러리(609)에 대한 출력 데이터는 COTS 지오메트리, 사양들 등을 포함할 수 있다.
구조 설계 및 제조 데이터 저장소 (611)
최적화된 설계 저장소일 수도 있는 구조 설계 및 제조 데이터 저장소(611)는 APS(200)에 의해 생성된 하나 이상의 설계에 대한 데이터를 포함할 수도 있고 정보 데이터베이스(603)의 일부일 수도 있다. 설계가 완료됨에 따라, 생성된 엔지니어링, 생산 및 비용 데이터는 인간 설계, 기계 생성된 설계, 또는 부분적으로 인간이 생성하고 부분적으로 기계가 생성하는 하이브리드 설계에 대해 비교될 수도 있다. 데이터 볼트(205)는 구조 설계 및 제조 데이터 저장소(611)에 저장된 설계 정보를 주어진 부품들에 대한 개정 이력으로서 뿐만 아니라 APS(200)에 의해 생성된 새로운 설계 및 제조 데이터의 입력 및 검증을 위해 사용할 수도 있다.
구조 설계 및 제조 데이터 저장소(611)에 대한 입력 데이터는 다양한 프로그램들로부터의 최종 설계 데이터를 포함할 수 있다. 구조 설계 및 제조 데이터 저장소(611)에 대한 출력 데이터는 머신 러닝을 지원하기 위한 데이터를 포함할 수 있다.
인-서비스 데이터베이스 (613)
본 개시의 일 양태에서, APS (200) 는 자동차들과 같은 차량들을 설계 및 구축하는데 사용될 수 있다. APS(200)에 의해 생성된 차량들의 플릿이 증가함에 따라, APS(200) 기술을 사용하는 차량들로부터의 인-서비스 데이터의 양은 비례적으로 증가한다.
차량들을 동작시키기 위한 인-서비스 데이터는 동작 성능 데이터, 고장 데이터, 및 다른 동작 서비스 파라미터들을 찾기 위한 데이터 마이닝에 사용될 수도 있다. 정보 데이터베이스(603)의 일부로서 포함될 수도 있는 인-서비스 데이터베이스(613)는 예를 들어, APS(200)에 의해 제조된 차량 구조들 내에 구축된 센서들로부터 획득된 인-서비스 데이터를 포함할 수 있다. 일부 차량들은 가끔의 사용으로부터 그들의 설계된 동작 제한들로 또는 그 초과로 푸시될 수도 있는 설계들에 이르기까지 다양한 동작 시나리오들을 경험할 수도 있다. 예를 들어, 트럭 섀시는 고속도로에서 차량을 운전하는 운전자에 의해 사용될 수도 있고, 동일한 섀시는 암석 지형, 진흙 등에서 오프로드 주행에 사용될 수도 있다. 가속도계들, 스트레인 게이지들 등과 같은 센서들은 구조체와 통합되고 구조체로부터 캡처될 수 있는 엔지니어링/성능 데이터 생성 디바이스들의 예들이다. 이러한 데이터는 GPS(global positioning system) 데이터와 같은 다른 데이터와 결합되어 지리적 위치별 지형의 데이터베이스를 채울 수 있다.
이러한 데이터베이스는 APS(200)가 지역적 요건들에 기초하여 상이한 방식들로 공통 부분을 제조하게 할 수 있을 것이다. 인-서비스 데이터베이스(613)의 일부로서, 이러한 정보는 설계 개선을 위해 수행되는 다른 상관 테스트와 유사할 것이다. 인-서비스 데이터베이스(613)에 대한 입력 데이터는 차량 구조들 상의 센서들로부터의 데이터를 포함할 수도 있다. 인-서비스 데이터베이스(613)로부터의 출력 데이터는 인-서비스 구조들의 실제 성능에 관한 경험적 데이터를 포함할 수 있다.
제조 데이터 (615)
제조 데이터(615)는 제조 프로세스 동안 생성된 데이터를 저장할 수도 있다. 대부분의 제조 장비는 정보 데이터베이스(603)의 일부로서 포함될 수도 있는 제조 데이터(615)에 실시간 데이터를 제공할 수 있는 통합된 센서들을 포함한다. 다수의 생산 실행들이 완료됨에 따라, 제조 데이터(615)는 기록 및 시스템 성능 개선 목적들을 위해 이력 정보를 저장한다. APS(200)가 충분한 크기의 데이터베이스를 가질 때, 상관들이 도출될 수 있거나, 신경망들이 생성될 수 있거나, 또는 하나 이상의 서브시스템들 또는 모듈들에서 APS(200)의 성능을 개선시키기 위해 변경될 수 있는 파라미터들을 예측/제안하기 위한 다른 데이터 예측/분석 알고리즘들이 생성될 수 있다.
제조 데이터(615)에 대한 입력들은 AM 데이터 및 어셈블리 데이터를 포함할 수 있다. 데이터 입력은 이력 레코드로서 그리고 시스템 개선을 위해 팩토리 내의 센서들로부터 기록될 수도 있다. AM 데이터에 대한 입력은 AM 프린트 빌드 데이터를 포함할 수 있다. 어셈블리 데이터에 대한 입력은, 사이클 시간, 계측 데이터, 임의의 결함들, 접착제 분배 데이터(체적, 온도 등), 경화 시간, 예측된 사이클 시간, 임의의 분산들, 로봇 모션 경로들, 유지보수 표시자들 등을 포함하는, 로봇식 어셈블리 셀과 연관된 모든 활동의 프로그래밍가능 로직 제어기(PLC) 및 로봇식 어셈블리 셀(비설계 특정, 가요성 로봇 팜 시스템) 서버 시간 로그를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 양태에서, APS(200)는 생성되는 설계로 시작할 수도 있고, 재료들, 치수들, 구축 기법들 등에 관한 디지털 데이터가 데이터 볼트(205)에 입력될 수도 있다. 데이터 볼트(205)는 소프트웨어 설계 모듈(207)과 상호작용하여 어떤 부품들이 3D 프린팅될 것인지, 그리고 어떤 부품들이 COTS 부품들로서 구매될 수 있는지를 결정하고, 코드를 부가 모듈(209), 어셈블리 모듈(211), 팩토리 관리 모듈(212), 및 제조 모듈(203)에 제공할 수도 있다. 재료 데이터베이스(601)로부터의 재료를 사용하는 프로토타입 모델은 설계가 원하는 파라미터들, 예를 들어, 안전성, 성능 등을 충족하는지를 결정하기 위해 테스트 모듈(204)에서 구성 및 테스트될 수도 있다.
그 후, APS(200)는 정보 데이터베이스(603)로부터의 데이터와 같은 데이터 볼트(205)로부터의 데이터를 사용하여, 설계에 대한 초기 빌드 플랜을 생성할 수도 있다. 그 다음, 빌드 플랜은 하나 이상의 파라미터, 예를 들어, 중량, 비용, 성능, 구축 시간 등에서 설계를 개선하기 위해, 부품별로, 프로세스별로, 또는 부품들과 프로세스들의 조합으로 반복될 수도 있다. APS(200) 내의 모듈들 각각의 다양한 세부사항들의 설명들은 주어진 설계의 제조 효율을 개선하기 위해 APS(200)의 다양한 부분들, 예를 들어, 설계 파라미터들, 제조 파라미터들, 비용 파라미터들 등의 분석 및 제어를 허용한다.
설계에 대한 변경들이 이루어지는 경우, APS(200)는 구현의 시간 및 노력의 비용을 감소시키면서, 그러한 변경들을 구현하는 방법에 대한 다양한 솔루션들을 제공할 수 있다. 본 개시의 일 양태에서, "제조 또는 구매?" 또는 주어진 부품에 필요한 정밀도에 대한 결정들은, 그러한 결정들이 전체 제조 프로세스에 어떻게 영향을 미치는지에 관해 디스플레이될 수 있다. 또한, 부품 이용가능성의 중단, 재료의 변경 등은 APS(200)가 이러한 지연에 대한 회피 방법을 생성하도록 함으로써 플래그되고 적응될 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 양태에 따른 테스트 서브시스템(204)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
테스트 서브시스템(204)은 원료(raw materials)로부터 완전히 조립된 구조들까지 다양한 레벨들의 재료 입도(granularity)로 테스트를 수행할 수 있다. 테스트는, 예를 들어, 기본 재료 특성들, 프린팅된 구조물들의 특성들, COTS 구조물들의 특성들, 및 프린팅된 및/또는 COTS 부품들을 갖는 조립된 구조물들의 특성들을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 테스트용 프린팅된 구조물들 및 테스트용 조립된 구조물들은 제조 서브시스템(203)으로부터 수신될 수 있다. 테스트 서브시스템은 재료 테스트 R&D 모듈(701), 검증 테스트(요소) 모듈(703), 및 검증 알려진 재료 모듈(707)을 포함할 수 있는 검증 테스트(컴포넌트들 및 어셈블리들)(705)를 포함할 수 있다.
재료 테스트 R&D (신규 합금 개발) (701)
재료 테스트 R&D(701)는 예를 들어 새로운 합금들을 개발할 때 수행되는 재료 시험을 포함할 수 있다. 이 테스트는 파우더 조달의 매우 초기 단계들에서 시작할 수 있고, APS (200) 와 관련된 다양한 프로세싱 파라미터들의 미세 조정을 통해 계속된다. 결과적인 속성들은 APS(200)의 최적화 및 상세화된 엔지니어링 모듈들 동안 사용되는 포괄적인 데이터시트로 컴파일될 수 있다.
재료의 AM 가공성은 재료가 몇몇 종류의 3D 프린팅과 연관된 매우 빠른 냉각 프로세스(10^5 내지 10^6 deg./sec 타입 속도)를 허용할 수 있는지 여부를 평가하기 위한 일반적인 제 1 단계이다 - 다양한 유형의 균열은 주조와 같은 느린 냉각 프로세스를 위해 설계된 종래의 합금들에서 일반적이다. 가공성 설계 공간의 실험적 조사는 일반적으로 전력, 해치 간격(hatch spacing), 속도, 층 두께, 다양한 오프셋 인자들 등과 같은 다양한 파라미터들에 대한 스위프(sweep)를 수반한다. 이것은 통상적으로 ml/h 의 체적비로서 표현되는 "순수(pure)" 레이저 프로세싱 / 빌드 레이트의 면에서 경제적 실행가능성(economic viability)의 표시를 제공할 수 있다.
재료 테스트 R&D(예를 들어, 새로운 합금 개발)를 위한 입력들은 주어진 사양에 대한 파우더 샘플, 프린팅된 밀도 큐브들, 다양한 프린트 배향에서의 프린팅된 인장 바아, 및 프린팅된 피로 바아와 같은 파우더를 포함할 수 있다. 재료 테스트 R&D(예를 들어, 새로운 합금 개발)를 위한 출력들은 습도, 산소 함량, 입자 크기 분포, 구형도/원형도, 화학, 및 유동 시간과 같은 파우더 데이터를 포함할 수 있다. 다른 출력들은 주어진 밀도/다공성, 입자 크기, 및 마이크로그래프들과 같은 데이터를 포함할 수 있으며, 이는 프린팅된 밀도 큐브들로부터 획득될 수 있다. 다른 출력들은 프린팅된 인장 바아부터 얻어질 수 있는 응력 대 변형 곡선 및 경도와 같은 데이터를 포함할 수 있다. 다른 출력은 프린팅된 피로 바아로부터 얻을 수 있는 S/N 곡선과 같은 데이터를 포함할 수 있다. 다른 출력들은 엔지니어링 데이터시트를 포함할 수 있다.
검증 테스트(요소 - 접착제/코팅) (703)
검증 테스트(요소 - 접착제/코팅)(703)는 많은 상이한 종류의 시험을 포함할 수 있다. 예를 들어, 접착제 특정 특성들은 주어진 접착제에 대한 레오미터, GIC 및 GIIC 시험, 주어진 접착제에 대한 전단 특성을 특성화하기 위한 시험, 기재 및 코팅 사양을 통해 수집될 수 있다. 이 테스트는 실온에서 뿐만 아니라 최소 주위 온도 조건, 및 최대 주위 온도 조건에서 수행된다. 이 테스트는 또한 산업 표준 가속 노화 및 부식 테스트들에 노출된 후 수행된다. 조인트의 피로 특성들은 주어진 접착제, 기재 및 코팅 구성에 대해 특징지어질 수 있다. 이 테스트는 완전히 역전된 축방향 하중 프로파일(fully reversed axial-axial load profile)을 이용하여 수행된다. 결과적인 속성들은 APS(200)의 최적화 및 상세화된 엔지니어링 모듈들 동안 사용되는 포괄적인 데이터시트로 컴파일될 수 있다.
검증 테스트(요소-접착제/코팅)(703)를 위한 입력들은, 예를 들어, 본딩된 이중 랩 전단 테스트 쿠폰, 본딩된 텅 및 그루브 테스트 쿠폰, GIC 및 GIIC 테스트 쿠폰, 및 접착제를 포함할 수 있다. 검증 테스트(요소 - 접착제/코팅)(703)를 위한 출력들은, 예를 들어, -40C 내지 150C의 힘/변위 곡선, 가속된 부식력/변위 곡선, -40 내지 150C의 피로 곡선, 및 복소 모듈러스 대 온도 및 점도 대 온도와 같은 유량계 데이터를 포함할 수 있다.
검증 테스트(컴포넌트들 및 어셈블리들) (705)
검증 테스트(컴포넌트들 및 어셈블리들)(705)는 예를 들어 서스펜션 제어 아암, 너클, 브레이크, 힌지, 조향 휠, 조향 칼럼, 충돌 레일 등을 포함하는 컴포넌트 레벨 테스트들을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 이 컴포넌트 레벨 테스트는 모델들을 상관시키고 추가로 생산 사용을 위해 컴포넌트를 검증하기 위해 사용될 수 있다.
검증 테스트(컴포넌트들 및 어셈블리들)(705)의 입력들은 테스트될 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 입력은 또한, (주어진 x, y, z 좌표들에서의) 예상된 변형, (주어진 x, y, z 좌표들에서의) 예상된 편향, 및 예상된 고장 부하 및 고장 위치와 같은 컴포넌트들의 정적 부하들 및 벡터들의 정보를 포함할 수 있다. 입력들은 또한 실패에 대한 예상된 사이클들의 수와 같은, 컴포넌트들의 동적 부하들, 벡터들 및 반복 인자들의 정보를 포함할 수 있다. 입력들은 또한, 예상 고장 모드 및 충격 에너지 및 예상 가속도 v 시간 곡선과 같은, 컴포넌트들의 충격 부하들의 정보를 포함할 수 있다. 입력은 또한 컴포넌트들의 부식 노출 요건들의 정보를 포함할 수 있다.
검증 테스트(컴포넌트들 및 어셈블리들)(705)를 위한 출력들은 (주어진 x, y, z 좌표들에서의) 측정된 변형, (주어진 x, y, z 좌표들에서의) 측정된 편향, 및 측정된 고장 부하 및 고장 위치와 같은 정적 부하들 및 벡터들의 측정된 데이터를 포함할 수 있다. 출력은 측정된 고장 사이클 수와 같은 동적 부하, 벡터 및 반복 인자의 측정된 데이터를 포함할 수 있다. 출력은 또한 측정된 고장 모드 및 충격 에너지 및 측정된 가속도 대 시간 곡선과 같은 충격 부하의 측정된 데이터를 포함할 수 있다. 출력은 또한 부품의 강성에 영향을 미치는지 여부에 관계없이 부품에 대한 부식 효과의 평가와 같은 부식 노출의 측정된 데이터를 포함할 수 있다.
알려진 재료 (인장 샘플 등) 검증 (707)
알려진 재료 (인장 샘플들 등) 검증(707)은, 예를 들어, APS(200)에서 사용되는 모든 재료들에 대한 내부 테스트를 통해 엔지니어링 특성들을 개발하는 것을 포함할 수 있다. 이는 탄소 섬유 패널들 및 튜브들뿐만 아니라 압출 금속들을 포함하는 시판되는 재료를 포함한다.
알려진 재료(인장 샘플 등) 검증(707)에 대한 입력들은 인장 샘플, 압축 샘플, 평면내 전단 샘플, CTE 테스트 쿠폰, 및 라미네이트와 같은 복합재에 대한 밀도 테스트 쿠폰을 포함할 수 있다. 다른 입력들은 압출물 또는 다른 COTS 금속에 대한 인장 테스트 쿠폰을 포함할 수 있다.
알려진 재료(인장 샘플 등) 검증(707)에 대한 출력들은 라미네이트에 대해, 인장 샘플로부터 얻어질 수 있는 탄성 계수(종방향 및 횡방향), 포아송 비(Poisson's ratio), 응력 대 변형 곡선, 압축 샘플로부터 얻어질 수 있는 밀도, 탄성 계수, 완충 계수, 섬유 체적 분율, 섬유 중량 분율, 전단 샘플로부터 얻어질 수 있는 횡방향 응력 대 전단, 평면 내 응력 대 전단, 및 인터라미나 전단 샘플로부터 얻어질 수 있는 다른 데이터를 포함할 수 있고, 압출(또는 다른 COTS 금속)에 대해, 그레인 사이즈 및 방향, 및 인장 테스트 쿠폰으로부터 얻어질 수 있는 엔지니어링 및 실제 응력 대 변형 곡선(그레인 사이즈와 비교하여 각각의 배향에 대해)을 포함할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 양태에 따른 소프트웨어 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
본 개시의 일 양태에서, 소프트웨어 설계 모듈(207)일 수도 있는 소프트웨어 설계 모듈은 하나 이상의 모듈을 포함할 수도 있다. 비제한적으로, 예를 들어, 본 개시의 일 실시양태에 따른 소프트웨어 설계 모듈은 아키텍처 설계 모듈(801) 및 컴포넌트 설계 및 최적화 모듈(803)을 포함할 수도 있다. 다른 모듈들은 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 소프트웨어 설계 모듈(207) 내에 포함될 수도 있다.
도 8에 도시된 바와 같은 아키텍처 설계/최적화 모듈일 수도 있는 아키텍처 설계 모듈(801)은 다중 재료 선택 모듈(805), 자동화된 조인트 스플릿 모듈(807), Am/어셈블리/구조를 이용한 스플릿 분석 모듈(809), 및 최적화된 조인트 스플릿 모듈(811)을 포함할 수도 있다.
아키텍처 설계 모듈 (801)
아키텍처 설계/최적화 모듈(801)은 아키텍처 설계 옵션들을 생성할 수도 있으며, 이는 성능, 재료 선택, 제조 비용, 라이프 사이클 분석, 및 다른 파라미터들에 대한 정량적 메트릭들을 포함할 수도 있다. 설계자들은 아키텍처 설계 모듈(801)로부터의 출력들을 검토하여, 설계 요건들을 변경하는 것 또는 주어진 설계에 대한 다른 변화하는 입력들에 기초하여 설계들을 수정, 정제, 또는 달리 변경할 수도 있다.
아키텍처 설계 모듈(801)로부터의 출력 설계는 주어진 제품에 대한 초기 설계로서 역할을 할 수도 있으며, 이는 그 다음 논의되고, 업데이트되고, 변경되고, 등등이며, 주어진 설계의 하나의 부분에 대한 변경들이 설계의 다른 부분들에 어떻게 영향을 미칠 수도 있는지를 보기 위해 반복될 수도 있다. 이러한 반복적인 프로세스는 컴포넌트 설계/최적화 모듈(803)에 의해 수행될 수도 있고, 결국 아키텍처 설계/최적화 모듈(801)로부터 더 완결된 "고 충실도" 아키텍처 출력을 초래할 수도 있다.
예를 들어, 아키텍처 설계 모듈(801)은 3D 프린팅된 컴포넌트를 포함하는 섀시의 초기 구조적 설계를 분석할 수도 있다. 초기 설계의 분석은 COTS 컴포넌트로 대체될 수 있는 3D 프린팅된 컴포넌트를 위치시킬 수도 있고, 이러한 교체가 설계에서 발생한다면 시간, 재료 비용, 조립 용이성 등의 관점에서 비용-편익 분석을 설계자에게 제공할 수 있다.
아키텍처 설계 모듈(801)에 대한 입력들은 설계 입력 데이터(FEM, CAD), 및 설계 목표들을 포함할 수 있다. 입력은 또한 차량 사양들(예를 들어, 스포츠카, 슈퍼카, 또는 승용차, 예상 비용들, 예상 판매 가격 등) 및 APS(200) 독점 로드 케이스들에 대한 높은 레벨 요건들을 포함할 수 있다. 아키텍처 설계 모듈(801)로부터의 출력들은 차량/서브구조에 대한 저충실도 설계 출력을 포함할 수 있다: 컴포넌트 CAD 및 COTS 선택들로 이루어진 BOM), 설계 검증, 설계 목표들에 대한 메트릭들). 이 모듈은 컴포넌트들에 대한 저충실도 설계 최적화를 수행할 수 있고 컴포넌트 설계/최적화 모듈(803)과 루프할 수 있다.
컴포넌트 설계 모듈 (803)
컴포넌트 설계/최적화 모듈(803)일 수도 있는 컴포넌트 설계 모듈(803)은 APS(200) 제조 프로세스들(설계, AM, 어셈블리 및 테스트)을 캡처하고 이들 프로세스들을 부분적으로 또는 완전히 자동화할 수도 있다. 컴포넌트 설계 모듈(803)은 컴포넌트 설계를 신속하게 생성하기 위해 지오-커널 기술, 토폴로지 최적화, 양방향 진화 구조 최적화(BESO), 고성능 컴퓨팅(HPC), 또는 다른 계산 기법들을 사용할 수도 있다. 설계 알고리즘들은 머신 러닝 및 데이터 볼트(205)에 존재하는 데이터의 분석에 의해 더 향상될 수도 있다.
컴포넌트 설계 모듈(803)에 대한 입력들은 설계 최적화 입력 데이터(FEM, CAD), 및 최적화 목표들(성능 목표, 프린트 비용 목표, 조립 목표)을 포함할 수 있다. 입력은 또한 재료 데이터베이스(601)로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 컴포넌트 설계 모듈(803)로부터의 출력들은 시뮬레이션 데이터(토폴로지 최적화, 자유 형상 최적화, 피로 분석, 내충돌성 분석, 열적 분석 등)를 포함할 수 있다. 출력은 또한 각각의 설계 옵션(적용가능한 경우)에 대한 제안된 조인트들 및 공칭 어셈블리 시퀀스 및 비용(적용가능한 경우)과 같은 설계 출력(CAD, 설계 검증, 설계 목표들에 대한 메트릭들)을 포함할 수 있다.
다중 재료 선택(MMSO) (805)
다중-재료 선택(805)은 성능 또는 비용과 같은 요건들을 충족하는 재료들 및/또는 COTS를 선택할 수 있고, 또한 각각의 재료 선택 제안의 메트릭들을 계산할 수도 있다. MMSO(805)는, 예를 들어, COTS 알루미늄 튜브들이 설계의 일부를 위해 사용될 수 있고, 이들 튜브들은 3D 프린팅된 부품들, 예를 들어, 노드들과 함께 조립될 수 있는 것을 결정할 수 있다. MMSO(805)는 또한 비용, 성능, 내충돌성 등의 관점에서 하나 이상의 재료의 COTS 알루미늄 튜브들과 3D 프린팅된 튜브들 사이의 비교를 제공할 수 있어, 전체 설계에 대한 보다 철저한 이해가 획득될 수 있다.
MMSO(805)에 대한 입력들은 설계 입력 데이터(예를 들어, FEM, CAD), 및 COTS의 사용을 최대화하는 것, 안전성을 최대화하는 것 등과 같은 다중 재료 선택을 위한 설계 목표들을 포함할 수 있다. 그 입력은 또한, 데이터 볼트(205)의 COTS 데이터베이스(609)로부터의 데이터를 포함할 수 있다. MMSO(805)에 대한 출력들은 CAD 파일들, 식별된 COTS 사용의 사양들, 설계 검증, 및 설계 목표들에 대한 메트릭들, 뿐만 아니라 최종 제품의 주어진 위치들에서의 재료들 사이의 비교들을 포함할 수 있다.
자동화된 조인트 스플릿 (807)
자동화된 조인트 스플릿(807)은 하나 이상의 전체 설계 요건들, 예를 들어, 성능, 비용, 안전성 등을 여전히 충족시키면서 컴포넌트 또는 서브구조를 분할하는 방법을 제안할 수 있다. 자동화된 조인트 스플릿(807)은 또한 각각의 제안의 메트릭들, 예를 들어, 전체 효율, COTS 부품을 3D 프린팅된 부품으로 대체하는 스케줄 또는 비용에서의 변화, 부품들을 변경하는 것에 대한 중량 페널티들 등을 계산할 수도 있다. 자동화된 조인트 스플릿(807)에 대한 입력들은 설계 입력 데이터(FEM, CAD), 및 COTS의 사용을 최대화하고 재료 중량을 최소화하는 등과 같은 다중 재료 선택을 위한 설계 목표들을 포함할 수 있다. 자동화된 조인트 스플릿(807)에 대한 출력들은 스플릿들, 조인트들의 명세들, 설계 검증, 스플릿팅 제안들 및 다른 인자들을 포함하는 설계 목표들에 대한 메트릭들을 갖는 CAD 데이터를 포함할 수 있다.
AM/어셈블리/구조에 있어서의 스플릿 분석 (809)
AM/어셈블리/구조(809)를 이용한 스플릿 분석은 설계 요건들에 대해 자동화된 조인트 스플릿(807)로부터의 각각의 조인트 스플릿 제안을 평가할 수도 있다. 예를 들어, 다양한 설계들 사이의 성능, 비용, 제조 시간, 내충돌성 등에서의 변화들 또는 주어진 설계에서의 개별 변화들은 다양한 설계들의 각각을 AM/어셈블리/구조(809)를 이용한 스플릿 분석으로 입력함으로써 비교될 수 있다. 그러면 설계자, 비용 분석가, 및 경영진은 개별 부품 비용이나 성능 문제를 보는 대신 전체 관점에서 각 설계에서의 차이들을 비교할 수 있다. 이와 같이, 임의의 다운스트림 선택 프로세스들은 인간 상호작용, 자동화된 선택, 또는 다양한 설계 파라미터들의 하이브리드 인간-자동화된 선택을 사용하여 수행될 수 있으며, 이는 최적화된 조인트/스플릿 모듈(811)에서의 머신 러닝에 기초할 수도 있다.
AM/어셈블리/구조(809)를 이용한 스플릿 분석을 위한 입력들은 스플릿들을 갖는 CAD, 조인트들의 사양들을 포함할 수 있다. 입력은 또한 데이터 볼트(205)의 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605), 접착제 데이터베이스(607), 및 COTS 데이터베이스(609)로부터의 데이터를 포함할 수 있다. AM/어셈블리/구조를 이용한 스플릿 분석(809)에 대한 출력들은 분할 제안들 및 구조 성능/질량, 프린트 비용, 어셈블리 비용 및 라이프 사이클 분석을 포함하는 설계 목표들에 대한 메트릭들을 포함할 수 있다.
최적화 조인트 스플릿 (811)
최적화된 조인트 스플릿(811)은 자동화된 조인트 스플릿(807) 및 AM/어셈블리/구조를 이용한 스플릿 분석(809)의 다양한 솔루션들을 샘플링하여 부품들 사이의 조인트들이 위치될 수도 있는 위치에 관한 하나 이상의 솔루션을 생성할 수도 있다. 어셈블리의 각 부품은 다수의 변수들에 의해 영향을 받기 때문에, 각 조인트 또는 부품들 간의 연결의 전반적인 검토가, 주어진 위치에 조인트를 배치하는 것이 비용, 성능, 제조 효율성 및 기타 인자들의 측면에서 전체 설계에 어떻게 영향을 미치는지의 관점에서 도움이 될 수도 있다.
최적화된 조인트 스플릿(811)에 대한 입력들은 설계 최적화 입력 데이터(FEM, CAD), 및 최적화 목표들(성능 목표, 프린트 비용 목표, 어셈블리 목표)을 포함할 수 있다. 입력은 또한 데이터 볼트(205)의 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605), 접착제 데이터베이스(607), 및 COTS 데이터베이스(609)로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 최적화된 조인트 스플릿(811)에 대한 출력들은 다양한 설계 목표들(성능, 프린트 비용, 조립 비용 등)을 충족시키기 위한 다수의 솔루션들(상이한 분할 제안들)을 포함할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 양태에 따른 컴포넌트 설계 모듈(703)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
컴포넌트 설계 모듈(703)은 하나 이상의 모듈들, 예를 들어, 코어 컴포넌트 설계 모듈(901), 마진을 위한 설계 모듈(903), 및 설계 검증 모듈(905)을 포함할 수 있다.
코어 컴포넌트 설계 (901)
코어 컴포넌트 설계(901)는 부품의 초기 설계를 생성할 수도 있다. 코어 컴포넌트 설계(901)는 아래의 도 10에서 상세히 설명된다.
마진을 위한 설계 (903)
마진을 위한 설계(903)는 데이터 볼트(205)로부터의 데이터를 분석하고 데이터 볼트(205)로부터의 파라미터들을 테스트 서브시스템(204)으로부터의 테스트 데이터에 상관시켜 내부 설계 마진을 조정하여 예상된 설계 마진을 달성할 수도 있다. 마진을 위한 설계(903)에 대한 입력들은 아키텍처 설계 모듈(801)로부터의 구조들, 원하는 설계 마진, 데이터 볼트(205)로부터의 AM 데이터, 및 데이터 볼트(205)로부터의 테스트 데이터를 포함할 수 있다. 마진(903)에 대한 설계로부터의 출력들은 마진(903)에 대한 설계에 대한 입력으로서 사용되는 안전 인자와 상이할 수도 있는 예상된 안전 인자를 갖는 설계를 포함할 수 있다.
