적층 가공 생산 확장

2021년 8월 23일 | 읽기 시간: 9분

최소한의 노력으로 산업용 3D 프린팅 공장의 생산성을 높이고 최적화하는 방법은 무엇일까요? 유니티는 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 적층 제조 공정과 후처리 단계를 시뮬레이션했습니다. 고객 사용 사례를 통해 확장 프로세스를 쉽게 따라할 수 있습니다.

최고의 투자 수익률을 얻으려면 어떻게 해야 할까요?
적층 제조(AM) 생산을 확장하는 것은 확장 전략을 결정하기 전에 여러 요소를 고려해야 하므로 쉽지 않은 작업입니다. 

이 글은 최소한의 노력으로 적층 제조 공장의 생산성을 높이고 최적화하고자 하는 분들을 위한 글입니다. 확장 프로세스를 쉽게 따라할 수 있는 실제 고객 사용 사례를 설명합니다.

주요 과제
고객은 기존 EOS P396 장비 2대에 EOS P 396 시스템을 추가하여 생산량을 늘리고자 했습니다. 그러나 팀은 기존 후처리 장비가 한 명의 작업자가 교대 근무를 할 때 최고 처리량을 처리할 수 있을지 확신할 수 없었습니다. AM 제품은 그대로 유지되었기 때문에 워크플로와 장비 유형도 동일하게 유지되었습니다. 주요 과제는 부품당 비용을 최대한 낮게 유지하면서 최고의 처리량을 달성하기 위해 추가 후처리 장비와 리소스를 최적화하는 것이었습니다.

적절한 가변 입력 파라미터를 사용하여 맞춤형 생산 모델을 개발하여 고객을 지원했습니다. 이러한 입력 파라미터를 변경하여 다양한 시나리오를 생성하여 처리량과 부품당 비용의 민감도를 확인할 수 있습니다. 이 정보는 고객이 적층 제조 생산을 확장하기 위해 최소한의 추가 투자로 최적화된 시나리오를 결정할 수 있도록 안내합니다.

요약하자면, 우리는 공장의 병목 현상을 파악했습니다. 후처리를 조금만 변경하여 생산량을 24% 늘리고, 마진을 124% 늘리고, 투자 수익률(ROI)을 115% 높이고, 부품당 원가(CPP)를 18% 절감했습니다.
 

시뮬레이션을 통한 생산 최적화 문제 해결
연속 생산의 성공적인 비즈니스 사례를 위해서는 생산량과 비용에 영향을 미치는 모든 생산 매개변수에 대한 심층적인 분석이 필요합니다. 이러한 생산 매개변수는 비선형적인 방식으로 서로 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 Excel 스프레드시트를 사용하여 최적화하는 것은 거의 불가능합니다. 반면 시뮬레이션 소프트웨어는 생산과 관련된 모든 복잡성을 고려하여 최적화 문제를 보다 간단하게 해결합니다. 

EOS는 지멘스의 Tecnomatix 플랜트 시뮬레이션을 사용하여 고객이 맞춤형 솔루션을 시뮬레이션하여 구매 또는 제작 결정을 내릴 때 프로세스를 잘 이해할 수 있도록 지원하는 서비스를 제공하고 있습니다.

적층 제조 공정과 후처리 단계를 시뮬레이션하기 위해 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 성공적인 적층 가공 비즈니스를 위해서는 후처리 처리량과 비용을 분석해야 하며, 이는 때때로 비즈니스의 성패를 좌우하기도 합니다. 시뮬레이션을 사용하면 복잡한 프로세스 체인을 더 쉽게 면밀히 조사할 수 있습니다.

플랜트 시뮬레이션은 계획된 모든 이벤트를 검사하는 불연속 이벤트 시뮬레이션입니다. 예를 들어, 처리하는 데 1시간이 걸리는 작업의 경우 시뮬레이터는 작업의 시작 시간과 종료 시간을 고려합니다. 작업이 처리되는 방식이 아니라 이벤트가 발생하는 시간만 시뮬레이션합니다. 다른 계획된 이벤트로는 작업자의 교대 시간, 설정 시간, 기계의 유지보수 시간 등이 있습니다.

