| GE est bien connu pour son impression 3D et applique cette technologie de fabrication avancée au secteur aérospatial où la fabrication de pièces est très exigeante. Le fait que des tolérances dimensionnelles strictes aient fait de l'impression 3D un sujet clé pour GE l'année dernière a réuni ConceptLaser et Arcam En témoigne la reprise du métal. Bien que prometteuse, l'impression 3D en métal est confrontée à de nombreux défis, si des défauts de qualité surviennent dans le processus d'impression 3D, cela pourrait conduire à la mise au rebut de toute la pièce, ce qui serait grave Gaspillage  Pour une stabilité de qualité plus constante, GE applique la technologie d'intelligence artificielle à l'impression 3D. Selon Joe Vinciquerra, ingénieur en chef senior de GE et responsable des plates-formes technologiques de fabrication de GE Global, GE travaille depuis peu à améliorer les performances des machines et des matériaux en augmentant l'IA. Grâce à l'intelligence artificielle, les équipes de recherche se consacrent à l'amélioration du processus et de la qualité de la fabrication additive pour produire de meilleures pièces et réduire les problèmes de qualité. L'intelligence artificielle permet de détecter tout facteur affectant la qualité pendant le processus, permettant à l'opérateur de s'assurer que les ajustements appropriés sont effectués pour réduire les défauts de qualité et éviter le gaspillage de matériel. Sans gaspillage de matériel et sans défaillance de l'impression 3D, il s'agit souvent d'un rêve lointain. Cependant, grâce à l'apprentissage automatique, un système plus intelligent approche son objectif et utilise des jumeaux numériques pour créer un modèle de simulation simulé. Le processus est plus prévisible. Les résultats de contrôle de qualité à 100% de GE sont conçus pour faire des dispositifs d'impression de métal 3D leurs propres inspecteurs de la qualité GE espère obtenir une visibilité de 100% à tous les niveaux du processus de fabrication des pièces, Passer par la formation de la machine pour identifier les problèmes avec le processus d'impression 3D est ce que les jumeaux numériques de GE jouent. Les jumeaux numériques de GE établissent un pont entre les mondes physique et numérique et apprennent à connaître chaque élément unique au fil du temps, en combinant les données issues des capteurs et des dispositifs avec l'analyse, la modélisation et la science des matériaux Améliorer le modèle numérique des composants industriels et des actifs, et même l'ensemble du processus et de l'usine. C'est comme un modèle d'apprentissage humain qui apprend de l'expérience et peut devenir plus intelligent s'il observe que certaines constructions semblent avoir des erreurs similaires à ce qu'elles ont vu auparavant et que l'appareil peut le marquer comme une réponse d'opérateur L'opérateur peut corriger et poursuivre le processus d'usinage en arrêtant la construction ou en l'ajustant de façon dynamique. Bien sûr, l'autre cas est que l'appareil d'impression 3D peut effectuer ces modifications sans intervention de l'opérateur. La combinaison de l'apprentissage automatique et de la modélisation physique aide non seulement les entreprises à comprendre les performances passées d'un produit, mais aussi à prédire l'avenir, et les ingénieurs de GE peuvent désormais étudier et tester la physique complexe à l'aide de jumeaux numériques. Les méthodes de test physiques sont difficiles à trouver Les données de construction de pièce provenant d'une inspection intelligente sont renvoyées aux jumeaux numériques et le biais d'usinage peut être trouvé en comparant continuellement les données avec le «gold standard» de GE. Ainsi, le dispositif d'impression en métal 3D peut agir comme leur propre censure, l'impression industrielle 3D peut également être l'intelligence artificielle intégrée et un certain degré d'automatisation, ce qui favorise encore l'industrialisation de l'équipement dans l'impression 3D plus profondément dans utilise des pièces de la production finale du processus de fabrication Dans le cas de cadences de production plus rapides requises pour la production, l'intelligence artificielle permet aux dispositifs d'impression 3D de s'auto-contrôler et d'automatiser l'auto-correction / compensation pour améliorer le contrôle qualité. Comme beaucoup d'autres processus de fabrication, chaque partie construite par l'impression 3D a son propre flux de données. Imaginez un appareil d'impression 3D est responsable de produire des dizaines à des centaines de pièces chaque année, puis chaque partie représente un apprentissage Processus, même si les parties sont identiques. C'est ici qu'intervient l'IA. En capturant ces points d'apprentissage critiques et en tirant parti de leurs propres processus d'apprentissage, vous pouvez continuellement améliorer le processus de fabrication global. Alors, de combien de constructions AI a-t-elle besoin pour avoir une compréhension complète du processus de fabrication additive et donc de son efficacité dans les contrôles de processus? Cela dépend de la manière dont elle est traitée et de ce qu'elle essaie de faire. La qualité du contrôle inclut le contrôle de la porosité en masse, ce qui peut nécessiter une petite quantité d'apprentissage automatique. Pour les installations de fabrication d'additif métallique de ConceptLaser, GE a également personnalisé une plate-forme de test pour simuler la construction de pièces dans une machine ConceptLaser Une fois le test virtuel achevé, l'équipe s'est tournée vers la machine actuelle. |
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