AM与AI相遇：如何实现更智能的制造

为了使增材制造（AM）参与更大的制造业，它需要进行精打细算。自1980年代问世以来，这项技术（也称为）一直处在大幅增长的轨道上-甚至包括大约五年前，由于台式机/消费类产品被过度炒作而宣布“已死”的时期。 。如今，机的目标用户已经不是在家中的人群（顺便说一句，它占据了主要市场），而是工业环境中的制造商。

如今，机通常比工业机械更适合工业机械，而不是家用电器，并且越来越受到重视。可提供碳纤维和金属功能系统的波士顿Markfed就是可以证明这一点的机制造商之一。该公司现在声称使用其设备在73个国家/地区拥有12,000多个客户，形成了所谓的“世界上最大的联网工业机机队”。他们补充说，这些用户包括“ 10家最大的航空航天公司，14家最大的汽车公司中的12家以及美国武装部队6家分支机构中的5家。”

，Markfed拥有这些系统中最大的互联机队是什么意思？

要比机更多。整个增材制造过程包括多个步骤。乍一看，这些可以最好地描述为设计，和后处理。必须成功完成所有这些步骤，才能将给定的工作视为成功。这些步骤中的每个步骤都有许多常见的故障点。了解和纠正这些问题需要更智能的设置进入。

如今，人工智能（AI）和正在兴起，并在全球制造工作流程中发挥作用。如果系统本身是“智能”的，那么端到端的制造过程就可以做到。去年，Markfed引入了铁匠铺（Blacksmith），这是他对AI的最初尝试。

“机器不知道自己在做什么。现在我们正在集成AI这是一个始终保持正确的组成部分的程序，” Markfed的创始人兼当时的CEO（现任董事长）Greg Mark告诉我。“这不是向一家工厂学习；我们在成千上万的工厂中工作，铁匠正在以世界各地的数据速度进行学习。”

那次发布使他们走上了一条整合数据的道路，以互连的AI来驱动庞大的工业机械网络。今天，Markfed推出了其完整的基于云的平台，他们将其称为Digital Fe。

现在谈到新的介绍，马克继续了他在第一次讨论铁匠时所做的比较就像汽车上的仪。他现在通过将其与预测性文本或智能手机响应进行比较来扩展它，因为成千上万个用户的编译数据使系统可以从实际使用中“学习”。

Markfed作为一家生产机的公司，正在将这些功能引入-但从一开始就打算将其扩展到其他制造技术中，例如注塑成型，CNC铣削和其他传统制造方式。

“每当人们做事时，操作员都会有一个学习曲线。目标是设计，而不是部落过时的知识，这更多。” 即机的连接特性使Digital Fe能够从每个用户的经验中学习。

，不一定是专家的人可以从已经是的人那里获得立即的专业知识，而他已经进行了，这与他们尝试做的事情有些相似。马克补充说“每次客户设计和打印零件时，我们都会在打印和学习零件时对其进行检查，并且在我们的全球机队学习的，用户也在学习。” 也就是说，AI允许在打印作业期间进行即时路线校正，而无需共享任何专有零件数据或敏感IP。

Digital Fe的发布时间很有趣，因为2020年自然会在已建立的供应链中造成重大破坏。在技术最初发展之后的近40年中，这些数字制造工艺正处于采用的临界点。今年以来，增材制造一直是供应链解决方案的主要参与者，不仅可以按需生产PPE和其他大流行应对用品，还可以按标准生产。工业提供了灵活性和现实可行的制造解决方案-增强这些产品只会在传统供应链稳定时增加持久力。

“在过去的三四年中，我们一直在谈论供应链优化，人们一直在说，那是什么？” 现在在2020年，您在大街上与任何人交谈，他们说，“供应链断裂，这就是为什么我没有卫生纸的原因”，”马克说。“我们作为全球经济体建立的供应链已经过优化，而当您优化时，它本身就是脆弱的。并非Covid之前的心态是错的，而是它对于我们在2020年所看到的没有弹性。”

赞成采用的最大论据之一是，它可以替代传统制造更快，更便宜-并且如果有合适的用例-今天，“那不是价值，”马克说“价值在于备份和运行生产。”

降低单位成本无疑是一个不错的商业计划，保持装配线的正常运行至关重要。这就是真正得到证明的地方，因为工厂需要保持运转，而且无论该生产线是生产卫生纸还是汽车，许多需求都是相同的。

马克谈到机时说“我们可以购买这些小盒子，而且，A，我们可以打印出需要更换的东西，B，现在，我们不需要每个工厂的专家，因为每个工厂都有相同的设备。 ” 使用互连的智能平台，即使专家完全在另一个地点，也可以在现场访问专家级别的用法。

可能没有人是一个孤岛，但传统上每个工厂都是如此。马克说，通过汲取大量综合知识和可靠的结果，现在“在以前分散的工厂中积累了知识”。

而且，他补充说，在工业规模上实现这种能力时，“机队规模至关重要。我们有12,000台全球连接的制造设备-它们现在恰好是机，但我们有12,000台-并且拥有更多的用户。每次任何用户触摸一个，整个系统都会变得更加智能。”

将铁匠引入时，马克说，将AI直接带入成千上万个制造厂中，“就像把10,000名机械师的大脑聚集在一起”。随着这一数字的持续增长，我们可以看到AI如何提高AM运营效率，最终我们可以期望Digital Fe概念超越AM并进入更多制造流程。