持続可能性の追求において、センサーはサイクル タイム、エネルギー使用量と無駄を削減し、閉ループ プロセス制御を自動化し、知識を増やし、スマートな製造と構造の新たな可能性を切り開きます。#センサー #持続可能性 #SHM
左側のセンサー (上から下): 熱流束 (TFX)、モールド内誘電体 (Lambient)、超音波 (アウグスブルク大学)、使い捨て誘電体 (Synthesites)、およびペニーと熱電対間のマイクロワイヤー (AvPro)。グラフ (上、時計回り): コロー誘電率 (CP) 対コロイオン粘度 (CIV)、樹脂抵抗対時間 (Synthesites)、および電磁センサーを使用したカプロラクタム注入プリフォームのデジタル モデル (CosiMo プロジェクト、DLR ZLP、アウグスブルク大学)。
世界の産業は新型コロナウイルス感染症のパンデミックからの脱却を続ける中、資源（エネルギー、水、材料など）の無駄や消費を削減する必要がある持続可能性を優先する方向に移行しています。その結果、製造業はより効率的かつスマートになる必要があります。しかし、これには情報が必要です。複合材料の場合、このデータはどこから来たのでしょうか?
CW の 2020 Composites 4.0 シリーズ記事で説明されているように、部品の品質と生産を向上させるために必要な測定と、それらの測定を達成するために必要なセンサーを定義することは、スマート製造の第一歩です。2020 年から 2021 年にかけて、CW はセンサー、つまり誘電体について報告しました。センサー、熱流束センサー、光ファイバー センサー、超音波と電磁波を使用する非接触センサー、およびそれらの機能を実証するプロジェクト (CW のオンライン センサー コンテンツ セットを参照)。この記事は、複合材料で使用されるセンサーについて説明することで、このレポートに基づいています。注目すべきことに、複合材料業界のリーダーとして台頭しつつある企業は、すでにこの分野を探索し、ナビゲートしつつあります。
CosiMo のセンサー ネットワーク 74 個のセンサーのネットワーク (そのうち 57 個はアウグスブルク大学で開発された超音波センサー (右に示されている、上型と下型の半分にある水色の点)) – は、T-RTM の蓋のデモンストレーターに使用されています。熱可塑性複合電池用の CosiMo プロジェクトの成形。画像クレジット: CosiMo プロジェクト、DLR ZLP Augsburg、アウグスブルク大学
目標 #1: お金を節約する。CW の 2021 年 12 月のブログ「複合プロセスの最適化と制御のためのカスタム超音波センサー」では、アウグスブルク大学 (UNA、アウグスブルク、ドイツ) での、CosiMo 向けの 74 個のセンサーのネットワークを開発する取り組みについて説明しています。 EV バッテリー カバー デモンストレーター (スマート輸送における複合材料) を製造するプロジェクトです。この部品は、カプロラクタム モノマーをその場でポリアミド 6 (PA6) 複合材料に重合させる熱可塑性樹脂トランスファー モールディング (T-RTM) を使用して製造されます。Markus Sause 教授アウグスブルクにある UNA の人工知能 (AI) 生産ネットワーク責任者でもある同氏は、センサーが非常に重要である理由を次のように説明しています。「私たちが提供する最大の利点は、処理中にブラック ボックス内で何が起こっているかを視覚化できることです。現在、ほとんどのメーカーはこれを実現するためのシステムが限られています。たとえば、樹脂注入を使用して大型の航空宇宙部品を製造する場合、非常に単純なセンサーまたは特殊なセンサーを使用します。注入プロセスが失敗すると、基本的に大きなスクラップが残ります。しかし、生産プロセスで何が問題になったのか、そしてその理由を理解する解決策があれば、修正して修正することができ、大幅なコストを節約できます。」
熱電対は、オートクレーブやオーブンでの硬化中に複合積層板の温度を監視するために何十年も使用されてきた「単純または特殊なセンサー」の一例です。熱電対は、複合修復パッチを硬化するためにオーブンや加熱ブランケットの温度を制御するためにも使用されます。サーマルボンダー。樹脂メーカーは、研究室でさまざまなセンサーを使用して、硬化配合物を開発するために時間と温度に伴う樹脂の粘度の変化を監視します。しかし、新たに登場しつつあるのは、次のような情報に基づいて現場で製造プロセスを視覚化および制御できるセンサー ネットワークです。複数のパラメータ (温度や圧力など) と材料の状態 (粘度、凝集、結晶化など)。
