Caracol ha sviluppato sistemi di stampa 3D intelligenti per componenti di grandi dimensioni

LFAM rappresenta ora un mercato di nicchia in rapida crescita, con una domanda crescente da vari settori come l’aerospaziale, la nautica, l’architettura e il design. Caracol è tra i primi e più rinomati fornitori di tecnologia di sistemi di produzione additiva a pellet compositi di grande formato.

La qualità rappresenta una delle maggiori sfide per le tecnologie AM: garantire costantemente le prestazioni funzionali richieste e un elevato livello di accuratezza sui prodotti finali è fondamentale per consentire l’adozione di queste tecnologie, in particolare per applicazioni avanzate e altamente regolamentate. Il monitoraggio continuo delle variabili di processo, dello stato della macchina e delle condizioni dell’ambiente di lavoro (es. temperatura e umidità) contribuiscono a garantire stabilità, ripetibilità ed efficienza del ciclo produttivo.

Caracol ha lavorato assiduamente per introdurre questa tecnologia nei suoi sistemi Heron AM, fornendo il massimo grado di affidabilità e ripetibilità per il suo processo. I sistemi di monitoraggio di solito rilevano possibili minacce e comportamenti imprevisti, problemi di prestazioni o problemi di non conformità in modo completamente automatizzato, attraverso un’ampia gamma di sensori installati sui macchinari. Utilizzando algoritmi e sfruttando l’apprendimento automatico, i dati vengono estratti, archiviati e visualizzati attraverso visualizzazioni approfondite in tempo reale. Le funzioni di rilevamento e segnalazione automatica gettano le basi per le regolazioni in linea dei parametri di processo. La modifica automatica avviene mentre è in corso il processo di stampa, per attenuare o correggere il difetto stesso ed evitare così la generazione di eventuali scarti di produzione o non conformità. Inoltre, l’impatto positivo dei sistemi di monitoraggio e controllo, integrati nelle stampanti 3D industriali, si traduce in una significativa ottimizzazione delle risorse impiegate nel processo. La riduzione dei costi legati alla “scarsa qualità” porta a minori sprechi, riducendo al contempo l’utilizzo di materie prime, le ore macchina e uomo necessarie e il tempo speso per l’ispezione e la post-produzione di parti difettose.

In questo scenario, Caracol ha lavorato a RAMICoS – Intelligent Control System for Robotic Large Scale Additive Manufacturing System, un progetto finanziato dal Ministero dello Sviluppo Economico italiano. Attraverso la collaborazione con MADE Competence Center e Politecnico di Milano, l’azienda si è prefissa di raggiungere diversi obiettivi entro la fine del 2023, tra cui: identificare i problemi comuni che si verificano durante il processo di stampa dei sistemi LFAM robotici, definire e caratterizzare i relativi difetti generati che influenzano il deposizione del materiale estruso; identificare le tipologie di sensori e il loro corretto posizionamento, raccogliere i dati appropriati dal monitoraggio e controllo dei processi; realizzazione di test e sessioni di prova per valutare l’efficacia dell’integrazione dei sensori proposti; realizzazione di una sessione di prova per mitigare i rischi legati a questioni di qualità dei materiali, per quanto riguarda polimeri fibrorinforzati e nuovi materiali; e identificare un sistema di raccolta e analisi dei dati, per rilevare e tenere traccia delle anomalie fornendo al contempo approfondimenti a supporto del processo decisionale.

Per la fase esecutiva del progetto, il sistema LFAM di Caracol Heron AM è stato dotato di una decina di sensori per tracciare diversi parametri, tra cui il consumo elettrico del sistema e dei suoi componenti, la temperatura e l’umidità dell’ambiente di lavoro, la temperatura di estrusione, eventuali urti e vibrazioni all’estrusore , l’energia consumata dal motore della vite dell’estrusore e molto altro. Registrando tutti questi segnali e raccogliendo i dati, è stato generato un gemello digitale del componente stampato, consentendo l’identificazione delle aree interessate da problemi di deposizione del materiale. Inoltre, Caracol ha sviluppato algoritmi di apprendimento automatico per l’identificazione automatica dei difetti e la generazione di allarmi.

L’uso di tali strumenti può avere un impatto positivo sui processi di produzione e sulle aziende in diversi modi. Innanzitutto facilitando il lavoro degli operatori come supporto decisionale, aiuta i compiti dei reparti di qualità e manutenzione identificando rapidamente la causa principale dei problemi e aiuta a prevedere l’utilizzo delle risorse per la produzione come il consumo di energia da parte dei responsabili operativi .

Portare a compimento questo progetto ha aperto una fase di ulteriori sviluppi per Caracol. L’azienda desidera implementare queste soluzioni di stampa 3D intelligenti per garantire che i clienti possano trarre vantaggio dall’essere tempestivamente informati di eventuali problemi di stampa che si verificano e mettere in atto azioni correttive automatizzate. L’obiettivo finale per Caracol è garantire sempre la migliore qualità dei componenti stampati, riducendo al minimo i costi e massimizzando l’efficienza del processo.