Udnyttelse af kunstig intelligens (AI) og maskinlæring er de nyeste trends i stort set alle brancher.
3D-print og additiv fremstilling er ingen undtagelse. AI sætter allerede sit præg på 3D-print med forbedrede designprocesser og strømlinede arbejdsgange.
Men hvor langt kan denne teknologi strække sig?
Er det muligt, at vi kan se helt AI-drevne 3D-printere, der fungerer med minimal indblanding fra operatøren?
Denne artikel undersøger, hvor AI 3D-printning står nu, og hvad fremtiden kan have i vente.
Kunstig intelligens - en kort forklaring
I betragtning af hvor meget AI bliver omtalt i industrien og medierne, er det ofte sørgeligt dårligt forstået. En af grundene til det kan være, at folk forveksler de helt teoretiske muligheder for AI med, hvad det faktisk kan gøre lige nu. En anden faktor, der bidrager til forvirringen, er, at der ikke findes en enkelt teknologi, der hedder "kunstig intelligens".
AI dækker over en enorm vifte af computerprocesser, der er relateret til så forskellige teknologier som automatisering, neurale netværk, maskinopfattelse (som ansigtsgenkendelse) og chatbots. Men roden til alle disse processer er maskinlæring.
Enkelt forklaret beskriver maskinlæring teknologier, der gør det muligt for computere at behandle enorme datasæt for at udvikle evnen til konstant at drage bedre logiske konklusioner og vurderinger ud fra dem.
Med andre ord giver AI 3D-print computere mulighed for at "lære" i lignende mønstre som mennesker for at løse problemer. Denne læringsproces kan manifestere sig på mange forskellige måder, fra en online chatbot, der hjælper kunder med at finde, hvad de leder efter, til en CNC-maskine der automatisk korrigerer fejl i værktøjsstier.
Hvordan kan AI 3D-printning gavne?
Men hvad kan AI gøre for 3D-print? Selvom teknologien stadig er i sin relative barndom og udvikler sig hurtigt, påvirker den allerede 3D-print på forskellige måder.
Her er de fem mest almindelige måder, hvorpå AI 3D-print kan gavne operatører og virksomheder.
1. Forbedret effektivitet i arbejdsgangen
En 3D-printeroperatør kan ikke bare sende en CAD-fil til maskinen og trykke start. Vellykket 3D-printning kræver, at operatøren finjusterer printerens indstillinger baseret på emnet og materialerne, hvilket er tidskrævende og begrænser produktiviteten.
Softwarevirksomheder som 3DPrinterOS udvikler AI-baserede løsninger til at automatisere printforberedelsesprocesser. Ved at analysere et tilstrækkeligt antal printprocesser kan AI 3D-print lære automatisk at printe indstillinger for optimale resultater. Selvom det endnu ikke er muligt at gøre maskinerne helt uafhængige, kan denne løsning give betydelige tids- og omkostningsbesparelser og give ingeniørerne mulighed for at fokusere på vigtigere opgaver.
AI kan hjælpe med at forbedre andre arbejdsgange i driften af et 3D-printbureau. For eksempel kan teknologien hjælpe med at automatisere ordrebehandling ved at overvåge maskintilgængelighed og printkompleksitet.
2. Forbedrede designprocesser
Bare fordi en bestemt del altid har haft en bestemt geometri, betyder det ikke, at det er den ideelle løsning. AI kan gennemgå design-iterationer digitalt for at opdage ideelle geometrier, der maksimerer delens styrke, vægt og ydeevne.
Virksomheder som f.eks. SolidWorks arbejder på AI-drevne analyse- og simuleringssoftwareløsninger, der kan hjælpe 3D-printeroperatører med at forbedre deres dele gennem nye geometrier. Muligheden for at behandle snesevis eller endda hundredvis af design-iterationer på få timer er med til at forkorte leveringstider og time-to-market for nye produkter.
3. Bedre kvalitetskontrol
Mange 3D-printfejl kan rettes med hurtig handling, men man kan ikke forvente, at en ingeniør stirrer på printprocessen i timevis, hvis noget går galt. AI kan derimod holde et skarpt øje med printprocessen uden nogensinde at døse hen.
AI-drevet machine vision-systemer kan overvåge printprocessen løbende og sammenligne den med 3D CAD-modellen, mens de også analyserer printerindstillinger og parametre som temperatur og printhastighed. Hvis systemet opdager afvigelser eller fejl, kan det øjeblikkeligt justere de relevante indstillinger for at rette printet.
Sådanne løsninger kan give betydelige tids- og omkostningsbesparelser ved at undgå ødelagte print og materialespild. Nogle 3D-printerproducenter, som Bambu Labs (kommer snart til Solid Print3D), inkluderer allerede AI-vision-systemer i deres maskiner. Vi vil helt sikkert se dem blive mere almindelige i fremtiden.
4. Nye materialeløsninger
At vælge den rigtige materiale til 3D-printede dele kan være svært - for slet ikke at tale om at udvikle nye materialer. AI 3D-print kan hjælpe operatører og materialeproducenter med at udvikle nye løsninger ved hurtigt at analysere enorme datasæt med materialeegenskaber og anvendelseskrav.
