增材制造人工智能轉(zhuǎn)型的五大關鍵問題

來源： 復材新天地

眾所周知,，人工智能( AI) 和增材制造 (AM)具有協(xié)同作用,，為了人工智能在推動設計創(chuàng)新,、提高生產(chǎn)效率、確保質(zhì)量控制和實現(xiàn) 3D 打印大規(guī)模定制方面具有積極的作用,，那么增材制造中人工智能的轉(zhuǎn)型如何發(fā)展,？其潛力和關鍵問題到底是什么？

生成式人工智能的當前趨勢
生成式人工智能可以創(chuàng)建新內(nèi)容,。并根據(jù)數(shù)據(jù)模式做出明智決策,，已在各個行業(yè)取得了重大進展。根據(jù)麥肯錫公司 (2023) 的一份報告,，生成式人工智能每年可為全球經(jīng)濟增加 2.6 萬億至 4.4 萬億美元,，這標志著工業(yè)運營的范式轉(zhuǎn)變。

生成式人工智能正在給生命科學,、化學,、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)等各個行業(yè)的研發(fā) (R&D) 帶來一場革命。

●在生物技術制藥行業(yè),，Entos 等公司正在使用生成式人工智能和自動化合成開發(fā)工具來設計小分子療法,。

●軟件工程中的人工智能集成顯著提高了生產(chǎn)力，微軟的 GitHub Copilot 幫助開發(fā)人員將任務完成速度提高了 56%,。

●在產(chǎn)品研發(fā)中,，人工智能可以優(yōu)化虛擬設計和仿真，從而實現(xiàn)更高效的物理測試規(guī)劃,，并減少物理構(gòu)建和測試的時間,。

●在客戶服務運營中，生成式人工智能每小時可將問題解決率提高 14%,，并將處理問題的時間減少 9%,。

工作結(jié)構(gòu)也在發(fā)生轉(zhuǎn)變,。生成式人工智能預計將自動執(zhí)行 60% 至 70% 的任務，這些任務會占用員工大量時間,，特別是那些需要自然語言理解的任務,。這種轉(zhuǎn)變在知識密集型崗位上更為明顯，對高工資和教育部門產(chǎn)生了影響,。勞動生產(chǎn)率得到提高,。這一潛力的充分實現(xiàn)取決于技術采用率和勞動力活動的有效重新部署。將生成式人工智能與其他技術相結(jié)合可以進一步放大生產(chǎn)力的增長,。

增材制造中的人工智能：根本性轉(zhuǎn)變

1.從解決問題到重新定義方法
就在幾年前,，提出用人工智能解決制造問題似乎很創(chuàng)新。現(xiàn)在,，采用人工智能是解決增材制造問題的主要方向,。傳統(tǒng)企業(yè)使用人工智能主要有兩個目的：發(fā)現(xiàn)未知問題和提高效率。這種方法的核心是通過人工智能使現(xiàn)有產(chǎn)品更好,、更快,、更便宜。然而,，人工智能往往是現(xiàn)有產(chǎn)品的附加功能,，而不是純?nèi)斯ぶ悄墚a(chǎn)品的核心。

隨著人工智能前沿繼續(xù)以前所未有的速度擴展,，越來越明顯的是,，人工智能在 3D 打印領域的應用方式需要發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。這種必要性源于人工智能不斷發(fā)展的能力,，它正在迅速接近人類水平的表現(xiàn),。然而，人工智能在增材制造領域的應用卻落后于金融,、醫(yī)藥,、教育、高科技等其他行業(yè),。人工智能具有學習,、適應和決策的能力，有可能徹底改變 3D 打印,。從復雜的設計創(chuàng)建到優(yōu)化生產(chǎn)流程,，人工智能的先進認知能力可以帶來制造業(yè)的突破性進步。

2.初創(chuàng)公司的當務之急：超越效率
增材制造領域的初創(chuàng)企業(yè)可能會面臨挑戰(zhàn)或機遇：他們需要超越僅僅讓事情變得更好,、更快,、更便宜的目標，需要探索人工智能如何成為一種工具，不僅可以提高生產(chǎn)效率,，而且可以推動真正的創(chuàng)新,。哪些方法可以利用人工智能創(chuàng)造超越傳統(tǒng)生產(chǎn)指標的價值？初創(chuàng)公司如何定義只能通過人工智能解決的問題,？

