根據(jù)3D科學(xué)谷的市場觀察，3D打印-增材制造工藝正在超越傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)，因為增材制造工藝不僅更靈活，而且在某些應(yīng)用中更經(jīng)濟、更實用。不過在很多情況下，增材制造的加工效率仍然落后于傳統(tǒng)工藝。

Fraunhofer正在用人工智能 (AI) 解決這個問題：多虧了用于過程控制的新軟件，特別是激光材料沉積將自動優(yōu)化并變得更加高效。

對于復(fù)雜的幾何形狀，例如在這個刀片齒上，或磨損不均勻的地方，基于 AI 的流程優(yōu)化將顯著提高效率。

Apollo

人工智能照進(jìn)3D打印的現(xiàn)實

根據(jù)3D科學(xué)谷，基于增材思維的先進(jìn)設(shè)計與智能制造, 與新一代人工智能技術(shù)深度融合，形成高吞吐量、高產(chǎn)品質(zhì)量控制能力、高產(chǎn)品復(fù)雜性的新一代智能制造技術(shù)，進(jìn)而成為第四次工業(yè)革命的核心技術(shù)引擎。

作為德國與加拿大的 3+2 資助計劃的一部分，AI-SLAM 項目由德國聯(lián)邦教育和研究部資助，加拿大方面由 NRC 資助。重點是利用人工智能為工業(yè)生產(chǎn)開發(fā)新技術(shù)。各個項目來自各行各業(yè)的真實需求。覆蓋的應(yīng)用范圍廣泛；包括來自采礦和能源部門的需求，到汽車工業(yè)和電信，再到建筑和基礎(chǔ)設(shè)施管理領(lǐng)域的需求，該資助將持續(xù)到 2024 年 3 月。

像這種外徑約為 140 毫米的碎石機齒這樣的磨損部件通過 LMD 工藝進(jìn)行修復(fù)。由于人工智能，修復(fù)不規(guī)則表面的過程將得到優(yōu)化。

Apollo Machine and Welding Ltd，加拿大。

人工智能優(yōu)化工藝參數(shù)

來自加拿大的機器制造商Apollo為采礦和石油行業(yè)提供開采設(shè)備，其中采礦業(yè)使用的碎石機齒需要定期檢修。通過使用激光材料沉積 (LMD)-金屬3D打印工藝，可以在磨損部件上沉積金屬層，直到重建原始幾何形狀。

此修復(fù)過程中的問題是零件的不均勻磨損，這意味著必須應(yīng)用不同厚度的層。操作員必須在每個涂層步驟之后或至少在每十層之后測量它并重新調(diào)整過程。

在“用于人工智能增強自適應(yīng)激光增材制造 AI-SLAM ”的項目中，德國和加拿大的合作伙伴正在共同為開采設(shè)備制造商開發(fā)可用于自動運行 LMD 過程的軟件。為此，系統(tǒng)會在涂層過程中自動記錄幾何形狀，檢測與指定輪廓的偏差并重新調(diào)整工藝參數(shù)，例如進(jìn)給速率。

在人工智能的幫助下計算出優(yōu)化的控制參數(shù)，該軟件分析更大的數(shù)據(jù)集，并獨立學(xué)習(xí)如何迭代改進(jìn)流程。這個為期三年的項目的最新里程碑是在弗勞恩霍夫激光研究所-Fraunhofer ILT 為掃描組件和自動路徑規(guī)劃調(diào)試軟件功能。

在德國方面，位于德國亞琛的弗勞恩霍夫激光技術(shù)研究所 ILT 和軟件開發(fā)商 BCT 參與了 AI SLAM項目。在加拿大，該項目由加拿大國家研究委員會 NRC 協(xié)調(diào)。該項目的重點非常復(fù)雜：基本上，必須系統(tǒng)地收集和處理盡可能多的過程數(shù)據(jù)。然后，從這些數(shù)據(jù)中，通過人工智能自動學(xué)習(xí)如何優(yōu)化過程控制，以便最終以更少的努力生產(chǎn)更多產(chǎn)品。

得益于定期的視頻會議和共同準(zhǔn)備的在線文件，德國和加拿大的合作項目工作順利進(jìn)行。在虛擬實驗室參觀中，合作伙伴已經(jīng)熟悉了彼此的軟件和硬件環(huán)境。為了交換過程數(shù)據(jù)和實施機器學(xué)習(xí)模型，mlOS機器學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)已向所有項目合作伙伴開放。