たとえば、CosiMo プロジェクト用に開発された超音波センサーは、完成複合部品の非破壊検査 (NDI) の主流となっている超音波検査と同じ原理を使用しています。Meggitt (英国ラフバラー) の主任エンジニア、ペトロス カラパパス氏は次のように述べています。 「私たちの目標は、デジタル製造への移行に伴い、将来のコンポーネントの製造後検査に必要な時間と労力を最小限に抑えることです。」マテリアル センター (NCC、英国ブリストル) との協力により、クランフィールド大学 (英国クランフィールド) で開発された線形誘電センサーを使用した、RTM 中のソルベイ (米国ジョージア州アルファレッタ) EP 2400 リングのモニタリングを実証します。民間航空機エンジンの熱交換器用の長さ 1.3 m、幅 0.8 m、深さ 0.4 m の複合シェル。「より高い生産性でより大型のアセンブリを製造する方法を検討していたとき、従来のすべての後処理検査や検査を行う余裕はありませんでした。」 「現在、私たちはこれらの RTM 部品の隣にテストパネルを作成し、硬化サイクルを検証するために機械的テストを行っています。」とカラパパス氏は言いました。しかし、このセンサーを使えばその必要はありません。」
Collo プローブは塗料混合容器 (上部の緑色の円) に浸漬され、混合の完了を検出し、時間とエネルギーを節約します。画像クレジット: ColloidTek Oy
「私たちの目標は、別の実験装置になることではなく、生産システムに焦点を当てることです」と、ColloidTek Oy (フィンランド、タンペレ、コロ) の CEO 兼創設者である Matti Järveläinen 氏は述べています。CW 2022 年 1 月のブログ「複合材料用の指紋液体」では、Collo の電磁場 (EMF) センサー、信号処理、データ分析を組み合わせて、モノマー、樹脂、接着剤などのあらゆる液体の「指紋」を測定します。「私たちが提供するのは、リアルタイムで直接フィードバックを提供する新しいテクノロジーです。 「プロセスが実際にどのように機能しているのか、問題が発生した場合にどのように反応するのかをよりよく理解できるようになります。」とヤルヴェライネン氏は言います。「当社のセンサーは、リアルタイムのデータをレオロジー粘度などの理解しやすく実用的な物理量に変換し、プロセスの最適化を可能にします。たとえば、混合が完了したことが明確にわかるため、混合時間を短縮できます。したがって、最適化されていない処理と比較して、生産性を向上させ、エネルギーを節約し、スクラップを削減することができます。」
目標 2: プロセスの知識と視覚化を増やす。集計などのプロセスについては、ヤルヴェライネン氏は次のように述べています。サンプルを採取して研究室に行き、数分前、または数時間前にそれがどのようになっていたかを調べているだけです。それは高速道路を1時間ごとに運転するようなものです。1分間目を開けて、道路がどこへ向かっているかを予測してみてください。」 Sause 氏もこれに同意し、CosiMo で開発されたセンサー ネットワークは「プロセスと材料の挙動の全体像を把握するのに役立ちます。部品の厚みやフォームコアなどの統合材料の変化に応じて、プロセス内の局所的な影響を確認できます。私たちがやろうとしているのは、金型内で実際に何が起こっているかに関する情報を提供することです。これにより、フロー フロントの形状、各パートタイムの到着、各センサー位置での凝集の程度など、さまざまな情報を判断することができます。」
Collo は、エポキシ接着剤、塗料、さらにはビールのメーカーと協力して、生産される各バッチのプロセス プロファイルを作成します。現在、すべてのメーカーがプロセスのダイナミクスを表示し、バッチが規格外の場合に介入するアラートを使用して、より最適化されたパラメーターを設定できるようになりました。これは役立ちます。品質を安定させ、向上させます。
金型内センサー ネットワークからの測定データに基づく、時間の関数としての CosiMo 部品のフロー フロント (射出入口は中央の白い点) のビデオ。画像クレジット: CosiMo プロジェクト、DLR ZLP アウグスブルク、大学アウグスブルク
