增材制造之六西格瑪質量管理（一）

來源：江蘇激光聯盟

導讀：質量是部署新流程、產品或服務的關鍵決定因素,，并影響新興制造技術的采用,。增材制造 (AM) 作為制造工藝的出現有可能徹底改變從生產到供應鏈的一系列企業(yè)相關功能。AM 提供的前所未有的設計靈活性和擴展功能,，加上大大縮短的交貨時間,，可能為大規(guī)模定制鋪平道路。然而,，增材制造的廣泛應用目前受到工藝可重復性和質量管理方面的技術挑戰(zhàn)的阻礙,。

增材制造 (AM)，也稱為3D打印,，是通過材料的層層堆積來制造產品的過程的統(tǒng)稱,。商業(yè)增材制造系統(tǒng)的出現使得可以直接從計算機輔助設計 (CAD) 模型中以最少的干預步驟制造具有復雜幾何形狀的零件。直到最近,，增材制造零件主要僅限于原型演示者角色,；AM零件的可行性現在已經發(fā)展到可以用于生產和最終組裝的程度。與傳統(tǒng)的減材（機械加工）和成型（鑄造,、焊接和成型）制造工藝相比,，增材制造具有顯著優(yōu)勢，例如消除專門的工具成本,、減少材料浪費和生命周期成本,，從而能夠創(chuàng)建復雜和自由形狀的幾何形狀 ,，并為各種工業(yè)應用擴展產品功能,。

粉末床融合 (PBF) 工藝通常用于粉末材料床產品的AM。PBF印刷技術的例子包括使用不同類型能源的直接金屬激光燒結 (direct metal laser sintering, DMLS) ,、電子束熔化 (electron beam melting, EBM),、選擇性熱燒結 (selective heat sintering, SHS)、選擇性激光熔化 (selective laser melting, SLM) 和選擇性激光燒結 (selective laser sintering, SLS)。它們使用不同類型的能量源(例如激光,、電子束或熱)將粉末熔化或燒結在一起以制造固體3D部件,。請注意，LPBF 利用激光源以逐層方式燒結金屬粉末以創(chuàng)建最終結構,。除了 PBF增材制造工藝外,，還有多種其他AM工藝，例如材料噴射,、粘合劑噴射,、材料擠出、定向能量沉積 (directed energy deposition, DED),、片材層壓和還原聚合,。材料的選擇范圍從金屬、復合材料,、聚合物,、生物材料到陶瓷。

但是,，質量管理方面的技術挑戰(zhàn)阻礙了AM技術在行業(yè)中的廣泛采用,。例如，增材制造的微觀結構和機械性能受復雜,、難以建模的工藝現象（例如熱效應和殘余應力）的影響,。反過來，這些復雜的過程相互作用會導致隱藏的內部缺陷,，從而降低零件的質量,。因此，增材制造零件的廢品率很高,，尤其是在考慮獨一無二的生產時,。在實際案例研究中，在同一臺商用 AM 機器中使用同一 CAD 模型同時構建的零件可能會產生不同的質量結果,，這種情況并不少見,。如圖1所示，在同一臺商用 AM 機器上使用相同的 CAD 模型同時構建了七個零件,，其中只有兩個零件沒有缺陷,。AM 構建的高拒絕率和相關成本顯著阻礙了 AM 功能的更廣泛利用，超出了當前的快速原型制作現狀,。

▲圖1. 在內布拉斯加大學林肯分校的案例研究中,，七個不銹鋼部件建立在商業(yè) AM 系統(tǒng)上。這些零件僅在方向上有所不同,，所有其他工藝條件都相同,。

Six Sigma (6S) 是傳統(tǒng)制造業(yè)（例如半導體和汽車行業(yè)）廣泛使用的實踐,，用于質量規(guī)劃、質量保證 (QA),、質量控制 (QC) 和持續(xù)改進,，廣泛使用數據、統(tǒng)計,、 和優(yōu)化,。如圖2所示，6S 需要數據驅動的定義,、測量,、分析、改進和控制 (DMAIC) 方法,。

• 定義：根據客戶要求概述質量挑戰(zhàn),。
• 測量：從制造系統(tǒng)收集有關關鍵過程變量的數據。
• 分析：提取與缺陷原因相關的有用信息,。
• 改進：設計解決方案和方法以改進制造系統(tǒng),。
• 控制：當制造系統(tǒng)失控時，制定過程管理計劃和最佳控制政策,。
  

6S技術的目標是識別和消除缺陷的根本原因,，并進一步提高最終產品的質量。6S的成功可以從摩托羅拉對其理念的應用中看出,。1978年,，公司凈收入23億元。到1988年,，凈收入增至83億元,；這大約增加了 260%。同樣,，通用電氣通過自己的 6S 計劃取得了巨大成功,，每年節(jié)省了 40 億美元。名單上還有其他著名的例子,，包括豐田,、福特、寶麗來,、通用汽車等等,。

AM從地面建造物體的能力激發(fā)了想象力，讓人們在設計過程中設想出更廣泛的可能性,。盡管如此,，增材制造面臨著廣泛的質量挑戰(zhàn)，阻礙了增材制造在行業(yè)中的廣泛采用,。迫切需要以小批量和高混合的方式生產復雜的結構,，再加上增材制造技術的快速進步，對增材制造質量管理的當前范式提出了重大挑戰(zhàn),。由于正在為材料和工藝鑒定和零件認證制定此類新標準,，因此正在進行無數實驗和建模/仿真研究，以深入了解AM工藝的復雜物理為過程控制開發(fā)了新的原位傳感能力和過程監(jiān)控策略,，并且正在努力捕獲,、存儲、管理和保證譜系數據用于 AM 零件的 QA/QC,。盡管取得了這些進步,，但在許多金屬 AM 工藝 （例如，激光 PBF (LPBF) 和 DED）中看到的可重復性和可靠性問題不幸地加劇了這些挑戰(zhàn),，尤其是在嘗試為關鍵應用和高度監(jiān)管的行業(yè)（例如,、航空航天和醫(yī)療）。

▲圖2. 大規(guī)模制造中的大批量低混合生產方案

質量改進包括一系列管理,、操作和工程活動,，以減少過程中的可變性。特別地,，統(tǒng)計設計方法被用來通過研究在不可控因素的不確定性下可控設置的效果來實現穩(wěn)健過程,，也稱為“穩(wěn)健參數設計”。因此,，6S計劃應運而生,，以滿足汽車和半導體行業(yè)大規(guī)模制造的需求，并在上個世紀取得了巨大成功,。如圖3所示,，6S 計劃利用 DMAIC 方法將過程可變性降低到極不可能出現故障和缺陷的水平。如果 3σ 限值與產品規(guī)格限值重疊,，則部件落在 μ±3σ 限值之外的概率為 0.27%,，這意味著百萬分之二的缺陷部件數 (PPM) 約為 2700。對于 μ±6σ 限值,，概率將為 0.0000002%,，這意味著 PPM 為 0.002（即極不可能）。在 6S 場景中,，如果一個成品有 100 個組件,，并且每個組件都必須是無缺陷的才能使產品無缺陷，那么產品無缺陷的概率為 (0.999999998)1oo≈1.0 ,。

▲圖3. 正常曲線下的面積和產生缺陷的比例

未完待續(xù),！

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ali1224 發(fā)表于 2021-6-28 08:40
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