| GE es bien conocida la impresión en 3D de apuestas y el uso de esta tecnología de fabricación avanzada para la fabricación de piezas de requisitos muy exigentes de la industria aeroespacial. Cumplir con estrictas tolerancias dimensionales hace que la tecnología de impresión 3D se ha convertido en un área de enfoque de GE, el año pasado ConceptLaser y Arcam Esto se evidencia con la adquisición del metal. Aunque prometedor, la impresión 3D de metal enfrenta una serie de desafíos, si se producen defectos de calidad en el proceso de impresión 3D, podría desembocar en el desecho de toda la pieza, lo que sería grave. Derrochador  Para una estabilidad de calidad más consistente, GE aplica la tecnología de inteligencia artificial a la impresión 3D. Según Joe Vinciquerra, jefe de ingeniería y jefe de plataformas de tecnología de fabricación aditiva de GE Global, GE ha trabajado recientemente para mejorar el rendimiento de las máquinas y materiales a través de maneras de aumentar la inteligencia artificial, y el aprendizaje automático se juega en el laboratorio de materiales de fabricación aditiva de GE. A través de la Inteligencia Artificial, los equipos de investigación se dedican a mejorar el proceso y la calidad de la fabricación aditiva para producir mejores piezas y reducir los problemas de calidad. La Inteligencia Artificial permite que cualquier factor que pueda afectar la calidad se detecte durante el proceso, permitiendo al operador asegurarse de que se realicen los ajustes adecuados para reducir los defectos de calidad y evitar el desperdicio de material. El objetivo final es lograr un resultado de control de calidad perfecto al 100% Sin desperdicio de material y sin fallas en la impresión 3D, esto a menudo es un sueño lejano, sin embargo, a través del aprendizaje automático, un sistema más inteligente se está acercando a su objetivo y utilizando gemelos digitales para crear un modelo de simulación simulado para que El proceso es más predecible Los resultados de control de calidad 100% de GE están diseñados para hacer que los dispositivos de impresión de metal 3D sean sus propios inspectores de calidad. GE espera alcanzar el 100% de visibilidad en todos los niveles del proceso de fabricación de piezas, Repasando el entrenamiento de la máquina para identificar cualquier problema con el proceso de impresión en 3D es lo que juegan los gemelos digitales de GE. Los gemelos digitales de GE unen los mundos físico y digital y aprenden sobre cada activo único a lo largo del tiempo, combinando datos de sensores y dispositivos con análisis, modelado y ciencia de materiales. Mejore el modelo digital de componentes y activos industriales, e incluso todo el proceso y la planta. Es como un modelo de aprendizaje humano que aprende de la experiencia y puede volverse más inteligente si observa que algunos de los constructos parecen tener errores similares a los que han visto antes y el dispositivo puede marcarlo como una respuesta del operador. El operador puede corregir y continuar el proceso de mecanizado deteniendo la construcción o ajustándolo dinámicamente. Por supuesto, el caso adicional es que el aparato de impresión 3D puede hacer estas modificaciones sin la intervención del operador. La combinación de aprendizaje automático y modelado físico no solo ayuda a las empresas a comprender el rendimiento anterior de un producto, sino que también predice el futuro. Los ingenieros de GE ahora pueden estudiar y probar física compleja a través de gemelos digitales con gran detalle, con niveles de detalle pasados Los métodos de prueba física son difíciles de obtener. Los datos de construcción de parte de la inspección inteligente se envían a los gemelos digitales y el sesgo de maquinado se puede encontrar comparando continuamente los datos con el 'estándar de oro' patentado por GE. De este modo, el dispositivo de impresión 3D de metal puede actuar como su propio censor, la impresión 3D industrial también se puede integrar la inteligencia artificial y un cierto grado de automatización, por tanto, seguir promoviendo la industrialización del equipo a la impresión 3D más profundamente en las partes finales de producción de fabricación utiliza procesos En el caso de velocidades de construcción de alta velocidad requeridas para la producción, la inteligencia artificial permite que los dispositivos de impresión 3D se autocontrolen y, en última instancia, automaticen la autocorrección / compensación para mejorar el control de calidad. Al igual que muchos otros procesos de fabricación, cada parte construida mediante impresión 3D tiene su propia corriente de datos. Figura: un dispositivo de impresión 3D es responsable de producir decenas a cientos de piezas cada año, luego cada parte representa un aprendizaje Procese, incluso si las partes son iguales. Aquí es donde entra AI. Al capturar esos puntos críticos de aprendizaje y aprovechar sus propios procesos de aprendizaje, puede mejorar continuamente el proceso de fabricación en general. Entonces, ¿cuántas construcciones necesita AI para comprender plenamente el proceso de fabricación aditiva y, por lo tanto, su efectividad en las comprobaciones del proceso? Depende de cómo se procesa y del nivel de lo que intenta hacer ". Cuando solo se necesita predecir material La bondad del control incluye el control de la porosidad a granel, que puede requerir una pequeña cantidad de aprendizaje automático. Para las instalaciones de fabricación de aditivos metálicos de ConceptLaser, GE también personalizó una plataforma de prueba para simular cómo construir piezas en una máquina ConceptLaser. Una vez que se completó la prueba virtual, el equipo recurrió a las pruebas en la máquina real. |
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