「部品の製造中に何が起こるかを知りたいのです。箱を開けてその後何が起こるかを見るのではありません」と Meggitt の Karapapas 氏は言います。」Cranfield の誘電体センサーを使用して開発した製品により、現場のプロセスを確認することができ、また、樹脂の硬化を確認します。」以下に説明する 6 種類のセンサーをすべて使用すると (完全なリストではありません。サプライヤーも含めてほんの一部です)、硬化/重合と樹脂の流れを監視できます。一部のセンサーには追加機能があり、センサー タイプを組み合わせることで追跡と視覚化の可能性を拡張できます。これは、Kistler (Winterthur、スイス) による温度と圧力の測定に超音波、誘電体、ピエゾ抵抗のインモード センサーを使用した CosiMo で実証されました。
目標 #3: サイクル タイムを短縮します。Collo センサーは、パーツ A と B が RTM 中に混合および射出される際の 2 液型の高速硬化エポキシの均一性を、センサーが配置されている金型内のすべての場所で測定できます。これは、アーバン エア モビリティ (UAM) などの用途向けのより硬化性の高い樹脂で、RTM6 などの現在の 1 液型エポキシと比較して硬化サイクルが速くなります。
Collo センサーは、エポキシの脱気、注入、硬化と各プロセスの完了を監視および視覚化することもできます。処理中の材料の実際の状態 (従来の時間と温度のレシピではなく) に基づいて仕上げ硬化やその他のプロセスを行うことは、材料状態管理と呼ばれます。 AvPro (米国、オクラホマ州ノーマン) などの企業は、ガラス転移温度 (Tg)、粘度、重合および/またはたとえば、センサーのネットワークと CosiMo のデジタル分析を使用して、RTM プレスと金型を加熱するのに必要な最小時間を決定したところ、最大重合の 96% が 4.5 分で達成されることがわかりました。
Lambient Technologies (米国マサチューセッツ州ケンブリッジ)、Netzsch (ドイツ、セルブ)、Synthesites (ベルギー、Uccle) などの誘電体センサーのサプライヤーも、サイクルタイムを短縮する能力を実証しています。複合材料メーカー Hutchinson (フランス、パリ) との Synthesites の R&D プロジェクト) とボンバルディア ベルファスト (現スピリット エアロシステムズ (アイルランド、ベルファスト)) は、Optimold データ取得ユニットと Optiview ソフトウェアを介した樹脂の抵抗と温度のリアルタイム測定に基づいて、推定粘度と Tg を変換すると報告しています。「メーカーは Tg を確認できます。」リアルタイムで硬化サイクルを停止するタイミングを決定できるのです」と合成サイトディレクターのニコス・パンテリス氏は説明します。「必要以上に長いキャリーオーバーサイクルの完了を待つ必要はありません。たとえば、RTM6 の従来のサイクルは 180°C で 2 時間の完全硬化です。一部のジオメトリでは、これが 70 分に短縮されることがわかりました。これは INNOTOOL 4.0 プロジェクトでも実証されており (「熱流束センサーによる RTM の加速」を参照)、熱流束センサーの使用により RTM6 硬化サイクルが 120 分から 90 分に短縮されました。
目標 #4: 適応プロセスの閉ループ制御。CosiMo プロジェクトの最終目標は、複合部品の製造中に閉ループ制御を自動化することです。これは、CW によって報告された ZAero および iComposite 4.0 プロジェクトの目標でもあります。 2020 (30 ～ 50% のコスト削減)。これらには異なるプロセスが含まれることに注意してください。高速硬化エポキシ (iComposite 4.0) を使用した RTM 用 CosiMo の高圧 T-RTM と比較して、プリプレグ テープ (ZAero) の自動配置とファイバー スプレー予備成形です。すべてこれらのプロジェクトのうち、デジタル モデルとアルゴリズムを備えたセンサーを使用して、プロセスをシミュレートし、完成部品の結果を予測しています。