설계 검증 (905)
설계 검증(905)은 설계를 평가하기 위해 상업적으로 이용 가능한 소프트웨어 툴들일 수도 있는 소프트웨어 툴들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 비제한적으로, 설계 검증(905)은 안전성, 내충돌성 등과 같은 하나 이상의 표준에 대한 준수를 보장할 수도 있다. 설계 검증(905)에 대한 입력들은 아키텍처 설계 모듈(801)에 의해 생성된 구조들을 포함할 수 있다. 설계 검증(905)으로부터의 출력들은 설계 솔루션을 검증하기 위해 사용될 수 있는 정적 분석, 피로 분석, 내충돌성 분석, 및 열적 분석을 포함할 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 양태에 따른 코어 컴포넌트 설계 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
본 개시의 일 양태에서, 코어 컴포넌트 설계 모듈(901)은 지오커널(1001), 생성적 설계 모듈(1003), 격자 모듈(1005), 토폴로지 최적화 모듈(1007), 사이즈/형상 최적화 모듈(1009), 제조 제약들 분석 모듈(1011), 충돌 분석, 피로 분석 모듈(1013), 로드/경계 조건 관리 모듈(1015), 프린트 최적화, 제조 최적화 모듈(1017), 어셈블리 분석 모듈(1019), 및 라이프사이클 분석 모듈(1021)을 포함할 수도 있다.
지오커널 (1001)
지오커널(1001)은 컴포넌트의 설계에서 사용하기 위한, 메시 평활화(mesh smoothing), 메시 치유(mesh healing), 및 리메싱(remeshing), 얇은-영역 및 얇은-골격 검출 및 고정, 융합, 또는 공동화 동작들과 같은 기하학적 및 메시화 조작 기술들을 제공할 수도 있다. 지오커널(1001)에 대한 입력들은 설계 최적화 입력 데이터(FEM, CAD), 평활화, 융합, 증점, 또는 세정(cleaning-up)과 같은 지오메트리/메시 동작 지시들을 포함할 수 있다. 지오커널(1001)로부터의 출력들은 결과적인 메시를 포함할 수 있으며, 이는 토폴로지 결과 해석, 자유 형상 최적화, 중공 골격 설계 등과 같은 다운스트림 최적화 프로세스들을 가능하게 할 것이다.
생성적 설계(골격, 중공 골격, 박스) (1003)
생성적 설계(1003)는 지오커널 및 BESO 기술을 레버리징함으로써 구조를 생성할 수 있다. 생성적 설계(1003)는 컴포넌트 설계뿐만 아니라 전체 제품 설계에 사용하기 위해, 내부 격자를 갖는/갖지 않는 상이한 설계 옵션들, 예를 들어, 골격, 중공 골격, 또는 박스를 생성할 수 있다. 생성적 설계(1003)에 의해 생성된 설계 옵션들은 전체 제품에 대한 설계 요건들에 대해 추가로 평가되고 순위화될 수도 있다.
격자 모듈 (1005)
지오커널(1001) 및/또는 생성적 설계(1003)의 일부로서 포함될 수도 있는 격자 모듈(1005)은 격자 구조를 설계하는데 사용될 수도 있으며, 이는 충돌 구조에서 충격 에너지의 보다 효율적인 에너지 흡수를 제공할 수도 있다. 추가로, 격자 피처들은 부가 제조 동안 일체형 빌드-지지체로서 동시에 작용할 수 있다.
격자 모듈(1005)에 대한 입력들은 엔지니어링 요건들(부하들, 충격 성능 목표들 등)을 포함할 수 있다. 격자 모듈(1005)에 대한 출력들은 부가 제조된 구조물들에 통합된 격자 피처들을 포함할 수 있다.
토폴로지 최적화 (1007)
지오커널(1001) 및/또는 생성적 설계(1003)의 일부로서 포함될 수도 있는 토폴로지 최적화(1007)는 BESO 및 다른 분석 도구들을 통해 토폴로지 개선 능력을 제공할 수 있다. 설계 검증 동안, APS(200)는 토폴로지 비교 또는 다른 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 분석을 실행하기 위해, 예를 들어, OptiStruct와 같은 상업적 토폴로지 소프트웨어 또는 다른 상업적 소프트웨어를 사용할 수 있다. BESO 기술은 토폴로지 솔루션 품질과 계산 시간 효율성을 향상시키기 위해 그래디언트 기반 개선과 GPU를 사용함으로써 양방향 진화 구조적 성능을 더 확장할 수 있다.
토폴로지 최적화(1007)에 대한 입력들은 로드 케이스들 및 최적화 제약들을 갖는 입력 FEM을 포함할 수 있다. 토폴로지 최적화(1007)로부터의 출력들은 다양한 성능 메트릭들에 대한 비교를 위한 구조들을 포함할 수 있다.
사이즈/형상 최적화 (1009)
지오커널(1001) 및/또는 생성적 설계(1003)의 일부로서 포함될 수도 있는 사이즈/형상 최적화(1009)는 설계의 사이즈 및/또는 형상을 추가로 개선할 수 있다. 다양한 컴포넌트 설계들 사이의 비교들은 설계의 성능을 상당히 감소시키지 않으면서 설계의 질량 감소를 초래할 수도 있다. APS(200)는 사이즈/형상 최적화(1009)로부터의 출력들을 사용하여 하나 이상의 주어진 컴포넌트들의 사이즈/형상을 감소 또는 변경할 수 있고, 전체 완제품에 대한 영향을 리포트할 수 있다. 사이즈/형상 최적화(1009)에 대한 입력들은 로드 케이스들 및 최적화 제약들을 갖는 입력 FEM을 포함할 수 있다. 사이즈/형상 최적화(1009)로부터의 출력들은 선택된 성능 파라미터들, 예를 들어, 중량 감소, 공기역학적 드래그 등에서 다양한 개선들을 갖는 수정된 및/또는 개선된 구조들을 포함할 수 있다.
제조 제약 분석 (1011)
지오커널(1001) 및/또는 생성적 설계(1003)의 일부로서 포함될 수도 있는 제조 제약들 분석(1011)은 제조 제약들을 분석하고 이들 제약들을 설계에 적용할 수 있다. 예를 들어, 제조 제약들 분석(1011)은 설계에서 얇은-영역들, 얇은 골격들, 파우더 포획 구역들, 및 열 왜곡 문제들을 검출할 수 있고, 컴포넌트 및/또는 최종 제품의 제조성에서의 문제들을 감소시키거나 제거하기 위해 설계에서 이들 영역들을 조정할 수도 있다. 제조 제약들 분석(1011)은, 다양한 영역들을 더 두껍거나 더 얇게 만듦으로써 조정하고, 파우더를 배출하기 위해 중공 영역들에 구멍들을 자동으로 생성하고, 열 왜곡을 완화하기 위해 모델을 보상하는 등을 하면서, 강도, 내충돌성, 전체 중량 등과 같은 다른 설계 제약들을 유지할 수 있다.
제조 제약들 분석(1011)은 AM 제조 제약들 및/또는 어셈블리 제조 제약들을 분석할 수 있고, 주어진 컴포넌트, 조인트, 노드 등에 대해 이루어질 선택에 대한 정보를 만들거나 제공할 수 있다. 예를 들어, 3D 프린팅된 부품의 초기 설계는 부품의 중량을 감소시키도록 설계된 얇은 영역을 포함할 수도 있다. 그러나, 제조 제약들 분석(1011)은 얇은 영역이 다른 부품들과 그 부품을 조립하는 동안 구부러질 수 있다고 결정할 수도 있다. 제조 제약들 분석(1011)은 이러한 결정을 AM 제약들 및 어셈블리 제약들에 기초할 수 있다. 프린팅된 얇은 영역의 강도는 프린팅된 재료, 프린터 파라미터들 및 설정 등에 의존할 수 있기 때문에, 유사하게, 조립 동안 얇은 영역에 인가되는 힘은 조립 시퀀스, 로봇의 모션 등에 의존할 수 있다. 따라서, 얇은 영역이 구부러질 것인지, 따라서 수정되어야 하는지 여부의 결정은 AM 제약들 및 어셈블리 제약들에 의존할 수 있다. 제조 제약들 분석(1011)이 얇은 영역이 조립 동안 구부러질 수 있다고 결정하면, 분석은 AM 프로세스, 어셈블리 프로세스, 또는 양자 모두에 대해 수정이 이루어져야 한다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 제조 제약들 분석(1011)은 조립되는 동안 영역이 견딜 힘에 저항하고 굽힘을 방지하기 위해 얇은 영역을 더 두껍게 하도록 부품의 설계를 수정함으로써 AM 프로세스를 수정할 수 있다. AM 프로세스를 수정하는 것에 더하여 또는 그 대신에, 제조 제약들 분석(1011)은, 예를 들어, 얇은 영역을 갖는 부품이 상이한 순서로 어셈블리에 추가되고, 얇은 영역에 많은 응력을 가하지 않는 배향으로 추가되도록 어셈블리의 순서를 변경함으로써 어셈블리 프로세스를 수정할 수도 있다.
충돌 분석, 피로 분석 (1013)
충돌 분석, 피로 분석(1013)은 설계들이 성능 요건들을 충족시키는 것을 보장하기 위해 제안된 설계들에 대한 충돌 분석 및/또는 피로 분석을 수행할 수 있다. 충돌 분석, 피로 분석(1013)을 위한 입력들은 아키텍처 설계/최적화(701)에 의해 생성된 최적화된 구조들을 포함할 수 있다. 충돌 분석, 피로 분석(1013)에 대한 출력들은 설계가 내충돌성 및 피로의 기준을 통과함을 보장하기 위해 충돌 분석(예를 들어, LS-Dyna로) 및 내구성/피로 NVH 분석(예를 들어, nCode) 양자 모두를 사용하는 것을 포함할 수 있다.
로드/경계 조건 관리 (1015)
로드/경계 조건(LBC) 관리(1015)는 어떠한 수동 작업도 없이 새로운 설계 상에 LBC를 투영함으로써 강건한 방식으로 메시 조작을 수행할 수 있다. 그 결과, LBC는 새롭게 생성된 설계로 정확하게 전달되고, LBC 관리(1015)는 설계 최적화 시뮬레이션에서 정확도를 유지할 수 있다.
프린트 최적화, 제조 최적화 (1017)
프린트 최적화, 제조 최적화(1017)는 지지를 최소화하기 위해 최상의 배향을 계산하고, 프린트 정확도를 향상시키기 위해 열 왜곡에 대한 모델을 보상하고, 생산성을 향상시키기 위해 패킹/네스팅을 최적화함으로써 프린트 준비 프로세스를 최적화할 수 있다. 프린트 최적화, 제조 최적화(1017)를 위한 입력들은 아키텍처 설계/최적화(701)에 의해 생성된 최적화된 구조들 및 데이터 볼트(205)로부터의 AM 데이터를 포함할 수 있다. 프린트 최적화, 제조 최적화(1017)에 대한 출력들은 프린트 배향, 패킹/네스팅, 열적 보상을 포함할 수 있다.
어셈블리 분석 (1019)
어셈블리 분석(1019)은 주어진 모델(연결성 및 조인트 정의) 및 로봇식 어셈블리 셀 구성에 대한 이용 효율 분석 및 감도 분석을 수행할 수 있다. 분석은 상이한 조인트 정의 및 상이한 로봇식 어셈블리 셀 구성을 시도하는 데 사용될 수 있다. 어셈블리 분석(1019)에 대한 입력들은 아키텍처 설계/최적화(701), 조인트 정의, 및 로봇식 어셈블리 셀 구성에 의해 생성된 최적화된 구조들을 포함할 수 있다. 어셈블리 분석(1019)에 대한 출력들은 로봇 활용, 어셈블리 시간, 감도 분석을 포함할 수 있다.
라이프사이클 분석 (1021)
라이프사이클 분석(1021)은 일차 자원으로부터 사이클의 종료(크레이들에서 그레이브로)까지 비용 분석을 수행할 수 있고, 바람직하게는 사이클의 종료 출력 스트림(크레이들에서 크레이들로)의 업그레이드를 포함할 수 있다. 수명 분석(1021)을 위한 입력들은 아키텍처 설계/최적화(701)에 의해 생성된 최적화된 구조들을 포함할 수 있다. 라이프사이클 분석(1021)에 대한 출력들은 수명 특성들을 개선하기 위해 최적화된 구조들에 대한 조정들을 포함할 수 있다.
도 11 내지 도 13은 본 개시의 일 양태에 따른 생성적 설계 모듈에 의해 생성될 수 있는 결과들을 예시한다.
도 11은 다양한 실시양태들에 따른 예시적인 골격 설계(1101)를 도시한다. 골격 설계(1101)는 고성능의 원하는 특성들을 가질 수 있고, 내부 파우더를 제거할 필요가 없고, 일반적으로 높은 프린트 속도를 가질 수 있는 고체 내부를 가질 수 있다.
도 12는 다양한 실시양태들에 따른 예시적인 중공 골격 설계(1201)를 도시한다. 중공 골격 설계(1201)는 골격 설계(1101)와 유사할 수 있지만, 격자, 리브 등과 같은 내부 구조들을 포함할 수 있는 중공인 부분들을 포함할 수 있다. 중공 골격 구조들은 어떤 로드 케이스들에 대해 높은 성능의 특성들을 가질 수 있지만, 내부 파우더 제거를 필요로 할 수 있고, 잠재적으로 낮은 프린트 속도를 가질 수 있다.
도 13은 다양한 실시양태들에 따른 예시적인 박스형 설계(1301)를 도시한다. 박스형 구조는 얇은 벽들을 가질 수 있는 능력 및 특정 로드 케이스들에 높은 성능과 같은 특성들을 가질 수 있다. 그러나, 박스형 구조물은 내부 파우더 제거를 필요로 할 수도 있고, 잠재적으로 낮은 프린트 속도를 가질 수도 있다.
생성적 설계(골격, 중공 골격, 박스)(1003)에 대한 입력들은 설계 최적화 입력 데이터(FEM, CAD), 및 설계 목표들(성능 목표, 프린트 비용 목표, 조립 목표)을 포함할 수 있다. 생성적 설계(골격, 중공 골격, 박스)(1003)에 대한 출력들은 설계 목표들을 충족시키는 고도로 최적화된 구조를 포함할 수 있다.
도 14는 본 개시의 일 양태에 따른 제조 제약들 분석(1011)에 의해 이루어진 예시적인 수정을 나타낸다.
도 14는 초기 설계(1401)를 도시한다. 초기 설계는 얇은 골격 영역(1403)을 포함한다. 제조 제약들 분석(1011)은 다른 부품들과의 조립 동안 얇은 골격 영역이 구부러질 수 있다고 결정할 수 있다. 제조 제약들 분석(1011)은 더 어두운 음영으로 도시된 조정된 설계(1405)를 생성하기 위해 초기 설계(1401)를 조정할 수 있다. 조정된 설계(1405)는 또한 인쇄적성(printability) 및 성능을 개선할 수 있는 더 두꺼운 골격 영역(1407)을 포함할 수도 있다.
제조 제약들 분석(1011)을 위한 입력들은 최적화된 구조들을 포함할 수 있다. 제조 제약들 분석(1011)에 대한 출력들은 두께, 여분의 스톡킹들, 및 열적 보상과 같은 제조 제약들을 만족시키는 개선된 구조들을 포함할 수 있다.
도 15 는 본 개시의 일 양태에 따른 LBC 관리 (1015) 의 예시적인 동작을 나타낸다.
LBC 관리(1015)는 LBC(1501) 및 타겟 메시(1503)를 갖는 설계 공간을 수신할 수 있다. 그 다음, LBC 관리(1015)는 입력에 기초하여 LBC(1505)와의 타겟 메시를 생성할 수 있다.
로드/경계 조건 관리(1015)에 대한 입력들은 설계 입력 모델에서 로드 케이스들 및 경계 조건들(LBC)을 포함할 수 있다. 로드/경계 조건 관리(1015)에 대한 출력들은 APS(200)가 일련의 설계 최적화 프로세스들 동안 LBC를 정확하게 전달할 수 있도록 LBC의 하이 레벨 표현을 포함할 수 있다.
도 16은 본 개시의 일 양태에 따른 마진(margin)을 위한 설계(903)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
마진을 위한 설계(903)는 로드 케이스 분석 모듈(1601), 변형 생성 모듈(1603), 및 스플릿 최적화 모듈(1605)을 포함할 수 있다.
로드 케이스 분석 (1601)
로드 케이스 분석(1601)은 설계 강건성을 개선하기 위해 식별된 로드 케이스(예를 들어, 인가된 특정 힘 또는 압력의 상이한 값들, 또는 인가된 힘들의 상이한 방향들)의 감도 분석을 수행할 수 있다. 로드 케이스 분석(1601)을 위한 입력들은 설계 입력 모델에서 로드 케이스들 및 경계 조건들(LBC)을 포함할 수 있다. 로드 케이스 분석(1601)에 대한 출력들은 임계 로드 케이스들을 식별하는 것 및 임계 로드 케이스들의 감도 분석을 포함할 수 있다.
변형 생성 (1603)
변형 생성(1603)은 설계에 대한 대표적인 변형들의 세트를 생성하기 위해 지식, 머신 러닝, 및 데이터 볼트(205)로부터의 데이터를 사용할 수도 있다. 이러한 변형들은 설계 요건들 및 제약들에 기초하여 더 효율적인 전체 설계를 허용할 수도 있다. 주어진 설계에 대한 변형들을 생성함으로써, 변형 생성(1603)은 비용, 제조 시간을 감소시키거나, 또는 계산적 분석이 특정 설계 특성들에 집중된 다수의 설계들을 생성할 수 있도록 설계 내의 특정 제약들에 가중치를 둘 수도 있다. 변형 생성(1603)은 설계에 대한 상이한 제안들을 생성하기 위해 APS(200) 내의 많은 모듈들, 예를 들어, 컴포넌트 설계 모듈(803), 최적화된 스플릿(811), 스플릿 분석(809), MMSO(805) 등에 의해 사용될 수 있다.
변형 생성(1603)을 위한 입력들은 설계 최적화 입력 데이터(FEM, CAD), 및 설계 목표들(성능 목표, 프린트 비용 목표, 어셈블리 목표), 및 COTS 재료 선택, 프린트 재료 선택, 조인트 스플릿 전략, 어셈블리 전략 선택, 프린트 전략 선택 및 다른 제조 프로세스 전략들을 선택하는 방법을 정의하는 설계 변형 규칙 정의들을 포함할 수 있다. 변형 생성(1603)에 대한 출력들은 시스템이 요건들의 세트에 기초하여 변형들을 평가할 수 있도록 엔드-투-엔드 사양(설계, 조립 및 인쇄)의 변형들의 리스트를 포함할 수 있다.
스플릿 최적화 (1605)
스플릿 최적화(1605)는 상이한 분할 전략을 분석하여 다수의 설계 목표: 프린트 시간 또는 비용의 감소, 조립 시간 또는 비용, 구조 성능 및 다른 기준들을 달성할 수 있다. 스플릿 최적화(1605)에 대한 입력들(1605)은 변형 생성(1603)에 의해 생성된 변형들의 리스트 및 분할을 평가하기 위한 목적 함수들: 프린트 비용, 조립 비용, 구조 성능 및 다른 기준들을 포함할 수 있다. 스플릿 최적화(1605)에 대한 출력들은 컴포넌트/서브구조들의 최적화된 분할을 포함할 수 있다.
도 17은 본 개시의 일 양태에 따른 설계 검증 모듈(905)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
설계 검증 모듈(905)은 특히 로드/경계 조건(LBC) 관리 모듈(1701), 응력 분석 모듈(1703), 피로 분석 모듈(1705), 충돌 분석 모듈(1707), 및 열적 분석 모듈(1709)을 포함할 수 있다.
로드/경계 조건 관리 (1701)
LBC 관리(1701)는 LBC를 설계 상에 투영함으로써 설계에 메시 조작 기법들을 적용할 수도 있다. 즉, LBC 관리(1701)는 전체 설계에 적용되는 로드 및 경계 조건들로 메시 구성에서 특정 설계 제약들을 갖는 설계를 생성할 수도 있다. 결과적으로, 이러한 조건들은 설계로 전달될 수도 있고, APS(200)는 설계 시뮬레이션들에서 경계 조건 정확도를 유지할 수도 있다. LBC 관리(1701)에 대한 입력들은 설계 입력 모델에서 로드 케이스들 및 경계 조건들을 포함할 수 있다. LBC 관리(1701)에 대한 출력들은 APS(200)가 일련의 설계 개선/최적화 프로세스들 동안 LBC를 정확하게 전달할 수 있도록 LBC의 하이 레벨 표현들을 포함할 수 있다.
응력 분석 (1703)
응력 분석(1703)은 구조물들에 대한 응력들을 결정할 수 있다. 응력 분석(1703)은 포괄적이거나 로컬화된 설계 솔루션들을 생성할 뿐만 아니라 스케일링될 수 있는 솔루션들을 생성할 수도 있다. 설계들의 스케일링은 하나 이상의 변수들에 대해 수행될 수 있고, 선형 또는 비선형일 수 있고, 정적 및 동적 조건들에서 수행될 수 있고, 그리고/또는 음향(acoustics), 피로(fatigue), 내충돌성(crashworthness), 재료 변화들, 또는 다른 인자들을 고려할 수 있다. 응력 분석(1703)은 재료들, 설계 철학, 제조 기법들 등에서의 변화들의 효과들을 결정하기 위해 중량, 강도, 강성, 진동 및 피로 특성들 등과 같은 다양한 성능 메트릭들에 대한 구조들을 수정, 개선, 또는 최적화할 수 있다. 본 개시의 일 양태에서, Optistruct와 같은 상업적 소프트웨어는 응력 분석(1703)의 일부 또는 전부로서 사용될 수 있다. 응력 분석(1703)에 대한 입력들은 유한 요소 모델 입력들을 포함할 수 있다. 응력 분석(1703)으로부터의 출력들은 변위, 응력, 및 모멘트 값들과 같은 FEM 분석 결과를 포함할 수 있다.
피로 분석 (1705)
피로 분석(1705)은 디지털 신호 처리, 음향 및 진동 분석, 피로 수명 예측, 내구성 분석, 엔지니어링 데이터 관리 및 보고를 제공할 수 있다. 피로 분석(1705)은 설계 내의 임계 응력 포인트들을 식별할 수 있고, 다양한 컴포넌트들의 피로 수명을 계산할 수도 있다. 이들 분석은 금속 및 복합체를 포함한 다양한 재료에 대한 유한 요소(FE) 분석 결과들을 포함할 수도 있다. 본 개시의 일 양태에서, nCode와 같은 상업적 소프트웨어가 사용될 수 있다. 피로 분석(1705)에 대한 입력들은 아키텍처 설계 모듈(801)에 의해 생성된 구조들, 피로 로드 케이스들, 합금들 및 파라미터들 데이터베이스(605)로부터의 데이터, 접착제 데이터베이스(607), COTS 부품들 라이브러리(609), 또는 데이터 볼트(205) 내의 다른 데이터를 포함할 수 있다. 피로 분석(1705)으로부터의 출력들은 컴포넌트, 서브어셈블리, 또는 최종 제품의 구조의 피로 수명 분석을 포함할 수 있다.
충돌 분석 (1707)
충돌 분석(1707)은 서브어셈블리들, 컴포넌트들 또는 제품들에 대한 시뮬레이션들을 수행할 수 있다. 이들 시뮬레이션들은, 특히, 명시적 시간 적분을 사용하는 비선형 과도 동적 유한 요소 분석(FEA), 고장 분석들, 피로 분석(1705)으로부터의 피로 분석들, 또는 다른 시뮬레이션들을 포함할 수도 있다. 본 개시의 일 양태에서, LS-DYNA와 같은 상업적 소프트웨어가 사용될 수 있다. 충돌 분석(1707)에 대한 입력들은 아키텍처 설계/최적화(801)로부터의 구조들을 포함할 수 있다. 충돌 분석(1707)으로부터의 출력들은 최적화된 구조의 내충돌성 분석을 포함할 수 있다.
열적 분석 (1709)
열적 분석(1709)은 설계들의 열적 분석을 수행할 수 있다. 본 개시의 일 양태에서, Altair, MSC 소프트웨어, 또는 다른 표준 CAE 소프트웨어 패키지와 같은 상업적 소프트웨어가 사용될 수 있다. 열적 분석(1709)에 대한 입력들은 아키텍처 설계/최적화(801) 및 열적 분석 입력으로부터의 구조들을 포함할 수 있다. 열적 분석(1709)으로부터의 출력들은 최적화된 구조의 열적 분석을 포함할 수 있다.
도 18은 본 개시의 일 양태에 따른 부가 모듈(209)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
부가 모듈(209)은 AM(프린트) 모듈(1801)을 포함할 수 있으며, 이는 자동화된 네스팅 모듈(1803) 및 자동화된 지지체 생성 모듈(1805)을 포함할 수 있다.
AM 모듈 (1801)
AM 모듈(1801)에서, 3차원 구조는 용접, 마이크로-용접, 디포지팅, 바인딩, 융합 또는 다른 방식으로 더 큰 전체로의 공급원료 재료의 피스-와이즈(piece-wise) 조이닝을 지배하는 일련의 명령들로 분해된다. 더 큰 기판이 일련의 프로세스들에 의해 최종 기하학적 형상으로 감소되는 서브랙티브 제조(subtractive manufacturing)와는 대조적으로 통상적으로 부가 제조(additive manufacturing)로 지칭된다.
AM 모듈(1801)에 대한 입력들은 프린팅을 위해 필요한 피처들을 갖는 준비된 디지털 설계 모델을 포함할 수 있고, 일반적으로 고정 또는 가변 두께일 수도 있는 일련의 슬라이스들로의 분해를 수반하며, 성공적인 구축을 용이하게 하기 위해 열 및 응력 관리를 위한 지지 구조들을 포함할 수도 있다. AM 모듈(1801)에 대한 출력들은 일반적으로 빌드 기판 플레이트에 직접 및/또는 관련 지지 구조체들로 부착된 반제품/구조물, 부분적으로 소결되거나 결합된 파우더 등을 포함할 수 있다. 이 제품은 최종 사용 전에 후속 프로세싱에 노출될 수도 있다.
자동화된 네스팅 (1803)
자동화된 네스팅(1803)에서, 바운딩 포락선(bounding envelope), 형상 복잡성/오목부 값, 임계 피처들 등과 같은 특성들의 세트를 갖는 디지털 설계 모델들의 그룹 또는 풀이 분석될 수도 있다. 이들 모델들은 생산 요건들의 세트, 예를 들어, 수량, 스케줄, 연관된 장비 능력들 등에 따라 알고리즘들의 세트에 의해 특성화되고 해석될 수도 있다. 알고리즘은 재료, 빌드 시간, 다운 타임 등에서의 낭비를 감소시키기 위해 상보적 및 유사한 활동들을 결합함으로써 팩토리 운용 효율을 향상시키거나 최대화하기 위해 모색한다.
자동화된 네스팅(1803)에 대한 입력들은 네스팅 분석에 필요한 특성들의 세트를 갖는 디지털 설계 모델들의 그룹/풀을 포함할 수 있다. 자동화된 네스팅(1803)으로부터의 출력들은 팩토리 운용 효율 목표 함수를 최대화하고 부가 프로세스에서 공동 제조될 각각의 아이템의 요구되는 포지션 및 배향을 정의하는 빌드 정의들의 최적화된 세트를 포함할 수 있다.
자동화된 지지체 생성 (1805)
자동화된 지지체 생성(1805)은 프린팅 동안 지지 구조들을 이용할 수도 있는 AM 설계들에 대한 지지 구조 설계들을 생성할 수도 있다. 정의된 빌드 벡터를 갖는 임의의 주어진 디지털 설계 모델의 경우, 모델은 프린팅 프로세스 동안 사용되는 피처들로 수정될 수 있다. 자동화된 지지체 생성(1805)의 출력들은 프린팅을 위해 사용되는 머신들 뿐만 아니라 프린팅 동안 부품의 각도 또는 회전, APS(200) 내의 다른 모듈들에 의해 생성된 부품의 분할들 등에 따라 변할 수도 있다.
선택적 레이저 용융 또는 파우더 베드 융합 기술들은 일반적으로 설계를 고정된 또는 가변 두께들의 일련의 슬라이스들로 분해하고, 이러한 설계들은 성공적인 구축을 용이하게 하기 위해 열 및 응력 관리를 위한 지지 구조들을 채용할 수도 있다. 이들 열-기계적 구조들은 빌드 각도, 프로세스 설정들로부터의 잔차, 예열/주변 조건들 등과 같은 선택된 AM 기술의 제한 요건들 내에서 성공적인 구축의 확률을 증가시키기 위해 사용된다. AM 프로세스 시뮬레이션 소프트웨어로부터의 지식 베이스 및 제조된 이전 제품들의 증가하는 데이터베이스뿐만 아니라, 입력 모델에 대한 치수 정확도와 같은 다른 특성들은 이 프로세스가 시간이 지남에 따라 점증적으로 자동화될 수 있게 하고 프린팅 프로세스의 수율을 증가시킨다.
자동화된 지지체 생성(1805)에 대한 입력들은, 적용가능한 경우, 준비된 디지털 설계 모델 및 연관된 구축 벡터/배향을 포함할 수 있다. 자동화된 지지체 생성(1805)으로부터의 출력들은 성공적인 프린팅의 증가된 확률을 위해 요구되는 임의의 열-기계적 구조들로 수정된 모델을 포함할 수 있다.
도 19는 본 개시의 양태에 따른 어셈블리 모듈(211)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
어셈블리 모듈(211)은 특히 어셈블리 플래너 사용자 인터페이스(1903), 시퀀스 플래너(1905), 어셈블리 피처 로케이터(1907), 모션 플래너(1909), 정확도 예측기/컨덕터(1911), 및 오프라인 프로그래밍(OLP) 플래너(1913)를 포함할 수 있는 어셈블리 플래닝 모듈(1901)을 포함할 수 있다. 이들 컴포넌트들은 최적화된 어셈블리 솔루션에 수렴하기 위해 서로 루프될 수 있다.
