また新しい工法のMetal AMが登場した。それは、ゼロックス社の溶融アルミAM（The ElemX AM）である。原理は、溶接用のアルミワイヤーを供給材料として溶融し、その液滴を磁気流体力学 を利用して、特定の速度と特定の質量で噴射して積層造形するものである。
【珈琲ブレイ句】AM分類では材料噴射（MJT:Material Jetting）に入ると思われます。MJTの金属AMではXjetがあります。こちらはナノ粉末をジェッティングしてその場で加熱し粉末を融着させていくものでした。このゼロックス法は材料が既存の溶接用ワイヤーであり、粉末と比較して安価であることが最大のメリットだと思われます。さらに、その場で金属積層体が完成すること（脱脂・焼結工程が不要）も魅力があります。課題は高融点金属に展開できるかどうかでしょう。それにしても素晴らしい技術です。
海外の文献でみるMIMのタグチメソッド（L27）。３つの特性値、外観、強度、密度をGRG法で結合。
金属粉末：GA-SUS316L（粗めの二峰分布）
バインダー組成：PEG：73％、PMMA：25％、SA:2％
フィードストック組成：因子C、３水準、64，64.5，65体積％
試験片：不明
特性値：外観、強度、密度 をGRG（Grey relational grade）法により数値化0～1（1が理想）
制御因子：A:射出圧力、B:射出温度、C：粉末量、D:金型温度、E：保圧力、F:射出速度 各３水準 L27
《結果》A×B、A×C を考慮して最適値はA1B1C1D2E0F2である。さらに粉末量Cは注意が必要で中間の64.5VOL％が選ばれた。
参考文献：Journal of Applied Sciences,2011,Vol.11,Issue:9,P1663-1667, Multiple Performance Optimization for the Best Metal Injection Molding Green Compact
【珈琲ブレイ句】この論文からの学びは２つ。ひとつは、３つの特性値をGRG法を使って0~1の間の数字に結合して解析できちゃうこと。ふたつめは、粉末量が最大の65VOL％ではなく、中間の64.5VOL％が選ばれたこと。粉末の仕様が「A powder metal particle size distributions used is in a bimodal distribution consisting of 70% of coarse powder in a weight fraction.」という程度しか記載が無いのですが、粗い分布を含めた二峰分布ということで、もしかすると粉末量65VOL％は、タップ密度が低く、CSL最大粉末量に接近しておりバインダーが不足ぎみだったという可能性があります。
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海外の文献でみるMIMのタグチメソッド（L81）。MIM不良を特性値とする成形条件の最適化事例。
金属粉末：WA-SUS316L（D90＝10）
バインダー組成：PEG：73％、PMMA：25％、SA:2％
フィードストック組成：粉末62体積％
試験片：引張試験片形状（80×20×ｔ4mm）
特性値：MIM不良（discrete data technique： 離散データ、点数、重み付け）、密度
制御因子：A:射出温度、B:金型温度、C：射出圧力、D:射出速度 各３水準 L81 すべての交互作用を分析する
《結果》MIM不良に対して高度に有意なものはひとつ。金型温度の高温側に最適値がある。密度では、射出温度と金型温度が高度に有意である。どちらも高い方が原料の流動性が向上し、より多くの粉末が金型キャビティに充填されるためである。射出圧力は成形体密度に大きな影響を与えない。これはジャーマン博士の論文と一致する。
参考文献：INTERNATIONAL JOURNAL OF INTEGRATED ENGINEERING VOL. 12 NO. 4 (2020) 210-219, Parametric Optimization of Metal Injection Moulding Process Using Taguchi Method
【珈琲ブレイ句】MIM不良を特性値とする貴重な論文です。不良は計量値ではないので数値変換が必要です。この論文では、13種の成形体不良（Flashing,Weld Line,Cracking等）に点数（重み）を付けて、実験で得た成形体の品質をその点数表を使い（複数あれば合算させて？）数字に変換するものです。ただし、不良と重みの大小を決めるには相当技術力が必要になりますので重み付けの試行錯誤（加法性）が必要になるであろうと感じます（でもすばらしい挑戦的実験です！）。