| जीई अच्छी तरह से सट्टेबाजी 3 डी मुद्रण और इस उन्नत विनिर्माण प्रौद्योगिकी के उपयोग एयरोस्पेस उद्योग की बहुत मांग आवश्यकताओं के लिए भागों का निर्माण करने के लिए जाना जाता है। कड़े आयामी tolerances से मिलो बनाता है 3 डी मुद्रण प्रौद्योगिकी जीई का ध्यान केंद्रित के एक क्षेत्र, पिछले साल हो गया है ConceptLaser और ARCAM अधिग्रहण इस बिंदु साबित होगा। अच्छा संभावनाओं के साथ, धातु 3 डी मुद्रण भी चुनौतियों की एक श्रृंखला का सामना करना पड़ जाता है, यदि गुणवत्ता दोष 3 डी मुद्रण प्रक्रिया है कि संभावना पूरे हिस्सा परित्यक्त होने के लिए नेतृत्व करेंगे में पाए जाते हैं, यह गंभीर हो सकता है बेकार।  अधिक अनुरूप गुणवत्ता स्थिरता के लिए, जीई 3 डी मुद्रण प्रक्रिया के लिए कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी का उपयोग करेगा। जीई ग्लोबल रिसर्च इंस्टीट्यूट वरिष्ठ प्रिंसिपल इंजीनियर और additive विनिर्माण प्रौद्योगिकी मंच, सिर JoeVinciquerra, जीई हाल ही में प्रयोगशाला जीई सामग्री पर कृत्रिम बुद्धि के तरीकों में सुधार के द्वारा मशीनों और सामग्री के प्रदर्शन में सुधार करने की कोशिश कर। Additive विनिर्माण, मशीन सीखने खेल रहा है कृत्रिम बुद्धि, अनुसंधान और प्रौद्योगिकी टीम के माध्यम से भूमिका बेहतर भागों, गुणवत्ता समस्याओं का उत्पादन कम करने के लिए additive विनिर्माण की गुणवत्ता में सुधार के लिए प्रतिबद्ध है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस किसी भी कारक को प्रक्रिया के दौरान खोजा जाने वाले गुणवत्ता को प्रभावित कर सकता है, जिससे ऑपरेटर को यह सुनिश्चित करने की अनुमति मिलती है कि उपयुक्त समायोजन गुणवत्ता दोषों को कम करने और सामग्री अपशिष्ट से बचने के लिए किया जाता है अंतिम लक्ष्य एक पूर्ण 100% गुणवत्ता नियंत्रण परिणाम प्राप्त करना है व्यर्थ सामग्री के बिना और 3 डी छपाई में असफल होने के बावजूद, यह अक्सर एक दूर का सपना है, हालांकि, मशीन सीखने के माध्यम से, एक चालाक प्रणाली अपने लक्ष्य के करीब आ रही है और एक सिम्युलेटेड सिमुलेशन मॉडल बनाने के लिए डिजिटल जुड़वाओं का उपयोग कर रहा है प्रक्रिया अधिक पूर्वानुमान लगाती है। जीई का 100% गुणवत्ता नियंत्रण परिणाम 3 डी मेटल प्रिंटिंग डिवाइसेज़ को अपनी गुणवत्ता निरीक्षकों बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जीई भाग विनिर्माण प्रक्रिया के प्रत्येक स्तर पर 100% दृश्यता प्राप्त करने की उम्मीद है, 3 डी प्रिंटिंग प्रक्रिया के साथ किसी भी समस्याओं की पहचान करने के लिए मशीन प्रशिक्षण के माध्यम से जाना जीई के डिजिटल जुड़वाँ खेलना है। जीई के डिजिटल जुड़वाओं ने भौतिक और डिजिटल संसारों को पुल और समय के साथ प्रत्येक अद्वितीय संपत्ति के बारे में जानने के लिए, विश्लेषण, मॉडलिंग, और सामग्री विज्ञान के साथ सेंसर और उपकरणों से डेटा के संयोजन औद्योगिक घटकों और परिसंपत्तियों के डिजिटल मॉडल को सुधारें, यहां तक कि पूरी प्रक्रिया और संयंत्र भी। यह एक मानव सीखने के मॉडल की तरह है जो अनुभव से सीखता है और होशियार हो सकता है यदि वे मानते