어셈블리 플래너 사용자 인터페이스 (1903)
어셈블리 플래너 사용자 인터페이스(1903)는 로봇식 어셈블리 셀/자동화된 어셈블리 프로세스의 사용자 인터페이스일 수 있는 어셈블리 플래너의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 포함할 수 있다. 어셈블리 플래너 사용자 인터페이스(1903)는 전문화된 훈련 없이 동작될 수 있도록 그래픽적이고 직관적일 수 있다.
어셈블리 플래너 사용자 인터페이스(1903)는 제조 프로세스가 진행할 때 어셈블리 또는 서브어셈블리의 부품들 및 단계들을 강조하는 직관적인 방식으로 시뮬레이션된 어셈블리 프로세스를 디스플레이할 수도 있다. 사용자로의 출력들은 기계의 사이클 시간, 예측된 조립 정확도, 및 로봇 이용을 포함할 수도 있다.
어셈블리 플래너 사용자 인터페이스(1903)는 상업적으로 이용 가능한 소프트웨어 또는 독점 소프트웨어, 지오메트리-기반 시뮬레이션들, 센서 입력들을 평가하기 위한 프로세서들, 및 다른 아이템들을 포함할 수도 있는 하나 이상의 피스들의 소프트웨어를 포함할 수도 있다. 어셈블리 플래너 사용자 인터페이스(1903)에 대한 입력들은 구조 CAD 및 어셈블리 레이아웃들, 자동화된 장비로부터의 센서 출력들, 부품 로케이터들, 및 다른 입력들을 포함할 수 있다. 어셈블리 플래너 사용자 인터페이스(1903)로부터의 출력들은 그래픽 인터페이스를 포함할 수 있다.
시퀀스 플래너 (1905)
시퀀스 플래너(1905)는 구조의 CAD 및 어셈블리 레이아웃을 수신하고 주어진 서브어셈블리 또는 제품에 대한 어셈블리 시퀀스를 출력할 수 있다. 어셈블리 시퀀스는 최종 어셈블리 또는 최종 제품을 생성하기 위해 부품들이나 서브어셈블리들이 조립되거나 결합되는 순서를 기술한다. 시퀀스 플래너(1905)는 전체 어셈블리 라인/셀에서 각각의 로봇의 시퀀스 및 위치, 어느 로봇이 어느 부품들을 보유/조립하고 있는지, 각각의 로봇의 동작 순서, 어느 부품 테이블들이 어느 부품으로 시작하는지 등을 설명하고 유지한다.
시퀀스 플래너(1905)에 의해 생성된 시퀀스는 더 큰 로봇 프로그램들 및 PLC/IPC 코드의 개발을 위한 기초가 될 수도 있다. 시퀀스 플래너(1905)에 의해 생성된 시퀀스는 어셈블리 제조 모듈(215)이 뒤따를 어셈블리의 순서를 예시한다. 어셈블리 프로세스는 또한 어셈블리 전체에 대한 최상의 스플릿들을 결정하기 위해 아키텍처 설계 모듈(801)과 통합될 수도 있다. 그러한 스플릿들은 상이한 조립 시퀀스들 사이에서 정확도, 사이클 시간, 효율 등을 비교하기 위해 조립 시퀀스 플래너로부터 출력된 정보를 포함할 수도 있다. 이 시퀀스 플래너(1905)는 또한 어셈블리 피처 로케이터(1907), 모션 플래너(1909) 및 정확도 플래너(1911)와 통합되고 인터페이싱할 수도 있다. 어셈블리 플래닝 모듈(1901) 내의 다양한 계획 모듈들과 인터페이싱할 때, 최종 조립 시퀀스는 OLP 플래너(1913)에 대한 베이스라인으로서 사용되도록 시퀀스 플래너(1905)에 의해 생성된다.
시퀀스 플래너(1905)에 대한 입력들은 구조 CAD, 어셈블리 레이아웃, 어셈블리 피처 로케이터, 모션 플래너, 및 정확도 예측기를 갖는 루프들, 및 아키텍처 설계/최적화 모듈을 갖는 루프들을 포함할 수 있다. 시퀀스 플래너(1905)에 대한 출력들은 어셈블리 시퀀스, 어셈블리 피처 로케이터, 모션 플래너, 및 정확도 예측기를 갖는 루프들, 및 아키텍처 설계/최적화 모듈을 갖는 루프들을 포함할 수 있다.
어셈블리 피처 로케이터 (1907)
어셈블리 피처 로케이터(1907)는 부품, 서브어셈블리 또는 최종 제품 상의 모든 어셈블리 피처들의 위치를 결정할 수 있다. 그런 다음 이들 위치들은 어셈블리 피처들에서 자동으로 설계하기 위해 사용될 수 있다. 어셈블리 피처 로케이터(1907)는 전체 APS(200) 비용 및 효율 성능을 고려하면서 최상의 위치들을 결정하기 위해 다수의 분석을 수반할 수 있다.
어셈블리 피처 로케이터(1907)는 조인 포지션, 품질 제어(QC) 피처들, 자외선(UV) 피처들, 및 계측 피처들에 초점을 맞출 수도 있지만, 다른 피처 로케이터 포지션들이 어셈블리 피처 로케이터(1907)에 의해 고려될 수도 있다.
어셈블리 피처 로케이터(1907) 모듈은 시퀀스 및 위치의 변화가 서로 영향을 미치면서 시퀀스 플래너(1905)와 인터페이스하고, 또한 분할 및 CAD 설계 피처들에서의 변화를 고려하기 위해 아키텍처 설계 모듈(801) 및 컴포넌트 설계 모듈(803)과 인터페이스한다.
어셈블리 피처 로케이터(1907)에 대한 입력들은 구조 CAD, 어셈블리 레이아웃, 시퀀스 플래너(1905), 모션 플래너(1909), 및 정확도 예측기(1911), 및 아키텍처 설계/모듈(801) 및 컴포넌트 설계 모듈(803)을 포함할 수 있다. 어셈블리 피처 로케이터(1907)에 대한 출력들은 조인 포지션 선택 또는 로케이션, 결정된 QC(로봇 그리퍼) 위치, 결정된 UV 피처 위치, 위치된 계측 피처들, 시퀀스 플래너 변경들, 모션 플래너 변경들, 및 정확도 예측기 변경들, 및 아키텍처 설계 모듈(801) 및 컴포넌트 설계 모듈(803) 입력들을 포함할 수 있다.
모션 플래너 (1909)
모션 플래너(1909)는 어셈블리 셀 또는 어셈블리 라인 내의 각각의 로봇에 대한 모션 경로들을 결정하기 위해 어셈블리 피처 로케이터(1907)의 입력들을 사용할 수 있다. 이 경로는 하나 이상의 파라미터, 예를 들어, 사이클 시간, 프로세스, 조립 라인 안전(로봇 충돌 제어 등), 또는 다른 파라미터들에 기초하여 개선될 수도 있다. 모션 플래너(1909)에 대한 입력들은 어셈블리 시퀀스, 어셈블리 피처 위치들, 시퀀스 플래너, 어셈블리 피처 로케이터, 및 정확도 예측기를 갖는 루프들, 및 아키텍처 설계/최적화 모듈 및 코어 컴포넌트 설계 모듈을 갖는 루프들을 포함할 수 있다. 모션 플래너(1909)로부터의 출력들은 각각의 로봇에 대한 모션 경로들, 시퀀스 플래너(1905), 어셈블리 피처 로케이터(1907), 및 정확도 예측기(1911)에 대한 데이터, 및 아키텍처 설계 모듈(801) 및 컴포넌트 설계 모듈(803)에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
정확도 예측기/컨덕터 (1911)
정확도 예측기/컨덕터(1911)는 최종 어셈블리/제품의 정확도의 예측을 제공할 수도 있고, 또한 제조 프로세스 동안 어셈블리 정확도를 향상시키는 데 사용될 수도 있다. 정확도 예측기/컨덕터(1911)는 구조물 CAD, 어셈블리 시퀀스, 어셈블리 피처 위치들 등에 기초하여 제조 정확도를 예측하기 위해 소프트웨어 모듈을 사용할 수도 있다. 정확도 예측기/컨덕터(1911)는 제조/빌드 프로세스에서 각각의 단계의 정확도를 개선하기 위해 시퀀스 플래너(1905), 어셈블리 피처 로케이터(1907), 및 모션 플래너(1909)와 인터페이싱할 수도 있고, 빌드 시간, 비용, 또는 빌드 정확도에 대한 다른 인자들에 기초하여 트레이드오프들을 제공할 수도 있다. 정확도 예측기/컨덕터(1911)는 또한 제조 정확도에 대해 원하는 또는 개선된 스플릿들 및 기하학적 구조를 통지하기 위해 아키텍처 설계 모듈(801) 및 컴포넌트 설계 모듈(803)과 인터페이싱할 수도 있다.
정확도 예측기/컨덕터(1911)로의 입력들은 어셈블리 시퀀스, 어셈블리 피처 위치들, 시퀀스 플래너(1905), 어셈블리 피처 로케이터(1907), 및 모션 플래너(1909), 및 아키텍처 설계 모듈(801) 및 컴포넌트 설계 모듈(803)로부터의 입력들을 포함할 수 있다. 정확도 예측기/컨덕터(1911)로부터의 출력들은, 포지션들을 조정하고 전체 조립 정확도를 개선하기 위해, 조립 정확도의 예측, 물리적 조립 프로세스의 라이브 제어를 위한 옵션들, 머신 러닝(로봇들에 대한 피드백) 등을 포함할 수 있다.
OLP 플래너 (1913)
OLP 플래너(1913)는 IPC/PLC/셀 서버에 전송되고 로봇들에 다운로드될 수 있는 구조화된 OLP들을 생성한다. OLP 플래너(1913)는 어셈블리 모듈(211)의 출력들을 어셈블리 셀 하드웨어와 호환가능한 형태로 컴파일하여, 어셈블리 모듈(211) 출력들이 어셈블리 셀에 의해 수신되어 서브어셈블리들/제품들을 구성할 수 있다. OLP 플래너(1913)에 대한 입력들은 로봇 모션 경로들, 어셈블리 시퀀스(예를 들어, IPC/PLC에 대한 Gantt 로그), 및 어셈블리 피처 위치들을 포함할 수 있다. OLP 플래너(1913)에 대한 출력들은 구조화된 OLP들 뿐만 아니라 어셈블리 셀에 의해 사용될 기능적, I/O, 및 다른 통신들을 포함할 수 있다.
도 20은 본 개시의 일 양태에 따른 팩토리 관리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
팩토리 관리 모듈(212)은 기업 자원 플래너(ERP)(2001), 제조 실행 시스템(MES)(2003), 품질 관리 시스템(QMS)(2005), 및 제품 라이프사이클 관리(PLM) 시스템(2007)을 포함할 수 있다.
기업 자원 플래너 (Enterprise Resource Planner; ERP) (2001)
ERP(2001)는 재고 제어 및 자동 조달을 수행할 수도 있다. ERP(2001)는 Oracle과 같은 상업적으로 이용 가능한 소프트웨어일 수도 있거나, 어셈블리 프로세스의 일부 또는 전부를 위한 독점적 소프트웨어일 수도 있다. ERP(2001)에 대한 입력들은 MES(2003) 데이터 및 PLM(2007) 통합을 포함할 수 있다. ERP(2001)에 대한 출력들은 MES(2003) 및 PLM(2007)으로부터의 공급된 데이터에 기초한 재고 제어 및 자동 구매를 포함할 수 있다.
MES (2003)
MES(2003)는 활동들 또는 제조 단계들을 스케줄링/시퀀스하기 위한 하이-레벨 제어기로서 동작할 수 있다. MES(2003)는 또한 데이터를 검증하고, 데이터를 기록하고, 제조 프로세스 동안 생성된 데이터를 디스플레이하는 데 사용될 수도 있다. MES(2003)는 설계 선택들 또는 설계 서브시스템(201)에 입력들을 통합하고 제공할 수도 있다. MES(2003)는 팩토리 용량, 스케줄링, 및 다른 인자들을 고려하고, 초과 용량이 이용가능한지 및 초과 용량과 연관된 임의의 비용을 결정할 수 있다.
MES(2003)는 복잡한 설계 선택들을 허용하기 위해 데이터를 제공할 수 있는데, 예를 들어, 설계가 사이클 시간보다 성능에 더 많이 가중될 수도 있는 경우(즉, 공장에서 초과 용량이 있는 경우), 또는 용량 또는 스케줄의 변화들에 의해 영향을 받을 수도 있는 다른 절충들(trade-offs)일 수 있다. MES(2003)는 특정 머신들 상의 센서들, 시스템 내의 PLC들/IPC들 등을 통해 APS(200)에 접속될 수 있다. MES는 또한 ERP 2001에 연결되어, 재고 관리 및 재료 조달에 관련된 데이터를 공유할 수 있다.
MES(2003)에 대한 입력들은 APS(200)의 설계 서브시스템(201) 부분 및 제조 서브시스템(203)으로부터의 제조 명령들을 포함할 수 있다. MES(2003)로부터의 출력들은 생산 스케줄, 예를 들어, 각각의 제조 단계/프로세스 등을 스케줄링하는 세부사항, ISO 표준들에 대한 검증된 생산 데이터, 제어된 생산 데이터, 기록된 데이터, 및 조달 및 재고 관리를 위한 ERP(2001)와의 통합을 위한 데이터를 포함할 수 있다.
품질 관리 시스템(QMS) (2005)
QMS(2005)는 APS(200) 기술의 개발 및 생산 프로그램들의 실행에 사용되는 정책들, 프로세스들 및 절차들의 세트를 제공할 수 있다. 이러한 정책들, 프로세스들 및 절차들은 개선 기회를 문서화하고 제공하며, 결함 방지를 돕고, 생산 동안 그리고 공급망에서 변동 및 낭비를 감소시킬 수 있다. QMS(2005)에 대한 입력들은 고객 요구 사항, 프로세스 요구 사항 및 기술 요구 사항을 포함할 수 있다. QMS(2005)에 대한 출력들은 학습된 레슨들, 표준화된 양식들, 표준 운영 절차들, 작업 지침, 훈련 자료, 위험 평가 및 응답, 부적합 보고 및 정정 조치, 및 유지 보수 로그, 라인 종료 또는 현장(in-situ) 품질 모니터링 테스트를 포함하는 성능 모니터링 및 실행으로부터의 측정된 데이터를 포함할 수 있다.
제품 라이프사이클 관리 (Product Lifecycle Management; PLM) 시스템 (2007)
PLM 시스템(2007)은 표준 제품 라이프사이클 관리 기능, 설계 및 프로세스 문서의 관리, BOM, 분류 및 다른 메타데이터, 및 엑스포트 제어 데이터와 같은 컴플라이언스 데이터를 제공할 수 있다. PLM 시스템(2007)에 대한 입력들은 제품들 및 프로세스들의 리스트들을 포함할 수 있다. PLM 시스템(2007)으로부터의 출력들은 라이프사이클 관리 제품 데이터를 포함할 수 있다.
도 21은 본 개시의 일 양태에 따른 AM 파우더 및 재료 관리 모듈(214)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
AM 파우더 및 재료 관리 모듈(214)은 파우더 관리 모듈(2101), 접착제 관리 모듈(2103), 폐기물 관리 모듈(2105), 및 COTS 관리 모듈(2107)을 포함할 수 있다. 파우더 관리 모듈 (2101) 은 파우더 품질 테스트 모듈 (2109) 및 파우더 전달 및 저장 모듈 (2111) 을 포함할 수 있다. 접착제 관리 모듈(2103)은 접착제 품질 테스트 모듈(2113) 및 접착제 전달 및 저장 모듈(2115)을 포함할 수 있다. 폐기물 관리 모듈(2105)은 필터 교환 모듈(2117) 및 재료 폐기물/재활용 모듈(2119)을 포함할 수 있다.
파우더 관리 모듈 (2101)
파우더 관리 모듈(2101)은 조립을 위한 부품들을 제조하는 데 사용되는 3D 프린터들에 대한 파우더 및 다른 공급원료의 테스트, 저장 및 전달을 관리할 수 있다. 파우더 관리 모듈(2101)에 대한 입력들은 미사용 파우더 및 사용된 파우더, 사용 가능한 스톡으로의 지지체의 재활용, 및 재고로 새로 수용된 파우더를 포함할 수 있다. 파우더 관리 모듈 (2101)에 대한 출력들은 AM 동작들을 위한 공급원료를 포함할 수 있다.
접착제 관리 모듈 (2103)
접착제 관리 모듈(2103)은 적합한 조건들, 예를 들어, 온도 제어, 냉장 등 하에서의 접착제의 저장에 관한 정보를 제공할 수 있고, 부품 접합 라인들에 적용하기 위해 목적 설계 분배 시스템들에 로딩하기 위해 로봇식 어셈블리 셀에 접착제, 예를 들어, 유지 접착제, 구조 접착제, 분배될 양 등을 공급할 수 있다.
접착제 관리 모듈(2103)은 어셈블리 셀 또는 로봇에 사용되는 접착제의 용량, 적용 및 유형뿐만 아니라 일단 적용되면 접착제의 경화를 관리한다. 접착제 관리 모듈(2103)은 또한 사용된 접착제의 폐기물을 제어하고 적용 가능한 규제 표준에 따라 폐기물을 관리할 수도 있다. 접착제 관리 모듈(2103)로의 입력들은 부품 접합을 위해 로봇식 어셈블리 셀에 전달되는 접착제들(접착제의 유형, 양, 사용 속도 등)을 포함할 수 있다. 접착제 관리 모듈(2103)에 대한 출력들은 어셈블리 셀 동작을 위해 공급되는 접착제의 레이트들을 포함할 수 있다.
폐기물 관리 모듈 (2105)
폐기물 관리 모듈(2105)은 APS(200)에 의해 생성된 폐기물/재활용가능 재료를 관리할 수 있다. 폐기물 관리 모듈(2105)은 필터, 노출된 파우더, 지지체, 코팅 린스 재료, 사용된 욕 재료, 중화제, 노즐 내의 노출된 접착제, 오프-개싱(off-gassing), 머시닝 칩, 사용된 텀블링 매체 및 폐수와 같은 팩토리 프로세스들에 의해 생성된 폐기물뿐만 아니라 다른 폐기물 재료들을 관리할 수도 있다. 폐기물 관리 모듈(2105)에 대한 입력들은 폐기, 시정 또는 재활용을 필요로 하는 모든 폐기물을 포함할 수 있다. 폐기물 관리 모듈(2105)에 대한 출력들은 모든 규제 요건들에 따른 적절한 폐기물 처리를 다루는 리포트들을 포함하여 폐기물과 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
COTS 관리 모듈 (2107)
COTS 관리 모듈(2107)은 제조 서브시스템(203)에 대한 COTS 요건들을 관리할 수 있다. 예를 들어, COTS 관리 모듈(2107)은 COTS 부품들의 재고를 포함할 수 있다. 이들 COTS 부품들은 다중 재료 어셈블리로 조립될 필요가 있는 바와 같이 어셈블리 제조 모듈(215)로 전달될 수 있다. COTS 관리 모듈(2107)로의 입력들은 어셈블리들에 대한 COTS 요건들을 포함할 수 있다. COTS 관리 모듈(2107)의 출력들은 어셈블리 제조 모듈(215)에 의한 어셈블리를 위한 COTS 부품들을 포함할 수 있다.
파우더 품질 테스트 모듈 (2109)
파우더 품질 테스트 모듈(2109)은 파우더 테스팅을 제공할 수 있는데, 예를 들어 각각의 CTQ(critical to quality) 파라미터, 예를 들어 파우더 유량, 습도, 화학 등을 체크한다. 파우더 품질 테스트 모듈 (2109) 은 복수의 AM 시스템들에 대한 정의된 제어 한계들 내에서 파우더를 유지하는 중심 파우더 핸들링 및 분배 시스템 내로 전달 및 도입되는 재료의 유형 및 품질을 확인할 수도 있다. 파우더 품질 테스트 모듈(2109)은 파우더 수명/열화 모델들과 같은 사용 및 환경 변수들에 기초하여 주기적으로 및/또는 다양한 간격들로 랜덤하게 파우더를 확인 및 검사할 수도 있다.
파우더 품질 테스트 모듈 (2109)에 대한 입력들은 벤더 인증 (vendor certification) 및 테스트들을 갖는 수신된 상태 (as-received) 파우더 및 계속된 사용을 위해 검증될 시스템(들) 내에서 사용된 파우더 사이클링을 포함할 수 있다. 파우더 품질 테스트 모듈(2109)에 대한 출력들은 APS(200)의 일부인 AM 시스템들에서 사용하기 위한 승인된 파우더/공급원료를 포함할 수 있다.
파우더 전달 및 저장 모듈 (2111)
파우더 전달 및 저장 모듈(2111)은 3D 프린터에 대한 파우더 및 다른 공급 원료의 저장 및 전달에 대한 데이터를 제공할 수 있다. 파우더 전달 및 저장 모듈(2111)은 각각의 파우더에 고유할 수도 있는 안전 규정들, 예를 들어, 반응성, 발화성 (pyrophoricity) 등에 따른 위치에 저장되는 승인된 파우더의 명령들 및 위치들을 제공할 수도 있다. 파우더 전달 및 저장 모듈(2111)은 또한 승인된 파우더를 중심 파우더 핸들링 및 분배 시스템에 도입할 수도 있다. 파우더 전달 및 저장(2111)에 대한 입력들은 파우더/공급원료 전달 및 적절한 저장 명령 및 검증 및 허용 기준 및 명령을 포함할 수 있다. 파우더 전달 및 저장 모듈(2111)에 대한 출력들은 ERP(2001) 및 QMS(2005)와 같은 팩토리 관리 툴들의 요구 요건들에 따라 AM 시스템들에 공급되는 파우더/공급원료를 포함할 수 있다.
접착제 품질 테스트 모듈 (2113)
접착제 품질 테스트 모듈(2113)은 접착제의 품질 요건들이 충족되었음을 보장하기 위해 스톡에서의 접착제를 테스트할 수 있다. 경화 프로파일, 랩 시어(lap shear), 및 다른 시험 기법들과 같이, 접착제가 APS(200) 내에서 사용되기에 충분한 품질을 갖는지를 검증하기 위해 다양한 품질 측정들이 구현될 수 있다. 접착제 품질 테스트 모듈(2113)에 대한 입력들은 평가 및 확인을 필요로 하는 스톡에서의 접착제를 포함할 수 있다. 접착제 품질 테스트 모듈(2113)에 대한 출력들은 APS(200)에서의 사용을 위해 확인된 스톡에서의 접착제를 포함할 수 있다.
접착제 전달 및 저장 모듈 (2115)
접착제 전달 및 저장 모듈(2115)은 로봇식 어셈블리 셀들에 대한 접착제의 저장 및 전달을 위한 추적을 제공할 수 있다. 접착제 전달 및 저장 모듈(2115)은, 사용 포인트에서의 요구가 임계치에 도달하여 어셈블리 동작들을 완료하기 위해 추가적인 접착제 재료가 필요할 수 있을 때까지, 승인된 접착제들에 대한 데이터, 예를 들어, 저장 위치, 전달 상태, 안전 규정들, 환경 제어 요건들 등을 제공한다. 접착제 전달 및 저장 모듈(2115)을 위한 입력들은 주어진 접착제가 전달되었고 검증 및 수용 시에 적절하게 저장되었다는 데이터를 포함할 수 있다. 접착제 전달 및 저장 모듈(2115)에 대한 출력들은 ERP(2001) 및 QMS(2005)와 같은 팩토리 관리 툴들의 요구 요건에 따라 로봇식 셀 시스템들에 공급되는 주어진 접착제에 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
필터 교환 모듈 (2117)
필터 교환 모듈(2117)은 파우더 베드 융합 프린터들과 같은 필터들을 필요로 하는 3D 프린터에 대한 필터 요건들을 관리할 수 있다. 필터 교환 모듈 (2117) 은 광범위한 파라미터들에 걸쳐 프로세스 안정성을 보장하기 위해 특정 범위의 청결도 내에서 동작을 요구하는 필터들을 모니터링할 수 있다.
필터 교환 모듈(2117)에 대한 입력들은 교환 또는 교체를 필요로하는 필터들을 포함할 수 있다. 필터 교환(2117)에 대한 출력들은 배압 요건을 충족시키는 필터들, 스톡에서의 필터들, 및 다가오는 사용을 위해 주문될 필터들을 포함할 수 있다.
재료 폐기물/재활용 모듈 (2119)
재료 폐기물/재활용 모듈(2119)은 제조(203)에서 다양한 모듈들로부터 폐기물 및/또는 재활용가능한 재료를 수용할 수 있고, 폐기 및/또는 재활용을 위해 재료들을 처리할 수 있다. 재료 폐기물/재활용 모듈(2119)은 지지 재료 재활용, 지지체의 볼 밀링(ball milling), 전해 연마 폐기물의 재생, 필터 재료의 재이용 등과 같은 폐기물/재활용 기능들을 관리할 수 있다. 재료 폐기물/재활용 모듈(2119)은 또한, 상 변화 재활용 또는 제거, 예컨대, 액체로 변환된 고체 재활용가능물, 용액으로부터의 재도금 금속 또는 다른 재활용 또는 제거 프로세스들을 포함할 수도 있다. 재료 폐기물/재활용 모듈(2119)을 위한 입력들은 재활용을 위한 후보들인 다양한 폐기물 스트림들을 포함할 수 있다. 재료 폐기물/재활용 모듈(2119)에 대한 출력들은 APS(200)에 대한 공급원료로 다시 변환될 수 있는 재활용 재료를 포함할 수 있다.
도 22는 본 개시의 일 양태에 따른 AM 컴포넌트 제조 모듈(213)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
AM 컴포넌트 제조 모듈(213)은 부가 제조(프린트) 모듈(2201), 머시닝 (컴포넌트) 모듈(2203), 재료 이송 및 저장 모듈(2205), 품질/검사 모듈(2207), 및 코팅 모듈(2209)을 포함할 수 있다.
부가 제조(프린트) 모듈 (2201)
부가 제조(프린트) 모듈(2201)은 부품들을 부가 제조하기 위해 3D 프린터들 및 후처리 기계를 관리 및 작동시킬 수 있다. 부가 제조(프린트) 모듈(2201)은 어셈블리 제조 모듈(215)에 의해 조립될 어셈블리들에 사용되는 부품들 또는 완성된 부품들을 추적하거나 프린트할 수도 있다. 부가 제조(프린트) 모듈(2201)은 고려 중인 컴포넌트에 적용가능한 경우 머시닝 및 어셈블리 동작들을 배제하고, 공급원료로부터 반가공 또는 완성된 출력까지 AM 프로세스 체인을 관리할 수 있다. 부가 제조(프린트) 모듈(2201)을 위한 입력들은 3D 프린터 등을 위한 파우더 및/또는 공급원료를 포함할 수 있다. 부가 제조(프린트) 모듈(2201)에 대한 출력들은 3D 프린팅된 부품들을 포함할 수 있다.
머시닝(컴포넌트) 모듈(2203)
머시닝(컴포넌트) 모듈(2203)은, 가장 일반적으로 CNC 절삭 및 드릴링 툴들을 수반하는 종래의 서브트랙티브 방법들을 관리할 수 있다. 머시닝(컴포넌트) 모듈(2203)은 또한 3D 프린팅된 부품들을 머시닝하는데 수반되는 재료에 따라 EDM과 같은 다른 방법들을 관리할 수도 있다. 머시닝(컴포넌트) 모듈(2203)을 위한 입력들은 텀블링된 표면들을 갖거나 갖지 않는 반가공 또는 완성된 부품들을 포함할 수 있다. 머시닝(컴포넌트) 모듈(2203)에 대한 출력들은 완성된 머시닝된 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
재료 이송 및 저장 모듈 (2205)
재료 이송 및 저장 모듈(2205)은 작업 지시들/트래블러에 의해 통제되는 바와 같이, 임시 스톡 위치들을 포함하여, 스테이션마다 시설 내의 컴포넌트 이동을 관리하고 추적할 수 있다. 재료 이송 및 저장 모듈(2205)은 임의의 아웃소싱된 프로세스들이 사용되는 경우 설비-외 이송을 포함할 수도 있다. 재료 이송 및 저장 모듈(2205)은 프로세싱을 완료하기 위해 재작업/수리 등을 요구하는 품질 유지/격리 영역들, 부품들 또는 재료를 포함할 수 있다. 재료 이송 및 저장 모듈(2205)에 대한 입력들은 프로세싱 또는 조립을 완료하기 위해 스테이션으로부터 스테이션으로의 설비 내에서의 이동을 요구하는 컴포넌트들의 위치를 포함할 수 있다. 재료 이송 및 저장 모듈(2205)에 대한 출력들은 부품들 또는 재료의 완료된 프로세싱 및 최종 재고 위치로의 전달을 포함할 수 있다.
품질/검사 모듈 (2207)
품질/검사 모듈(2207)은 품질 테스트를 요구하는 부품들의 적합성을 검증하기 위해 이들 부품들을 관리하고 추적할 수 있다. 품질/검사 모듈(2207)은 사용불가능한 하드웨어에서 시간 및 제조 리소스들을 투자하는 것을 회피하기 위해 채용될 수도 있다. 품질 테스트는 프로세스 능력 및 결함들의 성질에 의해 통지되는 빈도로 수행될 수 있다. 품질/검사 모듈(2207)에 대한 입력들은 품질 테스트를 요구하는 부품들을 포함할 수 있다. 품질/검사 모듈(2207)에 대한 출력들은 품질 테스트를 통과한 검사된 부품들, 및 재작업, 수리 또는 제조자로의 리턴을 필요로하는 부품들을 포함할 수 있다.
