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長良の落陽。

DIY・趣味用3Dプリンターの選び方

ここではDIYや趣味用で使う3Dプリンターの選び方について解説します。一口に3Dプリンターといっても、造形方式や使う材料、搭載している機能など、さまざまな違いがあるので、検討の際はこれからご紹介するポイントを押さえておく必要があります。
造形方式をチェック
3Dプリンターは機種によって造形方式が異なるので、用途に応じて適切な造形方式の3Dプリンターを選ぶようにしましょう。
家庭用で採用されることの多い造形方式は、「熱溶解積層方式」と「光造形方式」の2種類が挙げられます。コスパ重視で気軽に3Dプリントしたい方は熱溶解積層方式を、表面の仕上がりを重視する方は光造形方式を選ぶのがおすすめです。
熱溶解積層方式は、加熱したノズルから溶かした材料を押し出して、材料を1層ごとに積み重ねて造形する方式です。家庭用3Dプリンターの主流とも言えるタイプで、本体と材料のコストパフォーマンスに優れています。材料はABSやPLAの樹脂素材が代表的で、比較的安全に扱えるのがメリット。しかし後述する光造形方式に比べて表面の仕上がりに劣る点はデメリットです。
光造形方式は、「レジン」と呼ばれる液状の樹脂素材に紫外線を照射し、硬化させる作業を繰り返して造形する方式です。液体樹脂による造形は、高解像度かつ表面の仕上がりに優れています。ただし2次硬化するための機材や時間を要したり、材料費がやや高価だったりと、熱溶解積層方式よりもコスパに劣ります。また、液体樹脂は有毒なので取り扱いにも注意を払わなければなりません。
材料をチェック
3Dプリンターは、使用する材料により、プリントした製品の特性にも違いが表れるほか、機種によって対応できる材料が異なるので、仕様欄をよくチェックしておきましょう。ここでは代表的な材料のABS・PLA・レジンについてご紹介します。
ABSとPLAは、カラーバリエーションが豊富な、熱溶解積層方式に対応した樹脂の材料です。ABSは柔軟性がよく、造形後の表面塗装や研磨がしやすい特徴があります。そのため、電化製品の外装部品やフィギュアなどの造形におすすめです。
PLAは、トウモロコシやじゃがいもなどの、デンプン質から作られる天然由来の素材です。熱収縮がしにくく、熱溶解積層方式では扱いやすい素材ですが、造形後の塗装や研磨は難しい特徴があります。
レジンは、主に光造形方式で使われている液体樹脂材料で、紫外線により硬化します。適度に硬度があり、カラーの種類が豊富なので、フィギュアやアクセサリーの造形にぴったりです。しかし、液体でのレジンは肌に有害なため、取り扱いには注意してください。
本体および造形サイズをチェック
3Dプリンターを選ぶ際は、本体サイズと造形サイズをチェックしましょう。特に家庭での使用は、3Dプリンターを設置する場所に困ることが多いので、実際に設置するスペースに余裕があるかを確認しておく必要があります。
しかし本体サイズの小さい機種は、その分造形サイズも小さくなる傾向にあるので注意してください。あまり造形サイズが小さいと、3Dプリンターの運用中、新しく大きい製品を作りたくなったときに困ることもあります。
機能をチェック
3Dプリンターは、機種によってさまざまな便利機能を搭載しているので、仕様をよく確認して選びましょう。ここでは、タッチパネル・フィラメント検出機能・ノズルの取り外し機能についてご紹介します。
タッチパネルは、3Dプリンター本体に搭載された画面をタッチすることで、機器の操作を行える機能です。日本語表示かつ、対話方式での表示であれば、操作に慣れていない方でも簡単に扱えます。
フィラメント検出機能は、造形中にフィラメント切れを起こしても機械が一時停止し、フィラメントの継ぎ足しが行える機能です。当機能を搭載していない機種だと、材料のない状態のまま印刷を続けてしまうので、造形を最初からやり直さなくてはなりません。当機能があることで、大きいサイズの印刷でも、残りわずかのフィラメントを活用できるメリットがあります。
ノズルの取り外し機能は、簡単にノズルを取り外せる機能を指します。ノズルに目詰まりがあったとき、メンテナンスが容易に行えます。
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金属3Dプリンターのデメリット