在制造業(yè)中使用 AI 的方法有多種，通常從分析圖像或其他數(shù)據(jù)開始。有了人類“老師”給予的人工智能的算法，人工智能甚至可以識別復(fù)雜數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。因此，它可以在早期檢測到與預(yù)定義最佳值的偏差，從而可以對過程進(jìn)行調(diào)節(jié)。當(dāng)數(shù)據(jù)的記錄和處理與過程控制相結(jié)合形成一個自主過程時，就達(dá)到了最高水平：智能化調(diào)整加工策略。

數(shù)據(jù)捕捉+算法

在3D打印方面，根據(jù)3D科學(xué)谷的了解，弗勞恩霍夫激光技術(shù)研究所Fraunhofer ILT目前能夠通過 AI 顯著改善金屬 3D 打印的結(jié)果。在激光粉末床選區(qū)金屬熔化 (LPBF) 工藝系統(tǒng)中，使用高分辨率 HDR 相機對每一層中的組件表面進(jìn)行拍照。圖像數(shù)據(jù)可以捕捉到兩種影響：一方面，可以測量過程中組件可能發(fā)生的翹曲；另一方面，可以仔細(xì)檢查表面的粗糙度。因此，可以在生產(chǎn)過程中對缺陷進(jìn)行分類。

當(dāng)然，F(xiàn)raunhofer的研究步伐不會僅僅停留在單臺設(shè)備的自適應(yīng)上，根據(jù)3D科學(xué)谷的了解，2020年初，F(xiàn)raunhofer IPT弗勞恩霍夫生產(chǎn)技術(shù)研究所IPT和瑞典移動網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商愛立信共同開發(fā)了“歐洲5G工業(yè)園區(qū)”的概念，監(jiān)視和控制高度復(fù)雜制造過程的5G傳感器，移動機器人，物流和多站點生產(chǎn)鏈，分布式制造控制，區(qū)塊鏈，人工智能與邊緣云計算等等正在以未來已來的方式呈現(xiàn)在我們面前。

《暗知識》表示，可以感知，在不久的未來，下一步的人工智能將跨越單臺3D打印設(shè)備，實現(xiàn)設(shè)備與設(shè)備之間的協(xié)調(diào)與工藝優(yōu)化。 如果說算法是引擎的設(shè)計，那么算力是引擎的馬力，而數(shù)據(jù)是引擎的燃料。

在人工智能的幫助下，激光參數(shù)也可以在過程中進(jìn)行特定的更改，以便對過程狀態(tài)的變化做出動態(tài)反應(yīng)。這提高了零件的質(zhì)量，并在缺陷發(fā)生之前加以預(yù)防。工智能不僅使用戶能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程，實現(xiàn)零缺陷生產(chǎn)。在具有大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的過程中，例如現(xiàn)代光學(xué)的發(fā)展，人工智能也降低了復(fù)雜性。開發(fā)過程變得更加清晰、更加確定并且更少依賴于個別專家的直覺。

根據(jù)3D科學(xué)谷的市場了解，在商業(yè)化方面，具有集成 AI 的過程監(jiān)控系統(tǒng)將支持這種轉(zhuǎn)變，并實現(xiàn)從全細(xì)節(jié)測試演變?yōu)橹悄軠y試的直接方法。根據(jù)3D科學(xué)谷的市場觀察，國際上通過AI來進(jìn)行增材制造加工質(zhì)量控制的商業(yè)化軟件公司目前包括以色列的printsyst，美國的addiguru，德國的nebumind，以及瑞士的Nnaisense 。

回過頭來看增材制造，其發(fā)展趨勢就像電視，從原來黑白相間，連人影都看得默默糊糊的小“盒子”，再到彩色電視，再到現(xiàn)在的超薄大屏幕的數(shù)字電視，其發(fā)展中脫胎換骨的感覺讓人無法將這一技術(shù)定格在電視曾經(jīng)的模樣。

這其中，軟件發(fā)揮了重要的作用…年輕的3D打印產(chǎn)業(yè)正期待著一個完全自動化的工廠，進(jìn)行生產(chǎn)的不只是一個產(chǎn)品，而是幾百個，甚至上千個的數(shù)字串行制造模式。