Maximización de la productividad de impresión en 3D una minería de perspectiva de software para bitcoins

Mientras que las etapas uno y dos de la impresión 3D, que posibilitan y logran aplicaciones impactantes, respectivamente, proporcionaron una base sólida para las dos primeras décadas de participación de la industria de Materialise. En el futuro, la tercera etapa se enfoca directamente en la productividad. A medida que la fabricación aditiva avanza hacia la producción, los participantes de la industria están examinando qué se necesitará para su adopción para ver el éxito a escala. El software es una parte vital de este proceso, y la perspectiva de Motte nos permite echar un vistazo a lo que está en la tienda. “Nuestra software permite a los usuarios pensar en lo imposible y hacerlo posible; también está posibilitando que los gerentes hagan esto de una manera rentable. La realidad de la industria de la impresión en 3D en este momento es que muchas empresas pequeñas y medianas están llevando a cabo sus operaciones cerca del punto de equilibrio y deben hacer que esto sea rentable, especialmente si se buscan productos básicos. Vemos las evoluciones en nuestro software y características: está orientado exactamente hacia eso “, me dijo Motte.

“3D impresión sigue siendo una industria bastante intensiva en mano de obra “, dijo Motte sobre el primer factor, tocando las necesidades de preparación y procesamiento posterior. “Los costos de materiales, vemos que especialmente en el lado del metal, pero también en el plástico, siguen siendo caros. Además, hasta el 50% de los costos siguen siendo atribuibles a los costos de la máquina. Hay un número relativamente limitado de compilaciones, por lo que el costo se distribuye en no muchas partes a lo largo de la vida útil de una máquina. Nuestra R&El programa D, nuestro programa de innovación, está realmente orientado a mirar esto para mejorar la realidad de las productoras. Estamos buscando maximizar la productividad “.

Dijo que la reducción en la necesidad de mano de obra humana podría tener un impacto en los costos al permitir que un productor escalara más fácilmente a través de una expansión eficiente de la capacidad. Es decir, dijo, “no es necesario triplicar su fuerza de trabajo para producir tres veces más”. El software permite esto a través de técnicas de diseño como el anidamiento, que permite un uso más completo del volumen de construcción de una impresora 3D, creando la mayor cantidad de partes en una máquina. “Cuantas más partes, más productivo eres, y esto es crucial”, agregó Motte. Las herramientas de automatización de Materialize pueden automatizar este proceso, anidando partes para un 25% más de piezas en la misma construcción, logradas con 40 minutos de uso de software en lugar de 8 horas de trabajo humano.

Junto con las soluciones automatizadas, Materialise está buscando la simulación, que el año pasado se anunció como una adición de cartera. Motte dice que esta adición es “exactamente la misma razón, para maximizar la productividad de su máquina”. Un escenario de flujo de trabajo optimizado internamente hizo que el equipo produjera las mismas piezas en la misma calidad con una reducción del 42% debido a la optimización del proceso de construcción. a través de la simulación. “Una máquina prácticamente se está duplicando productividad gracias a simular Estamos buscando la mejor manera de producir una parte en el mundo virtual y aplicar esto al mundo real. Vamos a presentar esto a Magics más adelante en el año “, dijo Motte.

La simulación permite que el aprendizaje virtual se aplique a circunstancias del mundo real, sin utilizar recursos del mundo real. Esto permite a los usuarios cometer errores virtualmente, dijo Motte, y señaló que una realidad de la producción es que el 10-15% de las construcciones requieren reconstrucciones después de varios errores. La simulación permite la predicción y soluciones de errores antes de utilizar el tiempo de la máquina y el material en fallas de impresión. “Al usar la simulación, Magics permitirá a nuestros clientes probar varias cosas antes de ponerlas en la máquina, para ver, por ejemplo, qué sucederá cuando oriente una parte de esta o de otra manera. Simular en el mundo virtual y los errores pueden predecirse en el mundo virtual; según nuestra estimación y con los evaluadores externos, las estimaciones dicen que podemos cortar el tasa de fracaso a la mitad al hacerlo. Esto puede reducir los costos laborales en un 90% y reducir la falla tasas en un 50% “, dijo.

Debido a que la manufactura no es una industria de alto margen, con una configuración de producción típica funcionando en punto de equilibrio y una minoría (“los afortunados”) funcionando a una tasa de rentabilidad del 5%, Motte señaló que traducir estas cifras de simulación en dinero real puede cuesta lo suficiente como para potencialmente llevar las operaciones hacia la rentabilidad más fácilmente. “Si nos fijamos en las cifras reales en euros o en dólares, operar una máquina por un año con costos de depreciación generalmente cuesta entre US $ 400,000 y US $ 500,000. Usando nuestro software, las ganancias de dólares en el uso de la generación de soporte automatizado equivalen a un 10% de costo, digamos US $ 40,000 menos en eso “, detalló. “La simulación le permite reducir la tasa de fallas, una vez más cuesta decenas de miles de dólares, dependiendo de la geometría de las piezas. Con todo, al usar estas herramientas de software, puede reducir un 10% o incluso más los costos en una máquina. Si tiene una instalación de producción funcionando a un margen de 5%, y no muchas se están ejecutando con un margen de 5%, eso significa duplicar la rentabilidad o más del doble de la rentabilidad. Eso puede pasar de una situación de pérdida a una situación de equilibrio, o incluso rentable “.

Materialise está mirando hacia la simulación, y más allá de integrar la inteligencia artificial / aprendizaje automático. “Vemos todos los datos de máquinas de iteraciones anteriores. Tenemos todos estos datos que llegan, bombeando en nuestra columna vertebral y traduciéndolo de tal manera que la inteligencia artificial puede trabajar con él y mejorar la situación aún más. Esto reducirá la tasa de fallas, aumentando la productividad aún más. Esto básicamente puede continuar en esta trayectoria de hacer de esto una tecnología de producción masiva de volumen masivo para nuestros usuarios “. Motte dijo.

Siguiendo los anuncios del año pasado, pregunté si esa era la misma línea de tiempo que podíamos esperar este año, y resulta que tal vez estaba sobreestimando. Veremos anuncios a principios de este año, probablemente en aproximadamente un mes. “Es un gran viaje en el que estar”, me dijo Motte mientras concluíamos. “Usamos nuestras décadas de experiencia, incorporamos esto en nuestra columna vertebral, incorporamos esto en lo que inteligencia artificial puedo usar. Trabajamos con todos nuestros socios, y eso es realmente de lo que se trata esta era: hacer de esto una tecnología convencional y rentable utilizada como algo normal “.

banner