코팅 모듈 (2209)
코팅 모듈(2209)은 제조 프로세스 동안 코팅될 수도 있는 부품들을 관리하고 추적할 수도 있다. 코팅은 매우 다양한 특성들을 충족시키기 위해 적용될 수도 있지만, 가장 일반적으로 마찰학적, 부식 또는 심미적 목적들을 위해 적용될 수도 있다. 코팅 모듈(2209)은 적용 요건들에 기초하여 그리고 기재 성능을 고려하여 적합한 코팅들의 선택을 관리할 수도 있다. e-팅 외에도 아노다이징, 자기조립단분자막, 페인트, 유기 코팅 등이 가능하다. 코팅 모듈(2209)에 대한 입력들은 코팅을 필요로 하는 부품들을 포함할 수 있다. 코팅 모듈(2209)에 대한 출력들은 성공적으로 코팅된 부품들, 사용된 또는 재고가 있는, 또는 주문될 필요가 있는 코팅의 양을 포함할 수 있다.
도 23은 본 개시의 일 양태에 따른 AM 프린트 모듈(2201)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
부가 제조(프린트) 모듈(2201)은, 특히, 빌드 실린더 재병합 모듈(2301), 빌드 플레이트/실린더 예열 모듈(2203), 프린팅 모듈(2305), 빌드 패키지 병합해제 모듈(2307), 빌드 패키지 냉각 모듈(2309), 파우더 회수 모듈(2311), 자동화된 빌드 플레이트 분리 모듈(2313), 빌드 플레이트 재포장(CNC) 모듈(2315), 빌드 플레이트 숏 핀 모듈(2317), 열 처리 모듈(2319), 지지체 제거 모듈(2321), 및 표면 처리 모듈(2323)을 포함할 수 있다.
빌드 실린더 재병합 모듈 (2301)
빌드 실린더 재병합 모듈(2301)은 빌드 플레이트 패키지를 빌드 실린더에 기계적으로 인터로킹하고 밀봉하여 전체 빌드 패키지를 형성할 수 있는 특수 장비를 포함할 수 있다. 빌드 실린더 재병합 모듈(2301)은 빌드 패키지를 구성할 수도 있으며, 이는 용융되지 않은 파우더로 완성된 빌드를 둘러싸는 밀폐 용기일 수도 있다. 빌드 실린더 재병합 모듈(2301)은 파우더 오염, 느슨한 파우더의 부주의한 유출, 대기에 대한 노출 등을 배제하기 위해 덮개와 같은 상부 표면을 위한 밀봉 요소를 추가로 부가할 수도 있다. 빌드 실린더 재병합 모듈(2301)에 대한 입력들은 어셈블링된 빌드 플레이트 패키지[이것은 자동화될 수도 있음] 및 적합하게 준비된 빌드 실린더를 포함할 수 있다. 빌드 실린더 재병합 모듈(2301)에 대한 출력은 프린터 내의 설치 및 연관된 프로세싱을 위한 완전히 병합된 어셈블리를 포함할 수 있다.
빌드 플레이트/실린더 예열 모듈 (2303)
빌드 플레이트/실린더 예열 모듈(2303)은 빌드 플레이트/실린더의 예열을 위한 명령들을 포함할 수 있다. 제조되는 각각의 재료는 파라미터 설정 및 다른 기계 설정에 필수적인 특정 플레이트 예열을 갖는다. 빌드 플레이트/실린더 예열 모듈(2303)은 또한 빌드 볼륨에 걸친 일관성을 보장하기 위해 허용된 변동 범위 내에서 AM 프로세싱 동안 예열 온도를 유지할 수도 있다. 빌드 플레이트/실린더 예열 모듈(2303)은 또한 프린터들 외부의 특수 스테이션들의 세트에서 발생함으로써 전체 팩토리 사이클 시간 및 이용을 개선하기 위해 플레이트 예열을 모니터링 및 제어할 수도 있으며, 이는 기계 사용 시간 값 대 개별 스테이션의 비용, 예열되는 총 질량, 주변 조건들에 대한 예열 온도 델타 등의 함수일 수도 있다. 빌드 플레이트/실린더 예열 모듈(2303)에 대한 입력들은 재료-특정적 예열 세팅을 포함할 수 있다. 빌드 플레이트/실린더 예열 모듈(2303)에 대한 출력들은 빌드 작업 전체에 걸쳐 유지되는 예열 온도를 포함할 수 있다.
프린팅 모듈 (2305)
프린팅 모듈(2305)은 3D 프린팅 부품들을 포함하는 부품들의 제조를 모니터링하고 추적할 수 있다. 프린팅 모듈(2305)은 약간 상이한 프로세스 체인을 갖는 상이한 AM 프로세스들을 모니터링 및 제어할 수도 있으며, 이는 층별 제조 프로세스를 모니터링 및 제어하는 것을 수반한다. 각각의 층은 품질 특성들의 세트에 대해 프린팅 모듈(2305)에 의해 모니터링된다. 프린팅 모듈(2305)은 개방 루프 또는 폐쇄 루프 프로세스에서 층들을 모니터링할 수도 있고, 프로세스 문제들이 식별될 때 개재하는 잠재적 결함(들)의 엑스 시츄 검증을 위해 빌드를 부분적 상태로 중단하거나 빌드가 완료되도록 실행되게 하는 것을 밸런싱하는 것을 수반할 수도 있다. 프린팅 모듈(2305)에 대한 입력들은 공급원료, 프로세스 가스, 엔지니어링 요건들의 세트(재료 성능, 치수, 열 교환 또는 유동 용량과 같은 다른 기능 등)를 달성하기 위한 연관된 파라미터들 및 머신 설정들을 갖는 빌드 파일을 포함할 수 있다. 프린팅 모듈(2305)에 대한 출력들은 프린팅된 대로의 부품들, 프로세스 폐기물(필터들, 가스, 오버사이즈 파우더)을 포함할 수 있다.
빌드 패키지 병합해제 모듈 (2307)
빌드 패키지 병합해제 모듈(2307)은 후속 프로세스들을 위해 빌드 패키지를 구성요소들로 기계적으로 분리하는 장비를 모니터링하고 제어할 수도 있다. 빌드 패키지 병합해제 모듈(2307)에 대한 입력들은 클린 빌드 패키지를 포함할 수 있다. 빌드 패키지 병합해제 모듈(2307)에 대한 출력들은 부품(들)이 포함된 조립된 빌드 플레이트 패키지 및 사용된 빌드 실린더를 포함할 수 있다.
빌드 패키지 냉각 모듈 (2309)
빌드 패키지 냉각 모듈(2309)은 빌드 패키지의 냉각의 모니터링 및 제어를 포함할 수도 있다. 빌드 패키지 냉각 모듈(2309)은 외부 실린더 및 플레이트 패키지를 포함할 수도 있는 전체 빌드 패키지를 모니터링하고 제어할 수도 있다. 빌드 플레이트 패키지는 플레이트와, 가열 및/또는 냉각 요소들을 함유하는 정합된 플레이트들을 포함할 수도 있다. 빌드 패키지 냉각 모듈(2309)은 온도 모니터링과 같은 다양한 목적을 위해 빌드 패키지 내의 센서들을 모니터링하고 제어할 수도 있다. 프린터 동작들이 팩토리의 AM 부분 내의 스테이션들을 수반할 수도 있는 냉각 시간에 의해 제한되지 않도록 추가의 하드웨어가 포함될 수도 있다. 빌드 패키지 냉각 모듈(2309)에 대한 입력들은 후속 안전한 핸들링에 적합하지 않은 온도에서의 빌드 패키지(들)를 포함할 수 있다. 빌드 패키지 냉각 모듈(2309)에 대한 출력들은 후속 안전한 핸들링에 적합한 온도에서의 빌드 패키지(들)를 포함할 수 있다.
파우더 회수 모듈 (2311)
파우더 회수 모듈 (2311) 은 파우더를 이용하는 APS (200)에서의 3D 프린팅 프로세스들에서 파우더의 회수의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 파우더 회수 모듈(2311)은 교반 하에서 드레이닝(draining)함으로써 파우더를 회수할 수도 있으며, 이는 고 주파수 및 저 주파수 교반을 포함할 수도 있고, 부품 자세를 연속적으로 변화시키거나, 별도의 장비 상의 빌드 플레이트 레벨에서 상세한 세정을 포함할 수 있다. 부품의 회전은 복잡한 내부 통로들로부터의 제거를 용이하게 하기 위해 적어도 하나의 축, 바람직하게는 3개의 축으로 진행될 수도 있다. 파우더 회수 모듈 (2311)에 대한 입력들은 파우더로 오염된 빌드 패키지를 포함할 수 있다. 파우더 회수 모듈 (2311)에 대한 출력들은 클린 빌드 패키지를 포함할 수 있다.
자동화된 빌드 플레이트 분리 모듈(2313)
자동화된 빌드 플레이트 분리 모듈(2313)은 빌드 플레이트로부터 부품들을 분리하는 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 알루미늄 합금의 경우, 일반적으로 기계적 절단 방법들이 사용될 수 있고, 다른 재료들의 경우, 방전 가공과 같은 다른 전략들이 더 경제적일 수도 있다. 자동화된 빌드 플레이트 분리 모듈(2313)은 어셈블리 셀 또는 개별 로봇 레벨에서의 빌드 플레이트 분리의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있고, 또한 QC 피처, 전용 절단 로봇, 또는 다른 모니터링 및 제어 프로세스들을 포함할 수도 있다. 자동화된 빌드 플레이트 분리 모듈(2313)을 위한 입력들은 지지체에 의해 부착된 부품들을 갖는 빌드 플레이트를 포함할 수 있다. 자동화된 빌드 플레이트 분리 모듈(2313)에 대한 출력들은 부착된 상태로 유지되는 지지체들을 갖는 반제품 부품들 상의 잔류 지지부들로 인한 재포장을 필요로 하는 빌드 플레이트를 포함할 수 있다.
빌드 플레이트 재포장(CNC) 모듈 (2315)
빌드 플레이트 재포장(CNC) 모듈(2315)은 빌드 플레이트의 표면 연삭 또는 머시닝(밀링)의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 빌드 플레이트 재포장(CNC) 모듈(2315)은 다양한 기법들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있는데, 예를 들어 연삭은, 알루미늄이 비교적 연질 재료이기 때문에 석재를 연삭하기 위한 드레싱 간격으로 인해 알루미늄을 위한 머시닝보다 덜 바람직할 수도 있다. 빌드 플레이트 재포장(CNC) 모듈(2315)은 제조 프로세스의 다양한 단계들에서 적절할 수도 있는 표준화된 방법들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있지만, 어셈블리 프로세스에서 특정 재료 또는 프로세스에 대해 경제성이 지원되는 경우 레이저 어블레이션과 같은 고유한 방법들이 고려될 수 있을 것이다. 빌드 플레이트 재포장(CNC) 모듈(2315)을 위한 입력들은 잔류 지지부(또는 너무 얇으면 스크랩)로 인해 재포장을 필요로 하는 빌드 플레이트를 포함할 수 있다. 빌드 플레이트 표면(CNC) 모듈(2315)에 대한 출력들은 두께 및 평탄도/마무리 요건 내의 빌드 플레이트를 포함하거나 또는 제 1 층의 접착을 촉진하기 위해 후속 조면화를 필요로 하는 것을 포함할 수 있다.
빌드 플레이트 숏 핀 모듈 (2317)
빌드 플레이트 숏 핀 모듈(2317)은 플레이트 표면을 거칠게 하기 위해 숏 피닝(shot peening) 또는 비드 블라스팅(bead blasting)의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 플레이트 표면의 숏 피닝 또는 비드 블라스팅은 플레이트 표면에 지지체들의 우수한 부착을 촉진시킬 수도 있다. 빌드 플레이트 숏 핀 모듈(2317)은 플레이트 표면 조화 없이 프린팅가능할 수도 있는 AM 재료에 대한 플레이트 표면 조도의 파라미터들을 변경할 수도 있다. 예를 들어, 그리고 제한으로서가 아니라, 티타늄과 같은 일부 재료들은 플레이트에 견고하게 부착될 수 있고 후속적으로 플레이트 표면의 조면화 없이 제거될 수 있는 반면, 다른 재료들은 프린팅 프로세스 동안 적절하게 접착하기 위해 더 거친 플레이트 표면을 요구한다. 빌드 플레이트 숏 핀 모듈(2317)에 대한 입력들은 두께 및 평탄도/마무리 요건 내의 빌드 플레이트를 포함하거나 또는 제 1 층의 접착을 촉진하기 위해 후속 조면화를 필요로 하는 것을 포함할 수 있다. 빌드 플레이트 숏 핀 모듈(2317)에 대한 출력들은 다음 작업에 사용하기 위한 빌드 플레이트 준비도를 포함할 수 있다.
열 처리 모듈 (2319)
열 처리 모듈(2319)은 빌드 패키지의 열 처리의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 열처리 모듈(2319)은 플레이트로부터의 분리 전의 부분 왜곡이 감소되도록 잔류 응력의 응력 완화의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 열처리 모듈(2319)은 원하는 세트의 기계적 특성들 및 연관된 마이크로구조, 예를 들어, 석출 경화 열 처리, 에이징 등을 달성하기 위해 특정 부품의 열 처리의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 열 처리 모듈(2319)에 대한 입력들은 열 처리를 필요로 하는 빌드 패키지 또는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 열 처리 모듈(2319)에 대한 출력들은 열적으로 처리된/응력 완화된 어셈블리들 또는 컴포넌트를 포함할 수 있다.
지지체 제거 모듈 (2321)
지지체 제거 모듈(2321)은 원하는 마무리 기준들을 충족시키는 부품들로부터의 지지체 제거 프로세스의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 지지체 제거 모듈(2321)은 추가적인 재료 제거를 필요로하는 부품들의 모니터링 및 제어뿐만 아니라, 후속 프로세싱 또는 전달을 위해 준비된 부품들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 지지체 제거 모듈(2321)은 전력 공급 또는 비전력 핸드 툴들의 사용을 포함하는 다양한 기계적 수단의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 열 에너지 방법들, 또는 전해연마를 비롯한 전기화학적 방법들. 지지체 제거 모듈(2321)에 대한 입력들은 부착된 지지체들을 갖는 반완성된 부품들을 포함할 수 있다. 지지체 제거 모듈(2321)에 대한 출력들은 지지체들이 거의/전혀 없는 반제품 또는 완성된 부품들을 포함할 수 있다.
표면 처리 모듈 (2323)
표면 처리 모듈(2323)은 반완성 또는 완성된 부품들의 표면 처리의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 표면 처리 모듈(2323)은 다양한 표면 마감들을 갖는 부품들의 모니터링 및 제어, 예를 들어 마감재의 균일성, 평활도, 업스킨 표면과 다운스킨 표면 사이의 비교, 지지 및 비지지 영역들 등을 포함할 수 있다. 표면 처리 모듈(2323)은 수분 또는 수시간 동안 거친 영역들을 제거하기 위해 습식 조건에서 매체들을 사용하는 연마 프로세스와 같은 하나 이상의 프로세스들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있고, 머시닝 전에 그리고 가능하게는 화학적 또는 다른 기계적/연마 프로세스들과 같은 다른 마감 프로세스들과 조합하여 수행될 수도 있다. 표면 처리 모듈(2323)에 대한 입력들은 지지체가 거의/완전히 없는 반제품 또는 완성된 부품들을 포함할 수 있다. 표면 처리(텀블)[매스 미디어 피니싱(mass media finishing)] 모듈(2323)에 대한 출력들은 텀블링된 표면들을 갖는 반마무리된 또는 마무리된 부분들을 포함할 수 있다.
도 24는 본 개시의 일 양태에 따른 머시닝 (컴포넌트) 모듈(2203)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
머시닝(컴포넌트) 모듈(2203)은 컴포넌트 머시닝 모듈(2401), 드릴/탭 머시닝 모듈(2403), COTS 머시닝 모듈(2405), 및 탈지/부품 세정 모듈(2407)을 포함할 수 있다.
컴포넌트 머시닝 모듈 (2401)
컴포넌트 머시닝 모듈(2401)은 복잡한 컴포넌트들에 대한 작업유지 고려사항들의 모니터링, 제어, 및 설계, 모든 요구되는 표면들을 다루기 위한 다수의 머시닝 셋업들에 대한 고정구들, 및/또는 특수화된 작업유지 피처들을 포함할 수 있다. 컴포넌트 머시닝 모듈(2401)은 안전하고 정확한 가공을 용이하게 하기 위해 컴포넌트 설계의 모니터링, 제어 및 설계를 포함할 수 있다. 컴포넌트 머시닝 모듈(2401)에 대한 입력들은 텀블링된 표면들을 갖거나 갖지 않는 반가공 또는 완성 부품들을 포함할 수 있다. 컴포넌트 머시닝 모듈(2401)에 대한 출력들은 마감된 머시닝된 컴포넌트들의 위치 및 상태를 포함할 수 있다.
드릴/탭 머시닝 모듈(2403)
드릴/탭 머시닝 모듈(2403)은 레이저 드릴링, 홀 포퍼/싱커, 방전 머시닝(EDM), 화학적 밀링 또는 APS(200)에서 사용되는 임의의 다른 방법들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 드릴/탭 머시닝 모듈(2403)은 기판에 기초한 머시닝의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 드릴/탭 머시닝 모듈(2403)에 대한 입력들은 텀블링된 표면들을 갖거나 갖지 않는 반가공 또는 완성 부품들을 포함할 수 있다. 드릴/탭 머시닝 모듈(2403)에 대한 출력들은 완성된 머시닝된 컴포넌트들의 위치 및 상태를 포함할 수 있다.
COTS 머시닝 모듈 (2405)
COTS 머시닝 모듈(2405)은 COTS 부품들의 머시닝의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. COTS 머시닝 모듈(2405)은 다양한 COTS 부품들의 기하학적 요건들 또는 파라미터들을 포함할 수도 있다. COTS 머시닝 모듈(2405)은 어셈블리 셀 및/또는 다중 재료 구조물 내에서의 후속 프로세싱 및 부착을 용이하게 하기 위해 다양한 피처들을 모니터링 및 제어할 수 있다. COTS 머시닝 모듈(2405)에 대한 입력들은 압출물들, 주조물들, 시트들 등과 같은 반완성된 COTS 컴포넌트들을 포함할 수 있다. COTS 머시닝 모듈(2405)에 대한 출력들은 마감된 완성된 COTS 컴포넌트들의 위치 및 상태를 포함할 수 있다.
탈지/부품 세정 모듈 (2407)
탈지/부품 세정 모듈(2407)은 APS(200) 내에서 사용되는 세정 방법들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 탈지/부품 세정 모듈(2407)은 용매, 계면활성제, 및 초음파 교반, 열 적용, 드라이 아이스 블라스팅(dry ice blasting), 재료 조성 등과 같은 부품들을 세정하는데 사용되는 프로세스들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 탈지/부품 세정 모듈(2407)에 대한 입력들은 머시닝 칩들, 잔류 파우더, 절단 유체 및 다른 윤활제 등을 포함하는 오염된 컴포넌트들(AM, COTS)을 포함할 수 있다. 탈지/부품 세정 모듈(2407)에 대한 출력들은 후속 프로세싱 또는 전달을 위한 오염의 허용가능한 제한들 내의 부품들 세정의 위치 상태를 포함할 수 있다.
도 25는 본 개시의 일 양태에 따른 재료 이송 및 저장 모듈(2205)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
재료 이송 및 저장 모듈(2205)은 자동화된 재료 및 컴포넌트 이송 모듈(2501) 및 스마트 래킹/인벤토리 모듈(2503)을 포함할 수 있다.
자동화된 재료 및 컴포넌트 이송 모듈 (2501)
자동화된 재료 및 컴포넌트 이송 모듈(2501)은 APS(200) 내의 위치들로 재료들 및 컴포넌트들을 이송하기 위해 AGV들 및 로봇 카트들, 컨베이어들, 갠트리 이송 등의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 자동화된 재료 및 컴포넌트 이송 모듈(2501)에 대한 입력들은, 컴포넌트들이 조립 또는 부품 프로세싱을 완료하기 위해 설비에서 스테이션에서 스테이션으로 이동할 때 컴포넌트들의 위치를 포함할 수 있다. 자동화된 재료 및 컴포넌트 이송 모듈(2501)에 대한 출력들은 최종 인벤토리 위치/전달로의 완료된 프로세싱 및 전달을 포함할 수 있다.
스마트 래킹/인벤토리 모듈 (2503)
스마트 래킹/재고 모듈(2503)은 창고 및 래킹 시스템의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 스마트 래킹/재고 모듈(2503)은 빌드 플레이트로부터의 분리 및 요구되는 개별 마무리 동작들의 완료 후의 부품 추적성의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 양태에서, 스마트 래킹/재고 모듈(2503)은 UID 또는 시각적 기반 시스템을 사용하여 부품들을 인식하는 것을 포함하고, 후속 로봇 픽업에 적합한 방식으로 부품을 배향시킬 수 있다. 스마트 래킹/재고 모듈(2503)은 로봇식 어셈블리 셀 부품 테이블 상의 적절한 배향을 용이하게 할 수 있으며, 이는 조립 시간을 감소시킬 수도 있다. 스마트 래킹/재고 모듈(2503)에 대한 입력들은 알려진 프로세싱 이력 및 추적성을 갖는 부품들 및 설계에 적용가능한 경우 배향을 위한 피처들을 포함할 수 있다. 스마트 래킹/재고 모듈(2503)에 대한 출력들은 고객들로의 디스패치, 외부 벤더 서비스, 및 다른 팩토리 모듈로의 공급과 같은 후속 사용을 위한 재고 부품을 포함할 수 있다.
도 26은 본 개시의 일 양태에 따른 품질/검사 모듈(2207)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
품질/검사 모듈(2207)은 재료 품질 검증 모듈(2601) 및 자동화된 계측 검사 모듈(2603)을 포함할 수 있다.
재료 품질 검증 모듈 (2601)
재료 품질 검증 모듈(2601)은 일정 범위의 레벨들에서의 다양한 재료 검증 테스트의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 재료 품질 검증 모듈(2601)은 재료 조성, 경도, 관심 온도 범위에서의 강도, 애플리케이션 관련 데이터, 피로 값들, 인성, 습윤성, 코팅/재료 두께, 리올로지, 점도, 유동, 체적 분석, 재료 파우더의 X-선/CT, 부품들, 접착제, COTS 등과 같은 일반적으로 수행되는 품질 테스트들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 재료 품질 검증 모듈(2601)에 대한 입력들은 재료 품질 테스팅을 필요로 하는 부품들을 포함할 수 있다. 재료 품질 검증 모듈(2601)에 대한 출력들은 검증된 재료를 갖는 검사된 부품들과 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
자동화된 계측 검사 모듈 (2603)
자동화된 계측 검사 모듈(2603)은 부품들의 치수 검사의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 자동화된 계측 검사 모듈(2603)은 프로빙 장치, 구조화된 광 스캔 등을 사용하여 수행되는 치수 검사의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 치수 검사는 예컨대 검사를 위한 부품들 또는 서브어셈블리들에 대한 피처들을 프로그래밍함으로써 어셈블리 프로세스의 일부로서 자동화될 수도 있다. 자동화된 계측 검사 모듈(2603)을 위한 입력들은 계측학적 평가를 요구하는 부품을 포함할 수 있다. 자동화된 계측 검사 모듈(2603)에 대한 출력들은 타겟 치수(또는 적용 가능한 처분에 대해 거부된 품질)를 충족하는 검증된 부품을 포함할 수 있다.
도 27은 본 개시의 일 양태에 따른 코팅(2209)의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
코팅(2209)은 e-코트 모듈(2701)을 포함할 수 있다.
E-코트 모듈 (2701)
E-코트 모듈 (2701)은 부품들의 전기코팅의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. E-코트 모듈 (2701) 은 환경적 부식을 감소시키기 위한 부식 보호로서 사용될 수도 있는 전기코팅 또는 전기도금의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. E-코트 모듈 (2701)은 사이클의 완료 시 배스 용액의 배출의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있으며, 이는 내부 복합 피처들을 효과적으로 코팅하기 위해 전력을 보내는 것 또는 부품의 특수화된 유지를 포함할 수도 있고, 또한 노드 레벨 코팅, 서브어셈블리 레벨 코팅, 또는 완전 어셈블리 코팅을 모니터링할 수도 있다. E-코트 모듈 (2701)에 대한 입력들은 전기코팅될 그러한 부품들 또는 서브어셈블리들을 포함할 수 있다. E-코트 모듈 (2701)에 대한 출력들은 전기코팅될 이들 부품들 또는 서브어셈블리들의 위치 및 상태를 포함할 수 있다.
도 28a 내지 도 28d 는 예시적인 3-D 프린터 시스템의 각각의 측면도를 도시한다.
이 예에서, 3-D 프린터 시스템은 파우더-베드 융합 (PBF) 시스템 (2800) 이다. 도 28a 내지 도 28d 는 상이한 동작 스테이지들 동안의 PBF 시스템(2800)을 도시한다. 도 28a 내지 도 28d 에 도시된 특정 실시양태는 본 개시의 원리를 이용하는 PBF 시스템의 많은 적합한 예들 중 하나이다. 또한 도 28a 내지 도 28d 의 요소들 및 본 개시의 다른 도면들은 반드시 일정한 비율로 도시된 것이 아니라, 여기에 설명된 개념의 더 나은 예시를 위해 더 크거나 작게 그려질 수 있음이 주목되어야 한다. PBF 시스템 (2800) 은 금속 파우더의 각 층을 디포짓할 수 있는 디포지터 (2801), 에너지 빔을 생성할 수 있는 에너지 빔 소스 (2803), 파우더 재료를 융합하기 위해 에너지 빔을 적용할 수 있는 디플렉터 (2805), 및 빌드 피스 (2809) 와 같은 하나 또는 그 이상의 빌드 피스들을 지지할 수 있는 빌드 플레이트 (2807) 를 포함할 수 있다. 용어 "퓨즈" 및/또는 "융합"이 파우더 입자들의 기계적 커플링을 설명하기 위해 사용되지만, 다른 기계적 작용들, 예를 들어 소결, 용융, 및/또는 다른 전기적, 기계적, 전기기계적, 전기화학적, 및/또는 화학적 결합 방법들이 본 개시의 범위 내에 있는 것으로 구상된다.
PBF 시스템 (2800) 은 또한 파우더 베드 리셉터클 내에 위치된 빌드 플로어 (2811) 를 포함할 수 있다. 파우더 베드 리셉터클의 벽들 (2812) 은 일반적으로 파우더 베드 리셉터클들의 경계를 정의하고, 이는 사이드로부터 벽들 (2812) 사이에 끼워지고 아래에서 빌드 플로어 (2811) 의 일부와 맞닿는다. 빌드 플로어 (2811) 는 빌드 플레이트 (2807) 를 점진적으로 낮추어서 디포지터 (2801) 가 다음 층을 디포짓할 수 있게 된다. 전체 메커니즘은 다른 부품들을 둘러쌀 수 있는 챔버 (2813) 에 거주하여, 장비를 보호함으로써 대기 및 온도 조절을 가능하게 하고 오염 위험을 완화할 수 있다. 디포지터 (2801) 는 금속 파우더와 같은 파우더 (2817) 를 포함하는 호퍼 (2815), 및 디포짓된 파우더의 각 층의 상부를 레벨링 할 수 있는 레벨러 (2819) 를 포함할 수 있다.
구체적으로 도 28a 를 참조하면, 이 도면은 빌드 피스 (2809) 의 슬라이스가 융합된 후, 그러나 다음 파우더 층이 디포짓되기 전의 PBF 시스템 (2800) 을 보여준다. 실제로, 도 28a 는, 예를 들어 2850 개의 슬라이스들로 형성된 빌드 피스 (2809) 의 현재 상태를 형성하기 위해, PBF 시스템 (2800) 이 다수의 층들, 예컨대 2850 개의 층들로 슬라이스들을 이미 디포짓 및 융합한 시간을 도시한다. 이미 디포짓된 다수의 층들은, 디포짓되었지만 융합되지 않은 파우더를 포함하는 파우더 베드 (2821) 를 생성하였다.
도 28b 는 빌드 플로어 (2811) 가 파우더 층 두께 (2823) 만큼 낮아질 수 있는 스테이지에서의 PBF 시스템 (2800) 을 보여준다. 빌드 플로어 (2811) 의 하강은 빌드 피스 (2809) 및 파우더 베드 (2821) 가 파우더 층 두께 (2823) 만큼 떨어지도록 하여, 파우더 베드 및 빌드 피스의 상부는 파우더 층 두께와 동일한 양만큼 파우더 베드 리셉터클 벽 (2812) 의 상부보다 낮다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 파우더 베드 (2821) 및 빌드 피스 (2809) 의 상부에 파우더 층 두께 (2823) 와 동일한 일정한 두께를 갖는 공간이 생성될 수 있다.
도 28c 는 디포지터 (2801) 가 파우더 베드 (2821) 및 빌드 피스 (2809) 의 상부 표면 위에 생성되고 파우더 베드 리셉터클 벽 (2812) 에 의해 둘러싸인 공간에 파우더 (2817) 를 디포짓하도록 배치되는 스테이지에서의 PBF 시스템 (2800) 을 보여준다. 이 예에서, 디포지터 (2801) 는 호퍼 (2815) 로부터 파우더 (2817) 을 방출하면서 정의된 공간에 걸쳐 점진적으로 이동한다. 레벨러 (2819) 는 방출된 파우더를 레벨링하여, 파우더 층 상단 표면 (2826)에 의해 정의되는 두께를 갖는 파우더 층 (2825) 을 형성할 수 있고, 파우더 층 두께 (2823) (도 1b 참조) 와 실질적으로 동일할 수도 있다. 따라서, PBF 시스템에서의 파우더는 예를 들어 빌드 플레이트 (2807), 빌드 플로어 (2811), 빌드 피스 (2809), 벽들 (2812) 등을 포함할 수 있는 파우더 재료 지지 구조에 의해 지지될 수 있다. 파우더 층 (2825) 의 예시된 두께 (즉, 파우더 층 두께 (2823) (도 1b)) 가 도 28a 를 참조하여 위에서 논의된 2850 개의 이전에 디포짓된 층들을 수반하는 예에 사용된 실제 두께보다 더 크다는 것에 유의해야 한다.
