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La impresión 3D es una tecnología que revoluciona la forma de fabricar productos en varias industrias.
La impresión 3D ha hecho que el proceso sea más accesible, rápido y eficiente, desde la creación de piezas personalizadas hasta la fabricación de prototipos.
La inteligencia artificial (IA) ha aumentado la capacidad de la impresión 3D. La inteligencia artificial es una tecnología que permite a las máquinas aprender y mejorar a medida que procesan más datos.
En la impresión en 3D, la inteligencia artificial se puede utilizar para optimizar el proceso de impresión y mejorar la calidad de las piezas producidas.
A continuación, se presentan algunas formas en que la inteligencia artificial se está utilizando actualmente en la impresión en 3D.
Uno de los mayores problemas de la impresión 3D es encontrar la configuración adecuada para cada pieza.
La velocidad de impresión, la temperatura y otros factores pueden influir en la calidad y la resistencia del producto final.
La inteligencia artificial puede ayudar a optimizar estos ajustes mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de impresión.
Al estudiar cada impresión, la IA puede mejorar la precisión y la velocidad de impresión y reducir los tiempos de inactividad.
Una vez que se imprime una pieza, es crucial comprobar que cumple con las especificaciones y estándares de calidad.
La inteligencia artificial puede ser usada para analizar las piezas impresas y detectar cualquier fallo o anomalía en tiempo real.
Esto permite a los operadores de la impresora intervenir inmediatamente y corregir el problema antes de que la pieza sea completada.
La IA también puede usarse en el diseño de la impresión 3D.
Los modelos de diseño pueden ser escaneados y analizados para identificar patrones y características que podrían tener un impacto en la calidad de la pieza impresa.
La inteligencia artificial también puede ser usada para generar diseños a partir de especificaciones de rendimiento, lo que permite una mayor personalización y optimización.
La inteligencia artificial puede ser utilizada para predecir cuándo se requerirá mantenimiento en una impresora 3D.
Al analizar los datos de funcionamiento de la impresora, la inteligencia artificial puede identificar patrones que indican que la impresora podría estar fallando o necesitando mantenimiento preventivo.
Esto permite a los operarios de la impresora tomar medidas preventivas antes de que se produzca un fallo de la impresora, evitando así pérdidas de tiempo y de dinero.
La inteligencia artificial puede utilizarse para personalizar las piezas impresas en 3D para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios.
Al evaluar los datos de los usuarios, la inteligencia artificial puede generar diseños que se ajusten a las necesidades específicas de cada usuario.
Esto permite a los usuarios obtener piezas a medida que se adapten a sus necesidades.
La impresión 3D genera piezas utilizadas en barcos, aviones, vehículos y naves espaciales.
Sin embargo, las piezas complejas y de alto valor a veces requieren un control constante por parte de especialistas expertos para que funcionen correctamente.
Lockheed Martin y la Oficina de Investigación Naval de EE. UU. están explorando cómo aplicar inteligencia artificial para entrenar robots para supervisar de forma independiente y optimizar la impresión en 3D de piezas complejas.
En la actualidad, los técnicos pasan muchas horas por construcción probando la calidad después de la fabricación, pero ese no es el único desperdicio en el desarrollo de una pieza compleja.
Es una práctica común construir cada parte compensando la sección más débil de una parte y permitiendo más margen y masa en el resto de la estructura.
La investigación de Lockheed Martin ayudará a las máquinas a tomar decisiones sobre cómo optimizar estructuras con base en análisis previamente verificados.
El contrato de dos años y $ 5.8 millones estudia específicamente y personalizará robots multieje que usan rayos láser para depositar material.
El equipo desarrollará modelos de software y modificaciones de sensores para que los robots construyan mejores componentes, de acuerdo con lockheedmartin.com.
«Investigaremos formas en que las máquinas puedan observar, aprender y tomar decisiones por sí mismas para lograr mejores partes que sean más consistentes, lo cual es crucial a medida que las partes impresas en 3D se vuelven cada vez más comunes», dijo Brian Griffith, gerente de proyectos de Lockheed Martin.
«Las máquinas deben monitorear y hacer ajustes por su cuenta durante la impresión para garantizar que crean las propiedades correctas del material durante la producción».
El equipo comienza con la aleación de titanio más común, Ti-6AI-4V, e integra la investigación relacionada con siete socios de la industria, laboratorios nacionales y universidades.
