Появление искусственного интеллекта было настолько стремительным, масштабным и разрушительным в почти каждой отрасли, что очевидно, что он также окажет влияние на сферу 3D-печати. Вопрос в том, на какой части процесса эта технология окажет наибольшее воздействие. Среди наших респондентов 14% считают, что AI окажет наибольшее влияние, предоставляя автоматизированное и доступное проектирование для 3D-печати на уровне нарезки; 23% думают, что это будет разработка новых материалов и технологий печати; 25% считают, что AI улучшит доступность к не-плоской печати FDM благодаря улучшенному программному обеспечению для нарезки. Наибольшая группа респондентов, 33%, считает, что AI окажет наибольшее влияние на уровне аппаратного обеспечения, обеспечивая автоматизированную настройку печати с помощью компьютерного зрения и сенсоров.

«Как и в каждой отрасли сегодня, 3D-печать использует волнение вокруг инструментов следующего поколения в области AI и автоматизации», — говорит Франсуа Минек, глобальный директор по 3D-полимерам в HP Personalization and 3D Printing. «Развитие 3D-аппаратного обеспечения, прошивок и программного обеспечения выводит на первый план анализ данных и мониторинг KPI, что обеспечивает масштабируемость для еще большего числа производителей.»

Адам Хехт, соучредитель и директор по аддитивному производству в DIVE, дизайн-агентстве, специализирующемся на промышленном аддитивном производстве, согласен, что именно аппаратное обеспечение станет наиболее полезным в применении AI. «Сейчас у нас много умных принтеров, которые очень глупы. Они могут сказать, что что-то не так, не уточняя, что именно. Это очень расстраивает многих потребителей и компании. Но по мере того как системы становятся умнее, они могут действительно помочь пользователям самостоятельно диагностировать или настроить новые материалы, например — думаю, что именно это мы увидим в будущем.»

«Что касается контроля качества, то большинство того, что я видел, связано с мониторингом процесса», — говорит Эрик Утли, менеджер по инженерии приложений 3DP в Protolabs. «Определенно ведется исследование в этой области, и я определенно вижу это как коммерческое предложение в ближайшие несколько лет.»

Алекс Хакстепп, эксперт по передовым технологиям производства и соучредитель стартапа по производственному программному обеспечению, который пока находится в стадии разработки, соглашается. «Контроль процесса — обнаружение аномалий и возможности обратной связи в замкнутом цикле — это фронтир, где AI и машинное обучение могут оказать влияние.»

Когда речь идет о генеративном дизайне, Хехт считает, что влияние AI может быть более ограниченным. «Генеративный дизайн хорошо работает в плане топологической оптимизации. Но я бы не сказал, что это слишком универсально полезно, кроме очень специфических частей отрасли, таких как аэрокосмическая, автомобильная или медицинская, которые создают высокоэффективные, легкие детали. Это действительно хорошо работает в этих областях.»

AI также может быть полезен для консолидации множества элементов проектирования для 3D-печати, от оптимизации до добавления решеток и текстур поверхности, таких как корзинные плетения. «Есть так много вещей, которые вы можете сделать с деталью, потому что у вас есть так много свободы в 3D-печати», — говорит Хехт. Программы с поддержкой AI могут помочь объединить эти элементы в один шаг, чтобы упростить процесс проектирования.

«Мы начинаем видеть интересные инструменты на стороне проектирования — проектирование в рамках ограничений производственного процесса в гораздо более автоматизированном, оптимизированном виде», — говорит Хакстепп. «Затем есть многопараметрическое моделирование процессов — там появляются действительно интересные инструменты AI.»

«AI-генерируемый CAD быстро развивается», — добавляет Утли. «NASA продвигает свое программное обеспечение, которое сосредоточено на производстве, и многое из этого действительно, действительно интересно.» Программное обеспечение генерирует оптимизированные дизайны в соответствии с параметрами, указанными инженерами. «Оно настроено на определенные производственные процессы и действительно выполняет оптимизацию топологии», — говорит Утли.

Но вам не обязательно работать на уровне NASA, чтобы AI был полезен вам — фактически, навыки и постоянная практика, например, для эффективного создания 3D CAD, означают, что помощь AI может значительно ускорить и упростить эти процессы, не говоря уже о том, что это представляет собой привлекательное предложение для инженеров, которые менее знакомы с областью проектирования. «Я думаю, что важным фактором, мешающим людям заказывать 3D-печать, является незнание того, как проектировать», — говорит Робин Брокеттер, менеджер по цепочке поставок в Protolabs, «и я могу представить, что AI сделает это гораздо проще.»