플랜트 시뮬레이션은 계획된 모든 이벤트를 검사하는 불연속 이벤트 시뮬레이션입니다. 예를 들어, 처리하는 데 1시간이 걸리는 작업의 경우 시뮬레이터는 작업의 시작 시간과 종료 시간을 고려합니다. 작업이 처리되는 방식이 아니라 이벤트가 발생하는 시간만 시뮬레이션합니다. 다른 계획된 이벤트로는 작업자의 교대 시간, 설정 시간, 기계의 유지보수 시간 등이 있습니다.

EOS P 396 을 사용하면 144개의 부품이 포함된 작업을 인쇄할 수 있습니다. EOS P 396 두 개는 연간 426개의 작업 또는 연간 61.344개의 부품을 생산할 수 있습니다. 고객은 연간 600개의 작업 또는 연간 66,400개의 부품을 추가로 생산해야 합니다. 첫 번째 계산에 따르면 목표를 달성하려면 EOS P 396 3개가 더 필요하며, 이는 회사의 높은 투자를 의미합니다. 따라서 생산 시뮬레이션의 목표는 이 정도의 후처리 장비를 사용하여 생산량을 달성할 수 있는지 파악하고 고장, 유지보수 및 작업자 교대 모델과 같은 모든 생산 복잡성을 고려하는 것이었습니다.
 

진행 방법
전체 레이아웃을 3개의 영역으로 나누었습니다(그림 1 참조):

• AM 프린터
• 파우더 관리
• 포스트 프로세싱 

고객은 파우더의 교차 오염 위험을 최소화하기 위해 세 개의 구역을 선호합니다. 먼저 기존의 두 곳( EOS P 396 )으로 시뮬레이션 모델을 구축한 다음 위에 나열된 장비와 함께 세 곳( EOS P 396 )을 추가한 두 번째 모델을 구축했습니다. 고객은 월요일부터 금요일까지 한 명의 작업자가 교대로 근무합니다. 분석 과정에서 소모품과 작업자 등 모든 종류의 변수를 생산 설비에 맞게 신중하게 조정했습니다.

불연속 이벤트 시뮬레이션은 특정 시점에 발생하는 모든 이벤트를 시뮬레이션할 수 있습니다. 시작 시간과 종료 시간은 고려하지만 그 사이에 일어나는 일은 고려하지 않습니다.
예를 들어 17:50에 ATM에 들어가서 17:53에 ATM에서 나왔다고 가정해 보겠습니다. 시뮬레이션은 이벤트 시작 시간인 17:50에 이벤트를 표시한 다음 이벤트 종료 시간인 17:53으로 점프합니다. 플랜트 시뮬레이션에서는 시계가 예정된 이벤트에서 다음 이벤트로 이동합니다.
제조의 맥락에서는 가공을 위해 기계에 들어갔다가 공정이 끝나면 나오는 부품입니다. 부품을 처리하는 데는 다양한 단계(설정 시간, 로딩 시간, 언로딩 시간)가 있을 수 있으며, 이 모든 단계를 시뮬레이션에 포함할 수 있습니다. 시뮬레이션 연구는 기계의 처리량과 활용도를 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 최상의 비즈니스 사례를 위해 작업자 수, 장비, 기계 및 보관 규모를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시뮬레이션 분석 및 결과
 

적층 제조 및 파우더 관리 영역 최적화
후처리 장비를 포함하기 전에 먼저 AM 영역과 파우더 관리 영역을 시뮬레이션했습니다. 시프트 모델은 다음과 같이 원본에서 변경하지 않았습니다:

• 교대 근무: 1교대(8시간), 월요일 - 금요일
• 빌드 시간: 20시간.