プロセス制御は一連のステップとして考えることができる、とサウゼ氏は説明しました。最初のステップは、センサーとプロセス機器を統合し、「ブラック ボックス内で何が起こっているか、使用するパラメーターを視覚化することです」と述べました。残りのいくつかのステップ (おそらく閉ループ制御の半分) は、停止ボタンを押して介入し、プロセスを調整し、不合格部品を防ぐことができます。最終ステップとしてデジタル ツインを開発できます。これは自動化できますが、機械学習手法への投資も必要です。」 CosiMo では、この投資によりセンサーがデジタル ツインにデータを供給できるようになり、エッジ分析 (生産ラインのエッジで実行される計算と中央データ リポジトリからの計算) を使用してフロー フロント ダイナミクス、テキスタイル プリフォームあたりの繊維体積含有量を予測します。 「理想的には、プロセス内で閉ループ制御と調整を可能にする設定を確立できます。」と Sause 氏は言いました。「これには、射出圧力、金型圧力、温度などのパラメータが含まれます。」この情報を使用して素材を最適化することもできます。」
その際、企業はセンサーを使用してプロセスを自動化しています。たとえば、Synthesites は顧客と協力して、注入が完了したときに樹脂注入口を閉じる、または目標硬化が達成されたときにヒート プレスをオンにする機器とセンサーを統合しています。
Järveläinen 氏は、各ユースケースにどのセンサーが最適かを判断するには、「監視したい材料とプロセスの変化を理解する必要があり、それからアナライザーが必要になる」と述べています。分析器は、質問器またはデータ取得ユニットによって収集されたデータを取得します。 「実際に多くの企業がセンサーを統合しているのを目にしますが、そのデータを使って何もしていません」とサウゼ氏は言いました。必要なのは「システム」だと彼は説明しました。データ収集だけでなく、データを処理できるデータ ストレージ アーキテクチャも必要です。」
「エンドユーザーは生データを見たいだけではありません。彼らは『プロセスが最適化されているかどうか』、『次のステップはいつ実行できるか』を知りたいのです」とヤルヴェライネン氏は言います。これを行うには、複数のセンサーを組み合わせる必要があります。分析に使用し、機械学習を使用してプロセスをスピードアップします。」 Collo と CosiMo チームが使用するこのエッジ解析と機械学習のアプローチは、粘度マップ、樹脂フロー フロントの数値モデルを通じて実現でき、最終的にプロセス パラメーターと機械を制御する機能が視覚化されます。
Optimold は、Synthesites が誘電センサー用に開発したアナライザーです。Synthesites の Optiview ソフトウェアによって制御される Optimold ユニットは、温度と樹脂抵抗の測定値を使用してリアルタイムのグラフを計算および表示し、混合比、化学老化、粘度、Tg などの樹脂の状態を監視します。プリプレグおよび液体成形プロセスで使用できます。フロー監視には別個のユニット Optiflow が使用されます。Synthesites は、金型や部品に硬化センサーを必要とせず、代わりに硬化センサーを使用する硬化シミュレーターも開発しました。 「私たちは、風力タービンのブレード製造のための注入と接着剤の硬化にこの最先端の方法を使用しています」と合成サイトのディレクターであるニコス・パンテレリス氏は述べています。
Synthesites のプロセス制御システムには、センサー、Optiflow および/または Optimold データ取得ユニット、および OptiView および/またはオンライン樹脂ステータス (ORS) ソフトウェアが統合されています。画像クレジット: Synthesites、The CW 編集
したがって、ほとんどのセンサー サプライヤーは独自のアナライザーを開発しており、機械学習を使用するものと使用しないものがあります。しかし、複合材料メーカーは、独自のカスタム システムを開発したり、既製の機器を購入して特定のニーズに合わせて変更したりすることもできます。ただし、アナライザーの機能は考慮すべき要素は 1 つだけです。他にもたくさんあります。
接触も、使用するセンサーを選択する際の重要な考慮事項です。センサーは、材料、インタロゲータ、またはその両方に接触する必要がある場合があります。たとえば、熱流束センサーと超音波センサーは、RTM モールドから 1 ～ 20 mm 離れた位置に挿入できます。表面 – 正確なモニタリングには、金型内の材料との接触は必要ありません。超音波センサーは、使用する周波数に応じて、さまざまな深さの部品を調べることもできます。Collo 電磁センサーは、液体または部品の深さ (状況に応じて 2 ～ 10 cm) も読み取ることができます。尋問の頻度、および樹脂と接触する非金属製の容器またはツールによる尋問。
