מגמות הדפסת תלת מימד 2022 | i.materialise | בלוג הדפסת תלת מימד | אני מתממש

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on telegram
Share on whatsapp
Share on email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס


מגמת הדפסת תלת מימד לשנת 2022: הרלוונטיות הגוברת של נתונים חכמים בהדפסת תלת מימד

כיום, הדפסת תלת מימד ממשיכה לשנות את רצפות המפעל כאשר חברות מאמצות הדפסת תלת מימד לייצור בקנה מידה גדול על פני מספר אתרים. מבחינה היסטורית, הרבה ייצור הדפסות תלת מימד התרחש במנותק – בהפרדה מתהליך הייצור הרגיל. אבל כשהחומות בין שתי סביבות הייצור הללו נעלמים, שתי המערכות האקולוגיות הללו מתחילות כעת להתחבר וליצור סביבת ייצור משולבת יותר.

סביבת ייצור מאוחדת, יותר ויותר דיגיטלית, מאפשרת יעילות, חזרה, קנה מידה ושליטה רבה יותר, אבל היא דורשת משאב משותף – שפה משותפת, והיא נתונים. בהמשך, אנו מאמינים שתפקיד הנתונים בייצור תוסף (AM) יהפוך חשוב יותר ויותר במובנים רבים.

בשולחן העגול האחרון שלהם, כמה מהמוחות הטובים ביותר מחברת האם שלנו, Materialise, התכנסו כדי לדון ברלוונטיות ובעלות של נתונים חכמים ב-AM והשפעתם על הצורך במומחיות אנושית.

הרלוונטיות הגוברת של נתונים חכמים תמלא תפקיד מכריע בייצור תוסף בשנת 2022.

עד כמה הנתונים ב-AM רלוונטיים?

אנו קוראים להדפסת תלת מימד "ייצור חכם", אך הטרמינולוגיה מקורה בייצור מסורתי. עם זאת, AM, ככל הנראה, מורכבת יותר מהמקבילה הרגילה שלה, כי עם AM, החומר והמוצר נוצרים בו-זמנית. אז תפקיד הנתונים כנראה חשוב יותר בהדפסת תלת מימד מאשר בייצור מסורתי.

נתונים חכמים מכילים את המפתח לשינוי ייצור הדפסת תלת מימד תעשייתית. ככל שהיצרנים מגדילים את הייצור, נתונים חכמים יאפשרו להם להפחית את שיעורי הגרוטאות, לחזות כשלים עוד לפני שהם מתחילים להדפיס ולעמוד בדרישות איכות מחמירות.
– טים ואן דן בוגארט, האב. מנהל שוק בחברת Materialize Software

היכולת שלנו להפוך את הייצור ל"חכם", תלויה ביכולת שלנו לאסוף נתונים. אבל בעוד שגישה לנתונים היא קריטית, היא בהחלט לא מספיקה. הייצור הופך לחכם כאשר אנו מסוגלים לנתח את הנתונים כדי ליצור "תובנות ניתנות לפעולה". זה מאפשר לנו לשפר את התהליך, להגדיל את הייצור ובסופו של דבר לייצר מוצרים טובים יותר.

או כפי שלקוח הצהיר לאחרונה: "אנחנו מאמינים בעולם שבו החלק הבא שאנו מדפיסים הוא תמיד גרסה טובה יותר של החלק הקודם." זה ידרוש פלטפורמת תוכנה שמסוגלת להתחבר לכל המערכות ומערכי הנתונים שנמצאים בסביבת הייצור ומחוצה לה.

"עבור יישומי AM רפואיים, עלינו להבחין בין שני סוגי נתונים", אומר מנהל החדשנות של Materialize לרפואה, פיטר סלגמולן. "מצד אחד, נתונים חכמים יותר מאפשרים לחברות רפואיות לשדרג את תהליך הייצור של מכשירים רפואיים מותאמים אישית ומורכבים יותר ויותר. מצד שני, יש גם 'נתוני מטופלים'. שילוב הנתונים האישיים הללו בתהליך התכנון והייצור מאפשר לנו לשפר את הטיפול בחולים, אך הוא גם מציג דאגות נוספות לגבי פרטיות ואבטחת מידע".