▼造形方式に合わせた知識が必要となる
まず初めに、プリント方式の癖・特徴を捉え機種選定を行う必要があります。
そしてプリント方式によりそれぞれ仕上がりが異なるため、その方式に合わせた「3Dデータの作成」「印刷設定」などの専門的な知識や使いこなすための技術が必須となります。
専門知識・技術を持ったスタッフがいないと上手く運用できないケースもあり、そういったことからやすやすと手を出しづらい現状があります。
▼実用的なアプリケーションが少ない
金属3Dプリンター自体の価格がまだまだ高い、使える技術者がいないなどの理由から導入があまり進んでいません。
また導入している会社が少ないとどのように活用されているかなどの判断材料も情報収集しづらいという点も課題の一つです。
上記のことからユーザー目線で見たところ「導入した際の明確な用途が見えない」となってしまっているようです。
▼費用対効果が見出しづらい
金属3Dプリンターの技術自体2021年現在まだ発展途上であると言え、本体価格も従来の3Dプリンターと比べ高価格となっています。
また材料も(樹脂などの材料と比較すると)価格が高いためランニングコストもかかってしまいます。
最終製品をつくれるほどのポテンシャルを持つ金属3Dプリンターも中にはありますが、一方でそもそも試作の用途しかないというような場合、費用対効果が見出しづらいと言えるでしょう。
「樹脂で試作品を作成し、本製品(金属製品)は従来通り型を用意して大量生産する」という3Dプリンター活用方法がまだ一般的となっています。

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サポート材を最適に使うためのポイント

3Dプリンターで造形する際には、使用量を極力少なくしつつ、支えとして十分な機能を持つようにサポート材を設置しなければなりません。サポート材を最適に使うためには、いくつかのポイントがあるのでご紹介します。
●向きを変える
最も単純かつ効果的な方法が、製品を造形する向きを変えることです。例えば、オーバーハングの例で紹介したT形状はそのまま造形するとサポート材が必須ですが、180度回転させて造形すればサポート材が不要になります。3Dプリンターの機種によっては、サポート材が最小になるように向きを自動で変える機能が付いているものもあります。
●サポート材の密度を小さくする
サポート材の密度を小さくすれば、その分の材料費を削減できます。また、サポート材の除去がしやすくなるので、見栄えもよくなるでしょう。ただし、あまりにも密度を小さくすると支えとして十分に機能しなくなる恐れがあるので、注意が必要です。
●分割して作る
製品を複数に分割して作ってから接合する方法も有効です。例えば、ブリッジ形状の製品を中央で分割すれば、サポート材を使わずに造形できます。後で接合する手間はありますが、製品に強度が求められない場合には効果的な手法です。
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協働ロボットが導入されるようになった背景

協働ロボットの導入が加速した背景には、ロボットに関する法律規制の緩和があります。
実は2013年まで80W以上のロボットは柵に囲み、人に危害を加えないよう取り扱う必要がありました。
柵で囲む必要があるため、ロボットを操作する際に必要以上に手間や負担がかかったり、ロボットや柵を設置するスペースを確保する必要があったりと扱いづらかったのです。
土地やお金がある大手企業では導入されていましたが、中小企業などではとても導入できる機械ではありませんでした。
しかしロボットの技術革新によって安全性にも磨きがかかり、2013年の12月に規制が緩和されました。
柵を必要とせず協働ロボットを利用できるようになり、大きなスペースを確保する必要はなくなったため、多くの企業で導入が加速したのです。
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ハンドリングロボットのメリット

工場の各工程にハンドリングロボットを導入することで、コスト削減、人体の保護、作業精度の向上が期待できます。その他にも、画像処理やAIなど他の技術と組み合わせることで使用用途が広がる拡張性も、メリットとして挙げられます。
(1)コスト削減     
ハンドリングロボットのメリットの中でも、インパクトが大きいのはコスト削減です。ハンドリングを自動で行えるようになるので、人へ支払う給料が不要になります。
ハンドリングロボットは、プログラミングされた作業内容を忘れることはありませんので、人の再教育や新たな人が入った場合の、教育にかかるコストも不要になります。
(2)人体の保護
人が重量物をハンドリングする場合、重量物の重さに人体が耐え切れず、手や腰を痛める可能性があります。
もしもハンドリング中に重量物を落としたとしたら、重量物と地面に人体を挟まれ、手足の骨折などの重傷や最悪の場合命を落とすことさえあり得ます。重量物のハンドリングをハンドリングロボットで行えば、人体損傷や命を落とすリスクを回避できます。
(3)作業精度の向上
ハンドリングのような単純作業を人が繰り返し行った場合、疲労や意識の低下により,作業時間に比例して作業ミスをする可能性が増えます。
ハンドリングロボットを用いればミスすることなく、安定したハンドリングが可能となります。ハンドリングロボットは繰り返し精度も高く、ワークや荷物を一定の場所にハンドリングすることができます。
(4)拡張性
ハンドリングロボットと画像処理技術を組み合わせることで、ハンドリングロボットの繰り返し精度の向上や、バラバラに積まれた部品をビジョンセンサで認識し、それらの部品を一個一個ピッキングするばら積みピッキングが可能となります。
AIによる機械学習をハンドリグロボットに適用すれば、ハンドリングロボットが自らハンドリング作業を効率化できるようにもなります。
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