모델을 구축한 후 첫 번째 과제는 이 두 가지 활동을 위한 최적의 작업자 수를 파악하는 것이었습니다. 표 1에 표시된 것처럼 5번의 실험(Exp.)을 수행한 결과, 이 두 영역에는 작업자 한 명이면 충분하다는 결론을 내렸습니다. 작업자 수가 1명이든 5명이든 처리량은 동일하게 유지됩니다(연간 1.065개). 

표 1: AM 및 파우더 관리 영역의 운영자 수 및 각 연간 생산량 

다음으로, 우리는 작업자가 EOS 기계에 분말을 분배할 수 있도록 분말 운반 상자(EOS 멀티박스, 그림 1 참조)의 수를 최적화하는 데 집중했습니다. 10번의 반복을 통해 연간 1062건의 작업 처리량을 달성하기 위해서는 7개의 EOS 멀티박스가 최적이라는 것을 확인했습니다(표 2 참조). 멀티박스를 7개 이상 보유함으로써 생산량이 증가한다고 해서 추가 비용이 정당화되지는 않습니다. 연간 3개의 작업만 증가(1062개에서 1065개로)하며, 이 보고서에는 표시되지 않은 비용 증가는 이 작은 생산량 증가를 정당화하지 못합니다.

표 2: 멀티박스 수 및 해당 작업 수

후처리 영역 최적화:
AM 및 파우더 관리 영역을 최적화한 다음에는 후처리 영역이 그 다음으로 어려운 과제였습니다. 여기에는 10단계로 구성된 7개의 서로 다른 프로세스 스테이션이 포함되었습니다: 

1. 다이맨션* 파워샷 C에서 부품 클리닝
2. 초음파 세척
3. 표면 마감
4. 초음파 세척
5. 건조
6. DyeMansion* 파워샷 S의 표면 처리
7. 자외선 처리
8. 다이맨션 DM60의 컬러링
9. DyeMansion* 파워샷 S의 표면 처리
10. 자외선 처리

(*다이맨션은 이오스 생태계의 일부입니다.)

또한 고객 워크플로와 관련하여 몇 가지 문제가 있었습니다. 예를 들어, 파트너사인 DyeMansion의 블라스팅 스테이션(파워샷 S 및 C)은 한 빌드에서 생산되는 부품의 절반(144개 부품 중 72개)만, 즉 빌드당 2개의 로트만 처리해야 합니다. 그러나 DyeMansion DM60 착색 시스템, 표면 마감, 건조 등과 같은 다른 모든 스테이션의 경우 모든 작업, 즉 빌드당 한 로트를 처리해야 합니다.

원래 모델을 후처리 영역까지 포함하도록 확장한 후에는 최적의 작업자 수를 찾는 데 집중했습니다. 연간 1062개 작업의 AM 최적값으로 시작하여 1~5명의 작업자로 구성된 5가지 설정을 실행했습니다. 표 3에서 볼 수 있듯이 후처리 영역의 처리량이 이전 작업자 수보다 훨씬 높아지려면 4명의 작업자가 필요합니다. 작업자 4명이 추가된다고 해서 추가 작업자 1명의 추가 비용(여기에 표시되지 않음)이 정당화되지는 않습니다(848개 대 849개 작업).

표 3: 후처리 영역 및 각 작업의 작업자 수

결론
여기서 핵심 메시지는 적층 제조 생산 전략을 확장하고 최적화하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있다는 것입니다. 이는 각 시나리오마다 다른 주요 매개 변수가 있는 특정 레이아웃에 맞춘 고유한 과제입니다. 전략을 분석하고 고려하지 않으면 잘못된 결론에 도달할 수 있습니다. 3D Systems는 시뮬레이션 전문성과 30년간의 적층 제조 경험을 바탕으로 최고의 장비 활용률과 부품당 최저 비용을 달성할 수 있는 성공적인 확장 전략을 수립할 수 있습니다.