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人工智能对增材制造的重要性

行业资讯 | 2021-12-30 272

      对于许多公司来说,数字化和自动化是进一步发展增材制造的关键。因此,越来越多的制造商正在依赖基于云的解决方案,并将各种算法整合到他们的3D打印解决方案中,以充分挖掘该技术的潜力。

      作为一个数字过程本身,3D打印是工业4.0的一部分,因此人工智能(如机器学习)越来越多地被用于优化价值链的时代的重要组成部分。人工智能(AI)能够在很短的时间内处理大量的复杂数据,这就是为什么它作为一个决策者变得越来越重要。本文解释了什么是机器学习,以及为什么这种形式的人工智能正在帮助塑造增材制造的未来。
      机器学习是人工智能的一个子类别,被定义为一种系统或软件,它使用算法来检查数据,随后识别模式或确定解决方案。与人们普遍认为机器学习是一种新奇的现象相反,可以说它的雏形可以追溯到20世纪40年代,当时第一批研究人员开始用电路重新创建大脑的神经元。1957年,Mark I Perceptron是该领域的第一个重大成功:该机器能够对输入数据进行独立分类。在这样做的过程中,该设备从以前的尝试中的错误中学习,从而随着时间的推移改进了分类。从那时起,基础已经奠定,研究人员开始对该技术的可能性和潜力着迷。与此同时,我们每天都会在生活的各个领域遇到人工智能。从语音识别到智能聊天机器人,再到个性化的治疗方案,机器学习正在被用于各种应用中。

△马克一世的感知器为后来的机器学习奠定了基础

      有监督与无监督的机器学习
      在机器学习的范围内,区分不同的方法和模型是很重要的。不是所有的机器学习都是一样的。例如,必须对有监督和无监督的机器学习进行区分。有监督的机器学习要求有分类数据(输入数据)和目标变量(输出数据)。从这些中得出模型,然后检查新的未分类的数据,并确定这些本身的目标变量。这种形式的机器学习被用于预测,例如:预测维修间隔时间。
在无监督机器学习中,作为一个起点,情况正好相反。软件没有目标变量(输出数据),但必须根据输入数据来识别模式或建议解决方案。这种类型的机器学习,除其他外,在市场营销中被用来识别客户群,即所谓的 "聚类"。但也有其他区别。例如,还有半监督学习,即在大量的原始数据中只使用少量的预定义数据来训练模型,以及强化学习,即系统根据预定义规则进行自我学习。因此,用户必须根据原始数据和目标变量来选择合适的方法。
      机器学习如何应用于增材制造?
      作为一个数字化的生产过程,增材制造得益于机器学习的能力。由于在增材制造价值链上收集和处理了无数的实时数据,它们可以被用来分析实际状态,并随后重新定义目标状态。在这样做时,公司首先要确定哪些数据是相关的。这一决定在每个案例中都取决于所使用的过程。下一步是在定义数据收集和处理的合适模型或算法之前,找到并整合合适的测量工具来捕捉数值。在这种情况下,了解增材价值链上的所有步骤相互影响也很重要,这就是为什么在大多数情况下,孤立的观点是不合适的。例如,设计已经影响到后续的部件质量,而所需的部件质量又影响到设计。出于这个原因,越来越多的公司正试图提供一个全面的软件解决方案,通过该方案,人工智能的优势可以在增材制造过程中得到最佳利用。
      智能设计
      每个3D打印部件的开始是一个文件,在大多数情况下是一个CAD文件。这已经是公司可以从人工智能中受益的地方。例如,今天市场上的大多数软件解决方案已经使用人工智能,根据预定的变量向用户建议智能设计变体。这个过程被称为生成式设计,以及其他方面。机器学习也被用于拓扑结构优化。许多软件解决方案还对生产方法、材料和安装空间的最佳使用提出建议。这可以节省成本,不仅更有效地生产零件,而且更可持续。

△nTop软件的模拟工具提出了晶格结构的几种变体,并根据重量和机械性能对其进行排序(图片来源:nTopology)

      质量保证
      如果3D打印文件已经被优化,那么重点可能转而放在所使用的3D打印工艺、材料质量和部件质量上。今天,许多制造商已经在他们的机器上集成了摄像头和传感器,它们可以跟踪打印,并在必要时发出警报或停止打印。在这个步骤中,重要的是要知道在打印过程中如何定义部件的质量,以便能够定义所需的测量值。同样重要的是,要定义机器在哪个阈值时应该执行哪个动作。今天,一些算法已经能够独立定义这些参数,并在已经收集的数据基础上进一步发展模型。用一个实际的例子可以最好地解释这一点。
      EOS与瑞士软件供应商NNAISENSE合作,为DMLS工艺开发了一个数字孪生技术。在打印过程中,使用光学断层扫描(OT)从每个打印层采集热图像,并与AI预测的图像进行比较。这使得异常情况可以被立即发现,并在必要时停止打印过程,从而节省材料和成本。NNAISENSE开发的模型是一种自我监督的深度学习策略。西门子强调,使用人工智能和机器学习的增材制造(AM)质量保证可以缩短从原型到成品部件的时间,并加快大批量生产的效率。该公司对EOS集成的用于监控各个打印层的摄像头表示赞赏,因为它可以实时识别待打印部件上的缺失粉末(左)或重涂期间的粉末掉落(右)

△左图:缺粉导致的异常情况;右图。重涂时的错误(图片来源:西门子)

      每个涂层的质量被记录为一个数值,并自动进行评估。当这个所谓的严重性分数达到一定的阈值时,它可以表明涂层存在严重问题(如上面的例子)。

      进一步的应用Post Process公司的后处理软件——AUTOMAT3D,可以实时监测关键的工艺因素,并自主地做出反应,以实现3D打印部件的最佳完成度。为了做到这一点,该公司使用来自数十万个基准零件的数据。此外,人工智能正被越来越多地用于自动化和优化工作流程。在关键部件中安装了智能传感器,它是智能和预防性维护,或"预测性维护"的测量工具。可以预见的是,在未来几年,机器学习在制造商生产过程中的应用将继续增加。预计到2028年,全球人工智能和高级机器学习的市场将达到4713.9亿美元,增长率(CAGR)为35.2%。



来源丨南极熊3D打印
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