HTML

Legyél Te is Szakértő!

Minden hírlevél feliratkozónknak egy 50 oldalas 3D nyomtatás kisokost és 3D Akadémia kedvezményt adunk ajándékba!

 

 

3D TECH WORSKHOPOK

Vegyél részt a 3D Akadémia képzésein és szerezz átfogó tudást a 3D technológiák jelenéről és jövőjéről!

3D nyomtatás, modellezés és szkennelés tanfolyamok a 3D Akadémián.

FRE3DEE a Facebookon

Gépi tanulás az additív gyártásban

ferenck 2022.02.15. 08:00

Az additív gyártás további fejlődése szempontjából, a digitalizáció és az automatizáció sok vállalat számára kulcsfontosságú. Egyre többen támaszkodnak felhőszámítás-alapú megoldásokra és integrálnak különféle algoritmusokat munkafolyamataikba. A technológiában rejlő potenciált akarják maximálisan kiaknázni velük.

A 3D nyomtatás természetesen maga is digitális folyamat, az ipar 4.0 szerves része, és egyben mindenki vállalkozásnak fontos opció a mesterséges intelligencia, és főként a gépi tanulás térnyerésének korában. MI és gépi tanulás (ami az MI része) egyaránt optimalizálják a 3DP-t. Az MI viszonylag rövid idő alatt irdatlan adatmennyiségeket tud feldolgozni – például ezért válhatott annyira fontossá döntéshozók számára.

3dnyomtatas_machinelearning_1.jpg

Digitális gyártófolyamatként, a 3D nyomtatás sokat profitál a gépi tanulás adta lehetőségekből. Mivel a rendszerek iszonyat mennyiségű adatot gyűjtenek és dolgoznak fel valósidőben, a nyomtatás állapotának és célzott állapotának elemzésére, újradefiniálására is használhatók. Ehhez persze az is kell, hogy a vállalatok tudják, mely adatok relevánsak egyáltalán. A döntések eset- és folyamatfüggők.

A következő lépés a megfelelő mérőeszközök kiválasztása, integrálása az adatgyűjtéshez és feldolgozáshoz hasznos modell, algoritmus meghatározásához. Ebben a kontextusban szintén fontos, hogy megértsük: az értéklánc melletti összes lépés hatással van egymásra, ezért az elszigetelt nézőpontok kevésbé életképesek. Egy példa: a tervezés meghatározza a komponensek minőségét, ami persze visszahat magára a tervezésre is. Ez az egyik ok, hogy egyre több cég próbálkozik a mesterséges intelligencia előnyeit a leghatékonyabban kihasználó, átfogó szoftvermegoldásokkal.

Az intelligens tervezés (generatív tervezés, topológia optimalizálás stb.) és a minőségbiztosítás gépi tanulás nélkül elképzelhetetlenek – mindkettővel komoly idő- és pénzmennyiség spórolható meg. Az utómunkálatok automatizálása, folyamatos monitorozásuk, vagy a nyomatok prediktív karbantartása szintén mesterséges intelligenciával, intelligens szenzorokkal és más naprakész infokom megoldásokkal optimalizált folyamatok.

Címkék: jövő optimalizáció mesterséges intelligencia

Szólj hozzá!

A bejegyzés trackback címe:

https://freedee.blog.hu/api/trackback/id/tr1616795500

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.
süti beállítások módosítása