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001009810 246_3 $$aMethodology for the automation of additive process chains with powder bed technologies$$yEnglish
001009810 250__ $$a1. Auflage
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001009810 500__ $$aDruckausgabe: 2025. - Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
001009810 502__ $$aDissertation, RWTH Aachen University, 2024$$bDissertation$$cRWTH Aachen University$$d2024$$gFak04$$o2024-10-16
001009810 5203_ $$aDie additive Fertigung etabliert sich in der Industrie zunehmend als leistungsfähige Technologie zur Herstellung von komplexen Produkten. Insbesondere pulverbettbasierte Fertigungsverfahren wie das Laser Powder Bed Fusion (LPBF) haben eine hohe industrielle Relevanz. Die mechanischen Eigenschaften der additiv hergestellten Werkstücke sind vergleichbar mit konventionellen Fertigungsverfahren, jedoch sind zusätzliche Prozessschritte zur Weiterbearbeitung erforderlich. Nach derzeitigem Stand der Technik sind der additive Bauprozess selbst sowie die Weiterbearbeitungsprozesse überwiegend automatisiert, jedoch weisen insbesondere die nicht-wertschöpfenden Tätigkeiten einen hohen manuellen Arbeitsanteil auf.Im Rahmen dieser Dissertation wurde eine Methodik zur Automatisierung der additiven Prozesskette entwickelt, die sowohl fertigungstechnologische als auch ökonomische Zielgrößen adressiert. Basierend auf den Anforderungen aus Forschung und Industrie besteht die Methodik aus vier konsekutiven Phasen. Ziel der ersten Phase ist die Bildung einer Datengrundlage, indem verfügbare Informationen über Bauteilportfolio, Prozesskette und vorhandene Fertigungsmittel sowie Peripheriesysteme systematisch erfasst und Automatisierungsgrade bestimmt werden. Mit einem mathematischen Optimierungsmodell werden in der Generierungsphase verschiedene Automatisierungskonzepte algorithmusbasiert generiert und folgend fertigungstechnologisch spezifiziert. Die dritte Phase der Methodik stellt die Detaillierungsphase dar, die der Quantifizierung von fertigungstechnologischen und ökonomischen Kennzahlen dient. Anhand einer Materialflusssimulation können für verschiedene Konzepte resultierende Durchlaufzeiten sowie weitere Kennzahlen zur Prädiktion der Produktionskapazitäten ermittelt werden. Die Auswahlphase dient schließlich der finalen Determination des Automatisierungskonzepts anhand von individuellen Zielkriterien. Die in der Dissertation entwickelte Methodik zur Automatisierung der additiven Prozesskette mit Pulverbettverfahren ist somit der erste ganzheitliche Ansatz zur technologieübergreifenden Generierung und Evaluierung von Automatisierungskonzepten. Eine Anwendbarkeit ist insbesondere durch die prototypischen Softwareumsetzungen in hohem Maße gegeben. Unternehmen mit einer additiven Prozesskette werden befähigt, anforderungsgerechte Automatisierungskonzepte zu entwickeln, hinsichtlich Kennzahlen zu detaillieren und schließlich das optimale Konzept auszuwählen.$$lger
001009810 520__ $$aAdditive manufacturing is gaining acceptance in industry as a powerful technology for producing complex products. In particular, powder bed-based manufacturing processes such as Laser Powder Bed Fusion (LPBF) are highly relevant to industry. The mechanical properties of additively manufactured parts are comparable to those of conventional manufacturing processes, but additional process steps are required for further processing. According to the current state, the additive manufacturing process itself and the further processing steps are largely automated. However, the non-value-adding activities in particular require a high proportion of manual work. Within the scope of this dissertation, a methodology for the automation of the additive process chain was developed, which addresses both manufacturing technology and economic objectives. Based on requirements from research and industry, the methodology consists of four consecutive phases. The goal of the first phase is to create a data base by systematically gathering available information about the component portfolio, the process chain, and the existing production equipment and peripheral systems, and to determine the degree of automation. In the generation phase, a mathematical optimization model is used to generate various automation concepts based on algorithms, which are then specified in terms of production technology. The third phase of the methodology is the detailing phase, which is used to quantify manufacturing and economic key performance indicators. A material flow simulation is used to determine the resulting lead times and other indicators for predicting production capacity for different concepts. Finally, the selection phase is used for the final determination of the automation concept based on individual target criteria. The methodology developed in this dissertation for the automation of the additive process chain with powder bed processes is the first holistic approach for the cross-technology generation and evaluation of automation concepts. Its applicability is particularly high due to the prototypical software implementations. Companies with an additive process chain are enabled to develop automation concepts according to their requirements, to detail them in terms of key performance indicators and finally to select the optimal concept.$$leng
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