도 28d 는, 파우더 층 (2825) 의 디포지션 (도 28c) 에 뒤이어, 에너지 빔 소스 (2803) 가 에너지 빔 (2827) 을 생성하고 디플렉터 (2805) 가 에너지 빔을 인가하여 빌드 피스 (2809) 에서 다음 슬라이스를 융합시키는 스테이지에서의 PBF 시스템 (2800) 을 보여준다. 다양한 예시적인 실시양태들에서, 에너지 빔 소스 (2803) 는 전자 빔 소스일 수 있으며, 이 경우 에너지 빔 (2827) 은 전자 빔을 구성한다. 디플렉터 (2805) 는 전자 빔을 선택적으로 편향시켜 전자 빔이 융합되도록 지정된 영역을 가로질러 주사하게 하는 전기장 또는 자기장을 생성할 수 있는 편향 플레이트들을 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 에너지 빔 소스 (2803) 는 레이저일 수 있으며, 이 경우 에너지 빔 (2827) 은 레이저 빔이다. 디플렉터 (2805) 는 융합될 선택된 영역을 주사하도록 레이저 빔을 조작하기 위해 반사 및/또는 굴절을 사용하는 광학 시스템을 포함할 수 있다.
다양한 실시양태들에서, 디플렉터 (2805) 는 에너지 빔의 위치를 결정하기 위해 에너지 빔 소스를 회전 및/또는 병진시킬 수 있는 하나 이상의 짐벌 (gimbal) 들 및 액추에이터들을 포함할 수 있다. 다양한 실시양태들에서, 에너지 빔 소스 (2803) 및/또는 디플렉터 (2805) 는, 에너지 빔이 파우더 층의 적절한 영역들에서만 인가되도록 디플렉터가 주사할 때 에너지 빔을 조절, 예를 들어, 에너지 빔을 턴 온 및 턴 오프할 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시양태들에서, 에너지 빔은 디지털 신호 프로세서 (DSP) 에 의해 조절될 수 있다.
도 28e는 본 개시의 일 양태에 따른 3-D 프린터 시스템의 기능 블록도를 도시한다.
본 개시의 일 양태에서, 컴퓨터 소프트웨어를 포함하는 제어 디바이스들 및/또는 엘리먼트들은 PBF 시스템 (2800) 내의 하나 이상의 컴포넌트들을 제어하도록 PBF 시스템 (2800)에 커플링될 수도 있다. 이러한 디바이스는 컴퓨터 (2850) 일 수도 있으며, 이는 PBF 시스템 (2800) 의 제어를 보조할 수도 있는 하나 이상의 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 컴퓨터 (2850) 는 하나 이상의 인터페이스들 (2851) 을 통해 PBF 시스템 (2800) 및/또는 다른 AM 시스템들과 통신할 수도 있다. 컴퓨터 (2850) 및/또는 인터페이스 (2851) 는 PBF 시스템 (2800) 및/또는 다른 AM 시스템들을 제어하는 것을 도울 수도 있는, 본 명세서에서 설명된 다양한 방법들을 구현하도록 구성될 수도 있는 디바이스들의 예들이다.
본 개시의 일 양태에서, 컴퓨터(2850)는 적어도 하나의 프로세서(2852), 메모리(2854), 신호 검출기(2856), 디지털 신호 프로세서(DSP)(2858), 및 하나 이상의 사용자 인터페이스들(2860)을 포함할 수도 있다. 컴퓨터(2850)는 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 추가적인 컴포넌트들을 포함할 수도 있다.
프로세서 (2852) 는 PBF 시스템 (2800) 의 제어 및/또는 동작을 보조할 수도 있다. 프로세서 (2852) 는 또한, 중앙 프로세싱 유닛 (CPU) 으로 지칭될 수도 있다. 판독 전용 메모리 (ROM) 및 랜덤 액세스 메모리 (RAM) 양자 모두를 포함할 수도 있는 메모리 (2854) 는 명령들 및/또는 데이터를 프로세서 (2852) 에 제공할 수도 있다. 메모리 (2854) 의 부분은 또한, 비-휘발성 랜덤 액세스 메모리 (non-volatile random access memory; NVRAM) 를 포함할 수도 있다. 프로세서 (2852) 는 통상적으로, 메모리 (2854) 내에 저장된 프로그램 명령들에 기초하여 논리 또는 산술 연산들을 수행한다. 메모리(2854) 내의 명령들은 본 명세서에 설명된 방법들을 구현하도록 (예를 들어, 프로세서(2852)에 의해) 실행가능할 수도 있다.
프로세서 (2852) 는, 하나 이상의 프로세서들로 구현된 프로세싱 시스템의 컴포넌트를 포함하거나 그 컴포넌트일 수도 있다. 하나 이상의 프로세서들은 범용 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, 디지털 신호 프로세서들 (DSP들), 플로팅 포인트 게이트 어레이들 (FPGA들), 프로그래밍가능 로직 디바이스들 (PLD들), 제어기들, 상태 머신들, 게이트형 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 전용 하드웨어 유한 상태 머신들, 또는 정보의 계산들 또는 다른 조작들을 수행할 수 있는 임의의 다른 적합한 엔티티들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다.
프로세서(2852)는 또한 소프트웨어를 저장하기 위한 머신 판독가능 매체를 포함할 수도 있다. 소프트웨어는, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 기술 언어 등으로서 지칭되든 아니든, 임의의 타입의 명령들을 의미하도록 넓게 해석될 것이다. 명령들은 코드(예를 들어, 소스 코드 포맷, 이진 코드 포맷, 실행가능 코드 포맷, RS-274 명령들(G-코드), 수치 제어(NC) 프로그래밍 언어, 및/또는 임의의 다른 적절한 포맷의 코드)를 포함할 수도 있다. 명령들은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 경우, 프로세싱 시스템으로 하여금, 본 명세서에서 설명된 다양한 기능들을 수행하게 한다.
신호 검출기(2856)는 프로세서(2852) 및/또는 컴퓨터(2850)의 다른 컴포넌트들에 의한 사용을 위해 컴퓨터(2850)에 의해 수신된 임의의 레벨의 신호들을 검출 및 정량화하기 위해 사용될 수도 있다. 신호 검출기 (2856) 는 에너지 빔 소스 (2803) 전력, 디플렉터 (2805) 포지션, 빌드 플로어 (2811) 높이, 디포지터 (2801)에 남아있는 파우더 (2817) 의 양, 레벨러 (2819) 포지션, 및 다른 신호들과 같은 신호들을 검출할 수도 있다. DSP(2858)는 컴퓨터(2850)에 의해 수신된 신호들을 프로세싱하는데 사용될 수도 있다. DSP(2858)는 PBF 시스템(2800)으로의 송신을 위한 명령들 및/또는 명령들의 패킷들을 생성하도록 구성될 수도 있다.
사용자 인터페이스(2860)는 키패드, 포인팅 디바이스, 및/또는 디스플레이를 포함할 수도 있다. 사용자 인터페이스(2860)는, 컴퓨터(2850)의 사용자로 정보를 전달하고/하거나 사용자로부터 입력을 수신하는 임의의 엘리먼트 또는 컴포넌트를 포함할 수도 있다.
컴퓨터(2850)의 다양한 컴포넌트들은 예를 들어, 버스 시스템을 포함할 수도 있는 인터페이스(2851)에 의해 함께 결합될 수도 있다. 인터페이스(2851)는 예를 들어, 데이터 버스뿐만 아니라 그 데이터 버스에 추가하여 전력 버스, 제어 신호 버스 및 상태 신호 버스를 포함할 수도 있다. 컴퓨터(2850)의 컴포넌트들은 함께 결합되거나, 일부 다른 메커니즘을 사용하여 서로 입력들을 수락 또는 제공할 수도 있다.
다수의 개별 컴포넌트들이 도 28e 에 예시되어 있지만, 그 컴포넌트들 중 하나 이상이 조합되거나 또는 공통적으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(2852)는 프로세서(2852)에 대해 위에서 설명된 기능을 구현할 뿐만 아니라, 신호 검출기(2856), DSP(2858) 및/또는 사용자 인터페이스(2860)에 대해 위에서 설명된 기능을 구현하는 데 사용될 수도 있다. 또한, 도 28e에 예시된 컴포넌트들의 각각은 복수의 개별 요소들을 이용하여 구현될 수도 있다.
도 29는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 제조 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
어셈블리 제조 모듈(215)은 부품 스테이징 모듈(2901), 자동화된 어셈블리 모듈(2903), 자동화된 경화 모듈(2905), 머시닝 (어셈블리) 모듈(2907), 및 완성된 인벤토리 모듈(2909)을 포함할 수 있다.
부품 스테이징 모듈 (2901)
부품 스테이징 모듈(2901)은 모니터를 포함할 수 있고 인벤토리로부터의 부품들의 수신을 제어할 수 있으며, 부품 테이블들 상으로 부품들을 모니터링, 제어, 및 로드할 수 있다. 부품 테이블들은 이동할 수 있고 모든 구조에 대해 유연하며 어셈블리 셀 안팎으로 이동할 수 있다. 부품 스테이징 모듈(2901)에 대한 입력들은 MES(2003)에 의해 제어될 수도 있는 인벤토리로부터의 물리적 부품들의 식별 및 위치를 포함할 수 있다. 부품들은 부품 테이블마다 "키팅/그룹화"될 수 있다. 입력은 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 예를 들어, 주어진 빌드에 대해 릴리스할 부품들의 식별, 어느 부품들이 어떤 테이블에 놓이는지, 및 그러한 부품들을 테이블들에 놓기 위한 명령들, 예를 들어, 포지션, 배향을 포함할 수 있다. 부품 스테이징 모듈(2901)에 대한 출력들은 주어진 구조의 자동화된 어셈블리 프로세스를 시작하거나 계속하기 위해 부품들로 로딩되거나 로딩될 부품 테이블들을 포함할 수 있다.
자동화된 어셈블리 모듈(2903)
자동화된 어셈블리 모듈(2903)은 자동화된 구조 어셈블리의 물리적 프로세스의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 자동화된 어셈블리 모듈(2903)은 로딩된 부품 테이블들, 및 어셈블리 모듈(211)로부터의 코드, 및 어셈블리 셀로의 다른 입력들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있고, 자동화된 어셈블리 모듈(2903)은 또한 어셈블리 셀로부터 접합된 구조/조립체의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 자동화된 어셈블리 모듈(2903)에 대한 입력들은 부품 스테이징 모듈(2901)로부터 테이블화된 로딩된 부품들 및 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들을 포함할 수 있을 뿐만 아니라, MES(2003)로부터의 입력이 있을 수도 있다. 자동화된 어셈블리 모듈(2903)에 대한 출력들은 어셈블리 셀로부터 조립된 또는 접합된 구조들/조립체들의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
자동화된 경화 모듈 (2905)
자동화된 경화 모듈(2905)은 어셈블리들의 오븐으로의 이송의 모니터링 및 제어, 어셈블리들의 오븐 내로의 로딩, 경화 프로세스의 타이밍 및 제어, 및 어셈블리들의 오븐으로부터의 언로딩을 포함할 수 있다. 자동화된 경화 모듈(2905)은 구조적 접착제 경화의 모니터링 및 제어, 및 최종 접착제 특성들을 획득하는 것을 포함할 수 있다. 자동화된 경화 모듈(2905)에 대한 입력들은 어셈블리, AGV 또는 조립체들을 어셈블리 셀로부터 오븐으로 이송하기 위한 다른 이송 방법들, 오븐 센서 입력들, 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 및 접착제 경화에 특유한 로봇 OLP 및 IPC/PLC 코드를 포함할 수 있다. 재료 특성들(경화 주기를 결정하는 데 사용됨)이 또한 입력될 수 있다. 자동화된 경화 모듈(2905)에 대한 출력들은 경화된 또는 부분적으로 경화된 조립체들의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
머시닝 (어셈블리) 모듈 (2907)
머시닝 (어셈블리) 모듈(2907)은 조립체의 머시닝의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 머시닝(어셈블리) 모듈(2907)은 CNC 프로세스들을 돕기 위해 사용될 수도 있는 프린팅의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있고, 또한 어셈블리 프로세스를 개선하거나 수정하기 위해, 결합 프레임들, 계측 피처들의 위치 등과 같은 어셈블리 프로세스로부터 생성된 데이터의 분석을 포함할 수 있다. 머시닝 (어셈블리) 모듈(2907)에 대한 입력들은 완료된 경화 프로세스들로부터의 접합된 조립체들의 상태 및 위치, AGV 또는 다른 이송 디바이스들 상의 조립 고정구/홀더 위치들, 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, CNC 코드, 및 MES(2003)를 포함할 수 있다. 머시닝(어셈블리) 모듈(2907)에 대한 출력들은 조립체들의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
완성된 인벤토리 모듈 (2909)
완성된 인벤토리 모듈(2809)은 완성된 조립체들의 재고의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 완성된 인벤토리 모듈(2909)은 MES(2003) 및 ERP(2001)를 갖는 APS(200) 소프트웨어 모듈들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있으며, 이는 필요한 BOM 부품들, 재고 추적, 전달 타이밍 등의 자동 조달을 허용할 수 있다. 완성된 인벤토리 모듈(2909)에 대한 입력들은 완성된 조립체들의 상태 및 위치, APS(200) 서버들과 통합될 수 있는 MES(2003) 인벤토리 제어 시스템으로부터의 데이터, 및 ERP(2001) 인벤토리 제어 시스템으로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 완성된 인벤토리 모듈(2909)에 대한 출력들은 완성된 부품들 재고의 상태 및 위치를 포함할 수 있으며, 이는 ERP(2001) 시스템을 트리거하기 위해 조달과 통합될 수 있다.
도 30은 본 개시의 일 양태에 따른 부품 스테이징 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
부품 스테이징 모듈(2901)은 인벤토리로부터 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송, 부품들 테이블들의 자동화된 로딩 모듈(3003), 및 셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈(3005)을 포함할 수 있다.
인벤토리에서 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송
인벤토리로부터 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송은 인벤토리로부터 부품들을 릴리스하고 부품 테이블 로딩 스테이션들로 부품들을 이송하는 프로세스를 모니터링하고 제어할 수 있다. 어느 부품들을 방출하고 키팅할 지에 대한 지시는 어셈블리 모듈(211)에 의해 제공될 수도 있다. 인벤토리로부터 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송을 위한 입력들은 부품 테이블에 의해 키팅되거나 그룹화될 수도 있는 인벤토리에서의 부품들의 위치 및 상태를 포함할 수 있고, 본 개시의 일부 양태들에서, 키트들은 MES(2003)에 의해 제어되거나 모니터링될 수도 있다. 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들은 주어진 빌드에 대해 어떤 부품들이 릴리스되는지, 어떤 부품들이 어떤 테이블로 진행하는지, AGV 코드, 인벤토리 제어들, 및 MES(2003) 제어될 수도 있는 테이블들을 언제 로딩할지의 정보를 식별하기 위해 인벤토리로부터 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송에 의해 수신될 수 있다. 인벤토리에서 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송에 대한 출력들은 인벤토리에서 부품 테이블 또는 로딩/스테이징 스테이션으로의 자동화된 부품들의 이송의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
부품들 테이블들의 자동화된 로딩 모듈 (3003)
부품들 테이블들의 자동화된 로딩 모듈(3003)은 부품들 테이블들 상에 부품들을 로딩하는 프로세스의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 부품들 테이블들의 자동화된 로딩 모듈(3003)을 위한 입력들은 로딩될 준비가 된 부품들, 인벤토리로부터 테이블 스테이징(3001)으로의 자동화된 부품 이송으로부터 수신될 수도 있는 부품 테이블들 상에 키팅될 부품들의 키트들 또는 키팅 명령들, 및 부품 테이블의 어떤 위치에 어떤 부품을 배치할지에 대한 명령들, 테이블 면, 품질 제어 등, 뿐만 아니라 자동 로딩인 경우 로봇 및 IPC/PLC 프로그램과 같은 어셈블리 모듈(211)로부터의 지시를 포함할 수 있다. 부품들 테이블들로의 자동화된 로딩 모듈(3003)에 대한 출력들은 어셈블리 셀로의 이송을 위해 준비된 로딩된 부품들 테이블들의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈 (3005)
셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈 (3005)은 AGV를 통해 어셈블리 셀 내로 로딩된 부품 테이블들을 이송하는 프로세스의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈 (3005)은 어셈블리 모듈(211)로부터 로딩을 위한 명령을 수신한다. 셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈 (3005)은 어셈블리 셀로의 부품들 테이블들의 제어된 진입을 허용하며, 이는 더 연속적인 중단없는 어셈블리를 제공할 수 있다. 본 개시의 그러한 양태에서, 셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈 (3005)은 또한 부품들 테이블들이 임의의 어셈블리 셀 구조에 대해 유니버셜이 되는 것을 허용할 수도 있다. 셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈 (3005)을 위한 입력들은 완전히 로딩된 부품들 테이블들의 상태 및 위치, 및 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 예컨대 어셈블리 셀로 가져올 부품 테이블들의 타이밍 및 표시들, 및 AGV 코드/제어를 포함할 수 있다. 셀로의 로딩된 테이블들의 AGV 이송 모듈 (3005)에 대한 출력들은 AGV를 통해 어셈블리 셀로 이송되거나 이송될 부품들 테이블들의 상태 및 모니터링을 포함할 수 있다.
도 31은 본 개시의 일 양태에 따른 자동화된 어셈블리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
자동화된 어셈블리 모듈(2903)은 셀 제어 아키텍처 모듈(3101), 셀 레이아웃 모듈(3103), 제품 픽 모듈(3105), 접착제 충전 모듈(3107), 조이닝 모듈(3109), UV 경화 모듈(3111), 키스톤 드롭 모듈(3113), 부품 테이블 리로드 모듈(3115), 및 어셈블리 언로드 모듈(3117)을 포함할 수 있다.
셀 제어 아키텍처 모듈 (3101)
셀 제어 아키텍처 모듈(3101)은 로봇식 어셈블리 셀 내의 활동의 모니터링 및 제어를 제공할 수 있다. 셀 제어 아키텍처 모듈(3101)은 어셈블리 셀 내의 활동에 대한 상태를 모니터링 및 보고하기 위해 어셈블리 모듈(211)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 셀 제어 아키텍처 모듈(3101)에 대한 입력들은, MES(2003)를 통과할 수 있는 로봇식 어셈블리 셀 로봇들에 전송된 출력들과 같은 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 안전 하드웨어 및 센서들, IPC/PLC, 및 계측 하드웨어로부터의 데이터와 같은 제어 하드웨어, 라이브 정확도 컨덕터 모듈을 포함할 수 있는 MMC(move-measure-correct) 소프트웨어, 툴 센터 포인트 교정을 위한 툴 센터 포인트(TCP) 소프트웨어, 및 IPC 및 로봇 프로그래밍 코드를 포함할 수 있다. 셀 제어 아키텍처 모듈(3101)에 대한 출력들은 수신되고 로봇식 어셈블리 셀을 동작시킬 준비가 된 셀 코드를 포함할 수 있다.
셀 레이아웃 모듈 (3103)
셀 레이아웃 모듈(3103)은 로봇식 어셈블리 셀의 물리적 레이아웃의 소프트웨어 디스크립션들, 즉, 로봇들이 셀 레이아웃에서 어떻게 배열되는지를 포함할 수 있다. 셀 레이아웃 모듈(3103)은 로봇들이 물리적으로 동일한 위치들에 있더라도 로봇들을 상이하게 이동시키기 위해 셀 레이아웃 모듈(3103)이 다른 제어 소프트웨어와 통합될 수 있기 때문에 상이한 빌드들에 사용될 수도 있다. 셀 레이아웃 모듈(3103)에 대한 입력들은 로봇식 어셈블리 셀에서의 로봇들의 레이아웃에 대한 하드웨어 위치들, 예를 들어, 방사상 레이아웃, 선형 레이아웃 등을 포함할 수 있다. 셀 레이아웃 모듈(3103)에 대한 출력들은 로봇식 어셈블리 셀에서의 로봇들의 레이아웃을 포함할 수 있다.
제품 픽 모듈 (3105)
제품 픽 모듈(3105)은 로봇이 부품 테이블의 부품을 취출하는 프로세스의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 제품 픽 모듈(3105)은 어셈블리 모듈(211)에 의해 제공될 수도 있는 각각의 특정 픽에 대한 코드/OLP를 실행하는 로봇들 및 부품들 테이블들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 제품 픽 모듈(3105)은 부품 테이블들 상의 부품들의 임의의 약간의 오배치를 정정하기 위해 카메라들 또는 다른 센서들로부터의 입력들을 사용할 수 있고, 로봇 및 부품 테이블 양자 모두가 부품과 동시에 맞물릴 수 있게 하는 부품들 테이블들 상의 컴플라이언스 디바이스들을 사용할 수도 있다.
제품 픽 모듈(3105)에 대한 입력들은 셀 제어 아키텍처, 셀 레이아웃 모듈(3103)로부터의 셀 레이아웃 및 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 양태에서, 픽 모듈 (3105) 로의 입력은 부품 테이블들 상의 포스트 및 컴플라이언스 디바이스들로부터의 입력들, QC 하드웨어 로봇 입력들, 카메라 또는 다른 비전 시스템 입력들, 및 부품들 테이블과 로봇 사이의 핸드오프의 픽 프로세스를 포함할 수도 있는 부품들 테이블들에 대한 명령들을 포함할 수 있다. 제품 픽 모듈(3105)에 대한 출력들은 부품 테이블로부터의 부품들의 성공적인 취출들 또는 "픽들"의 상태를 포함할 수 있다.
접착제 충전 모듈 (3107)
접착제 충전 모듈(3107)은 부품들 사이의 조인트들을 구조적 또는 급속 경화(UV) 접착제로 충전하는 프로세스의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 접착제 충전 모듈(3107)은 부품이 부품 테이블로부터 취출되는 때, 및 부품 및 접착제 주입기의 위치뿐만 아니라 조인트에 적용될 접착제의 상태, 식별 및 유량의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다.
접착제 충전 모듈(3107)은 조이닝 포지션으로 이동되는 부품들의 모니터링, 및 하나 이상의 접착제 디스펜서들로부터 조인트 내로의 접착제들의 적용을 모니터링 및 제어하는 것을 포함할 수 있다. 접착제 충전 모듈(3107)에 대한 입력들은, 일반적으로, 셀 제어 아키텍처, 셀 레이아웃, 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 부품들이 접착될 준비가 되었음을 표시하기 위한 조이닝 모듈(3109)로부터의 입력들, 접착제 분배의 시각적 모니터링을 위한 접착제 계량 및 분배 시스템들로부터의 입력들, 접착제 적용에 특정적인 로봇 OLP 및 IPC/PLC 코드, 구조적 조인트 아키텍처 정보, 하나 이상의 UV 특징들, QC 센서들, 접착제, 및 TCP 교정 하드웨어 및 소프트웨어를 포함할 수 있으며, 이는 접착제 충전 노즐들의 위치가 정확하게 알려지는 것을 보장할 수 있다. 접착제 충전 모듈(3107)에 대한 출력들은 접착제로 충전되는 조인트들의 상태 및 모니터링을 포함할 수 있다.
조이닝 모듈 (3109)
조이닝 모듈(3109)은 부품들을 함께 결합하는 것의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 조이닝 모듈(3109)은 고정구를 사용하거나 사용하지 않고 부품들을 위치시키고 결합하기 위해 프린팅된 피처들, 레이저 레이더, 또는 다른 계측 유닛들을 모니터링하는 것을 포함할 수 있다. 일단 2개의 부품 또는 조립체가 결합되면, 조이닝 모듈은 접착제가 도포될 수 있음을 나타내기 위해 접착제 충전 모듈(3107)과 통신할 수도 있다.
조이닝 모듈(3109)에 대한 입력들은 셀 제어 아키텍처, 셀 레이아웃, 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 접착제 충전 모듈(3107)로부터의 입력을 포함할 수 있다. 조인닝 부품들, 부품들에 대한 도량형 프린팅된 계측 ?quot; 또는 치수들 및 에지들, 및 정확도에 특정적인 로봇 OLP 및 IPC/PLC 코드는 빌드 동안 정확도를 향상시키기 위해 모니터링한다. 조이닝 모듈(3109)에 대한 출력들은 로봇식 어셈블리 셀 프로세스의 정확도 사양 내에서 결합된 부품들 또는 조립체들의 상태를 포함할 수 있다.
UV 경화 모듈 (3111)
UV 경화 모듈(3111)은 접착제가 경화되는 동안 결합이 완료된 후에 공간 내에 부품들을 보유하는 프로세스 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. UV 경화 모듈(3111)은 UV 광, 열 방사선 소스 등의 출력들을 모니터링하고 접착제들이 원하는 방식 및 양으로 경화되는 것을 보장하기 위해 경화 디바이스들의 출력들을 제어할 수도 있다.
UV 경화 모듈(3111)에 대한 입력들은, 셀 제어 아키텍처, 셀 레이아웃, 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 제품 픽 모듈(3105), 접착제 충전 모듈(3107), 조이닝 모듈(3109)로부터의 입력들, 접착제 경화, UV 경화 엔드-이펙터에 특유한 로봇 OLP 및 IPC/PLC 코드, 및 로봇식 아암들 상의 센서들 및 UV 광들로부터의 데이터를 포함할 수 있다. UV 경화 모듈(3011)에 대한 출력들은 경화 과정에 있거나 경화된 조인트들의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
키스톤 드롭 모듈 (3113)
키스톤 드롭 모듈(3113)은 하나 이상의 로봇으로부터 키스톤 로봇으로 부품 또는 조립체를 이송하는 프로세스의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 키스톤 로봇은, 예를 들어, 큰 서브어셈블리들 또는 조립된 구조들을 유지할 수 있는 더 큰 로봇일 수 있다. 키스톤 로봇은 예를 들어, 어셈블리 셀 내의 다른 로봇들의 대부분 또는 전부에 대해 중앙에 위치되거나 달리 액세스가능할 수도 있다.
키스톤 드롭 모듈(3113)에 대한 입력들은, 셀 제어 아키텍처, 셀 레이아웃, 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 제품 픽 모듈(3105), 접착제 충전 모듈(3107), 조이닝 모듈(3109)로부터의 입력들, 및 로봇 OLP 및 IPC/PLC 코드를 포함할 수 있다. 키스톤 드롭(3113)에 대한 출력들은 어셈블리 로봇들로부터 키스톤 로봇으로 전달될 또는 전달되었을 부품 또는 조립체의 상태를 포함할 수 있다.
부품 테이블 리로드 모듈 (3115)
부품 테이블 리로드 모듈(3115)은 본 명세서에 설명된 부품 테이블 모듈(3003)의 자동화된 로딩과 유사할 수 있다. 어셈블리 셀은 어셈블리 셀이 어셈블리를 위한 부품들의 연속적인 공급을 가질 수 있도록 가외의 부품 테이블들로 설계될 수도 있다. 빌드하는 동안 부품 테이블들은 비워질 때까지 선택되고, AGV를 통해 셀을 나가도록 트리거되며, 부품 로딩 스테이션으로 와서, 로드되고, 어셈블리 셀로 돌아간다.
부품 테이블 리로드 모듈(3115)에 대한 입력들은 로딩될 준비가 된 부품들의 상태 및 모니터링, 인벤토리로부터 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송으로부터의 데이터, 및 로봇 및 IPC/PLC 프로그램들뿐만 아니라 어떤 위치에 어떤 부품을 배치할지에 대한 명령들을 포함할 수 있는 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들을 포함할 수 있다. 부품 테이블 리로드 모듈(3115)에 대한 출력들은 AGV를 통해 셀 밖으로 전송되고 부품들로 리로드될 부품 테이블들의 상태를 포함할 수 있다.
어셈블리 언로드 모듈 (3117)
어셈블리 언로드 모듈(3117)은 키스톤 EOT의 측면들을 잡기 위한 하나 이상의 로봇들을 모니터링 및 제어할 수 있다. 키스톤 EOT 툴사이드가 해제되고, 전체 어셈블리는 다음 제조 단계로 진행하기 위해 AGV 또는 다른 어셈블리 캐리어 상으로 하강될 수 있다. 어셈블리 언로드 모듈(3117)은 로봇식 어셈블리 셀로부터 어셈블리의 제거를 모니터링하고 제어할 수 있다.
어셈블리 언로드 모듈(3117)에 대한 입력들은 로딩될 준비가 된 부품들의 상태 및 모니터링, 인벤토리로부터 테이블 스테이징 모듈(3001)로의 자동화된 컴포넌트 이송으로부터의 데이터, 및 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령을 포함할 수 있다. 어셈블리 언로드 모듈(3117)에 대한 출력들은 언로딩되거나 로봇식 어셈블리 셀로부터 언로딩된 어셈블리들의 상태를 포함할 수 있다.
도 32는 본 개시의 일 양태에 따른 자동화된 경화 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
자동화된 경화(2805)는 오븐으로의 자동화된 이송 모듈(3201) 및 오븐 경화 모듈(3203)을 포함할 수 있다.
오븐으로의 자동화된 이송 모듈 (3201)
오븐으로의 자동화된 이송 모듈(3201)은 열적으로 경화될 접착제를 포함하는 조립체의 이송을 모니터링하고 제어할 수 있다. 오븐으로의 자동화된 이송 모듈(3201)을 위한 입력들은 어셈블리 모듈(211) 또는 MES(2003)로부터 올 수도 있는 열 경화성 접착제를 수용했거나 수용할 부품들의 상태를 포함할 수 있다. 오븐으로의 자동화된 이송 모듈(3201)에 대한 출력들은 오븐으로 이송 중이거나 오븐 내로 로딩된 조립체들의 상태 및 위치뿐만 아니라 오븐 경화 모듈(3203)로의 상태 출력들을 포함할 수 있다.