לדברי Kristel Van den Bergh, מנהלת החדשנות של Materialize Mindware, חששות אלה חלים גם בהקשר של ייצור תעשייתי. "הדפסת תלת מימד נותנת לנו את החופש לייצר איפה ומתי שאנחנו רוצים. אבל בסביבת ייצור יותר ויותר מבוזרת ומבוססת ענן, אנשים מודאגים גם מההגנה על נתונים קנייניים, כמו אבות טיפוס או עיצובים חדשים".

מי הבעלים של הנתונים ב-AM?

השאלה: "מי הבעלים של הנתונים?" בהחלט לא חדש. אבל עבור פיטר ליס, היו"ר המנהל, זו לא השאלה החשובה ביותר. נתונים מאפשרים ליצרנים ליצור עיצובים ותהליכים טובים יותר. אז, השאלה האמיתית היא: "מי הבעלים של העיצובים והתהליכים שלך?"

רוב היצרנים לא רק יטענו לבעלות על עיצובים ותהליכים, אלא גם יביעו את הרצון לשלוט בהם. ייתכן שהם יחליטו לשתף חלק מהתובנות הללו כדי להעצים משתמשים אחרים, אבל היצרנים צריכים לשמור על הבעלות והשליטה. זה יאפשר להם ליצור תהליכי ייצור חכמים יותר שיאפשרו להם לזנק לפני המתחרים.
– פיטר לייס, יו"ר בכיר ב-Materialize

"על ידי אנונימיזציה של נתונים, יצרנים יכולים לשתף נתונים בביטחון רב יותר, מה שמאפשר להם להעצים אחרים ולדלק חדשנות בתעשייה מבלי לחשוף את היתרון התחרותי שלהם", מוסיף בארט ואן דר שורן, CTO של Materialize.

בהקשר תעשייתי, בעלות על נתונים – בין אם זה מומחיות בתהליך או קניין רוחני – מלווה גם באחריות. כעת, המעבר מייצור ריכוזי, שבו האחריות נמצאת אצל יצרן ריכוזי אחד, לייצור מבוזר, הכולל מספר בעלי עניין, פותח שיחות חדשות על אחריות ואחריות. והמסגרת החוקית שאופפת את הייצור המבוזר, עדיין בפיתוח.

עבור יישומי AM רפואיים, נתוני התהליך שייכים בבירור לבתי החולים וליצרני המכשור הרפואי. כשהם יוצרים זרימות עבודה של AM, הם זקוקים לגישה לנתונים ולשליטה בהם לצורך אבטחת איכות. בעלות על נתוני מטופלים, לעומת זאת, נותרה נושא במחלוקת קשה. אבל מתן הטיפול האופטימלי ביותר למטופלים ידרוש גישה לנתוני המטופל, ללא קשר למי שייך להם.

מממשים שולחן עגול, קולאז'

אנו מפגישים כמה מהמוחות הטובים ביותר ב-Materialize כדי לדון ברלוונטיות ובבעלות של נתונים חכמים ב-AM והשפעתם על הצורך במומחיות אנושית.

האם המומחיות האנושית עדיין תהיה חשובה ב-AM?

נתונים חכמים מובילים לזרימות עבודה מיטובות, מה שעשוי להפחית את הצורך בהתערבות אנושית. יחד עם זאת, יצירת תהליכי ייצור טובים יותר עדיין דורשת מומחיות אנושית. אז, איזו השפעה תהיה לנתונים חכמים על הצורך בהתערבות אנושית בהדפסת תלת מימד?

"התפקיד והרלוונטיות של התערבות אנושית תלויים בהקשר המבצעי", אומרת קריסטל ואן דן ברג. "בהקשר צפוי של פעולות סטנדרטיות, שבהן הרבה נתונים זמינים, מכונות יכולות לשחק תפקיד דומיננטי וניתן לצמצם את התפקיד האנושי לפיקוח. עם זאת, כאשר יש הרבה אי ודאות או אי בהירות, מה שקורה בדרך כלל בהקשר של חדשנות, נדרשות יותר כישורים אנושיים, כמו יצירתיות, דמיון ואינטואיציה. אלו שני קצוות קיצוניים של הספקטרום וברוב המקרים, אוטומציה והתערבות אנושית ילכו יד ביד.