3.應對增材制造中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)是人工智能進步的關鍵組成部分,，但3D打印領域的數(shù)據(jù)積累和管理仍然很少。與歷史悠久的傳統(tǒng)生產(chǎn)技術競爭需要大量的數(shù)據(jù)積累,。該策略可能涉及從最少的數(shù)據(jù)中提取見解,，并使用這些見解來減少對大量歷史數(shù)據(jù)的需求。這就引出了一個關鍵問題：如何加速AM數(shù)據(jù)的積累,？一種可能的解決方案是各個 3D 打印公司之間的合作,。如果這些公司能夠建立相互信任并共享數(shù)據(jù)，我們可能會看到巨大突破,。

4.協(xié)作數(shù)據(jù)共享作為可能的解決方案
建立信任網(wǎng)絡和共享開放數(shù)據(jù)以使公司能夠交流見解和經(jīng)驗的概念可以成為克服數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的寶貴解決方案,。想象一下這樣一個場景：全球各地的增材制造公司共享他們的打印成功和失敗數(shù)據(jù)、材料屬性信息,、機器參數(shù)和設計優(yōu)化策略,。這個共享數(shù)據(jù)池將成為人工智能算法的寶貴資源，使它們能夠以前所未有的速度學習和改進,。

這種協(xié)作方法的優(yōu)點包括快速學習和創(chuàng)新、增強的預測模型,、優(yōu)化的材料使用和跨行業(yè)應用,。通過訪問更廣泛的數(shù)據(jù)，人工智能算法可以加快學習曲線并更快地提高 3D 打印技術的能力,。有了更全面的數(shù)據(jù),，增材制造中的預測模型可以變得更加準確，從而減少打印故障并提高輸出質(zhì)量,。共享數(shù)據(jù)可以更好地理解和優(yōu)化 3D 打印中使用的材料,，從而減少浪費和成本。從增材制造某一領域獲得的見解可以應用于其他領域,，從而促進 3D 打印各種應用的創(chuàng)新,。

2024 年前瞻性問題
增材制造領域人工智能未來的一些關鍵問題：

1.定義僅人工智能問題：如果我們要確定 3D 打印中只能通過人工智能解決的問題，它們與當前解決的問題有何不同,？
2.數(shù)據(jù)共享協(xié)作：增材制造公司如何克服競爭障礙,，有效共享數(shù)據(jù)？什么樣的合作模式既安全又有益,？
3.超越效率：除了效率,、速度和降低成本之外，人工智能如何為 3D 打印做出貢獻？是否存在人工智能可以獨特地增強增材制造的未開發(fā)領域,？
4.數(shù)據(jù)利用策略：鑒于當前 3D 打印中數(shù)據(jù)可用性的限制,，可以采用哪些創(chuàng)新策略來最大化現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的價值？
5.初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新：增材制造領域的初創(chuàng)企業(yè)如何利用人工智能不僅增強現(xiàn)有的制造流程,，而且創(chuàng)造顛覆性的技術或方法,？培育這種創(chuàng)新需要什么樣的支持或生態(tài)系統(tǒng)？

結(jié)論
增材制造中人工智能的未來之路不僅是優(yōu)化現(xiàn)有技術,，而且是探索未知領域,、重新定義制造范式以及解鎖前所未有的定制、效率和創(chuàng)新水平,。隨著增材制造的發(fā)展,，人工智能與 3D 打印的集成必須超越傳統(tǒng)界限，培育創(chuàng)造力,、協(xié)作和可持續(xù)發(fā)展的文化,。最終目標是建立一個不僅高效、富有成效,，而且具有適應性,、響應性和責任感的制造生態(tài)系統(tǒng)。通過充分利用人工智能的潛力,，增材制造行業(yè)可以為未來鋪平道路,，在未來，制造業(yè)不僅是制造東西,，而且是創(chuàng)造更智能,、更個性化和更可持續(xù)的解決方案，以滿足社會不斷變化的需求和價值觀,。