Digital Twin for Additive Manufacturing: Challenges and Future Research Direction

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist58284.2023.10223556
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Digital twin (DT) and additive manufacturing (AM), also known as 3D printers, are most important practices in industry 4.0. 3D printers are the best candidate for manufacturing geometrically challenging products due to the increase in customized product. However, there are limitations and issues regarding product quality and process optimizations. Owing to a digital twin technology's ability to provide maximum benefits to the manufacturing field, especially additive manufacturing, it is considered one of the suitable technologies to integrate with. In recent years, digital twin gets more attention from both academia and industry. However, there are implementation challenges of digital twin technology. Thus, identifying and understanding these challenges are significant. Many challenges are mapped out from research papers and work in academia in this paper through narrative literature review. Identified challenges have been classified into eight key categories to formulate the future research direction. It is important to investigate the identified challenges and provide possible solutions to elevate the functionality of the digital twin model and improve additive manufacturing productivity and efficiency, ultimately achieve smart manufacturing.