"נכון, אבל גם כאשר זמינה כמות גדולה של נתונים, כמו במקרה של AM, נתונים לבדם אינם מספיקים כדי להפוך את זרימות הייצור לאוטומטיות", מוסיף בארט ואן דר שורן. "מכיוון שגם בהקשר כה עשיר בנתונים, הידע הספציפי לתחום של מומחים אנושיים נדרש כדי לייעל את התהליך לפני שיהיה הגיוני להפוך אותו לאוטומטי. במילים אחרות, אם אתה משתמש בהרבה נתונים כדי לבצע אוטומציה ולהגדיל תהליך ייצור גרוע, אתה עדיין בסופו של דבר עם תהליך גרוע."

פיטר לייס רואה הזדמנויות נוספות: "ייצור חכם, המבוסס על נתונים, יוצר גם הזדמנות לאנשים חכמים לעשות שינוי". הוא מסביר: "מנתח רפואי חכם ישתמש בניסיונו, בתובנות האישיות ובפרשנות שלו כדי להוסיף רובד נוסף של אינטליגנציה כדי לשפר את הטיפול בחולה. באופן דומה, בהקשר של AM, הוספת רובד נוסף ואישי של מודיעין לתהליך מאפשרת לחברה לחולל שינוי וליצור יתרון תחרותי".

המרכיב השלישי

"חדשנות פורצת דרך תלויה ביכולת ליצור קישור בין דברים שנראים בלתי קשורים", אומר ואן דן ברג. "ובעוד שמחשבים עשויים לעבד חיבורים מהר יותר מבני אדם, המוח האנושי מסוגל ליצור אסוציאציות שלא יופיעו באופן טבעי במערך נתונים נתון. זה מה שמבדיל אותנו ממחשבים”.

"אז, כדי לענות על השאלה העיקרית: האם יותר נתונים חכמים יחליפו או יפחיתו את המומחיות האנושית? התשובה היא לא!"

חברות צריכות להשקיע במומחיות אנושית כמו גם במודיעין מכונה. אבל הם עדיין ייכשלו אם לא ישקיעו במרכיב השלישי: תהליך לגרום לשניים הללו לעבוד יחד בהצלחה.
– קריסטל ואן דן ברג, מנהלת חדשנות עבור Materialize Mindware

סיכום

ברור שלנתונים חכמים יהיה תפקיד מכריע יותר ויותר בהדפסת תלת מימד. כחלק מכך, עלינו לחשוב על הבעלות על הנתונים, אך גם לשאול את עצמנו: מי שולט בנתונים? בסופו של דבר, הצלחת הדפסת תלת מימד תלויה בחומרה ובתוכנה הנכונים, אך גם ביכולת שלנו ללכוד, להשתמש וליישם נתונים כדי ליצור תובנות ניתנות לפעולה.

ואז יש את ההיבט האנושי. מכיוון שהנתונים מובילים לייצור חכם ואוטומטי יותר, הדבר מפחית את הצורך בהתערבות אנושית תפעולית. זה מפנה זמן למהנדסים מיומנים לעשות את מה שהם עושים הכי טוב: הגדרה וכיוונון של תהליכי ייצור ייחודיים. אחד האתגרים שעומדים לפנינו הוא לבסס תהליך בר-ביצוע של האופן שבו שני אלה – אינטליגנציה של מכונות ומומחיות אנושית – יכולים לעבוד בהצלחה יחד ולשפר זה את זה בכל שלב של מסע ההדפסה בתלת-ממד.

איך תיגשו להדפסת תלת מימד ב-2022? העלה את הדגם שלך כדי להתחיל היום.

.



קישור לכתבת המקור – 2022-01-05 12:58:25

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn
Share on telegram
Telegram
Share on whatsapp
WhatsApp
Share on email
Email
פרסומת
תכנון תשתיות רפואיות

עוד מתחומי האתר