しかし、磁性マイクロワイヤー (「複合材料内部の温度と圧力の非接触モニタリング」を参照) は、現在、10 cm の距離で複合材料を調べることができる唯一のセンサーです。これは、電磁誘導を使用してセンサーからの応答を引き出すためです。接着剤層に埋め込まれた AvPro の ThermoPulse マイクロワイヤー センサーは、接着プロセス中の温度を測定するために、厚さ 25 mm のカーボンファイバー ラミネートを通して調べられました。マイクロワイヤーの毛状の直径は 3 ～ 70 ミクロンであるため、複合材料やボンドラインの性能には影響しません。直径が 100 ～ 200 ミクロンのわずかに大きい場合は、構造特性を損なうことなく光ファイバー センサーを埋め込むこともできます。ただし、光ファイバー センサーは測定に光を使用するため、光ファイバー センサーはセンサーに有線接続する必要があります。同様に、誘電センサーは電圧を使用して樹脂の特性を測定するため、インテロゲーターにも接続する必要があり、ほとんどのセンサーは監視している樹脂にも接触している必要があります。
Collo Probe (上) センサーは液体に浸すことができ、Collo Plate (下) は容器/混合容器の壁またはプロセス配管/供給ラインに取り付けられます。画像クレジット: ColloidTek Oy
センサーの温度性能も重要な考慮事項です。たとえば、ほとんどの既製の超音波センサーは通常、最大 150°C の温度で動作しますが、CosiMo の部品は 200°C 以上の温度で成形する必要があります。したがって、UNAは、この機能を備えた超音波センサーを設計する必要がありました。Lambient の使い捨て誘電センサーは部品表面で 350 °C まで使用でき、再利用可能なインモールド センサーは 250 °C まで使用できます。RVmagnetics (スロバキア、コシツェ) は、 Collo センサー技術自体には理論上の温度制限はありませんが、Collo プレートの強化ガラス シールドと Collo プローブの新しいポリエーテルエーテルケトン (PEEK) ハウジングの両方がテストされています。ヤルヴェライネン氏によれば、150℃での連続使用が可能であるという。 一方、PhotonFirst (オランダ、アルクマール) は、SuCoHS プロジェクトの光ファイバーセンサーにポリイミドコーティングを使用して、持続可能でコストを削減するために、350℃の動作温度を実現した。効果的な高温複合材料。
特に設置に関して考慮すべきもう 1 つの要素は、センサーが単一点で測定するか、複数の感知点を持つリニア センサーであるかです。たとえば、Com&Sens (ベルギー、エケ) の光ファイバー センサーは、長さが最大 100 メートルで、機能が向上します。これらのセンサーは、長さ 66 メートルの複合橋の構造健全性モニタリング (SHM) や、大型橋床版注入時の樹脂流動モニタリングに使用されています。このようなプロジェクトで個別の点センサーを使用するには、多数のセンサーと多くの設置時間が必要になります。NCC とクランフィールド大学は、リニア誘電体センサーにも同様の利点があると主張しています。Lambient、Netzsch、Synthesites が提供する単一点誘電体センサーと比較して、当社のリニア センサーを使用すると、長さに沿って樹脂の流れを継続的に監視できるため、部品やツールに必要なセンサーの数が大幅に削減されます。」
光ファイバーセンサー用の AFP NLR 特別なユニットがコリオリ AFP ヘッドの 8 番目のチャネルに統合され、4 つの光ファイバーセンサーアレイを高温の炭素繊維強化複合材料テストパネルに配置します。画像クレジット: SuCoHS プロジェクト、NLR
リニア センサーは設置の自動化にも役立ちます。SuCoHS プロジェクトでは、Royal NLR (オランダ航空宇宙センター、マルクネッセ) が、Coriolis Composites (フランス、ケヴァン) の第 8 チャネル自動ファイバー配置 (AFP) ヘッドに統合された特別なユニットを開発し、4 つのアレイ (別々の光ファイバー回線）、それぞれに 5 ～ 6 個の FBG センサー（PhotonFirst は合計 23 個のセンサーを提供）をカーボンファイバーテストパネルに搭載しています。RVmagnetics は、引抜成形された GFRP 鉄筋にマイクロワイヤーセンサーを配置しました。」ワイヤーは不連続です [1 ～ 4 cmほとんどの複合材料マイクロワイヤーでは長いですが、鉄筋の製造時に自動的に連続的に配置されます」と RVmagnetics の共同創設者、Ratislav Varga 氏は述べています。 「1kmのマイクロワイヤーを備えたマイクロワイヤーがあります。鉄筋の製造方法を変更することなく、フィラメントのコイルを作成し、それを鉄筋製造施設に供給します。」一方、Com&Sens は、圧力容器内でのフィラメントワインディングプロセス中に光ファイバーセンサーを埋め込む自動化技術に取り組んでいます。