오븐 경화 모듈 (3203)
오븐 경화 모듈(3203)은 어셈블리에서의 접착제의 열 경화의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 오븐 경화 모듈(3203)은 온도, 시간, 및 다른 오븐 파라미터들 뿐만 아니라, 주어진 조립체가 경화되는 시간의 길이의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 오븐 경화(3203)를 위한 입력들은 오븐 모듈(3201), 오븐 센서들 및 타이머들로의 자동화된 이송부로부터의 정보, 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 및 접착제 데이터베이스(607)로부터의 재료 특성들을 포함할 수 있다. 오븐 경화 모듈(3203)에 대한 출력들은 경화될, 경화 동안, 또는 경화 후의 조립체들의 상태를 포함할 수 있다.
도 33은 본 개시의 일 양태에 따른 머시닝 (어셈블리) 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
머시닝 (어셈블리) 모듈(2907)은 머시닝 (어셈블리) 모듈(3301), COTS CF 머시닝 모듈(3303), 및 탈지/부품 클리닝 모듈(3305)을 포함할 수 있다.
머시닝 (어셈블리) 모듈 (3301)
머시닝 (어셈블리) 모듈(3301)은 조립체의 머시닝의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 머시닝 (어셈블리) 모듈(3301)은 CNC 프로세스들을 돕기 위해 사용될 수도 있는 프린팅 프로세스들의 모니터링 및 제어뿐만 아니라, 어셈블리 프로세스를 개선하기 위해 결합 프레임들, 계측 피처들의 위치 등과 같은 어셈블리 프로세스 동안 생성된 데이터를 모니터링하는 것을 포함할 수 있다. 머시닝 (어셈블리) 모듈(3301)을 위한 입력들은 어셈블리 셀들 내의 조립체들의 상태 및 위치, CNC 코드와 같은 어셈블리 모듈(211)로부터의 명령들, 및 MES(2003)로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 머시닝 (어셈블리) 모듈(3301)에 대한 출력들은 머시닝될 어셈블리의 상태 및 위치뿐만 아니라 머시닝 동안 또는 머시닝 프로세스들을 완료한 어셈블리들의 상태를 포함할 수 있다.
COTS CF 머시닝 모듈 (3303)
COTS CF 머시닝 모듈(3303)은 COTS 부품들의 머시닝의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있으며, 이는 로봇 그리퍼 피처들, 다른 어셈블리 피처들, 조인트 아키텍처, 또는 다른 피처들을 통합하기 위한 머시닝을 포함할 수도 있다. COTS CF 머시닝 모듈(3303)에 대한 입력들은 COTS 부품들, 도면들, 머시닝될 위치들의 정보, 및 COTS 부품 라이브러리(609)로부터의 CNC 코드를 포함할 수 있다. COTS CF 머시닝 모듈(3303)에 대한 출력들은 머시닝 동안의, 머시닝될 준비가 된 COTS 부품들, 또는 머시닝되었고 조립할 준비가 된 그러한 COTS 부품들의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
탈지/부품 클리닝 모듈 (3305)
탈지/부품 클리닝 모듈(3305)은 조립체들의 원하는 클리닝을 위한 작업흐름들의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 클리닝 EOT를 갖는 로봇 아암 또는 스프레이 또는 딥 클리너가 사용될 수 있다. 탈지/부품 클리닝 모듈(3305)에 대한 입력들은 세정될 조립체의 상태 및 위치를 포함할 수 있다. 탈지/부품 클리닝 모듈(3305)에 대한 출력들은 탈지 및 세정된 조립체의 상태 및 위치를 포함할 수 있다.
도 34는 본 개시의 일 양태에 따른 완성된 인벤토리 모듈의 추가적인 세부사항들을 예시한다.
완성된 인벤토리 모듈(2909)은 스마트 최종 인벤토리 모듈(3401)을 포함할 수 있다.
스마트 최종 인벤토리 모듈 (3401)
스마트 최종 인벤토리 모듈(3401)은 최종 제품의 재고의 모니터링 및 제어를 포함할 수 있다. 스마트 최종 인벤토리 모듈(3401)은 MES(2003) 및 ERP(2001) 데이터와 함께 APS(200) 데이터의 모니터링을 포함하여, 필요한 부품들의 조달, 재고 추적, 전달 타이밍 등을 제공할 수 있다. 스마트 최종 인벤토리 모듈(3401)에 대한 입력들은 마감된 어셈블리들의 상태 및 위치뿐만 아니라, MES(2003) 및/또는 ERP(2001) 데이터를 포함할 수 있다. 스마트 최종 인벤토리 모듈(3401)에 대한 출력들은 마감된 부품들의 재고의 상태 및 위치를 포함할 수 있으며, 이는 새로운 재료의 조달을 위해 ERP(2001) 및 MES(2003)와 통합될 수 있다.
어셈블리 시스템
도 35는 본 개시의 일 양태에 따른 어셈블리 시스템의 사시도를 예시한다.
본 개시의 일 양태에서, 로봇과 같은 기계 장치는 부품 및/또는 구조물을 자동화 및/또는 반자동화 방식으로 조립할 수도 있다. 적어도 2개의 구조들 중 적어도 하나는, 예를 들어, 상기 도 28a 내지 도 28e와 관련하여 설명된 바와 같이 부가적으로 제조될 수도 있다. 일부 양태들에서, 적어도 2 개의 구조물들 중 적어도 하나는, 이전에 결합된 2 개의 구조물들을 포함할 수 있는, 피스, 부품, 노드, 컴포넌트, 및/또는 다른 부가적으로 제조된 구조물일 수도 있다. APS(200)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 하나 이상의 어셈블리 시스템들(3500)과 상호작용하거나 그것의 일부로서 포함될 수도 있다.
차량의 조립과 관련하여 결합될 구조물들은 다양한 조립 동작들(예를 들어, 결합)을 용이하게 하거나 가능하게 할 수도 있는 하나 이상의 피처들로 부가적으로 제조될 수도 있다. 본 개시의 일 양태에서, 어셈블리 시스템(3500)은 2개의 로봇을 포함할 수도 있으며, 이들 중 적어도 하나는 고정구의 사용 없이 하나의 구조물을 다른 구조물과 결합하도록 위치될 수도 있다. 다양한 조립 작업이 잠재적으로 반복적으로 수행될 수 있어서, 다수의 구조물이 차량의 적어도 일부 (예를 들어, 차량 섀시, 바디, 패널 등) 의 무고정구 조립을 위해 결합될 수 있다.
APS(200) 내에서, 제조 모듈(203), 팩토리 관리 모듈(212), 어셈블리 제조 모듈(215), 및 다른 모듈들은 어셈블리들 또는 최종 제품들의 구성에서 하나 이상의 어셈블리 셀들(3500)과 상호작용할 수도 있다. 이러한 양태에서, 제 1 로봇은 차량과 같은 최종 제품의 적어도 일부의 조립과 관련하여 수행되는 다양한 동작들 동안 하나 이상의 다른 구조물들이 결합될 수도 있는 제 1 구조물과 맞물리고 이를 유지하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 제 1 구조물은 차량 섀시, 패널, 베이스 피스, 바디, 프레임 등의 섹션일 수도 있는 반면, 다른 구조물들은 차량 섀시, 패널, 베이스 피스, 바디, 프레임 등의 다른 섹션들일 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, 제 1 로봇은 제 2 구조체와 결합될 제 1 구조체를 결합 및 유지할 수도 있고, 제 2 구조체는 제 2 로봇에 의해 결합 및 유지될 수도 있다. 제 1 구조체로 수행되는 다양한 동작들 (예를 들어, 제 1 구조체를 2 개 이상의 이전에 결합된 구조체들을 포함할 수도 있는 하나 이상의 다른 구조체들과 결합시키는 것) 은 복수의 로봇을 포함하는 어셈블리 셀 내에서 적어도 부분적으로 수행될 수도 있다. 따라서, 결합 동작에 상응하는 정밀도에 따라 기능하기 위해 제 1 구조체의 조작 동안 로봇들 중 적어도 하나가 지시(예를 들어, 제어)될 수도 있다.
본 개시는 (조립전 및/또는 조립후 동작들을 포함하는) 조립 동작들을 위해 어셈블리 시스템 내에 적어도 부분적으로 하나 이상의 로봇을 지향시키는 다양한 상이한 실시양태들을 제공한다. 본 명세서에 설명된 다양한 실시양태들이 함께 실시될 수도 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 본 개시의 일 예시와 관련하여 설명된 일 실시양태가 본 개시의 다른 예시와 관련하여 설명된 다른 실시양태로 구현될 수도 있다.
도 35에 도시된 바와 같이, 어셈블리 시스템(3500)은 컴포넌트 및/또는 부품 어셈블리를 위해 사용될 수도 있다. 어셈블리 셀 (3505) 이 무고정구 어셈블리 시스템 (3500) 의 위치에서 구성될 수도 있다. 어셈블리 셀 (3505) 은 수직 어셈블리 셀일 수도 있다. 어셈블리 셀 (3505) 내에, 무고정구 어셈블리 시스템 (3500) 은 로봇들 (3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517) 의 세트를 포함할 수도 있다. 로봇 (3507) 은 "키스톤 로봇(keystone robot)" 으로 지칭될 수도 있다. 무고정구 어셈블리 시스템(3500)은 로봇들이 액세스하기 위한 부품 및 구조물을 유지할 수 있는 부품 테이블들(3521, 3522)을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 구조물 (3523), 제 2 구조물 (3525) 및 제 3 구조물 (3527) 은 로봇들에 의해 픽업되어 함께 조립될 부품들 테이블들 (3521, 3522) 중 하나에 위치결정될 수도 있다. 구조물들의 중량 및 체적은 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 변할 수도 있다. 다양한 실시양태에서, 구조물들 중 하나 이상은 복합 노드와 같은 부가적으로 제조된 구조물일 수 있다.
어셈블리 시스템 (3500) 은 또한, 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 어셈블리 셀 (3505) 의 로봇들의 다양한 제어기들에 커맨드들을 발행하기 위한 컴퓨팅 시스템 (3529) 을 포함할 수도 있다. 이 예에서, 컴퓨팅 시스템(3529)은 무선 통신 네트워크를 통해 로봇들에 통신 가능하게 연결된다. 무고정구 어셈블리 시스템(3500)은 또한 로봇들의 로봇식 아암들 및/또는 로봇들에 의해 유지되는 구조물들의 포지션들을 정확하게 측정할 수 있는 계측 시스템(3531)을 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 시스템(3529) 및/또는 계측 시스템(3531)은 본원에서 도 28e와 관련하여 설명된 바와 같이 컴퓨팅 시스템(2850)에 의해 및/또는 그것의 일부에 의해 제어될 수도 있다.
키스톤 로봇(3507)은 베이스 및 로봇식 아암을 포함할 수도 있다. 로봇식 아암은 이동을 위해 구성될 수도 있고, 이는 키스톤 로봇 (3507) 과 통신가능하게 연결된 프로세서에 로딩된 컴퓨터 실행가능 명령들에 의해 지시될 수도 있다. 키스톤 로봇 (3507) 은 베이스를 통해 어셈블리 셀 (3505) 의 표면 (예를 들어, 어셈블리 셀의 플로어) 과 접촉할 수도 있다.
키스톤 로봇(3507)은 제 1 구조물, 부품, 및/또는 컴포넌트를 결합하고 유지하도록 구성되는 엔드 이펙터 및/또는 고정구를 포함하고/하거나 그와 연결될 수도 있다. 엔드 이펙터는 적어도 하나의 구조물과 인터페이스하도록 구성된 컴포넌트일 수도 있다. 엔드 이펙터의 예들은 조오, 그리퍼, 핀, 및/또는 로봇에 의한 구조물의 무고정구 맞물림 및 보유를 용이하게 할 수 있는 다른 유사한 컴포넌트를 포함할 수도 있다. 고정구는 또한 제 1 구조물, 부품, 및/또는 컴포넌트를 결합하고 유지하기 위해 키스톤 로봇(3507)에 의해 이용될 수도 있다.
예를 들어, 구조물은 메시, 허니콤(honeycomb), 및/또는 격자 배열과 같은 구조의 강도를 증가시키는 하나 이상의 피처들과 공동 프린팅될 수도 있다. 이러한 피처들은 조립 프로세스 동안 구조물의 의도하지 않은 이동을 방지하기 위해 구조물을 강성화할 수도 있다. 다른 예에서, 구조물은 엔드 이펙터에 의해 맞물림 (예를 들어, "파지") 되기에 적합한 돌출부(들) 및/또는 리세스(들)와 같은, 엔드 이펙터에 의한 구조물의 맞물림 및 보유를 용이하게 하는 하나 이상의 피처들과 함께 공동 프린팅되거나 부가적으로 제조될 수도 있다. 구조물의 전술된 피처들은 구조물과 함께 공동 프린팅될 수도 있고, 따라서 구조물과 동일한 재료(들)로 이루어질 수도 있다.
제 1 구조물을 보유할 때, 키스톤 로봇(3507)은 제 1 구조물을 포지셔닝(예를 들어, 이동)시킬 수도 있다; 즉, 제 1 구조물의 포지션은 키스톤 로봇에 의해 보유될 때 키스톤 로봇(3507)에 의해 제어될 수도 있다. 키스톤 로봇(3507)은, 예를 들어, 키스톤 로봇(3507)의 로봇식 아암의 엔드 이펙터를 사용하여 그리고/또는 제 1 구조물을 조종하기 위해 고정구를 사용하여 제 1 구조물을 "유지" 또는 "파지"함으로써 제 1 구조물을 보유할 수도 있다. 예를 들어, 키스톤 로봇(3507)은 그리퍼 핑거(gripper finger), 조오(jaw) 등이 제 1 구조물의 하나 이상의 표면과 접촉하게 하고 키스톤 로봇이 제 1 구조물의 포지션을 제어하도록 그에 충분한 압력을 가하게 함으로써 제 1 구조물을 유지할 수도 있다. 즉, 제 1 구조물은 키스톤 로봇(3507)에 의해 유지될 때 공간에서 자유롭게 이동하는 것이 방지될 수도 있고, 제 1 구조물의 이동은 키스톤 로봇(3507)에 의해 제한될 수도 있다.
다른 구조물들(서브어셈블리들, 구조물들의 서브구조물들 등을 포함함)이 제 1 구조물에 연결됨에 따라, 키스톤 로봇(3507)은 제 1 구조물과의 맞물림을 유지할 수도 있다. 제 1 구조물과 이에 연결된 하나 이상의 구조물들의 집합체는 구조물 그 자체로서 지칭될 수도 있지만, 본 명세서에서 "어셈블리" 또는 "서브어셈블리"로 지칭될 수도 있다. 키스톤 로봇(3507)은 또한 키스톤 로봇이 일단 제 1 구조물에 맞물리면 어셈블리와의 맞물림을 유지할 수도 있다.
일부 실시양태들에서, 어셈블리 셀(3505)의 로봇들(3509 및 3511)은 키스톤 로봇(3507)과 유사할 수도 있고, 따라서 키스톤 로봇(3507)에 의해 유지될 때 제 1 구조물과 연결될 수도 있는 구조물들과 맞물리도록 구성된 각각의 엔드 이펙터들 및/또는 고정구들을 포함할 수도 있다. 일부 실시양태들에서, 로봇들 (3509, 3511) 은 "어셈블리 로봇들" 및/또는 "재료 핸들링 로봇들" 로 지칭될 수도 있다.
일부 실시양태들에서, 어셈블리 셀(3505)의 로봇(3513)은 제 1 구조물과 제 2 구조물 사이의 구조적 연결을 달성하는 데 사용될 수도 있다. 로봇(3513)은 "구조 접착제 로봇"으로 지칭될 수도 있다. 구조 접착제 로봇(3513)은 구조용 접착제 로봇이 키스톤 로봇(3507) 및/또는 어셈블리 로봇들(3509, 3511)에 의해 보유된 구조물들의 적어도 하나의 표면에 구조용 접착제를 도포하도록 구성된 도구를 로봇식 아암의 원위 단부에 포함할 수도 있다는 점을 제외하고는 키스톤 로봇(3507)과 유사할 수도 있다. 구조적 접착제의 도포는 구조물들이 다른 구조물들과 접합하기 위해 다른 구조물들에 대해 결합 근접부들에 위치되기 전 또는 후에 발생할 수도 있다. 결합 근접은 제 1 구조물이 제 2 구조물에 결합될 수 있게 하는 위치일 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시양태들에서, 제 1 및 제 2 구조물들은 구조물들이 그들의 결합 근접부 내에 있는 동안 접착제의 도포를 통해 결합될 수도 있다.
하지만, 구조적 접착제들은 경화에 비교적 오랜 시간이 걸릴 수도 있을 것이다. 이러한 경우이면, 예를 들어 제 1 및 제 2 구조물을 보유하는 로봇들은 장기간 동안 결합 근접부에서 구조물들을 유지해야 할 수도 있다. 이는 구조용 접착제가 경화되는 동안 장기간 동안 로봇들이 구조물들의 픽업 및 조립을 계속하는 것과 같은 다른 작업들에 사용되는 것을 방지할 것이다. 로봇들의 더 효율적인 사용을 허용하기 위해, 구조물들을 신속하게 결합시키고 구조물들을 보유하기 위해 일부 실시양태들에서 신속-경화 접착제가 추가적으로 적용될 수도 있어서, 경화 동안 양 로봇들이 구조물들을 유지할 필요 없이 구조물용 접착제가 경화될 수 있다.
본 개시의 일 양태에서, 무고정구 어셈블리 시스템 (3500) 의 로봇 (3515) 은 신속-경화 접착제를 적용하는 데 사용될 수도 있다. 이러한 양태에서, 신속 경화 UV 접착제가 사용될 수도 있고, 로봇(3515)은 "UV 로봇"으로 지칭될 수도 있다. UV 로봇(3515)은, UV 로봇이, 예를 들어 구조물들이 결합 근접부 내에 위치될 때, 급속 경화 UV 접착제를 적용하고 그 접착제를 경화시키도록 구성되는, 로봇식 아암의 원위 단부에 툴을 포함할 수도 있다는 점을 제외하고는, 키스톤 로봇(3507)과 유사할 수도 있다. 즉, UV 로봇(3515)은 구조물이 키스톤 로봇(3507) 및/또는 어셈블리 로봇들(3509, 3511)의 로봇식 아암의 결합 근접부 내에 있을 때 접착제가 제 1 구조물 및/또는 제 2 구조물에 도포된 후에 접착제를 경화시킬 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, 로봇들(3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 및 3517) 중 하나 이상은 다수의 상이한 역할들을 위해 사용될 수도 있다. 예를 들어, 로봇 (3517) 은 어셈블리 로봇 (3509, 3511) 과 같은 어셈블리 로봇의 역할 및 UV 로봇 (3515) 과 같은 UV 로봇의 역할을 수행할 수도 있다. 이와 관련하여, 로봇 (3517) 은 "어셈블리/UV 로봇" 으로 지칭될 수도 있다. 어셈블리/UV 로봇 (3517) 은 어셈블리/UV 로봇의 로봇식 아암의 원위 단부가 (예를 들어, 툴 플랜지에 의해 연결된) 엔드 이펙터를 포함할 때, 어셈블리 로봇들 (3509, 3511) 의 각각과 유사한 기능성을 제공할 수도 있다. 그러나, 어셈블리/UV 로봇(3515)은 어셈블리/UV 로봇의 로봇식 아암의 원위 단부가 UV 접착제를 도포하고 UV 광을 방출하여 UV 접착제를 경화시키도록 구성된 툴을 포함할 때 UV 로봇(3515)과 유사한 다기능 능력들을 제공할 수도 있다.
UV 로봇(3515) 및 어셈블리/UV 로봇(3517)에 의해 도포되는 신속-경화 접착제는, 구조용 접착제가 적용되어 영구적으로 결합시킬 때까지 접착제가 결합 근접부 내에 제 1 구조물과 제 2 구조물의 상대적 포지션들을 유지하는 데 사용될 수도 있다는 점에서 부분적인 접착제 접합을 제공할 수도 있다. 부분적 접착제 접합을 제공하는 접착제는 그 후에 (예를 들어, 임시 접착제에서와 같이) 제거되거나 그렇지 않을 수도 있다 (예를 들어, 상보형 접착제에서와 같이).
무고정구 어셈블리 시스템(3500)에서, 접착제가 도포될 제 1 구조물 및/또는 제 2 구조물의 적어도 하나의 표면은 어셈블리의 다양한 영역들 상의 중력 또는 다른 하중-지탱 힘들에 기초하여 결정될 수도 있다. 제 1 구조물 및/또는 제 2 구조물의 적어도 하나의 표면뿐만 아니라 접착제가 도포될 적어도 하나의 표면 상의 하나 이상의 개별 영역을 결정하기 위해 유한 요소법 (Finite element method; FEM) 분석이 사용될 수도 있다. 예를 들어, FEM 분석들은 하나 이상의 연결부들 주위에 배치된 구조적 어셈블리의 섹션들을 지지할 가능성이 없거나 지지할 수 없을 수 있는 구조적 어셈블리의 하나 이상의 연결부들을 나타낼 수도 있다.
어셈블리 셀(3505)에서 차량의 적어도 일부를 조립 시에, 제 2 구조물은 본 명세서에 설명된 바와 같이 다양한 로봇들(3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517)을 지향시킴으로써 제 1 구조물에 직접 결합될 수도 있다. 추가적인 구조물들이 제 1 구조물에 간접적으로 결합될 수도 있다. 예를 들어, 제 1 구조물은 키스톤 로봇 (3507), 구조적 접착제 로봇 (3513), 적어도 하나의 어셈블리 로봇 (3509, 3511) 및/또는 UV 로봇 (3515) 의 이동(들)을 통해 제 2 구조물에 직접 결합될 수도 있다. 그 후, 제 2 구조물과 결합된 제 1 구조물은 추가적인 구조물이 제 2 구조물에 직접 결합됨에 따라 추가적인 구조물에 간접적으로 결합될 수도 있다. 따라서, 키스톤 로봇 (3507) 에 의해 계속 보유될 수도 있는 제 1 구조물은 추가적인 구조물들이 그것에 직접적으로 또는 간접적으로 결합됨에 따라 어셈블리 프로세스에 걸쳐 진화할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, 어셈블리 로봇(3509, 3511)은 키스톤 로봇(3507)에 의해 보유된 제 1 구조물과 2개 이상의 구조물을 결합하기 전에, 그 2개 이상의 구조물을 함께, 예를 들어 부분적 신속-경화 접착제 본드로 결합할 수도 있다. 구조적 어셈블리와 결합되기 전에 서로 결합되는 2 개 이상의 구조물은 또한 구조물일 수 있고, 또한 "서브어셈블리" 로 지칭될 수도 있다. 따라서, 구조물이 키스톤 로봇 (3507), 구조적 접착제 로봇 (3513), 적어도 하나의 어셈블리 로봇 (3509, 3511) 및 UV 로봇 (3515) 의 이동을 통해 제 1 구조물과 연결되는 구조적 서브어셈블리의 일부를 형성할 때, 구조적 서브어셈블리의 구조물은 구조적 서브어셈블리가 제 1 구조물을 포함하는 구조적 어셈블리에 결합되는 때 제 1 구조물에 간접적으로 연결될 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, 구조적 접착제는 제 1 및 제 2 구조물들이 결합 근접부 내에 들어가기 전에, 예를 들어, 구조물들 중 하나의 구조물의 홈 내에 도포, 예를 들어 디포짓될 수도 있다. 예를 들어, 구조적 접착제 로봇 (3513) 은 구조적 접착제를 위한 디스펜서를 포함할 수도 있고, 구조물들이 결합 근접부 이내에 있기 전에 구조적 접착제를 도포할 수도 있다. 구조적 접착제는 구조적 조립체가 완전히 구성된 후에(즉, 일단 차량의 부분의 각각의 구조물이 제 1 구조물에 결합되면) 적용될 수도 있다. 예를 들어, 구조적 접착제는 제 1 구조물과 제 2 구조물 사이의 하나 이상의 조인트 또는 다른 연결부들에 도포될 수도 있다. 구조적 접착제는 UV 로봇 (3515) 에 의한 마지막 접착제 경화가 수행된 후 한 번에 도포될 수 있다. 구조적 접착제는 또한 무고정구 어셈블리 시스템(3500)과 별도로 적용될 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, 하나 이상의 로봇(3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517)은 각각의 로봇의 각각의 베이스를 통해 어셈블리 셀(3505)의 표면에 고정될 수도 있다. 예를 들어, 로봇들 중 하나 이상은 어셈블리 셀(3505)의 플로어에 볼트 결합되는 베이스를 가질 수도 있다. 다양한 다른 실시양태들에서, 로봇들 중 하나 이상은 어셈블리 셀 (3505) 내에서 로봇을 이동시키도록 구성된 컴포넌트를 포함하거나 그와 연결될 수도 있다. 예를 들어, 어셈블리 셀 (3505) 내의 캐리어 (3519) 가 어셈블리/UV 로봇 (3517) 에 연결될 수도 있다.
각각의 로봇 (3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517) 은 도 6a 내지 6v 에 도시된 제어기들 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 중 개별 제어기와 같은 제어기와 통신가능하게 연결될 수도 있다. 제어기들(3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 각각은 예를 들어, 메모리 및 그 메모리(예를 들어, 도 28e와 관련하여 설명된 바와 같은 메모리(2854))에 통신가능하게 연결된 프로세서를 포함할 수도 있다. 일부 다른 실시양태들에 따르면, 제어기들 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 중 하나 이상은 단일 제어기에 의해 제어되는 로봇들 중 하나 이상에 통신가능하게 연결되는 단일 제어기로서 구현될 수도 있다. 제어기들(3550, 3552, 3554, 3556, 358, 및/또는 3560)은 도 28e와 관련하여 설명된 바와 같이 컴퓨터(2850)의 프로세서 유닛들(2852)의 일부이거나 그에 의해 제어될 수도 있다.
무고정구 어셈블리를 수행하기 위한 컴퓨터 판독가능 명령들은 제어기들(3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560)의 메모리들 상에 저장될 수 있고, 제어기들의 프로세서들은 로봇들(3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517)로 하여금 다양한 동작들을 수행하게 하기 위한 명령들을 실행할 수 있다.
제어기들 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 은, 예를 들어, 유선 (예를 들어, 버스 또는 다른 인터커넥트) 및/또는 무선 (예를 들어, 무선 근거리 네트워크, 무선 인트라넷) 접속을 통해, 연관된 로봇 (3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 또는 3517) 의 하나 이상의 컴포넌트들에 통신가능하게 연결될 수도 있다. 제어기들 각각은 예를 들어, 다양한 동작들을 수행하기 위해, 연관된 로봇들의 하나 이상의 컴포넌트들에 커맨드들, 요청들 등을 발행할 수도 있다.
본 개시의 일 양태에서, 제어기들(3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560)은 연관된 로봇(3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 또는 3517)의 로봇식 아암에 커맨드들 등을 발행할 수도 있고, 예를 들어, 어셈블리 셀(3505)의 글로벌 셀 기준 프레임에 대한 절대 좌표들의 세트에 기초하여 로봇식 아암들을 지시할 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 제어기 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 는 로봇식 아암들의 원위 단부에 연결된 툴들에 커맨드들 등을 발행할 수도 있다. 예를 들어, 제어기들은, 접착제 도포기에 의해 제 1 구조물 또는 제 2 구조물의 표면 상에 제어된 양의 접착제를 디포짓하는 것, 경화 툴에 의해 제어된 지속기간 동안 구조물들 사이에 디포짓된 접착제를 UV 광에 노출시키는 것 등을 포함하는, 툴의 동작들을 제어할 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 제어기들 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 은 로봇식 아암들의 원위 단부들에서 엔드 이펙터들에 커맨드들 등을 발행할 수도 있다. 예를 들어, 제어기는 구조물을 맞물림, 보유 및/또는 조작하는 것을 포함하는 엔드 이펙터들의 동작들을 제어할 수도 있다.
다양한 다른 양태들에 따르면, 프로세서 및 메모리를 유사하게 갖는 컴퓨팅 시스템 (3529) 과 같은 컴퓨팅 시스템이 제어기들 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 중 하나 이상과 통신가능하게 연결될 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, 컴퓨팅 시스템은 로컬 영역 네트워크, 인트라넷, 광역 네트워크 등과 같은 유선 및/또는 무선 연결을 통해 제어기들과 통신가능하게 연결될 수도 있다. 일부 실시양태들에서, 컴퓨팅 시스템은 제어기들 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 중 하나 이상에서 구현될 수도 있다. 일부 다른 실시양태들에서, 컴퓨팅 시스템은 예를 들어, 도 28e와 관련하여 설명된 컴퓨터(2850)의 일부로서 어셈블리 셀(3505) 외부에 위치될 수도 있다.
컴퓨팅 시스템의 프로세서는 메모리로부터 로딩된 명령들을 실행할 수도 있고, 그 명령들의 실행은 컴퓨팅 시스템으로 하여금, 예를 들어 네트워크 접속 또는 다른 통신 링크를 통해 제어기들 중 하나에 커맨드 등을 포함하는 메시지를 전송함으로써, 제어기들 (3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 3560) 에 커맨드들 등을 발행하게 할 수도 있다.
