L’entreprise de logiciels Dyndrite a travaillé dernièrement avec des entreprises de différents profils, notamment des sociétés de logiciels comme DNA.am et des fabricants d’imprimantes 3D comme Impossible Objects.
Avec Impossible Objects, ils ont exploré comment accélérer la vitesse de préparation des pièces composites en carbone et en fibre de verre imprimées en 3D.
Le projet de logiciel ON-RAMP (Rules-based Automated Masking Packing and Slicing) consiste à fusionner le moteur de calcul accéléré multithread, accéléré par GPU et basé sur Python de Dyndrite avec le logiciel propriétaire d’Impossible Objects.
Impossible Objects cherchait à améliorer son procédé de fabrication additive basée sur les composites (CBAM). L’un des moyens d’y parvenir était inévitablement d’améliorer le flux de travail.
« La préparation manuelle de la construction est réduite de 3 heures à quelques minutes grâce à l’automatisation, et les repères de traitement des données 3D passent de 56 minutes à 5 minutes, ce qui signifie que l’ensemble du processus de 4 heures est désormais réalisé en moins de 10 minutes« , explique Len Wanger, CTM, Impossible Objects. « Dyndrite révolutionne l’expérience utilisateur dans la production de pièces CBAM. Les API ciblées, la capacité d’importation CAO, combinée au traitement des données voxel par GPU, ainsi que l’automatisation Python, offrent des avantages cumulatifs à l’ensemble du flux de travail d’impression CAO vers CBAM. Dès les deux premières semaines du projet, nous avons réalisé un énorme gain de temps, et nous pensons que ce n’est que la partie émergée de l’iceberg« .
Dyndrite fournit donc un flux de travail CAO-impression automatisé pour le processus de production CBAM d’Impossible Objects. Comme l’explique l’entreprise, les avantages de l’automatisation comprennent un traitement plus rapide des données 3D, une réduction du travail manuel fastidieux, ainsi qu’une imbrication automatisée qui optimise l’espace de construction et minimise les rebuts, et des flux de travail personnalisables qui permettent d’obtenir la première pièce beaucoup plus rapidement.
Enfin, l’automatisation des règles de conception des meilleures pratiques sur les blocs de construction permet d’intégrer le suivi des données AQ/CQ pour une meilleure traçabilité et une réduction du taux d’erreur des pièces.
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