カーボンファイバーは電気を通す性質があるため、誘電センサーで問題を引き起こす可能性があります。誘電センサーでは、互いに近接して配置された 2 つの電極が使用されます。「ファイバーが電極を橋渡しすると、センサーが短絡します」と、Lambient の創設者 Huan Lee 氏は説明します。この場合はフィルターを使用します。「フィルターは樹脂をセンサーに通過させますが、カーボンファイバーからは遮断します。」クランフィールド大学とNCCが開発したリニア誘電体センサーは、2本の銅線のツイストペアなど、異なるアプローチを採用しています。電圧が印加されると、ワイヤー間に電磁場が生成され、これを樹脂インピーダンスの測定に使用します。ワイヤーはコーティングされています。絶縁ポリマーを使用しており、電場には影響を与えず、カーボンファイバーのショートを防ぎます。
もちろん、コストも問題です。Com&Sens によれば、FBG センシング ポイントあたりの平均コストは 50 ～ 125 ユーロですが、バッチで使用すると (たとえば、100,000 個の圧力容器に対して)、約 25 ～ 35 ユーロに下がる可能性があります。(これは、複合圧力容器の現在および予測される生産能力のほんの一部にすぎません。水素に関する CW の 2021 年の記事を参照してください。) Meggitt のカラパパス氏は、FBG センサーを備えた光ファイバー回線のオファーを 1 センサーあたり平均 250 ポンド (約 300 ユーロ/センサー) で受けていると述べています。インタロゲータの価値は約 10,000 ポンド (12,000 ユーロ) です。「私たちがテストしたリニア誘電センサーは、市販されているコーティングされたワイヤに似ていました。」と彼は付け加えました。「私たちが使用しているインタロゲータ」と読者の Alex Skordos は付け加えました (クランフィールド大学複合材料プロセス科学の上級研究員) は、「これは非常に正確なインピーダンス分析器で、少なくとも 30,000 ポンド [≈ 36,000 ユーロ] の費用がかかります。しかし、NCC は、基本的に既製のもので構成される、はるかに単純な質問器を使用しています」営利会社 Advise Deta [英国ベッドフォード] のモジュール。」 Synthesites は、インモールド センサーの価格を 1,190 ユーロ、使い捨て/部品センサーの価格を 20 ユーロとしています。ユーロでは、Optiflow の価格は 3,900 ユーロ、Optimold の価格は 7,200 ユーロで、複数の分析ユニットの割引が増加しています。これらの価格には、Optiview ソフトウェアとその他の製品が含まれます。 Pantelelis 氏は、風力ブレードのメーカーはサイクルあたり 1.5 時間を節約し、月ごとにラインごとにブレードを追加し、エネルギー使用量を 20% 削減し、投資収益率はわずか 4 か月であると付け加えました。
複合材 4.0 のデジタル製造が進化するにつれて、センサーを使用する企業は有利になるでしょう。たとえば、Com&Sens のビジネス開発ディレクターであるグレゴワール・ボードゥアン氏は次のように述べています。「圧力容器メーカーは重量、材料使用量、コストを削減しようとしているため、当社のセンサーを使用して、フィラメントの巻き取りと硬化中に層内のひずみレベルを評価するために使用されるのと同じセンサーを使用して、数千回の給油サイクル中のタンクの完全性を監視し、必要なメンテナンスを予測し、設計終了時に再認定することもできます。人生。デジタル ツイン データ プールは、製造されるすべての複合圧力容器に提供されており、このソリューションは衛星用にも開発されています。」
デジタル ツインとスレッドの実現 Com&Sens は、複合材料メーカーと協力して、自社の光ファイバー センサーを使用して、設計、製造、サービス (右) を通じたデジタル データ フローを可能にし、製造された各部品 (左) のデジタル ツインをサポートするデジタル ID カードをサポートしています。画像クレジット: Com&Sens および図 1、「Engineering with Digital Threads」、V. Singh、K. Wilcox 著。
