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Under år 2008 uppskattades den totala produktionen av kugghjul inom bilindustrin till 2000 – 2500 miljoner detaljer, varav 1000 - 1400 miljoner av dessa är av hög kvalité [1]. För precisionskugghjul med modul under 1 mm kan tidsbegränsning och kostnader kopplade till design av skärverktyget elimineras genom att tillämpa en flexibel tillverkningsmetod som tillexempel abrasiv vattenskärning (AWJM). Denna studie undersöker designen av ett hybridtillverkningssystem konfigurerat kring AWJM samt föreslår finbearbetningsprocess via konventionella bearbetningsmetoder. Den tekniska möjligheten att producera kuggring av hög precision testas med en 5-axlig vattenjetmaskin och utvärderas enligt kvalitets nivåer för DIN-standard. För detta ändamål studerades ett kugghjul med modul 0,55 mm, 199 tänder, 110 mm i ytterdiameter och 72 mm i innerdiameter samt en tjocklek på 6 mm gjord av Armox T500, höghållfast stål. Resultaten visar på hög potential att uppnå ISO standardkvalité för kugghjul. Vissa kvalitetsegenskaper, definierade i DIN- och ISO-standarder, till exempel ytfinhet med låga värden; Ra 0,8 μm, uppnås vid användning av AWJM. Andra kvalitetskännetecken som profilavvikelse är relaterade till parametrar som skäreffekt, matningshastighet, mängd abrasivmedel, etc. Framtagna värden sträcker sig från Q10 och Q11 enligt DIN3967 vilket möjliggör slutoperationer som till exempel slipning. Geometrisk avvikelse, på ovansidan, gav en maximalt värde på 7 μm med en standardavvikelse på 4 μm. Jetstrålens eftersläpning observerades och kan kompenseras för medan resultatet av rundade hörn existerar i alla skärning med AWJ. Radiell förskjutning, tandtjocklek och index avvikelser visar värden som kan förbättras tillsammans med processoptimering, maskinkalibrering och eliminering av inneboende positionsavvikelser i maskinen. Varje enskild geometri kräver specifika processparametrar och CAM-programmens algoritmer behöver vidare optimeras för arbeten med tämligen små geometrier. / Production of gears for the automotive industry during 2008 is estimated to have been between 2000 – 2500 million pieces, from which 1000 to 1400 million pieces were high quality gears [1]. For precision gears with module below 1 mm, the time limitations and costs associated with the design of the cutting tool can be eliminated by using a flexible manufacturing technology such as Abrasive WaterJet Machining (AWJM). This project investigates the design of a hybrid manufacturing system configured by use of AWJM and proposed finishing processes using conventional machining methods. The technical feasibility is analysed to produce high precision ring gears using a 5-axes AWJM system to achieve DIN standards quality levels. For this purpose, a gear with a module of 0.55 mm, 199 teeth and 110 mm in the outer diameter and 130 teeth and 72 mm in the inner diameter with a thickness of 6 mm is studied; the selected material is Armox T500, a high strength steel. The results indicate high potential of producing ISO quality standard gears. Certain quality characteristics defined in DIN and ISO standards, for instance surface roughness – values as low as Ra 0.8 μm, are possible to achieve accurately by using AWJM. Others quality features as profile deviation, are related to parameters as cutting power, feed rate, abrasive feed rate, etc. The displayed values ranged Q10 and Q11 according to DIN3967 which allows for use of further finishing operations such as grinding. The top geometry deviations of a 0.3 mm cut, display a maximum value of 7 μm with an average value of 4 μm. Observed jet lag effects can be improved. Rounded corner effect exists in all AWJ cuts. Runout, tooth thickness and index deviations show values that can be improved together with process optimization, machine calibration and elimination of machine inherent positioning deviations. Each particular geometry needs specific process parameters and CAM software algorithms need further optimization for working with rather small design geometries.

