QPCで再現性を確保する方法
データを利用してAMにおける不確実性を解消する
データ分析を通じてプロセスの問題を特定、改善することで、生産プロセス全体の品質を確保します。
研究開発の費用対効果を高める
レーザー出力、スポットサイズ、スキャン速度などのパラメータセットを最適化することで、費用対効果の高い方法で材料に対する特定の要求や仕様を満たすことが可能になります。
プロセスを制御する
繰り返し行われる試験を通じて、プロセスの精度を追跡・監視することにより、製造の再現性を確保します。
欠陥や異常を特定する
AIを活用した金属AMのレイヤー解析、欠陥の定量化、プロセスチェーン全体の相関データに基づく根本原因の特定が可能です。
AMへの信頼性を向上させる
リサーチ
パラメータ開発の推進
材料における特定の要件や規格を満たすために、プロセスパラメータセットを最適化し、材料試験の結果をAMプロセスパラメータおよび非AMデータとQPCで相関させます。さらに、第三者レポート、マシンセンサー、2D/3Dモニタリングシステムからのデータを分析します。
検証
プロセスコントロールの実証
データに基づく実験を通じて、AMプロセスおよびAM以外の後処理のプロセスの安定性を確立します。QPCは見落とされている問題点や不安定な領域を認識し、造形前に最適化されたパラメータセットでプロセスを制御できるようにします。
製造
統合されたQAとQC
AIによって異常、欠陥、品質の課題を自動的に検出し、それらをフラグ付けします。そのデータをもとにダッシュボードを構築、接続された機器に適用します。QPCは、材料のバッチと装置メンテナンスをデジタルで追跡し、統計的プロセス管理（SPC）を実行、主要なプロセス変数（KPV）を監視するのに役立ちます。
原因分析
問題の調査と解決
AIを活用し、1つのプラットフォーム上で連携しながら、異常を特定します。QPCで欠陥を定量化し、すべての情報源からのデータを相関させることが可能です。根本原因分析（RCA）を迅速に行い、重要な欠陥を目立つように表示し、異常をフィルタリングすることで品質レポートを構成します。
QPC Layer Analysis
Layer Analysisを利用して、AMのROIを向上させます。 このモジュールでは２D層データ内の欠陥を自動検出して定量化し、3Dモデルにマッピングします。製造コストを削減し、製造プロセスのより早い段階でスクラップを特定することが可能になります。
