Kennisbeheersysteem voor 3D-printen: het dilemma van technologiefragmentatie oplossen en het benutten van proceservaring realiseren

Inleiding: Het dilemma van de accumulatie van technologie en de dringende behoefte aan kennismanagement

Een productiebedrijf voor auto-onderdelen ondervond kwaliteitsschommelingen tussen batches bij het gebruik van het SLS-proces om PA12 nylon inlaatspruitstukken te produceren. Het technische team ontdekte dat het succespercentage van het afdrukken van hetzelfde onderdeel in de handen van verschillende operators met maar liefst 23% varieerde, en dat de dichtheid schommelde tussen 92% en 97%. Bij het opsporen van de redenen kreeg het bedrijf te maken met diepere problemen: optimale printparameters waren verspreid in de persoonlijke aantekeningen van verschillende technici, er ontbrak een systematische registratie van foutgevallen en ervaring met procesoptimalisatie kon niet effectief worden doorgegeven.

Dit is geen alleenstaand geval. Uit het onderzoek blijkt dat 73% van de 3D-printservicebedrijven kampt met het probleem van fragmentatie van technische parameters, en dat 68% van de bedrijven afhankelijk is van een beperkt aantal technische kernmedewerkers om de belangrijkste proceskennis onder de knie te krijgen. Het risico op technische storingen als gevolg van personeelsverloop is zeer groot. Hoe verspreide technische ervaring kan worden omgezet in herbruikbare kennis en hoe een systematisch kennisbeheersysteem kan worden opgebouwd, is een kernprobleem geworden voor 3D-printbedrijven om hun concurrentiepositie te verbeteren.

1. Analyse van de belangrijkste pijnpunten van kennisbeheer in 3D-printbedrijven

Pijnpunt 1: verspreide procesparameters en verwarrende versies

3D-printen omvat meerdere dimensies, zoals materialen, apparatuur, processen en nabewerking, en heeft een groot aantal parameters. Als we het SLS-proces als voorbeeld nemen, omvatten de belangrijkste parameters van een apparaat meer dan 30 items, zoals laservermogen, scansnelheid, scanafstand, laagdikte, voorverwarmingstemperatuur en vormcilindertemperatuur. Verschillende materialen en verschillende onderdeelstructuren vereisen verschillende parametercombinaties, en bedrijven missen vaak een uniform parameterbeheerplatform, wat resulteert in:

• De parameterversies van hetzelfde materiaal op verschillende apparaten zijn inconsistent. Het laservermogen van PA12 op apparaat A is bijvoorbeeld 21 W, maar op apparaat B is dit ingesteld op 24 W
• Records voor parameteraanpassingen ontbreken en het optimalisatieproces kan niet worden getraceerd
• Herhaald vallen en opstaan bij het starten van een nieuw project zal de tijdskosten met 40%-60% verhogen

Pijnpunt 2: De waarde van mislukte zaken is niet uitgebuit

Elke printfout bevat waardevolle proceskennis. De behandeling van faalgevallen door de meeste bedrijven blijft echter op het niveau van ‘post-sanering’, waarbij een systematisch registratie- en analysemechanisme ontbreekt. De hoofdoorzaak van het kromtrekken van onderdelen veroorzaakt door uithardingskrimp van lichtgevoelige hars in het SLA-proces kan bijvoorbeeld meerdere factoren omvatten, zoals belichtingstijd, laagdikte, ondersteuningsontwerp en modeloriëntatie. Zonder gestructureerde casusdossiers kunnen vergelijkbare problemen zich opnieuw voordoen in verschillende projecten, wat resulteert in verspilling van materiaal en tijd. Uit gegevens blijkt dat bij bedrijven die geen database met faillissementsgevallen hebben opgezet, het herhalingspercentage van soortgelijke problemen 58% bedraagt.

Pijnpunt 3: Kennis is afhankelijk van individuen en is moeilijk door te geven

3D-printen is een typisch ervaringsgedreven proces, en veel belangrijke parameters moeten door veel oefening worden verzameld. Wanneer een bedrijf vertrouwt op een paar ‘oude meesters’ om de kerntechnologie onder de knie te krijgen, is het risico op technologische fouten veroorzaakt door personeelsverloop extreem hoog. Een 3D-printbedrijf voor medische apparatuur verloor ooit het ontslag van zijn kerningenieur, wat resulteerde in het verlies van de procesparameters voor het printproces van titaniumlegeringen. De herontwikkeling duurde drie maanden en het directe economische verlies bedroeg meer dan 2 miljoen yuan. De essentie van kennismanagement is het expliciet maken van stilzwijgende kennis en het transformeren van persoonlijke ervaringen in organisatorische middelen.

2. Sleutelelementen bij het opbouwen van een systematisch kennisbeheersysteem

Element 1: Constructie van een gestandaardiseerde procesparameterbibliotheek

De procesparameterbibliotheek vormt de kern van het kennismanagementsysteem