Aller au-delà des bases :apprentissage automatique et AM

À l'ère de l'Industrie 4.0, la fabrication se dirige de plus en plus vers un monde d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Un monde où des systèmes basés sur les données peuvent être développés pour améliorer les processus de production. Et la fabrication additive peut tirer parti des avantages de l'apprentissage automatique pour atteindre une plus grande efficacité, améliorer la qualité des produits et optimiser les flux de travail de FA.

Augmenter l'efficacité avec l'apprentissage automatique

Alors que la fabrication additive augmente pour la production d'utilisation finale, les progrès de l'apprentissage automatique ne se limitent pas à la perspective de voitures autonomes. L'apprentissage automatique peut être utilisé dans le cadre de la fabrication additive pour accroître l'efficacité en partie en éliminant les méthodes d'essais et d'erreurs pendant le processus de production.

Un grand nombre de facteurs, tels que l'orientation de la pièce ou la conception des structures de support, peuvent potentiellement affecter la structure matérielle d'une pièce et conduire à l'échec de la construction. Cela signifie inévitablement que la raison de l'échec d'une construction peut être attribuée à un certain nombre de variables. En règle générale, une approche par essais et erreurs a été appliquée afin d'obtenir un processus d'impression fiable. Cependant, comme cela implique de passer par un certain nombre d'échecs avant d'atteindre le processus optimal, une approche par essais et erreurs manque inévitablement d'efficacité. L'apprentissage automatique peut aider à contourner une approche par essais et erreurs de la production en développant un système pour aider les machines à déterminer les variables et les paramètres à l'avance, optimisant ainsi le processus de production.

L'Office of Naval Research (ONR) de l'US Navy s'est récemment associé à la société de données Senvol pour développer un logiciel d'apprentissage automatique capable d'analyser la relation entre les paramètres de processus AM et les performances des matériaux. L'objectif est de permettre à l'ONR de réduire le recours aux tests de matériaux traditionnels.

Et les recherches menées par l'ADAPT Center du Colorado ont déjà commencé à explorer comment l'apprentissage automatique peut identifier la géométrie interne de la pièce, prédire les paramètres corrects pour toute nouvelle pièce et donc optimiser le processus d'impression.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les processus de qualité

L'apprentissage automatique peut également être mis en œuvre pour ajouter une autre couche de contrôle de la qualité au processus de production, car les machines sont finalement capables de s'auto-corriger et de se superviser. Grâce à la technologie d'apprentissage automatique, de grandes quantités de données peuvent être analysées et utilisées pour fournir un état en temps réel de chaque étape de production. Les machines peuvent utiliser des algorithmes pour trouver des modèles dans les données de production et, à partir de cela, construire des modèles prédictifs, affinés grâce à des comparaisons avec des données réelles.

L'année dernière, GE a dévoilé ses recherches sur l'utilisation de l'intelligence artificielle et du jumeau numérique pour améliorer les performances des machines et des matériaux pour l'impression 3D métal. Grâce à ses recherches sur l'apprentissage automatique, GE vise à réduire les déchets de matériaux grâce à la détection de problèmes de processus de qualité, l'objectif ultime étant un rendement de 100 %. Les recherches de GE visent à obtenir une visibilité complète sur chaque couche d'une pièce construite, en entraînant la machine à reconnaître les problèmes liés à la construction elle-même. Cela permettra aux utilisateurs de voir les mécanismes et la structure d'une version ainsi que d'identifier les problèmes plus tôt dans le processus.

Autres cas d'utilisation du machine learning

Pièces de rechange

La fabrication additive s'est avérée être une solution idéale pour l'industrie des pièces de rechange, en raison des coûts élevés de stockage et de maintenance d'un stock de pièces de rechange. La fabrication additive résout ce problème en permettant aux fabricants de produire et de fournir des pièces de rechange à la demande au moment où ils en ont besoin.

Et pourtant, l'apprentissage automatique peut pousser cette solution encore plus loin pour améliorer l'efficacité du processus de production tout en améliorant les capacités prédictives. Dans le cas de la fabrication discrète par exemple, les entreprises peuvent utiliser des modèles de maintenance prédictive pour prédire la durée de vie d'une pièce spécifique. L'apprentissage automatique peut également être utilisé pour identifier quand un client doit remplacer des pièces à l'aide d'un calendrier de données prédéfini, permettant aux fabricants d'envoyer des pièces de rechange à l'avance. Les fabricants devraient donc envisager d'utiliser l'apprentissage automatique pour réduire les coûts et garantir une plus grande satisfaction des clients.

Apprentissage automatique :un énorme potentiel pour la FA

L'apprentissage automatique a le potentiel d'améliorer les processus de production, de guider la prise de décision et, en fin de compte, de transformer les modèles commerciaux. Les applications de l'apprentissage automatique pour la FA sont nombreuses, allant de l'amélioration des processus de conception à l'amélioration de l'efficacité et même à la détermination de l'imprimabilité d'un objet 3D avant le début du processus d'impression. Cependant, la mise en œuvre de systèmes d'apprentissage automatique et d'IA n'est pas non plus sans défis, nécessitant une planification stratégique et des investissements dans l'infrastructure logicielle et matérielle. Mais à l'ère de l'Industrie 4.0, il est clair que l'utilisation de l'apprentissage automatique, de l'IA et du Big Data pour la FA n'est que la pointe de l'iceberg.