したがって、センサー データは、デジタル ツインだけでなく、設計、生産、サービス運用、陳腐化に及ぶデジタル スレッドもサポートします。人工知能と機械学習を使用して分析すると、このデータは設計と処理にフィードバックされ、パフォーマンスと持続可能性が向上します。また、サプライチェーンの連携方法も変化しました。たとえば、接着剤メーカー Kiilto (フィンランド、タンペレ) は、顧客が多成分接着剤混合装置の成分 A、B などの比率を制御できるように Collo センサーを使用しています。」 「同社は現在、個々の顧客に合わせて接着剤の組成を調整できるようになりました。」とヤルヴェライネンは言います。「また、これにより Kiilto は顧客のプロセスで樹脂がどのように相互作用するか、また顧客が自社の製品とどのように相互作用するかを理解できるようになり、供給方法が変わりつつあります。チェーンは連携して機能します。」
OPTO-Light は、Kistler、Netzsch、および Synthesites のセンサーを使用して、熱可塑性オーバーモールド エポキシ CFRP 部品の硬化を監視します。画像クレジット: AZL
センサーは、革新的な新しい材料とプロセスの組み合わせもサポートしています。OPTO-Light プロジェクトに関する CW の 2019 年の記事 (「熱可塑性オーバーモールディング熱硬化性樹脂、2 分サイクル、1 つのバッテリー」を参照) で説明されているように、AZL Aachen (ドイツ、アーヘン) は 2 段階の単一の To (UD) カーボンファイバー/エポキシ プリプレグを水平方向に圧縮し、30% の短ガラス繊維で強化された PA6 でオーバーモールドするプロセスです。重要なのは、エポキシの残りの反応性が熱可塑性プラスチックへの接着を可能にするために、プリプレグを部分的にのみ硬化させることです。 .AZL は、射出成形を最適化するために、Optimold と Netzsch の DEA288 Epsilon アナライザーと、Synthesites と Netzsch の誘電センサー、Kistler のインモールド センサー、および DataFlow ソフトウェアを使用しています。」熱可塑性オーバーモールディングとの良好な接続を実現するには、硬化状態を理解する必要があります」と AZL 研究エンジニアの Richard Schares 氏は説明します。 「将来的には、プロセスが適応的かつインテリジェントになり、プロセスのローテーションがセンサー信号によってトリガーされるようになる可能性があります。」
しかし、根本的な問題があるとヤルヴェライネン氏は言います。「これらのさまざまなセンサーをプロセスに統合する方法について顧客が理解していないことです。ほとんどの企業にはセンサーの専門家がいません。」現在、前進するにはセンサーのメーカーと顧客が相互に情報を交換することが必要です。AZL、DLR (ドイツ、アウクスブルク)、NCC などの組織は、マルチセンサーの専門知識を開発しています。サウゼ氏によると、UNA 内にはスピンオフだけでなくグループもあるとのことです同氏は、アウグスブルクの AI 生産ネットワークがこの目的のために 7,000 平方メートルの施設を借りていると付け加え、「CosiMo の開発計画を、リンクされた自動化セルを含む非常に広い範囲に拡大し、産業パートナーがマシンを配置し、プロジェクトを実行し、新しい AI ソリューションを統合する方法を学ぶことができます。」
カラパパス氏は、NCC でのメギットの誘電体センサーのデモンストレーションはその最初のステップにすぎないと述べました。「最終的には、プロセスとワークフローを監視し、それらを ERP システムに入力して、どのコンポーネントをどの人が製造するかを事前に把握できるようにしたいと考えています。」必要な材料と注文する材料。デジタルオートメーションが発展します。」
オンライン SourceBook へようこそ。これは、CompositesWorld による年次印刷版の SourceBook Composites Industry Buyer's Guide に相当します。
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投稿日時: 2022 年 5 月 20 日
