Искусственный интеллект проектирует модели для 3D печати

Искусственный интеллект делает возможным гораздо более точное проектирование производственного процесса, а также диагностику и устранение проблем. Для этих действий в процессе изготовления применяют технологию цифрового двойника.

Цифровой двойник - точная виртуальная копия физической детали, станка или изготавливаемой детали. Это гораздо больше, чем просто модель САПР. Это точное цифровое представление детали и того, как эта деталь будет вести себя, если, например, возникнет дефект. (Все детали имеют дефекты, поэтому они выходят из строя.) Ключевыми элементами цифрового двойника являются искусственный интеллект и технология машинного обучения, которые позволяют в разы сократить время проектирования деталей по сравнению с обычными методами САПР, при этом, обладая упомянутыми выше дополнительными возможностями.

Крупные предприятия могут многое выиграть от внедрения искусственного интеллекта, а также от финансовых возможностей возникающих при применении этих инноваций. Но некоторые из наиболее интересных приложений финансировались малыми и средними предприятиями, такими как дизайнеры или производители, поставляющие свою продукцию в высокотехнологичные отрасли (например, в аэрокосмическую промышленность).

Многие небольшие предприятия пытаются обогнать более крупных конкурентов, быстро внедряя новое оборудование или новые технологии. Предложение новых технологий в сфере производства велико, но в некоторых случаях новые инструменты и процессы внедряются без необходимых производственной базы, знаний или опыта. Это может быть правдой с точки зрения дизайна или с точки зрения производства; из-за этого сложно перейти на аддитивное производство (3D принтеры) . При таком сценарии у небольших компаний могут появиться стимулы для внедрения искусственного интеллекта большие, чем у крупных предприятий. В число потенциально интересных технологий входят интеллектуальные системы, которые могут обеспечивать обратную связь и помогать в настройке и вводе в эксплуатацию, что поможет помочь небольшому выскочке закрепиться на рынке.

По сути, комплексный инженерный опыт встраивается в производственный процесс через обученный искусственный интеллект. То есть инструментарий может поставляться со знаниями, необходимыми для управления его установкой, внедрением, датчиками и аналитикой для выявления проблем эксплуатации и технического обслуживания. (Эта аналитика, скорее всего, будет включать так называемые “неконтролируемые модели”, обученные искать закономерности обратной связи с датчиками, не связанными с известными проблемами, путем поиска странных или “неправильных” аспектов, подлежащих исследованию.)

Реальным примером этой концепции является совместный исследовательский проект DRAMA (Цифровые реконфигурируемые аддитивные производственные мощности для аэрокосмической промышленности), стоимостью 14,3 миллиона фунтов стерлингов (19,4 миллиона долларов), начатый в ноябре 2017 года компанией Autodesk в консорциуме компаний и Центром Производственных Технологий (MTC). Участники проекта работают над созданием прототипа “фабрики цифрового обучения”. Вся технологическая цепочка аддитивного производства (3D принтеры) объединяется в цифровую форму; оборудование будет реконфигурироваться в соответствии с требованиями различных пользователей и позволит тестировать различные варианты аппаратного и программного обеспечения. Разработчики создают "базу знаний” аддитивного производства чтобы реализовать гибкую цепочку технологий и процессов.