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AM的未来:公司新Nexa人工智能软件的Nexa3D技术官

时间:2024-03-22      阅读:93

人工智能。不久前科幻小说和电影的主题现在似乎在现实世界中随处可见。每个人都在谈论它,许多人对它能做什么感到兴奋,有些人担心它可能会在未来取代他们。Nexa3D正在通过其新软件将人工智能大规模集成到增材制造行业中。

2023年末,Nexa3D推出了一个新的人工智能平台,旨在为其XiP Pro 3D打印机实现端到端工作流程自动化。Nexa AI据说可以简化从文件准备到后期处理的整个工作流程。Nexa3D在Formnext上展示了该软件,该平台旨在为用户提供确保可重复性和可靠性所需的打印智能。

该软件旨在帮助简化和自动化打印工作流程、远程监控和打印管理,同时实现实时错误检测、干预和补救。

Nexa3D的技术官Izhar Medalsy告诉TCT:“我们真的承担起了解决了解零件打印过程、零件可靠性、打印可靠性和成品率的问题,并结合和大的人工智能和传感器功能来解决这个问题。当你看今天的文件准备软件时,它们都在看几何图形。当你试图给你的客户反馈时,无论零件是否可印刷,你通常会关注薄壁、填充和突出等所有这些东西。但是没有人关注零件的物理特性,也没有人关注零件是如何被打印出来的。如果你想一想,不管你的几何形状如何,你的零件在打印时会失效的原因主要是打印时作用于它的力,对吗?具体到树脂,我们讨论的是剥离力。

“当你有这个界面层时,无论是薄膜还是其他界面层,你有另一面的构建板,你将这一部分从树脂中拉出,你如何确保打印过程的整个物理过程不会对该部分施加过多压力,也不会破坏该部分。这就是导致分层的原因。因此,当我们首先研究印刷的物理特性,并将其视为许多失败的根本原因时,你会问自己,如何解决这个问题?因此,我们在XiP Pro上添加了一系列传感器,现在我们可以从中获取信息并做两件事。

“个问题是,您对您的打印机已经准备好打印这一事实有信心吗?假设用户正在远程工作,或者您有一名技术人员,但实际上拥有该打印机的人在另一个设施或不同的地方。你怎么知道你的构建板被锁定了?你怎么知道你建筑板是干净的?您如何知道自己拥有正确的构建模板?这与自动化和工作流程息息相关。所以,我们有办法识别所有这些东西。我们可以告诉你是否有正确的构建板,它是否锁定,它是否干净。”

Nexa3D XiP Pro

Medalsy补充说,该软件的“真正宝石”是,随着打印过程、几何形状和物理之间的关系得到理解,Nexa AI可以返回到文件准备阶段,并告诉用户如何优化他们的部分。他补充说:“我们在业内从物理角度,即从影响打印的本质角度,闭合了打印过程和文件准备之间的环路。”

该计划在推出之前已经开发了大约两年半的时间,团队成员来自机械和物理领域的共同背景,以及从以前的人工智能经验中吸取的教训。

Medalsy补充说:“人工智能已经与我们密切相关好几年了,我自己和软件团队的Itay【Barel】都对它充满热情。显然,ChatGPT让所有人都注意到了这一点,但之前就有AI,我们所有人都意识到了这一点。很明显,在印刷领域,它只是为你提供了一个令人惊叹的人工智能平台。”

通过使用Nexa AI,XiP Pro的用户将可以访问一个平台,该平台可以增加每次打印的学习量,因此效率和有效性将不断提高。用户将能够让他们的Nexa人工智能平台从自己的打印活动中学习,或者如果通过云访问平台,则可以通过更广泛的Nexa XiP Pro用户群学习。

Nexa3D在芝加哥举行的RAPID + TCT 2023上发布了XiP Pro。该系统配备了更强大的打印引擎和19.5升的制造容量,据该公司称,该系统的日产量为“至少四台”竞争对手的树脂打印机。该机器还便于将较小的零件堆叠在一起,以利用其生产量,而每小时高达24垂直厘米的打印速度意味着该机器可以在两小时内生产其全部生产量。

在谈到Nexa人工智能平台的未来时,Medalsy告诉TCT:“Nexa人工智能的目标是确保我们每周、每月、每年都变得更聪明,这意味着你今天获得的数据在一个月后和一年后会更好。它将不断解决我们看到的所有痛点,我们谈到了印刷过程,但印刷生态系统中有许多东西。Nexa AI将参与所有这些步骤,并肯定会转移到其他平台。我们既有粉末和挤出系统,也有树脂,在那里我非常兴奋,因为我们可以使用视觉(人工智能),这是非常的,人工智能肯定也会在那里部署。”

梅达尔西还向TCT谈到了人工智能在整个增材制造行业的未来应用:“如果你不采用人工智能,你很可能会被甩在后面。现在行业的现实和人类的现实是人工智能将成为我们的对手。我不认为它会像人们担心的那样迅速地夺走工作,但它肯定会提高生产率,并给我们提供新的工具,以我们以前从未见过的方式看待事物。当你上传数亿个数据点时,无论是你制造机器的过程、用户如何使用你的机器,还是配制新材料,人工智能都能做得比我们好得多。你可以看到趋势,可以看到异常值,可以进行人类由于数据量巨大而无法进行的优化过程。”

源文摘自:tctmagazine

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