हैं कि कुछ संरचनाओं में त्रुटियों के समान दिखाई पड़ती हैं जो कि उन्होंने पहले देखा है और उपकरण इसे ऑपरेटर प्रतिक्रिया के रूप में चिह्नित कर सकता है ऑपरेटर, मशीनिंग प्रक्रिया को सही कर सकता है और इसे रोककर या इसे गतिशील रूप से समायोजित कर सकता है। निश्चित रूप से, आगे की बात यह है कि 3 डी प्रिंटिंग उपकरण ऑपरेटर हस्तक्षेप के बिना इन संशोधनों को कर सकते हैं। मशीन लर्निंग और शारीरिक मॉडलिंग संयुक्त, न केवल मदद कर सकते हैं व्यवसाय, उत्पाद के पिछले प्रदर्शन को समझने, जबकि भविष्य की भविष्यवाणी। अब, जीई इंजीनियरों का अध्ययन करने और डिजिटल जुड़वाँ द्वारा विस्तार से जटिल भौतिक घटनाओं का परीक्षण करने के लिए, और से विवरण के स्तर शारीरिक परीक्षण तरीकों मैच के लिए मुश्किल हो जाता है। खुफिया भाग का पता लगाने की प्रक्रिया का निर्माण किया जुड़वाँ डिजिटल डेटा को वापस तंग आ गया है लगातार तुलना के लिए जीई मालिकाना 'सोने के मानक' के साथ इन आंकड़ों के द्वारा, यह विचलन के प्रसंस्करण में पाया जा सकता है। इस प्रकार, धातु 3 डी मुद्रण डिवाइस को अपने स्वयं के सेंसर के रूप में कार्य कर सकते हैं, औद्योगिक 3 डी मुद्रण भी अंतिम उत्पादन भागों के निर्माण की प्रक्रिया का उपयोग करता है में कृत्रिम बुद्धि और स्वचालन की एक निश्चित डिग्री है, इस प्रकार आगे 3 डी मुद्रण में उपकरण के औद्योगीकरण को बढ़ावा देने के एकीकृत किया जा सकता और अधिक गहराई से तेजी से उत्पादन दर जहां आवश्यक हो, ऐसा है कि 3 डी मुद्रण तंत्र ऐ स्वयं निगरानी और आत्म-सुधार अंततः स्वचालित / मुआवजा, जिससे नियंत्रण की गुणवत्ता के स्तर में सुधार के निर्माण में। कई अन्य विनिर्माण प्रक्रियाओं की तरह, 3 डी प्रिफ़िकेशन द्वारा निर्मित प्रत्येक भाग का डेटा की अपनी धारा होती है। 3 डी प्रिंटिंग डिवाइस की पहचान करें, प्रत्येक वर्ष सैकड़ों भागों के उत्पादन के लिए जिम्मेदार है, फिर प्रत्येक भाग में सीखने का प्रतिनिधित्व होता है प्रक्रिया, भले ही वह भाग एक ही हो। यह वह जगह है जहां एआई अंदर आती है। इन महत्वपूर्ण शिक्षण बिंदुओं को कैप्चर करके और अपनी खुद की सीखने की प्रक्रियाओं का लाभ उठाकर आप समग्र विनिर्माण प्रक्रिया को लगातार सुधार कर सकते हैं। फिर कृत्रिम बुद्धि के निर्माण की जरूरत "पूरी तरह से additive विनिर्माण प्रक्रिया को समझने में, में जाँच करने की प्रक्रिया में एक प्रभावी भूमिका में जिसके परिणामस्वरूप सक्षम होने के लिए? यह विशिष्ट सामग्री प्रसंस्करण और कितनी बार कार्य करने के लिए जब आप बस सामग्री की भविष्यवाणी करने की जरूरत है की कोशिश कर के डिग्री पर निर्भर करता है अच्छा सरंध्रता के बैच नियंत्रण है, जो मशीन सीखने की प्रक्रिया की एक छोटी राशि की आवश्यकता हो सकती प्राप्त किया जा सकता शामिल हैं। ConceptLaser धातु additive विनिर्माण उपकरण के लिए, जीई भी एक परीक्षण मंच ConceptLaser अनुकरण करने के लिए कैसे मशीन भागों के निर्माण के लिए अनुकूलित। एक बार जब आभासी परीक्षण, टीम फिर वास्तविक मशीन परीक्षण पर दिया। |
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