ほとんどの人は、積層造形 (3D プリンティングとしてよく知られています) を、小さなプラスチックのプロトタイプや、手に持つことができる物体を製造するデスクトップ マシンとして考えています。
1980 年代に出現して以来、このテクノロジーはラピッド プロトタイピング ツールから、航空宇宙、自動車、医療、防衛の分野で使用される本格的な産業プロセスへと着実に進化してきました。
しかし、積層造形を拡張して非常に大型の工業用コンポーネントを製造することは、依然としてはるかに困難です。航空、海事、エネルギーなどの業界は、依然として高価な金型、長い生産サイクル、高度に集中化されたサプライチェーンに大きく依存して、コストがかかり、労働集約的で、大量の材料廃棄物を発生させる方法でメートルスケールのコンポーネントを製造しています。
フランチェスコ・デ・ステファノ氏によると、積層造形は 2015 年頃まで、プリンターの物理的な「箱」を制約としてほぼ受け入れていました。この技術を工業化するには、その箱の内部でまだ多くの作業が必要でした。」
しかし、箱を完全に壊してしまったらどうなるでしょうか？
デ ステファノ氏がイタリアで設立した先進的な製造会社であるカラコルは、ロボット アーム、高度なソフトウェア、ターンキー積層造形システム、材料、工場統合を使用して大型のポリマー、複合材、および金属コンポーネントを生産規模で確実に製造する大型積層造形 (LFAM) を通じて、工業規模の大規模かつ混合容量の部品を製造するという課題を解決しています。
Caracol は、ロボット工学、オートメーション、ソフトウェア、製造エンジニアリングを統合生産システムに統合し、複雑な軽量構造や産業用コンポーネントを大規模に作成できます。産業用ロボット アームは、自動車製造、溶接、ピック アンド プレースなどの用途ですでに広く使用されています。
従来の 3D プリンタは 3 軸で動作しますが、産業用ロボットは 6 軸で動作するため、はるかに優れた幾何学的自由度と拡張性が可能になります。
「この組み合わせにより、積層造形の従来の限界を超えることができました」と彼は説明しました。
Caracol を設立する前に、デ ステファノはミラノとロンドンでビジネスを学び、その後コンサルティング業界に移り、特に航空宇宙および産業分野で経営顧問として働いていました。
ある時点で、彼は PowerPoint や Excel は素晴らしいものの、実際に産業に影響を与えるものに取り組みたいと考えていたことに気づきました。
「他の共同創設者の 2 人であるジョバンニとパオロのことは大学時代から知っていました。2015 年当時、彼らはすでに積層造形が未来であると信じていましたが、この技術の規模はまだ限定的すぎると感じていました。」
彼らの洞察は、積層造形とロボット工学を組み合わせることでした。 2015 年から 2017 年にかけて、彼らは 2 つの技術を統合して積層造形を大規模工業生産に導入することに取り組みました。 2017 年末までにもう 1 人の共同創設者である Jacopo が加わり、彼らは自社のテクノロジーが工業生産に真の影響を与える可能性があることに気づきました。
製造業の定着した習慣を打破する
地政学的緊張、サプライチェーンの脆弱性、産業主権は、航空宇宙、防衛、エネルギー、輸送の分野にわたってますます重要になっています。新型コロナウイルス感染症とその後のサプライチェーンの混乱の後、多くの企業は、高度に集中化された製造の古いモデルにはもはや回復力がないことに気づきました。
労働力不足が拡大し、サプライチェーンが地域化し、産業界がより柔軟な生産モデルを求める中、積層造形は実験的な技術から戦略的な産業能力へとますます移行しています。
しかし、新興企業や規模拡大企業は通常、製造業やサプライチェーンなどの伝統的な産業を破壊するのに苦労している。
積層造形に関して言えば、最初の課題の 1 つは認証です。
ボートのコンポーネントを例に挙げます。
「従来の複合材製造プロセスは、何十年にもわたる生産データによって認証され、よく理解され、裏付けられています。認証機関はすでにそれらの製造方法を認識しています」とデ・ステファノ氏は説明しました。
2番目の障壁は考え方です。海事産業や複合材料産業などの場合:
「手作業で金型を作り、オペレーターが手作業でカーボンファイバーやグラスファイバーを配置し、仕上げ作業も大部分が手作業です。それは機能し、比較的安価で、人々は何十年もその方法でやってきたのです。」
したがって、新しいテクノロジーを導入するとき、最初の反応は多くの場合、「これは決してうまくいきません」です。私たちはいつもこのようにしてきました。」
Caracol は、積層造形が直面する課題に科学的なアプローチで対処しました。
最初の 5 年間は、そのテクノロジーはまったく売れませんでした。代わりに、サービス局として運営され、商業化する前にプロセスの適格性を確認し、認証しました。航空宇宙、海事、自動車の OEM と協力して、テスト、プロトタイピング、材料の特性評価、認証を行ってきました。
アプリケーションが認定され、ビジネスケースが検証されて初めて、2022 年にこのテクノロジーの商用提供が開始されました。同時に、顧客のトレーニングにも重点を置きました。
デ・ステファノ氏はこう説明した。
「私たちは何年にもわたって自社でシステムを運用してきたため、機械自体についてだけでなく、テクノロジーに基づいて生産プロセスを再設計および拡張する方法についても顧客に案内することができました。」
ロボット積層造形の利点
Caracol のロボット システムは、小さなプロトタイプ部品を 3D プリントするのではなく、大規模な海洋構造物、金型、ボートやヨットの機能部品を製造します。
Caracol のシステムは、従来の工具や金型に依存するのではなく、デジタル設計から直接部品を層ごとに製造するため、企業が無駄を削減し、生産コストを削減し、製造スケジュールを加速するのに役立ちます。現在の同社の中核部門は、輸送（海事、航空宇宙、陸上モビリティにわたる二重防御アプリケーションを含む）、建築、建設、小売環境などのクリエイティブ産業、持続可能な素材とカスタマイズされた形状を使用したデザインアプリケーションです。
同社は約 2 年前に金属積層造形プラットフォームを立ち上げ、推進システム、産業用コンポーネント、原子力関連用途などのエネルギー用途に拡大しました。同社は宇宙での製造のためのソリューションも模索している。
船舶用複合材の製造では、コンポーネントの製造には伝統的に数か月のリードタイムがかかります。型の作成だけで 3 ～ 4 か月かかり、その後ラミネートして部品を仕上げるのにさらに数週間かかります。カラコールはカビを完全に除去します。
デ・ステファノ氏は次のように詳述した。
「直接生産に入り、その後同じ仕上げプロセスを実行します。多くの場合、リードタイムは半分以下に短縮されます。」
これにより、時間だけでなくお金も節約されます。ヨットメーカーのフェレッティ グループとのプロジェクトでは、30% 以上のコスト削減を達成しました。メリットは廃棄物の削減にも及びます。
従来の航空宇宙用ツールでは、従来の製造では機械加工中に材料の 70 ～ 80% が無駄になることがよくあります。 Caracol を使用すると、廃棄物が 5% 以下に減少します。 Caracol のプロセスは大幅な軽量化にもつながります。場合によっては、工具コンポーネントの重量が従来の代替品の 10 分の 1 になり、工場内での移動や管理がはるかに容易になりました。
大西洋を越えた製造拠点の構築
同社は現在、ヨーロッパと米国の両方で製造施設を運営している唯一の大規模積層造形企業です。
デ・ステファノ氏によると、カラコル社は米国市場、特に航空宇宙、防衛、工業製造にとって今後どれほど重要になるかを認識し、早い段階でこの決定を下したという。米国では、メーカーは歴史的に非常に大型で高価なガントリー システムに依存してきました。企業が展開可能なローカライズされた製造の重要性をますます理解しており、現在、柔軟なロボット製造が勢いを増しています。
デ・ステファノ氏は、2つの市場を比較して、「興味深いことに、欧州は米国の一部よりも実際にロボットの統合が進んでいる。それは欧州の産業遺産と製造の伝統に由来していると思う」と語った。
「大きな違いの 1 つは、米国の顧客は一般に新しいテクノロジーを採用するのが早いということです。考え方の観点からは抵抗が少なく、リスクを取る意欲がより高くなります。同時に、米国ではサポートと対応に対する期待がはるかに高くなっています。
「顧客は、物理的に近くにいて、迅速に対応し、導入全体を通じて直接サポートしてくれることを期待しています。」
監視付き機械から自律製造へ
大規模積層造形における自動化は過去 10 年間で急速に進化し、高度に監視された生産環境から、ますます自律的で自己最適化するシステムへと移行しています。デ・ステファノ氏は、この分野の進歩を「劇的な」ものだと表現しています。 2017 年、同社のシステムは継続的な監視が必要でした。
「オペレーターは機械を継続的に監視し、プロセス全体を通じて手動で介入する必要がありました。」
彼は今日、「カラコルのシステムは一度に何日も消灯状態で動作することができます。一度印刷が開始されると、機械は最小限の介入で自律的に動作することができます。」と説明しました。
プリントのセットアップ、マテリアルのロード、パーツの後処理には依然として手作業が必要ですが、AI と機械学習によってこれらの操作も自動化が進んでいます。
次の段階は、マシンが自身のプロセスをリアルタイムで理解して最適化できるようになることです。同社はすでに、大量の本番データを監視する Nexus ソフトウェア プラットフォームを持っています。
「昨年、ADOS AI プラットフォームもリリースしました。これにより、システムはプロセスを監視するだけでなく、目標結果からの逸脱を理解し、パラメータをライブで自動的に調整できるようになります。これにより、生産性が向上し、無駄が削減され、ダウンタイムが最小限に抑えられ、さらには予知保全も可能になります。」
そのビジョンをサポートするために、Caracol は、グローバル ネットワーク全体で製造インテリジェンスを一元化するように設計された、独自の統合ハードウェア、ソフトウェア、オートメーション エコシステムを構築しました。 「当社のすべてのシステムは Nexus プラットフォームを介して接続されており、生産データをグローバルに集約して分析することができます。つまり、マシンはすでに相互に効果的に学習していることになります。」
Caracol にとって、従来の 3D プリンティングの「常識を打ち破る」取り組みとして始まった取り組みは、分散型のソフトウェア主導の製造システムというより広範なビジョンに進化しました。その長期的な目標は、単なる自律型マシンではなく、時間をかけて集合的に学習し改善できる、世界的に接続された製造システムです。
ロボット同士が個別に直接「会話」するのではなく、集中化されたデータ層とソフトウェア層を通じて学習が行われます。ネットワーク全体で収集するデータが増えるほど、システム全体の改善が速くなります。
「これがまさに長期的なビジョンです。グローバルに接続された製造システムが継続的に学習し、共に最適化するということです」とデ ステファノ氏は語ります。