일부 실시양태들에 따르면, 커맨드들 중 하나 이상은 좌표들의 세트를 표시할 수도 있고, 커맨드를 수신하는 제어기들 중 하나와 연관된 로봇들 (3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517) 중 하나에 의해 수행될 액션을 표시할 수도 있다. 명령들에 의해 표시될 수도 있는 액션들의 예들은 로봇식 아암의 이동을 지향시키는 것, 도구를 작동시키는 것, 구조물과 맞물리는 것, 구조물을 회전 및/또는 병진시키는 것 등을 포함한다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템에 의해 발행된 커맨드는, 로봇식 아암의 원위 단부가 커맨드에 의해 표시된 좌표들의 세트에 기초하여 위치될 수 있도록, 어셈블리 로봇 (3509) 의 제어기 (3552) 로 하여금 어셈블리 로봇 (3509) 의 로봇식 아암을 지향시키게 할 수도 있다.
제어기들로 하여금 로봇들의 액션들을 제어하게 하는, 메모리로부터 로딩되고 컴퓨팅 시스템의 프로세서에 의해 실행되는 명령들은, CAD (computer-aided design) 데이터에 기초할 수도 있다. 예를 들어, (예를 들어, 물리적 로봇들의 CAD 모델들을 포함하는) 어셈블리 셀 (3505) 의 CAD 모델이 컴퓨팅 시스템에 의해 발행된 커맨드들을 생성하기 위해 구성되고 사용될 수도 있다.
일부 실시양태들에서, 하나 이상의 CAD 모델은 어셈블리 셀 (3505) 내의 다양한 요소에 대응하는 위치를 나타낼 수도 있다. 구체적으로, CAD 모델은 로봇들 (3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517) 중 하나 이상에 대응하는 위치들을 나타낼 수도 있다. 또한, CAD 모델은 구조물들 및 구조물들의 보관소들 (예를 들어, 구조물들이 어셈블리 로봇에 의해 맞물리기 전에 위치될 수도 있는 무고정구 어셈블리 시스템 (3500) 내의, 부품 테이블들과 같은 저장 요소들) 에 대응하는 위치들을 나타낼 수도 있다. 다양한 실시양태들에서, CAD 모델은 각각의 로봇 (3507, 3509, 3511, 3513, 3515, 3517) 의 개별 초기 또는 베이스 위치들에 대응하는 좌표 세트들을 나타낼 수도 있다.
도 36은 본 개시의 일 양태에 따른, 제조를 위한 예시적인 방법(3600)을 나타내는 흐름도를 도시한다.
도 36의 예시적인 기능들을 적어도 부분적으로 수행하는 오브젝트들은, 예를 들어, 컴퓨터(2850) 및 그 안의 하나 이상의 컴포넌트들, 도 28a 내지 도 28e 에 도시된 바와 같은 3차원 프린터를 포함할 수 있고, 도 35에 도시된 바와 같은 어셈블리 셀과 같은 다른 오브젝트들이 설명된 기능들을 구현하는 데 사용될 수도 있다.
도 36 의 단계들은 사실상 예시적인 것이며, 단계들의 상이한 순서 또는 시퀀스, 및 부가적인 또는 대안적인 단계들이 본 개시에서 유사한 결과에 도달하기 위해 고려되는 것으로 수행될 수도 있음을 이해하여야 한다.
3602에서, 제어 장치는 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나로부터 입력 정보를 수신한다. 제어 장치는 프로세서들(304, 2852, 3550, 3552, 3554, 3556, 3558, 및 3560) 또는 APS(200) 내의 다른 프로세서 또는 제어기로서 도 3, 도 28e, 및 도 35에 설명된 바와 같은 하나 이상의 프로세서들 또는 제어기들일 수도 있다.
3604에서, 제어 장치는 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 출력 정보를 제공하며, 출력 정보는 입력 정보에 적어도 부분적으로 기초한다.
3606에서, 제어 장치는 출력 정보를 사용하여 제품의 제조에서 설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경한다.
이전의 설명은 당업자가 본원에 기재된 다양한 양태들을 실시하는 것을 가능하게 하기 위해서 제공된다. 본 개시 전반에 걸쳐 제시된 이러한 예시적인 실시양태들에 대한 다양한 수정들은 당업자에게 용이하게 명백할 것이고, 본 명세서에 개시된 개념들은 본 명세서에 개시된 예들 이외의 다른 방식들로 적용될 수도 있다. 따라서, 청구항들은 본 개시 전반에 걸쳐 제시된 예시적인 실시양태들에 한정되도록 의도된 것이 아니라, 언어 청구항들과 일치하는 전체 범위에 따른다. 당업자에게 알려진 또는 나중에 알려지게 될 본 개시 전반에 걸쳐 설명된 예시적인 실시양태들의 엘리먼트들에 대한 모든 구조적 및 기능적 균등물들이 청구범위에 의해 포괄되도록 의도된다. 더욱이, 여기서 개시된 것 중 어느 것도 그러한 개시가 청구항에 명시적으로 언급되는지 여부에 상관없이 대중에게 바치려는 것은 아니다. 어떤 청구항 요소도 그 요소가 “를 위한 수단” 의 문구를 사용하여 명시적으로 기재되지 않는 한 35 U.S.C. §112(f) 의 조항 또는 해당 권한에서의 유사한 규정 하에서 해석되어서는 안되거나 또는, 방법 청구항의 경우에, 그 요소는 “를 위한 단계” 의 단락을 사용하여 인용된다.
본 개시에 기초한 임의의 청구항들은 본 개시물 전반에 걸쳐 제시된 예시적인 실시양태들에 제한되는 것으로 의도되지 않고, 언어 청구항들과 일치하는 전체 범위에 부합하여야 한다. 당업자에게 알려진 또는 나중에 알려지게 될 본 개시물 전반에 걸쳐 설명된 예시적인 실시양태들의 요소들에 대한 모든 구조적 및 기능적 균등물들은 청구범위에 포함되는 것으로 의도된다.
Claims (12)
- 제품을 제조하기 위한 장치로서,
설계 장치;
어셈블리 장치; 및
상기 설계 장치 및 상기 어셈블리 장치에 결합된 제어 장치로서, 상기 제어 장치는 상기 설계 장치 및 상기 어셈블리 장치로부터 입력 정보를 수신하고, 상기 제품의 제조에 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위한 출력 정보를 제공하는, 상기 제어 장치를 포함하는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 제어 장치는 상기 설계 장치 또는 상기 어셈블리 장치에 의해 사용되는 상기 적어도 하나의 파라미터를 변경하면서 적어도 하나의 제 1 파라미터를 요망되는 값으로 유지하는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 2 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 제 1 파라미터는 강도, 내충돌성, 비용, 또는 어셈블리 시간 중 적어도 하나인, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 출력 정보는, 상기 설계 장치 또는 상기 어셈블리 장치의 동작을 변경하기 위해 상기 설계 장치 및 상기 어셈블리 장치에 전달되는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 1 항에 있어서,
테스팅 장치를 더 포함하는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 5 항에 있어서,
상기 테스팅 장치의 출력은 상기 설계 장치 또는 상기 어셈블리 장치에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위해 상기 제어 장치에 의해 사용되는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 제어 장치는 모니터링 장치를 포함하는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 모니터링 장치는, 상기 어셈블리 장치에 의해 사용되는 적어도 하나의 재료가 상기 어셈블리 장치에서 상기 적어도 하나의 재료의 사용 이전의 시간에 상기 어셈블리 장치에 제공되도록 적어도 상기 어셈블리 장치를 모니터링하는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 모니터링 장치는 또한, 상기 설계 장치에 의해 이루어진 상기 제품의 설계 변경이 상기 어셈블리 장치에 공포되도록 상기 설계 장치를 모니터링하는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 모니터링 장치는 상기 적어도 하나의 재료의 재고를 모니터링하는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제품을 제조하기 위한 장치로서,
설계 장치;
어셈블리 장치;
메모리; 및
상기 메모리, 상기 설계 장치, 및 제어 장치에 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 설계 장치 및 상기 어셈블리 장치로부터 입력 정보를 수신하고, 그리고
상기 제품의 제조에 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하기 위한 출력 정보를 제공하도록
구성되는, 제품을 제조하기 위한 장치. - 제품을 제조하는 방법으로서,
설계 장치 및 어셈블리 장치 중 적어도 하나로부터 입력 정보를 수신하는 단계;
상기 설계 장치 및 상기 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 출력 정보를 제공하는 단계; 및
상기 출력 정보를 사용하여 상기 제품의 제조에서 상기 설계 장치 및 상기 어셈블리 장치 중 적어도 하나에 의해 사용되는 적어도 하나의 파라미터를 변경하는 단계를 포함하는, 제품을 제조하는 방법.
Applications Claiming Priority (7)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US202063037555P | 2020-06-10 | 2020-06-10 | |
| US63/037,555 | 2020-06-10 | ||
| US202063047815P | 2020-07-02 | 2020-07-02 | |
| US63/047,815 | 2020-07-02 | ||
| US17/342,926 | 2021-06-09 | ||
| US17/342,926 US12111638B2 (en) | 2020-06-10 | 2021-06-09 | Adaptive production system |
| PCT/US2021/036687 WO2021252686A1 (en) | 2020-06-10 | 2021-06-09 | Adaptive production system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230035571A true KR20230035571A (ko) | 2023-03-14 |
Family
ID=78846571
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020237000449A KR20230035571A (ko) | 2020-06-10 | 2021-06-09 | 적응형 생산 시스템 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US12111638B2 (ko) |
| JP (1) | JP2023535255A (ko) |
| KR (1) | KR20230035571A (ko) |
| WO (1) | WO2021252686A1 (ko) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10940609B2 (en) * | 2017-07-25 | 2021-03-09 | Divergent Technologies, Inc. | Methods and apparatus for additively manufactured endoskeleton-based transport structures |
| CN113976390B (zh) * | 2021-09-18 | 2023-04-07 | 物华能源科技有限公司 | 一种基于机器学习的柔性化智能点胶系统及方法 |
| EP4272932B1 (en) * | 2022-05-06 | 2024-09-18 | United Grinding Group Management AG | Manufacturing assistance system for an additive manufacturing system |
| US20240029239A1 (en) * | 2022-07-19 | 2024-01-25 | Nanotronics Imaging, Inc. | Artificial Intelligence Process Control for Assembly Processes |
| WO2024035764A1 (en) * | 2022-08-09 | 2024-02-15 | Ohio State Innovation Foundation | Systems and methods for hybrid autonomous manufacturing |
| US12115598B2 (en) | 2023-03-02 | 2024-10-15 | Pratt & Whitney Canada Corp. | Adaptive overhaul using plural scanning methods |
Family Cites Families (300)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5203226A (en) | 1990-04-17 | 1993-04-20 | Toyoda Gosei Co., Ltd. | Steering wheel provided with luminous display device |
| DE29507827U1 (de) | 1995-05-16 | 1995-07-20 | Edag Engineering + Design Ag, 36039 Fulda | Zum Zuführen von Schweißbolzen zu einer Schweißpistole bestimmte Zuführvorrichtung |
| DE19518175A1 (de) | 1995-05-19 | 1996-11-21 | Edag Eng & Design Ag | Verfahren zum automatischen Einbau eines Bauteils einer Kraftfahrzeugkarosserie |
| DE19519643B4 (de) | 1995-05-30 | 2005-09-22 | Edag Engineering + Design Ag | Behälter-Wechselvorrichtung |
| US6252196B1 (en) | 1996-10-11 | 2001-06-26 | Technolines Llc | Laser method of scribing graphics |
| US5990444A (en) | 1995-10-30 | 1999-11-23 | Costin; Darryl J. | Laser method and system of scribing graphics |
| US5742385A (en) | 1996-07-16 | 1998-04-21 | The Boeing Company | Method of airplane interiors assembly using automated rotating laser technology |
| WO1998024958A1 (fr) | 1996-12-05 | 1998-06-11 | Teijin Limited | Procede de moulage d'agregats de fibres |
| US6010155A (en) | 1996-12-31 | 2000-01-04 | Dana Corporation | Vehicle frame assembly and method for manufacturing same |
| US6140602A (en) | 1997-04-29 | 2000-10-31 | Technolines Llc | Marking of fabrics and other materials using a laser |
| SE9703859L (sv) | 1997-10-23 | 1998-11-30 | Ssab Hardtech Ab | Krockskyddsbalk för fordon |
| DE19907015A1 (de) | 1999-02-18 | 2000-08-24 | Edag Eng & Design Ag | In Fertigungslinien für Kraftfahrzeuge einsetzbare Spannvorrichtung und Fertigungslinie mit einer solchen Spannvorrichtung |
| US6811744B2 (en) | 1999-07-07 | 2004-11-02 | Optomec Design Company | Forming structures from CAD solid models |
| US6391251B1 (en) | 1999-07-07 | 2002-05-21 | Optomec Design Company | Forming structures from CAD solid models |
| US6409930B1 (en) | 1999-11-01 | 2002-06-25 | Bmc Industries, Inc. | Lamination of circuit sub-elements while assuring registration |
| US6468439B1 (en) | 1999-11-01 | 2002-10-22 | Bmc Industries, Inc. | Etching of metallic composite articles |
| US6365057B1 (en) | 1999-11-01 | 2002-04-02 | Bmc Industries, Inc. | Circuit manufacturing using etched tri-metal media |
| US6318642B1 (en) | 1999-12-22 | 2001-11-20 | Visteon Global Tech., Inc | Nozzle assembly |
| US6585151B1 (en) | 2000-05-23 | 2003-07-01 | The Regents Of The University Of Michigan | Method for producing microporous objects with fiber, wire or foil core and microporous cellular objects |
| US6919035B1 (en) | 2001-05-18 | 2005-07-19 | Ensci Inc. | Metal oxide coated polymer substrates |
| JP3889940B2 (ja) | 2001-06-13 | 2007-03-07 | 株式会社東海理化電機製作所 | 金型装置、金型装置の使用方法、及び金型装置の共用方法 |
| ATE328682T1 (de) | 2001-08-31 | 2006-06-15 | Edag Eng & Design Ag | Rollfalzkopf und verfahren zum falzen eines flansches |
| US6926970B2 (en) | 2001-11-02 | 2005-08-09 | The Boeing Company | Apparatus and method for forming weld joints having compressive residual stress patterns |
| US6644721B1 (en) | 2002-08-30 | 2003-11-11 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle bed assembly |
| DE10325906B4 (de) | 2003-06-05 | 2007-03-15 | Erwin Martin Heberer | Vorrichtung zur Abschirmung von kohärenter elektromagnetischer Strahlung sowie Laserkabine mit einer solchen Vorrichtung |
| DE102004014662A1 (de) | 2004-03-25 | 2005-10-13 | Audi Ag | Anordnung mit einer Fahrzeug-Sicherung und einem Analog/Digital-Wandler |
| US7745293B2 (en) | 2004-06-14 | 2010-06-29 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd | Method for manufacturing a thin film transistor including forming impurity regions by diagonal doping |
| WO2006020685A2 (en) * | 2004-08-11 | 2006-02-23 | Cornell Research Foundation, Inc. | Modular fabrication systems and methods |
| ATE375830T1 (de) | 2004-09-24 | 2007-11-15 | Edag Eng & Design Ag | Bördelvorrichtung und bördelverfahren mit bauteilschutz |
| US20060108783A1 (en) | 2004-11-24 | 2006-05-25 | Chi-Mou Ni | Structural assembly for vehicles and method of making same |
| DE102005004474B3 (de) | 2005-01-31 | 2006-08-31 | Edag Engineering + Design Ag | Bördelvorrichtung und Bördelverfahren zum Umlegen eines Bördelstegs eines Bauteils um eine Bördelkante |
| DE102005030944B4 (de) | 2005-06-30 | 2007-08-02 | Edag Engineering + Design Ag | Verfahren und Vorrichtung zum Fügen von Fügestrukturen, insbesondere in der Montage von Fahrzeugbauteilen |
| WO2007036942A2 (en) | 2005-09-28 | 2007-04-05 | Dip Tech. Ltd. | Ink providing etch-like effect for printing on ceramic surfaces |
| US7716802B2 (en) | 2006-01-03 | 2010-05-18 | The Boeing Company | Method for machining using sacrificial supports |
| DE102006014282A1 (de) | 2006-03-28 | 2007-10-04 | Edag Engineering + Design Ag | Spannvorrichtung zum Aufnehmen und Spannen von Bauteilen |
| DE102006014279A1 (de) | 2006-03-28 | 2007-10-04 | Edag Engineering + Design Ag | Spannvorrichtung zum Aufnehmen und Spannen von Bauteilen |
| JP2007292048A (ja) | 2006-03-29 | 2007-11-08 | Yamaha Motor Co Ltd | 鞍乗型車両用排気装置および鞍乗型車両 |
| US8599301B2 (en) | 2006-04-17 | 2013-12-03 | Omnivision Technologies, Inc. | Arrayed imaging systems having improved alignment and associated methods |
| DE102006021755A1 (de) | 2006-05-10 | 2007-11-15 | Edag Engineering + Design Ag | Energiestrahl-Löten oder -Schweißen von Bauteilen |
| JP2007317750A (ja) | 2006-05-23 | 2007-12-06 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 撮像装置 |
| DE102006038795A1 (de) | 2006-08-18 | 2008-03-20 | Fft Edag Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Überwachungsvorrichtung für eine Laserbearbeitungsvorrichtung |
| EP1900709B1 (en) | 2006-09-14 | 2010-06-09 | Ibiden Co., Ltd. | Method for manufacturing honeycomb structured body and material composition for honeycomb fired body |
| DE202006018552U1 (de) | 2006-12-08 | 2007-02-22 | Edag Engineering + Design Ag | Bördelhandgerät |
| US7344186B1 (en) | 2007-01-08 | 2008-03-18 | Ford Global Technologies, Llc | A-pillar structure for an automotive vehicle |
| DE102007002856B4 (de) | 2007-01-15 | 2012-02-09 | Edag Gmbh & Co. Kgaa | Vorrichtung zum Bördeln und Schweißen oder Löten von Bauteilen |
| EP1949981B1 (en) | 2007-01-18 | 2015-04-29 | Toyota Motor Corporation | Composite of sheet metal parts |
| DE202007003110U1 (de) | 2007-03-02 | 2007-08-02 | Edag Engineering + Design Ag | Automobil mit erleichtertem Fahrgastausstieg |
| US7710347B2 (en) | 2007-03-13 | 2010-05-04 | Raytheon Company | Methods and apparatus for high performance structures |
| DE102007022102B4 (de) | 2007-05-11 | 2014-04-10 | Fft Edag Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Bördeln von Bauteilen in Serienfertigungen mit kurzen Taktzeiten |
| DE202007007838U1 (de) | 2007-06-01 | 2007-09-13 | Edag Engineering + Design Ag | Rollbördelwerkzeug |
| WO2009012102A1 (en) | 2007-07-13 | 2009-01-22 | Advanced Ceramics Manufacturing, Llc | Aggregate-based mandrels for composite part production and composite part production methods |
| BRPI0814517B1 (pt) | 2007-07-20 | 2020-09-15 | Nippon Steel Corporation | Método de hidroformação para formar um produto hidroformado |
| US9818071B2 (en) | 2007-12-21 | 2017-11-14 | Invention Science Fund I, Llc | Authorization rights for operational components |
| US8752166B2 (en) | 2007-12-21 | 2014-06-10 | The Invention Science Fund I, Llc | Security-activated operational components |
| US9071436B2 (en) | 2007-12-21 | 2015-06-30 | The Invention Science Fund I, Llc | Security-activated robotic system |
| US8286236B2 (en) | 2007-12-21 | 2012-10-09 | The Invention Science Fund I, Llc | Manufacturing control system |
| US9128476B2 (en) | 2007-12-21 | 2015-09-08 | The Invention Science Fund I, Llc | Secure robotic operational system |
| US8429754B2 (en) | 2007-12-21 | 2013-04-23 | The Invention Science Fund I, Llc | Control technique for object production rights |
| US9626487B2 (en) | 2007-12-21 | 2017-04-18 | Invention Science Fund I, Llc | Security-activated production device |
| DE102008003067B4 (de) | 2008-01-03 | 2013-05-29 | Edag Gmbh & Co. Kgaa | Verfahren und Biegewerkzeug zum Biegen eines Werkstücks |
| US7908922B2 (en) | 2008-01-24 | 2011-03-22 | Delphi Technologies, Inc. | Silicon integrated angular rate sensor |
| DE102008008306A1 (de) | 2008-02-07 | 2009-08-13 | Edag Gmbh & Co. Kgaa | Drehtisch |
| DE102008013591B4 (de) | 2008-03-11 | 2010-02-18 | Edag Gmbh & Co. Kgaa | Werkzeug, Anlage und Verfahren zur Herstellung eines Kabelbaums |
| DE102008047800B4 (de) | 2008-05-09 | 2021-11-18 | Fft Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Verfahren und Werkzeug zur Herstellung einer Fixierverbindung an formschlüssig gefügten Bauteilen |
| WO2009140977A1 (de) | 2008-05-21 | 2009-11-26 | Edag Gmbh & Co. Kgaa | Spannrahmenloses fügen von bauteilen |
| US9870629B2 (en) | 2008-06-20 | 2018-01-16 | New Bis Safe Luxco S.À R.L | Methods, apparatus and systems for data visualization and related applications |
| US8383028B2 (en) | 2008-11-13 | 2013-02-26 | The Boeing Company | Method of manufacturing co-molded inserts |
| US8452073B2 (en) | 2009-04-08 | 2013-05-28 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Closed-loop process control for electron beam freeform fabrication and deposition processes |
| DE102009018618B4 (de) | 2009-04-27 | 2018-09-06 | Fft Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Spannvorrichtung, Anlage und Verfahren zur Bearbeitung wechselnder Bauteiltypen |
| DE102009018619B4 (de) | 2009-04-27 | 2014-07-17 | Fft Edag Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Roboterabstützung |
| DE202009012432U1 (de) | 2009-09-15 | 2010-01-28 | Edag Gmbh & Co. Kgaa | Karosseriebauteil |
| US8354170B1 (en) | 2009-10-06 | 2013-01-15 | Hrl Laboratories, Llc | Elastomeric matrix composites |
| US8610761B2 (en) | 2009-11-09 | 2013-12-17 | Prohectionworks, Inc. | Systems and methods for optically projecting three-dimensional text, images and/or symbols onto three-dimensional objects |
| US8606540B2 (en) | 2009-11-10 | 2013-12-10 | Projectionworks, Inc. | Hole measurement apparatuses |
| US8755923B2 (en) | 2009-12-07 | 2014-06-17 | Engineering Technology Associates, Inc. | Optimization system |
| US8686997B2 (en) | 2009-12-18 | 2014-04-01 | Sassault Systemes | Method and system for composing an assembly |
| EP2383669B1 (en) | 2010-04-02 | 2018-07-11 | Dassault Systèmes | Design of a part modeled by parallel geodesic curves |
| CN103384898A (zh) | 2010-06-21 | 2013-11-06 | 约翰·吉利斯 | 计算机实现的工具箱系统和方法 |
| US8289352B2 (en) | 2010-07-15 | 2012-10-16 | HJ Laboratories, LLC | Providing erasable printing with nanoparticles |
| US8978535B2 (en) | 2010-08-11 | 2015-03-17 | Massachusetts Institute Of Technology | Articulating protective system for resisting mechanical loads |
| EP2799150B1 (en) | 2013-05-02 | 2016-04-27 | Hexagon Technology Center GmbH | Graphical application system |
| US9898776B2 (en) | 2010-09-24 | 2018-02-20 | Amazon Technologies, Inc. | Providing services related to item delivery via 3D manufacturing on demand |
| US9684919B2 (en) | 2010-09-24 | 2017-06-20 | Amazon Technologies, Inc. | Item delivery using 3D manufacturing on demand |
| US9672550B2 (en) | 2010-09-24 | 2017-06-06 | Amazon Technologies, Inc. | Fulfillment of orders for items using 3D manufacturing on demand |
| US9858604B2 (en) | 2010-09-24 | 2018-01-02 | Amazon Technologies, Inc. | Vendor interface for item delivery via 3D manufacturing on demand |
| US9690286B2 (en) | 2012-06-21 | 2017-06-27 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods and apparatus for digital material skins |
| US9566758B2 (en) | 2010-10-19 | 2017-02-14 | Massachusetts Institute Of Technology | Digital flexural materials |
| AU2012214512B2 (en) | 2011-02-07 | 2015-11-19 | Ion Geophysical Corporation | Method and apparatus for sensing underwater signals |
| EP2495292B1 (de) | 2011-03-04 | 2013-07-24 | FFT EDAG Produktionssysteme GmbH & Co. KG | Fügeflächenvorbehandlungsvorrichtung und Fügeflächenvorbehandlungsverfahren |
| WO2012166552A1 (en) | 2011-06-02 | 2012-12-06 | A. Raymond Et Cie | Fasteners manufactured by three-dimensional printing |
| US9246299B2 (en) | 2011-08-04 | 2016-01-26 | Martin A. Stuart | Slab laser and amplifier |
| US9101979B2 (en) | 2011-10-31 | 2015-08-11 | California Institute Of Technology | Methods for fabricating gradient alloy articles with multi-functional properties |
| US10011089B2 (en) | 2011-12-31 | 2018-07-03 | The Boeing Company | Method of reinforcement for additive manufacturing |
| DE102012101939A1 (de) | 2012-03-08 | 2013-09-12 | Klaus Schwärzler | Verfahren und Vorrichtung zum schichtweisen Aufbau eines Formkörpers |
| US9566742B2 (en) | 2012-04-03 | 2017-02-14 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods and apparatus for computer-assisted spray foam fabrication |
| US9469057B2 (en) | 2012-05-18 | 2016-10-18 | 3D Systems, Inc. | Support structures and deposition techniques for 3D printing |
| US8873238B2 (en) | 2012-06-11 | 2014-10-28 | The Boeing Company | Chassis system and method for holding and protecting electronic modules |
| US9533526B1 (en) | 2012-06-15 | 2017-01-03 | Joel Nevins | Game object advances for the 3D printing entertainment industry |
| US9672389B1 (en) | 2012-06-26 | 2017-06-06 | The Mathworks, Inc. | Generic human machine interface for a graphical model |
| EP2689865B1 (de) | 2012-07-27 | 2016-09-14 | FFT Produktionssysteme GmbH & Co. KG | Bördelpresse |
| EP2880638A1 (en) | 2012-07-30 | 2015-06-10 | Materialise N.V. | Systems and methods for forming and utilizing bending maps for object design |
| US8437513B1 (en) | 2012-08-10 | 2013-05-07 | EyeVerify LLC | Spoof detection for biometric authentication |
| US10029415B2 (en) | 2012-08-16 | 2018-07-24 | Stratasys, Inc. | Print head nozzle for use with additive manufacturing system |
| AU2013365772B2 (en) | 2012-12-19 | 2017-08-10 | Basf Se | Detector for optically detecting at least one object |
| US9329020B1 (en) | 2013-01-02 | 2016-05-03 | Lockheed Martin Corporation | System, method, and computer program product to provide wireless sensing based on an aggregate magnetic field reading |
| US9244986B2 (en) | 2013-01-11 | 2016-01-26 | Buckyball Mobile, Inc. | Method and system for interactive geometric representations, configuration and control of data |
| US9609755B2 (en) | 2013-01-17 | 2017-03-28 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Nanosized particles deposited on shaped surface geometries |
| US9626489B2 (en) | 2013-03-13 | 2017-04-18 | Intertrust Technologies Corporation | Object rendering systems and methods |
| US9764415B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-09-19 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of Nasa | Height control and deposition measurement for the electron beam free form fabrication (EBF3) process |
| US20140277669A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Sikorsky Aircraft Corporation | Additive topology optimized manufacturing for multi-functional components |
| US9555580B1 (en) | 2013-03-21 | 2017-01-31 | Temper Ip, Llc. | Friction stir welding fastener |
| US9186848B2 (en) | 2013-03-22 | 2015-11-17 | Markforged, Inc. | Three dimensional printing of composite reinforced structures |
| US9149988B2 (en) | 2013-03-22 | 2015-10-06 | Markforged, Inc. | Three dimensional printing |
| US9126365B1 (en) | 2013-03-22 | 2015-09-08 | Markforged, Inc. | Methods for composite filament fabrication in three dimensional printing |
| EP2976205B1 (en) | 2013-03-22 | 2020-11-18 | Markforged, Inc. | Three dimensional printing |
| US9156205B2 (en) | 2013-03-22 | 2015-10-13 | Markforged, Inc. | Three dimensional printer with composite filament fabrication |
| US9269022B2 (en) | 2013-04-11 | 2016-02-23 | Digimarc Corporation | Methods for object recognition and related arrangements |
| AU2014257624B2 (en) | 2013-04-26 | 2017-03-02 | Covestro (Netherlands) B.V. | Vinyl functionalized urethane resins for powder coating compositions |
| EP2805800B1 (de) | 2013-05-22 | 2015-09-16 | FFT EDAG Produktionssysteme GmbH & Co. KG | Fügen eines Werkstücks mit versteckter Fügenaht |
| EP2810749B1 (de) | 2013-06-07 | 2015-04-29 | FFT Produktionssysteme GmbH & Co. KG | Vorrichtung zur Verwendung beim Handhaben einer Last und Verfahren zum Herstellen einer derartigen Vorrichtung |
| WO2014198625A1 (en) | 2013-06-13 | 2014-12-18 | Basf Se | Optical detector and method for manufacturing the same |
| EP2813432B1 (en) | 2013-06-13 | 2017-12-20 | Airbus Operations GmbH | Method of installing a fixture |
| EP3008484A1 (en) | 2013-06-13 | 2016-04-20 | Basf Se | Detector for optically detecting at least one object |
| US9724877B2 (en) | 2013-06-23 | 2017-08-08 | Robert A. Flitsch | Methods and apparatus for mobile additive manufacturing of advanced structures and roadways |
| US9688032B2 (en) | 2013-07-01 | 2017-06-27 | GM Global Technology Operations LLC | Thermoplastic component repair |
| GB201313840D0 (en) | 2013-08-02 | 2013-09-18 | Rolls Royce Plc | Method of Manufacturing a Component |
| GB201313839D0 (en) | 2013-08-02 | 2013-09-18 | Rolls Royce Plc | Method of Manufacturing a Component |
| GB201313841D0 (en) | 2013-08-02 | 2013-09-18 | Rolls Royce Plc | Method of Manufacturing a Component |
| JP6403776B2 (ja) | 2013-08-19 | 2018-10-10 | ビーエーエスエフ ソシエタス・ヨーロピアＢａｓｆ Ｓｅ | 光学検出器 |
| KR20160044009A (ko) | 2013-08-19 | 2016-04-22 | 바스프 에스이 | 하나 이상의 물체의 위치를 결정하기 위한 검출기 |
| US10197338B2 (en) | 2013-08-22 | 2019-02-05 | Kevin Hans Melsheimer | Building system for cascading flows of matter and energy |
| US10052820B2 (en) | 2013-09-13 | 2018-08-21 | Made In Space, Inc. | Additive manufacturing of extended structures |
| US9248611B2 (en) | 2013-10-07 | 2016-02-02 | David A. Divine | 3-D printed packaging |
| WO2015053940A1 (en) | 2013-10-07 | 2015-04-16 | United Technologies Corporation | Additively grown enhanced impact resistance features for improved structure and joint protection |
| US10705509B2 (en) | 2013-10-21 | 2020-07-07 | Made In Space, Inc. | Digital catalog for manufacturing |
| US10086568B2 (en) | 2013-10-21 | 2018-10-02 | Made In Space, Inc. | Seamless scanning and production devices and methods |
| US9873229B2 (en) * | 2013-11-21 | 2018-01-23 | Hankookin, Inc. | Three-dimensional object development |
| PL3071651T3 (pl) | 2013-11-21 | 2018-06-29 | Dsm Ip Assets B.V. | Termoutwardzalne proszkowe kompozycje powlekające zawierające metylopodstawiony nadtlenek benzoilu |