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Cette thèse CIFRE issue d’une collaboration entre Acta-Mobilier, fabricant de façades laquées haut de gamme et le CRAN. Cette thèse, s’inscrivant dans la continuité de celle de Mélanie Noyel, a pour objectif la réalisation d’une architecture de pilotage hybride s’appuyant sur le contrôle par le produit. Nous avons choisi de nous inspirer d’un méta-modèle développé au sein de l’équipe du CRAN. Cette architecture repose sur un modèle VSM, ou chaque niveau est susceptible de prendre des décisions à son échelle. Le plus haut niveau supervise les décisions tactiques (par exemple, le plan directeur de production), le plus bas niveau d’intelligence est distribué entre les produits dotés de moyen de communication et d’analyse (leur intelligence est attribuée à la réactivité du système car se trouvant au plus proche du besoin). En niveaux intermédiaires, nous trouvons d’une part des optimisateurs centralisés pour superviser les sous-ateliers de la chaîne de production, de manière à atteindre les objectifs de consommation, de temps de réglages ou de productivité des sous-ateliers qu’ils supervisent. D’une autre part, des optimisateurs pour des postes de travail spécifique faisant intervenir directement les produits et les informations qu’ils possèdent dans la prise de décision. Un optimisateur de chacune des deux catégories en accord avec les besoins définis par l’étude du flux de production de l’entreprise ont été réalisés. Un optimisateur centralisé a été réalisé pour l’atelier usinage dans lequel les opérations relatives au débit et au façonnage des formes des produits sont effectuées. Il est construit pour réaliser des regroupements en lots de fabrication et à les ordonnancer pour obtenir un compromis entre minimisation des consommations matières, des temps de réglage des machines et la minimisation du WIP. Le séquencement doit garantir que les regroupements, lors de leur division permettent de reformer rapidement les commandes clients. Cette contrainte est nécessaire, avant passage à la phase d’application de la finition. Il met en œuvre un algorithme génétique solutionnant un problème d’ordonnancement multicritères. Pour valider notre choix d’une méta-heuristique comme méthode de résolution du problème, nous avons tenté de le résoudre par une méthode de mathématique analytique et les résultats obtenus ont confirmé que notre décision était raisonnable. Cette optimisation a été testée sur plateforme de test et a fourni des résultats encourageants. Une implémentation faite dans l’entreprise, est utilisé chaque semaine pour une planification spécifique. Un optimisateur de la seconde catégorie a été étudié pour gérer le cas du robot de laquage, celui-ci doit fournir deux postes clients ayant leurs propres familles de produits mais devant être expédiées aux mêmes dates. En outre, les points faibles de ce poste, à savoir la consommation importante de laque à chaque changement de couleur et la longue durée d’attente avant de pouvoir visualiser les produits et savoir si un défaut qualité est apparu, impliquant de devoir refaire un cycle complet de laquage. L’optimisateur utilise un modèle de prédiction de non qualité afin d’évaluer les risques relatifs au passage du prochain lot à produire et si celui-ci est jugé trop élevé, un processus est déclenché choisissant parmi les lots présents en file d’attente, le plus adapté en considérant plusieurs facteurs. Cet optimisateur de poste de travail recueille des informations de la machine, des produits et des files d’attentes des postes en aval afin d’empêcher l’apparition d’un problème. Il a été implémenté sur un modèle de simulation. La question de la synchronisation des différents optimisateurs a été amorcée. En effet, le plan de production généré par le système d’information donne une plage de passage acceptable pour les lots dans chaque atelier et les optimisateurs se doivent de la respecter. Ces travaux aideront l’entreprise à franchir sa transition vers l’ère de l’industrie 4.0. / This CIFRE thesis comes from a collaboration between Acta-Mobilier, manufacturer of high-end lacquered facades and CRAN. This thesis, which is a continuation of that of Mélanie Noyel, aims to achieve a hybrid control architecture based on control by the product. We chose to take inspiration from a meta-model developed within the CRAN team. This architecture is based on a VSM model, where each level is likely to make decisions on its own scale. The highest level oversees tactical decisions (for example, the production master plan), the lowest level of intelligence is distributed between the products endowed with means of communication and analysis (their intelligence is attributed to the responsiveness of the system because being closer to the need). In intermediate levels, we find on the one hand centralized optimizers to supervise the sub-workshops of the production chain, in order to reach the objectives of consumption, time of adjustments or productivity of the sub-workshops that they supervise. On the other hand, optimizers for specific workstations directly involving the products and information they possess in decision-making. An optimizer of each of the two categories in accordance with the needs defined by the study of the workflow of the company have been realized. A centralized optimizer has been realized for the machining workshop in which the operations relating to the flow and shaping of the shapes of the products are carried out. It is built to make groupings in manufacturing batches and to schedule them to achieve a compromise between minimizing material consumption, machine setting times and minimizing WIP. Sequencing must ensure that clusters, when they are split, enable rapid customer order reform. This constraint is necessary before going to the application phase of the finish. It implements a genetic algorithm solving a multicriteria scheduling problem. To validate our choice of a meta-heuristic as a method of solving the problem, we tried to solve it by an analytical mathematical method and the results obtained confirmed that our decision was reasonable. This optimization was tested on a test platform and provided encouraging results. An implementation made in the company, is used every week for a specific planning. An optimizer of the second category has been studied to manage the case of the lacquer robot, it must provide two client stations having their own families of products but to be shipped on the same dates. In addition, the weak points of this post, namely the significant consumption of lacquer with each change of color and the long waiting time before being able to visualize the products and to know if a defect quality appeared, involving having to redo a cycle complete lacquering. The optimizer uses a non-quality prediction model to evaluate the risks associated with the passage of the next batch to be produced and if it is deemed too high, a process is triggered choosing among the lots present in the queue, the most suitable by considering several factors. This workstation optimizer gathers machine information, products, and queues from downstream workstations to prevent a problem from occurring. It has been implemented on a simulation model. The issue of synchronization of different optimizers has been initiated. Indeed, the production plan generated by the information system gives an acceptable range of passage for the batches in each workshop and the optimizers must respect it. This work will help the company make the transition to the Industry 4.0 era.

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This thesis details the creation and application of a generalized process plan for the hybrid manufacturing of AISI 316L stainless steel, using direct energy deposition (DED) and ball-nose end-mill machining, that includes the inspection and measurement of objects created by that hybrid manufacturing process plan. The proposed process plan progresses through the selection of substrate thickness, single-track, multi-track, and multi-layer depositions, then on to machining processing. A manufacturers' recommended set and range of DED parameters were used to create a designed experiment that aided in the analysis of objects created in each of the DED process planning steps; those objects were then machined in the same enclosure using a set of machining parameters screened from industry recommendations for ball-nose milling of stainless steel, after which measurements were taken for surface roughness, some material characteristics, and for tool deterioration. The results, analyses, and discussions collected herein show that the proposed process plan can provide models for geometrical outputs for each step in the plan, some improvements in substrate stability, surface roughness, tool deterioration, and material porosity due to voids. Current research in hybrid manufacturing does not show generalized process planning influences. The process plan as demonstrated by the work in this thesis will help operators, designers, and researchers in the future by defining a generalized workflow that can be applied to other materials used in hybrid manufacturing.

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