For eksempel kan en 3D-printeroperatør uploade en CAD-model til et AI-system og indtaste de nødvendige fysiske egenskaber for den endelige del. Den kunstige intelligens kan derefter hurtigt køre gennem et enormt materialebibliotek for at finde den optimale materialemulighed. På samme måde kan AI hjælpe materialeproducenter med at finde nye legeringer og kompositmaterialer.
5. Generativt design
3D-scannere er alsidige og fleksible maskiner. De er nyttige til hurtigt at scanne alt fra små kropsdele, som en enkelt fod eller endda en finger, til en hel torso. Selv scanning af hele kroppen er muligt.
Teknologien er dog nyttig til mere end blot at scanne patienter. Den kan hjælpe producenter af medicinsk udstyr med at digitalisere udstyr og dele for at reducere omkostninger og gennemløbstider i produktudviklingen.
Aktuel status for AI og additiv fremstilling
Som vi har set af ovenstående eksempler, arbejder AI og 3D-print sammen om at gøre additiv fremstilling mere effektiv og tilgængelig. AI-drevne løsninger til kvalitetskontrol, automatisering og simulering gør allerede 3D-print mere omkostningseffektivt ved at automatisere kedelige, tidskrævende processer.
Alligevel er AI-løsninger stadig langt fra perfekte. De lider i øjeblikket under flere begrænsninger, især inden for implementering, tilgængelighed af datasæt og juridiske og etiske overvejelser.
For det første blev mange 3D-printere og andre relaterede systemer udviklet, før den nuværende AI-trend opstod. Virksomheder med maskiner og software, der er blot et par år gamle, kan have svært ved at integrere AI-processer i deres arbejdsgange. De kan blive nødt til at investere i ny hardware og software og uddanne deres personale til at bruge dem, hvilket vil kræve store beløb, som især små virksomheder måske ikke har.
For det andet kræver det store mængder data at træne en AI til at udføre opgaver, hvilket ofte ikke er tilgængeligt for additive fremstillingssystemer. 3D-print er en meget kompleks proces, og manglen på frit tilgængelige data begrænser hastigheden og effektiviteten af AI-udvikling.
Sidst, men bestemt ikke mindst, løber vi ind i juridiske og etiske dilemmaer, som nogle AI-teknologier allerede kæmper med. Et af de mest betydningsfulde er spørgsmålet om intellektuelle ejendomsrettigheder.
For eksempel har Amerikanske kontor for ophavsret allerede afgjort, at billeder, der er skabt udelukkende ved hjælp af AI, ikke er berettiget til ophavsretlig beskyttelse. Lad os forestille os, at en virksomhed udvikler en flykomponent ved hjælp af generativt design. Kan virksomheden gøre krav på rettigheder til komponentens design?
Vi er også nødt til at overveje, om de avancerede AI-processer vil erstatte menneskelig arbejdskraft. Skal produktionsvirksomheder skære ned på deres arbejdsstyrke, hvis AI kan udføre mere eller mindre de samme opgaver?
Hvad bringer fremtiden?
Så er AI 3D-print muligt? Ja - som vi har set, er det her allerede.
Men som jeg har sagt, er teknologien stadig ung, og dens indflydelse vil kun vokse i fremtiden.
Den tilbyder allerede betydelige fordele for additivproducenter. Efterhånden som systemerne bliver mere sofistikerede, vil de kun blive bedre og udvide sig til opgaver, som vi i dag anser for umulige at automatisere med maskiner.
Især generativt 3D-design vil helt sikkert ændre tingene for 3D-printvirksomheder. Vi kan endnu ikke vide, om det nogensinde bliver muligt at generere dele udelukkende ved hjælp af AI-processer, men selv det at skabe en grundlæggende struktur for en del kan i høj grad fremskynde produktudviklingen.
Forestil dig en situation, hvor en ingeniør kan fodre en AI med en dels formål, materialekrav og muligvis et tidligere, mindre effektivt eksempel. AI'en kan så skabe det grundlæggende omrids af delen, hvor ingeniøren kun skal bestemme placeringen af skruehuller og andre detaljer.
Et andet område, hvor vi sandsynligvis vil se betydelige fremskridt, er smarte 3D-printere. Som jeg nævnte, er printerproducenterne allerede i gang med at implementere teknologier til kvalitetskontrol og fejlreduktion i deres nyeste modeller. Flere og flere mærker er nødt til at indføre disse funktioner, hvis de ønsker at forblive konkurrencedygtige på det fremadstormende marked.
Det er umuligt at sige, hvor langt AI 3D-print kan gå, og hvilke udviklinger der ender med at blive kommercielt levedygtige. Men teknologien er her allerede, og den vil gøre 3D-printere smartere end nogensinde før.
Er du stadig i tvivl om, hvilket af vores produkter der er det rigtige for dig?
Lad os hjælpe dig!
Vil du vide mere om tjenester og supportprogrammer til din virksomhed? De venlige eksperter hos Solid Print3D står klar til at hjælpe!
Sådan fungerer det ...
- Diskuter din virksomheds behov med vores tekniske eksperter
- Få en rundvisning i de bedste produkter på vores hovedkontor, baseret på din interesse
- Få printet dine prøver til vurdering, og se 3D-scanning i aktion