| KR20160086826A (ko) | 2013-11-21 | 2016-07-20 | 사빅 글로벌 테크놀러지스 비.브이. | 감소된 밀도 물품 |
| EP3074951B1 (en) | 2013-11-25 | 2022-01-05 | 7D Surgical ULC | System and method for generating partial surface from volumetric data for registration to surface topology image data |
| US9555315B2 (en) | 2013-12-05 | 2017-01-31 | Aaron Benjamin Aders | Technologies for transportation |
| US9604124B2 (en) | 2013-12-05 | 2017-03-28 | Aaron Benjamin Aders | Technologies for transportation |
| EP2886448B1 (en) | 2013-12-20 | 2017-03-08 | Airbus Operations GmbH | A load bearing element and a method for manufacturing a load bearing element |
| TW201527070A (zh) | 2014-01-06 | 2015-07-16 | Prior Company Ltd | 裝飾薄膜及其製造方法以及加飾成型品的製造方法 |
| EP3093085B1 (en) | 2014-01-10 | 2022-04-27 | Katsuyoshi Kondoh | Method for producing oxygen solid solution titanium powder material |
| WO2015111361A1 (ja) | 2014-01-24 | 2015-07-30 | 勝義 近藤 | 窒素固溶チタン粉末材料、チタン素材及び窒素固溶チタン粉末材料の製造方法 |
| US9424503B2 (en) | 2014-08-11 | 2016-08-23 | Brian Kieser | Structurally encoded component and method of manufacturing structurally encoded component |
| US10204216B2 (en) | 2014-02-24 | 2019-02-12 | Singapore University Of Technology And Design | Verification methods and verification devices |
| US9817922B2 (en) | 2014-03-01 | 2017-11-14 | Anguleris Technologies, Llc | Method and system for creating 3D models from 2D data for building information modeling (BIM) |
| US9782936B2 (en) | 2014-03-01 | 2017-10-10 | Anguleris Technologies, Llc | Method and system for creating composite 3D models for building information modeling (BIM) |
| US9703896B2 (en) | 2014-03-11 | 2017-07-11 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Generation of custom modular objects |
| US10006156B2 (en) | 2014-03-21 | 2018-06-26 | Goodrich Corporation | Systems and methods for calculated tow fiber angle |
| US9765226B2 (en) | 2014-03-27 | 2017-09-19 | Disney Enterprises, Inc. | Ultraviolet printing with luminosity control |
| US10294982B2 (en) | 2014-03-28 | 2019-05-21 | The Boeing Company | Systems, methods, and apparatus for supported shafts |
| US10018576B2 (en) | 2014-04-09 | 2018-07-10 | Texas Instruments Incorporated | Material detection and analysis using a dielectric waveguide |
| KR101588762B1 (ko) | 2014-04-09 | 2016-01-26 | 현대자동차 주식회사 | 차체 전방 구조물 |
| US9597843B2 (en) | 2014-05-15 | 2017-03-21 | The Boeing Company | Method and apparatus for layup tooling |
| CA2955969A1 (en) | 2014-05-16 | 2015-11-19 | Divergent Technologies, Inc. | Modular formed nodes for vehicle chassis and their methods of use |
| US9643361B2 (en) | 2014-05-27 | 2017-05-09 | Jian Liu | Method and apparatus for three-dimensional additive manufacturing with a high energy high power ultrafast laser |
| US10074128B2 (en) | 2014-06-08 | 2018-09-11 | Shay C. Colson | Pre-purchase mechanism for autonomous vehicles |
| DE202014102800U1 (de) | 2014-06-17 | 2014-06-27 | Fft Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Segmentierte Bauteilauflage |
| US9346127B2 (en) | 2014-06-20 | 2016-05-24 | Velo3D, Inc. | Apparatuses, systems and methods for three-dimensional printing |
| CN106573586B (zh) | 2014-07-25 | 2020-07-10 | 沙特基础工业全球技术有限公司 | 可压碎聚合物纵梁延伸件、系统及其制作和使用方法 |
| CA2957274C (en) | 2014-08-04 | 2021-05-25 | Washington State University | Vapor cooled shielding liner for cryogenic storage in composite pressure vessels |
| US9783324B2 (en) | 2014-08-26 | 2017-10-10 | The Boeing Company | Vessel insulation assembly |
| WO2016038692A1 (ja) | 2014-09-09 | 2016-03-17 | グラフェンプラットフォーム株式会社 | グラフェン前駆体として用いられる黒鉛系炭素素材、これを含有するグラフェン分散液及びグラフェン複合体並びにこれを製造する方法 |
| US9696238B2 (en) | 2014-09-16 | 2017-07-04 | The Boeing Company | Systems and methods for icing flight tests |
| MX2017003309A (es) | 2014-09-24 | 2017-06-23 | Holland Lp | Conector de rejilla y aparato, sistema separador y metodos de uso de los mismos. |
| US10285219B2 (en) | 2014-09-25 | 2019-05-07 | Aurora Flight Sciences Corporation | Electrical curing of composite structures |
| US9854828B2 (en) | 2014-09-29 | 2018-01-02 | William Langeland | Method, system and apparatus for creating 3D-printed edible objects |
| US10081140B2 (en) | 2014-10-29 | 2018-09-25 | The Boeing Company | Apparatus for and method of compaction of a prepreg |
| US10108766B2 (en) | 2014-11-05 | 2018-10-23 | The Boeing Company | Methods and apparatus for analyzing fatigue of a structure and optimizing a characteristic of the structure based on the fatigue analysis |
| EP3018051A1 (en) | 2014-11-06 | 2016-05-11 | Airbus Operations GmbH | Structural component and method for producing a structural component |
| US20160129636A1 (en) * | 2014-11-11 | 2016-05-12 | Lenovo Enterprise Solutions (Singapore) Pte. Ltd. | Modifying a three-dimensional object to be printed without exceeding a time or cost threshold |
| US10022792B2 (en) | 2014-11-13 | 2018-07-17 | The Indian Institute of Technology | Process of dough forming of polymer-metal blend suitable for shape forming |
| EP3218248B1 (en) | 2014-11-13 | 2019-01-09 | SABIC Global Technologies B.V. | Drag reducing aerodynamic vehicle components and methods of making the same |
| US10016852B2 (en) | 2014-11-13 | 2018-07-10 | The Boeing Company | Apparatuses and methods for additive manufacturing |
| US9915527B2 (en) | 2014-11-17 | 2018-03-13 | The Boeing Company | Detachable protective coverings and protection methods |
| DE102014116938A1 (de) | 2014-11-19 | 2016-05-19 | Airbus Operations Gmbh | Herstellung von Komponenten eines Fahrzeugs unter Anwendung von Additive Layer Manufacturing |
| US9600929B1 (en) | 2014-12-01 | 2017-03-21 | Ngrain (Canada) Corporation | System, computer-readable medium and method for 3D-differencing of 3D voxel models |
| US9595795B2 (en) | 2014-12-09 | 2017-03-14 | Te Connectivity Corporation | Header assembly |
| DE102014225488A1 (de) | 2014-12-10 | 2016-06-16 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Polymerzusammensetzung mit verzögertem Kristallisationsverhalten, das Kristallisationsverhalten beeinflussende Additivzusammensetzung, Verfahren zur Herabsetzung des Kristallisationspunktes sowie Verwendung einer Additivzusammensetzung |
| US10160278B2 (en) | 2014-12-16 | 2018-12-25 | Aktv8 LLC | System and method for vehicle stabilization |
| US9789922B2 (en) | 2014-12-18 | 2017-10-17 | The Braun Corporation | Modified door opening of a motorized vehicle for accommodating a ramp system and method thereof |
| US9486960B2 (en) | 2014-12-19 | 2016-11-08 | Palo Alto Research Center Incorporated | System for digital fabrication of graded, hierarchical material structures |
| US9821339B2 (en) | 2014-12-19 | 2017-11-21 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for digital fabrication of graded, hierarchical material structures |
| US9854227B2 (en) | 2015-01-08 | 2017-12-26 | David G Grossman | Depth sensor |
| DE102015100659B4 (de) | 2015-01-19 | 2023-01-05 | Fft Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Bördelsystem, Bördeleinheit und Bördelverfahren für ein autarkes Bördeln |
| US9718434B2 (en) | 2015-01-21 | 2017-08-01 | GM Global Technology Operations LLC | Tunable energy absorbers |
| GB2534582A (en) | 2015-01-28 | 2016-08-03 | Jaguar Land Rover Ltd | An impact energy absorbing device for a vehicle |
| US10124546B2 (en) | 2015-03-04 | 2018-11-13 | Ebert Composites Corporation | 3D thermoplastic composite pultrusion system and method |
| US9616623B2 (en) | 2015-03-04 | 2017-04-11 | Ebert Composites Corporation | 3D thermoplastic composite pultrusion system and method |
| US10449737B2 (en) | 2015-03-04 | 2019-10-22 | Ebert Composites Corporation | 3D thermoplastic composite pultrusion system and method |
| US9731773B2 (en) | 2015-03-11 | 2017-08-15 | Caterpillar Inc. | Node for a space frame |
| CN107406635A (zh) | 2015-03-16 | 2017-11-28 | 沙特基础工业全球技术公司 | 原纤化聚合物组合物及其制造方法 |
| US10040239B2 (en) | 2015-03-20 | 2018-08-07 | Chevron Phillips Chemical Company Lp | System and method for writing an article of manufacture into bulk material |
| US10065367B2 (en) | 2015-03-20 | 2018-09-04 | Chevron Phillips Chemical Company Lp | Phonon generation in bulk material for manufacturing |
| US9611667B2 (en) | 2015-05-05 | 2017-04-04 | West Virginia University | Durable, fire resistant, energy absorbing and cost-effective strengthening systems for structural joints and members |
| US9809977B2 (en) | 2015-05-07 | 2017-11-07 | Massachusetts Institute Of Technology | Digital material assembly by passive means and modular isotropic lattice extruder system |
| EP3090948A1 (en) | 2015-05-08 | 2016-11-09 | Raymond R M Wang | Airflow modification apparatus and method |
| US9481402B1 (en) | 2015-05-26 | 2016-11-01 | Honda Motor Co., Ltd. | Methods and apparatus for supporting vehicle components |
| US9796137B2 (en) | 2015-06-08 | 2017-10-24 | The Boeing Company | Additive manufacturing methods |
| US9963978B2 (en) | 2015-06-09 | 2018-05-08 | Ebert Composites Corporation | 3D thermoplastic composite pultrusion system and method |
| US10343330B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-07-09 | The Boeing Company | Systems for additively manufacturing composite parts |
| US10289875B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-05-14 | Portland State University | Embedding data on objects using surface modulation |
| US10232550B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-03-19 | The Boeing Company | Systems for additively manufacturing composite parts |
| US10343355B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-07-09 | The Boeing Company | Systems for additively manufacturing composite parts |
| US10201941B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-02-12 | The Boeing Company | Systems for additively manufacturing composite parts |
| US10166752B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-01-01 | The Boeing Company | Methods for additively manufacturing composite parts |
| CN107922014B (zh) | 2015-08-14 | 2020-11-27 | 斯克拉佩阿莫尔股份有限公司 | 运载工具保护设备 |
| EP3135442B1 (en) | 2015-08-26 | 2018-12-19 | Airbus Operations GmbH | Robot system and method of operating a robot system |
| EP3135566B1 (de) | 2015-08-28 | 2020-11-25 | EDAG Engineering GmbH | Fahrzeugleichtbaustruktur in flexibler fertigung |
| US9789548B2 (en) | 2015-08-31 | 2017-10-17 | The Boeing Company | Geodesic structure forming systems and methods |
| US9957031B2 (en) | 2015-08-31 | 2018-05-01 | The Boeing Company | Systems and methods for manufacturing a tubular structure |
| DE202015104709U1 (de) | 2015-09-04 | 2015-10-13 | Edag Engineering Gmbh | Mobile Kommunikationseinrichtung und Softwarecode sowie Verkehrsentität |
| US9590699B1 (en) | 2015-09-11 | 2017-03-07 | Texas Instuments Incorporated | Guided near field communication for short range data communication |
| US10412283B2 (en) | 2015-09-14 | 2019-09-10 | Trinamix Gmbh | Dual aperture 3D camera and method using differing aperture areas |
| US9718302B2 (en) | 2015-09-22 | 2017-08-01 | The Boeing Company | Decorative laminate with non-visible light activated material and system and method for using the same |
| EP3360118B1 (en) | 2015-10-07 | 2021-03-31 | Michael D. Velez | Flow alarm |
| CN108368469A (zh) | 2015-10-07 | 2018-08-03 | 加利福尼亚大学校董会 | 石墨烯系多模态传感器 |
| DE202015105595U1 (de) | 2015-10-21 | 2016-01-14 | Fft Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Absolutes robotergestütztes Positionsverfahren |
| US9676145B2 (en) | 2015-11-06 | 2017-06-13 | Velo3D, Inc. | Adept three-dimensional printing |
| US10022912B2 (en) | 2015-11-13 | 2018-07-17 | GM Global Technology Operations LLC | Additive manufacturing of a unibody vehicle |
| US9846933B2 (en) | 2015-11-16 | 2017-12-19 | General Electric Company | Systems and methods for monitoring components |
| US10048769B2 (en) | 2015-11-18 | 2018-08-14 | Ted Selker | Three-dimensional computer-aided-design system user interface |
| US9783977B2 (en) | 2015-11-20 | 2017-10-10 | University Of South Florida | Shape-morphing space frame apparatus using unit cell bistable elements |
| EP3377314A1 (en) | 2015-11-21 | 2018-09-26 | ATS Mer, LLC | Systems and methods for forming a layer onto a surface of a solid substrate and products formed thereby |
| US10436038B2 (en) | 2015-12-07 | 2019-10-08 | General Electric Company | Turbine engine with an airfoil having a tip shelf outlet |
| CN108698126A (zh) | 2015-12-10 | 2018-10-23 | 维洛3D公司 | 精湛的三维打印 |
| CN115195104B (zh) | 2015-12-22 | 2023-12-05 | 卡本有限公司 | 用于用双重固化树脂的增材制造的双重前体树脂系统 |
| US10343331B2 (en) | 2015-12-22 | 2019-07-09 | Carbon, Inc. | Wash liquids for use in additive manufacturing with dual cure resins |
| US10289263B2 (en) | 2016-01-08 | 2019-05-14 | The Boeing Company | Data acquisition and encoding process linking physical objects with virtual data for manufacturing, inspection, maintenance and repair |
| US10294552B2 (en) | 2016-01-27 | 2019-05-21 | GM Global Technology Operations LLC | Rapidly solidified high-temperature aluminum iron silicon alloys |
| EP3417381A4 (en) | 2016-02-16 | 2019-12-04 | Board of Regents, University of Texas System | SPLINE SURFACE CONSTRUCTION MECHANISMS PROVIDING CONTINUITY BETWEEN SURFACES |
| CN108883575A (zh) | 2016-02-18 | 2018-11-23 | 维洛3D公司 | 准确的三维打印 |
| US10336050B2 (en) | 2016-03-07 | 2019-07-02 | Thermwood Corporation | Apparatus and methods for fabricating components |
| US10011685B2 (en) | 2016-03-11 | 2018-07-03 | The Boeing Company | Polyarylether ketone imide adhesives |
| US9976063B2 (en) | 2016-03-11 | 2018-05-22 | The Boeing Company | Polyarylether ketone imide sulfone adhesives |
| US10234342B2 (en) | 2016-04-04 | 2019-03-19 | Xerox Corporation | 3D printed conductive compositions anticipating or indicating structural compromise |
| WO2017184778A1 (en) | 2016-04-20 | 2017-10-26 | Arconic Inc. | Fcc materials of aluminum, cobalt and nickel, and products made therefrom |
| KR20180115344A (ko) | 2016-04-20 | 2018-10-22 | 아르코닉 인코포레이티드 | 알루미늄, 코발트, 철, 및 니켈로 이루어진 fcc 재료, 및 이로 제조된 제품 |
| US10393315B2 (en) | 2016-04-26 | 2019-08-27 | Ford Global Technologies, Llc | Cellular structures with twelve-cornered cells |
| EP3248758B1 (en) | 2016-05-24 | 2021-02-17 | Airbus Operations GmbH | System and method for handling a component |
| CA3025470A1 (en) * | 2016-05-24 | 2017-11-30 | Divergent Technologies, Inc. | Systems and methods for additive manufacturing of transport structures |
| US10384393B2 (en) | 2016-05-27 | 2019-08-20 | Florida State University Research Foundation, Inc. | Polymeric ceramic precursors, apparatuses, systems, and methods |
| AU2017278225A1 (en) | 2016-06-09 | 2019-01-24 | Divergent Technologies, Inc. | Systems and methods for arc and node design and manufacture |
| US10275564B2 (en) | 2016-06-17 | 2019-04-30 | The Boeing Company | System for analysis of a repair for a structure |
| EP3263316B1 (en) | 2016-06-29 | 2019-02-13 | VELO3D, Inc. | Three-dimensional printing and three-dimensional printers |
| WO2018027166A2 (en) | 2016-08-04 | 2018-02-08 | The Regents Of The University Of Michigan | Fiber-reinforced 3d printing |
| US10254499B1 (en) | 2016-08-05 | 2019-04-09 | Southern Methodist University | Additive manufacturing of active devices using dielectric, conductive and magnetic materials |
| US9933092B2 (en) | 2016-08-18 | 2018-04-03 | Deflecto, LLC | Tubular structures and knurling systems and methods of manufacture and use thereof |
| US10359756B2 (en) | 2016-08-23 | 2019-07-23 | Echostar Technologies Llc | Dynamic 3D object recognition and printing |
| US10179640B2 (en) | 2016-08-24 | 2019-01-15 | The Boeing Company | Wing and method of manufacturing |
| US10392131B2 (en) | 2016-08-26 | 2019-08-27 | The Boeing Company | Additive manufactured tool assembly |
| US10220881B2 (en) | 2016-08-26 | 2019-03-05 | Ford Global Technologies, Llc | Cellular structures with fourteen-cornered cells |
| US10291193B2 (en) | 2016-09-02 | 2019-05-14 | Texas Instruments Incorporated | Combining power amplifiers at millimeter wave frequencies |
| US10429006B2 (en) | 2016-10-12 | 2019-10-01 | Ford Global Technologies, Llc | Cellular structures with twelve-cornered cells |
| US10214248B2 (en) | 2016-11-14 | 2019-02-26 | Hall Labs Llc | Tripartite support mechanism for frame-mounted vehicle components |
| US9879981B1 (en) | 2016-12-02 | 2018-01-30 | General Electric Company | Systems and methods for evaluating component strain |
| US10015908B2 (en) | 2016-12-07 | 2018-07-03 | The Boeing Company | System and method for cryogenic cooling of electromagnetic induction filter |
| US10210662B2 (en) | 2016-12-09 | 2019-02-19 | Fyusion, Inc. | Live augmented reality using tracking |
| US9996945B1 (en) | 2016-12-12 | 2018-06-12 | Fyusion, Inc. | Live augmented reality guides |
| US10017384B1 (en) | 2017-01-06 | 2018-07-10 | Nanoclear Technologies Inc. | Property control of multifunctional surfaces |
| DE102017200191A1 (de) | 2017-01-09 | 2018-07-12 | Ford Global Technologies, Llc | Glätten einer aus einem Kunststoff gebildeten Oberfläche eines Artikels |
| US10071525B2 (en) | 2017-02-07 | 2018-09-11 | Thermwood Corporation | Apparatus and method for printing long composite thermoplastic parts on a dual gantry machine during additive manufacturing |
| US10392097B2 (en) | 2017-02-16 | 2019-08-27 | The Boeing Company | Efficient sub-structures |
| US20180240565A1 (en) | 2017-02-17 | 2018-08-23 | Polydrop, Llc | Conductive polymer-matrix compositions and uses thereof |
| US10337542B2 (en) | 2017-02-28 | 2019-07-02 | The Boeing Company | Curtain retention bracket |
| US10315252B2 (en) | 2017-03-02 | 2019-06-11 | Velo3D, Inc. | Three-dimensional printing of three-dimensional objects |
| US10343725B2 (en) | 2017-03-03 | 2019-07-09 | GM Global Technology Operations LLC | Automotive structural component and method of manufacture |
| US10356395B2 (en) | 2017-03-03 | 2019-07-16 | Fyusion, Inc. | Tilts as a measure of user engagement for multiview digital media representations |
| US10440351B2 (en) | 2017-03-03 | 2019-10-08 | Fyusion, Inc. | Tilts as a measure of user engagement for multiview interactive digital media representations |
| US10068316B1 (en) | 2017-03-03 | 2018-09-04 | Fyusion, Inc. | Tilts as a measure of user engagement for multiview digital media representations |
| US20180281237A1 (en) | 2017-03-28 | 2018-10-04 | Velo3D, Inc. | Material manipulation in three-dimensional printing |
| US10178800B2 (en) | 2017-03-30 | 2019-01-08 | Honeywell International Inc. | Support structure for electronics having fluid passageway for convective heat transfer |
| WO2018187611A1 (en) | 2017-04-05 | 2018-10-11 | Aerion Intellectual Property Management Corporation | Solid modeler that provides spatial gradients of 3d cad models of solid objects |
| US20180311769A1 (en) | 2017-04-28 | 2018-11-01 | Divergent Technologies, Inc. | Multi-materials and print parameters for additive manufacturing |
| US10313651B2 (en) | 2017-05-22 | 2019-06-04 | Fyusion, Inc. | Snapshots at predefined intervals or angles |
| US10200677B2 (en) | 2017-05-22 | 2019-02-05 | Fyusion, Inc. | Inertial measurement unit progress estimation |
| US10237477B2 (en) | 2017-05-22 | 2019-03-19 | Fyusion, Inc. | Loop closure |
| US10234848B2 (en) | 2017-05-24 | 2019-03-19 | Relativity Space, Inc. | Real-time adaptive control of additive manufacturing processes using machine learning |
| US10343724B2 (en) | 2017-06-02 | 2019-07-09 | Gm Global Technology Operations Llc. | System and method for fabricating structures |
| US10221530B2 (en) | 2017-06-12 | 2019-03-05 | Driskell Holdings, LLC | Directional surface marking safety and guidance devices and systems |
| US10391710B2 (en) | 2017-06-27 | 2019-08-27 | Arevo, Inc. | Deposition of non-uniform non-overlapping curvilinear segments of anisotropic filament to form non-uniform layers |
| US10171578B1 (en) | 2017-06-29 | 2019-01-01 | Texas Instruments Incorporated | Tapered coax launch structure for a near field communication system |
| US10425793B2 (en) | 2017-06-29 | 2019-09-24 | Texas Instruments Incorporated | Staggered back-to-back launch topology with diagonal waveguides for field confined near field communication system |
| US10461810B2 (en) | 2017-06-29 | 2019-10-29 | Texas Instruments Incorporated | Launch topology for field confined near field communication system |
| US10389410B2 (en) | 2017-06-29 | 2019-08-20 | Texas Instruments Incorporated | Integrated artificial magnetic launch surface for near field communication system |
| US10572963B1 (en) | 2017-07-14 | 2020-02-25 | Synapse Technology Corporation | Detection of items |
| DE202017104785U1 (de) | 2017-08-09 | 2017-09-07 | Edag Engineering Gmbh | Lager für Fahrerhaus eines Fahrzeugs |
| DE202017105281U1 (de) | 2017-09-01 | 2017-09-11 | Fft Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Fahrwagen zum Befördern und Positionieren eines Flugzeugbauteils |
| DE102017120384B4 (de) | 2017-09-05 | 2023-03-16 | Fft Produktionssysteme Gmbh & Co. Kg | Befüllvorrichtung zum Befüllen von Klimaanlagen mit CO2 |
| DE102017120422B4 (de) | 2017-09-05 | 2020-07-23 | Edag Engineering Gmbh | Schwenkgelenk mit zusätzlichem Freiheitsgrad |
| DE202017105474U1 (de) | 2017-09-08 | 2018-12-14 | Edag Engineering Gmbh | Materialoptimierter Verbindungsknoten |
| DE202017105475U1 (de) | 2017-09-08 | 2018-12-12 | Edag Engineering Gmbh | Generativ gefertigte Batteriehalterung |
| US10421496B2 (en) | 2017-09-15 | 2019-09-24 | Honda Motor Co., Ltd. | Panoramic roof stiffener reinforcement |
| US10356341B2 (en) | 2017-10-13 | 2019-07-16 | Fyusion, Inc. | Skeleton-based effects and background replacement |
| EP3727798A4 (en) | 2017-12-20 | 2021-10-27 | Moog Inc. | EVALUATION OF PICTURES OF GENERATIVE MANUFACTURING AND THE GENERATIVE MANUFACTURING SYSTEM BASED ON THEM BY A NEURONAL CONVOLUTION NETWORK |
| US10382739B1 (en) | 2018-04-26 | 2019-08-13 | Fyusion, Inc. | Visual annotation using tagging sessions |
| US10310197B1 (en) | 2018-09-17 | 2019-06-04 | Waymo Llc | Transmitter devices having bridge structures |
-
2021
- 2021-06-09 KR KR1020237000449A patent/KR20230035571A/ko active Search and Examination
- 2021-06-09 US US17/342,926 patent/US12111638B2/en active Active
- 2021-06-09 JP JP2022575343A patent/JP2023535255A/ja active Pending
- 2021-06-09 WO PCT/US2021/036687 patent/WO2021252686A1/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US12111638B2 (en) | 2024-10-08 |
| US20220066426A1 (en) | 2022-03-03 |
| JP2023535255A (ja) | 2023-08-17 |
| WO2021252686A1 (en) | 2021-12-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12111638B2 (en) | Adaptive production system | |
| Gisario et al. | Metal additive manufacturing in the commercial aviation industry: A review | |
| Toyserkani et al. | Metal additive manufacturing | |
| Khorasani et al. | Additive manufacturing a powerful tool for the aerospace industry | |
| Liu et al. | Digital twin-enabled collaborative data management for metal additive manufacturing systems | |
| Flynn et al. | Hybrid additive and subtractive machine tools–Research and industrial developments | |
| JP6601920B2 (ja) | 地上および宇宙設置型製造システム | |
| Chinchanikar et al. | A review on machine learning, big data analytics, and design for additive manufacturing for aerospace applications | |
| WO2019055538A1 (en) | SYSTEMS AND METHODS OF ADDITIVE MANUFACTURING | |
| WO2019070644A2 (en) | SYSTEMS AND METHODS FOR UTILIZING MULTICRITERIAL OPTIMIZATION IN ADDITIVE MANUFACTURING | |
| Castro et al. | Designing a robotic welding cell for bus body frame using a sustainable way | |
| Mazzucato et al. | Recent advances toward the industrialization of metal additive manufacturing | |
| Ehlers et al. | Producibility | |
| Riipinen et al. | Industrialization of hybrid and additive manufacturing-Implementation to Finnish industry (HYBRAM) | |
| EP4165570A1 (en) | Adaptive production system | |
| Nagulpelli et al. | Integrated traditional and additive manufacturing production profitability model | |
| Piso et al. | Sustainable Manufacturing Practices through Additive Manufacturing: A Case Study on a Can‐Making Manufacturer | |
| Akinlabi et al. | Advances in manufacturing, laser additive techniques: case study | |
| Vendra et al. | Industrialization Of Additive Manufacturing For Oil & Gas Through Process Control | |
| Sterkman | Logistical impact of additive manufacturing on the after-sales service supply chain of a spare part provider | |
| Ilesanmi et al. | Application of the Fourth Industrial Revolution for High Volume Production in the Rail Car Industry | |
| Hämeenaho et al. | Additive Manufacturing Center Of Excellence (AMCE) In Finland | |
| Sivasubramanian et al. | Additive manufacturing in automotive and aerospace technologies: Advancements, applications, and case studies | |
| Navarro | Additive manufacturing for the offshore environment: the options available to Aker BP and Additech | |
| CUNHA | A Process-based cost model for wire and arc additive manufacturing |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination |