English
Bibtex
Cite as text
@Article{Grüger+Fischer+Woll+Buhl,
Cite-key = "Grüger2024Abs",
Year= "2024",
Number= "1",
Volume= "Industry 4.0 Science 40",
Pages= "63-69",
Journal = "Industry 4.0 Science",
Title= "Absicherung von Risiken beim Prozess des Wire Arc Additive Manufacturing",
Author= "Lennart Grüger, Tim Sebastian Fischer und Ralf Woll, BTU Cottbus-Senftenberg,
Johannes Buhl, Technische Universität Clausthal",
Doi= "https://doi.org/10.30844/I4SD.24.1.63",
Abstract= "In diesem Artikel werden die potenziellen Risiken im Wire Arc Additive Manufacturing mit Hilfe der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse analysiert. Zu diesem Zweck wurden 186 mögliche Risikoursachen analysiert und die fünf kritischsten Risiken im Detail diskutiert. Hierbei wurden vier signifikante Risikofaktoren in der Konstruktion identifiziert. Das fünfte Risiko bezieht sich auf den Schutzgasdurchfluss. Dieser ist nur ein Einflussfaktor unter den Schweißparametern, hat aber eine starke Wechselwirkung mit allen anderen Parametern. Daher sollten ihre Beziehungen auf der Grundlage zahlreicher Tests analysiert werden.",
Keywords= "Additive Manufacturing, Wire Arc Additive Manufacturing, Failure Mode and Effects Analysis",
}
Lennart Grüger, Tim Sebastian Fischer und Ralf Woll, BTU Cottbus-Senftenberg,
Johannes Buhl, Technische Universität Clausthal(2024): Absicherung von Risiken beim Prozess des Wire Arc Additive Manufacturing. Industry 4.0 Science 401(2024), S. 63-69. Online: https://doi.org/10.30844/I4SD.24.1.63 (Abgerufen 20.12.24)
Open Access
Abstract
Abstract
In diesem Artikel werden die potenziellen Risiken im Wire Arc Additive Manufacturing mit Hilfe der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse analysiert. Zu diesem Zweck wurden 186 mögliche Risikoursachen analysiert und die fünf kritischsten Risiken im Detail diskutiert. Hierbei wurden vier signifikante Risikofaktoren in der Konstruktion identifiziert. Das fünfte Risiko bezieht sich auf den Schutzgasdurchfluss. Dieser ist nur ein Einflussfaktor unter den Schweißparametern, hat aber eine starke Wechselwirkung mit allen anderen Parametern. Daher sollten ihre Beziehungen auf der Grundlage zahlreicher Tests analysiert werden.
Keywords
Schlüsselwörter
Additive Manufacturing, Wire Arc Additive Manufacturing, Failure Mode and Effects Analysis
References
Referenzen
[1] Williams, S. W.; Martina, F.; Addison, A. C.; Ding, J.; Pardal, G.; Colegrove, P.: Wire + Arc Additive Manufacturing. In: Materials Science and Technology 32 (2016) 7, S. 641-647
[2] Lachmayer, R.; Lippert, R. B.: Grundlagen. In: Lachmayer, R.; Lippert, R. B. (Hrsg): Entwicklungsmethodik für die Additive Fertigung. Berlin Heidelberg 2020, S. 7-20.
[3] Seifi, M.; Salem, A.; Beuth, J.; Harrysson, O.; Lewandowski, J. J.: Overview of Materials Qualification Needs for Metal Additive Manufacturing. In: JOM 68 (2016) 3, S. 747-764.
[4] Fischer, T. S.; Grüger, L.; Woll, R.: Modellierung von Einflüssen auf das Wire Arc Additive Manufacturing. In: Industrie 4.0 Management 2023 (2023) 5, S. 53-57.
[5] Automotive Industry Action Group; Verband der Automobilindustrie: FMEA-Handbuch. Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse/Design FMEA/Prozess FMEA/FMEA-Ergänzung/Monitoring
& Systemreaktion. Berlin 2019.
[6] Rohrschneider, U.: Risikomanagement in Projekten. Die häufigsten Fallen und Gefahren – Die besten Sofortmaßnahmen. Freiburg Berlin München 2006.
[7] APIS Informationstechnologien GmbH: IQ-FMEA. APIS Informationstechnologien GmbH (2023).
[8] Stoesser, K. R.: Ausgewählte Methoden, Tools und Vorgehensweisen. In: Stoesser, K. R. (Hrsg): Prozessoptimierung für produzierende Unternehmen. Wiesbaden 2019, S. 45-109.
[9] Lachmayer, R.; Lippert, R. B. (Hrsg): Entwicklungsmethodik für die Additive Fertigung. Berlin Heidelberg 2020.
[10] Pattanayak, S.; Sahoo, S. K.: Gas metal arc welding based additive manufacturing – a review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 33 (2021), S. 398-442.
[11] Venkata Rao, K.; Parimi, S.; Suvarna Raju, L.; Suresh, G.: Modelling and optimization of weld bead geometry in robotic gas metal arc-based additive manufacturing using machine learning, finite-element modelling and graph theory and matrix approach. In: Soft Computing 26 (2022) 7, S. 3385-3399.
[12] Xiao, X.; Waddell, C.; Hamilton, C.; Xiao, H.: Quality Prediction and Control in Wire Arc Additive Manufacturing via Novel Machine Learning Framework. In: Micromachines 13 (2022) 1, S. 1-15