La impresión 3D ha recorrido un largo camino en poco tiempo, transformándose de una curiosidad científica a una herramienta de fabricación legítima con un potencial casi ilimitado.
La impresión 3D toma muchas formas, pero todas implican un proceso guiado por computadora de unir o solidificar material para crear un objeto 3D.
Originalmente, solo adecuada para objetos mínimamente funcionales o puramente estéticos, como prototipos, la tecnología de impresión 3D ahora es capaz de construir máquinas complejas con partes funcionales, incluso armas de fuego.
Cuando se utiliza como una herramienta de producción industrial, la impresión 3D generalmente se conoce como fabricación aditiva, y Lockheed Martin está liderando el camino con un centro de fabricación de impresión 3D dedicado.
La empresa global de ciencia de la seguridad UL ha anunciado que el Centro de Fabricación y Diseño Aditivo (ADMC) de Lockheed Martin en California se ha convertido en la primera organización en obtener la certificación UL 3400.
Esta acreditación demuestra que Lockheed Martin tiene un conjunto de pautas de seguridad basadas en la evidencia que abordan los diversos peligros asociados con las instalaciones de fabricación aditiva (AM).
«Los empleadores, empleados, reguladores locales y compañías de seguros que tienen que suscribir instalaciones de fabricación aditiva no eran plenamente conscientes de los riesgos inherentes a los materiales y la tecnología», dijo Balu V. Nair, ingeniero jefe de desarrollo de fabricación aditiva de UL.
«La seguridad se diseña más que se construye. No se disponía de una sola norma o directriz legal que se centrara específicamente en la fabricación aditiva.
Se desarrollaron otras normas y directrices para los procesos de fabricación convencionales. Decidimos abordar esta necesidad de la industria mediante el desarrollo de un conjunto de directrices con exclusivas centrarse en la fabricación aditiva».
En el año 2018 se publicó el Resumen de la investigación para la gestión de seguridad de las instalaciones de fabricación aditiva que conforman la UL 3400, y la instalación de Lockheed Martin marca la primera de su tipo en cumplir con los estándares establecidos.
El UL 3400 toma en consideración los estándares de seguridad de materiales, equipos y la propia instalación. También requiere que toda la maquinaria de fabricación aditiva dentro de la instalación haya sido acreditada por terceros y que se lleve a cabo una capacitación extensa y constante de la fuerza laboral con regularidad.
UL 3400 se basa en los marcos de estándares de seguridad existentes establecidos por la Administración de Salud y Seguridad Ocupacional (OSHA), la Asociación Nacional de Protección contra Incendios (NFPA), UL y ASTM International, por nombrar solo algunos.
El objetivo principal del ADMC es ayudar a cerrar la brecha entre la investigación y la fabricación, con la fabricación aditiva que permite probar los conceptos casi de inmediato y con relativamente pocos gastos.
Y el ADMC está poniendo a trabajar esta asombrosa tecnología construyendo componentes para la exploración continua del espacio por parte de la humanidad.
El ADMC de Lockheed Martin se utilizó para crear la Unidad de Interfaz Remota, una caja de aluminio que alberga circuitos de aviónica, que se instalará en el último satélite de comunicaciones avanzado de frecuencia extremadamente alta de la Fuerza Aérea de EE. UU., que se lanzará al espacio a finales de 2019.
El ADMC también completó recientemente las pruebas de calidad en su parte impresa más grande hasta la fecha: una cúpula que tapa el tanque de combustible de alta presión de una nave espacial.
Los tanques de combustible se construyen soldando dos de las cúpulas impresas en 3D en un cilindro de titanio fabricado tradicionalmente.
Una vez que se complete la aprobación final, Lockheed Martin ofrecerá a sus clientes aeroespaciales los tanques como una opción estándar en su autobús satelital LM 2100, diseñado para naves espaciales de 2.300 a 6.500 kilogramos.
«A medida que más personas ingresan a la industria y las empresas invierten más, la tecnología sigue mejorando cada vez más», dijo Servando Cuellar, gerente senior de ingeniería de Lockheed Martin Space Systems.
«Hay una gran cantidad de innovación en materiales nuevos dentro de la industria, pero también aquí dentro de Lockheed Martin.
Es casi como computadoras: cada tres o cinco años, hay una nueva máquina que es más grande y mejor. Debe continuar invirtiendo en equipos de fabricación aditiva porque de lo contrario te vas a quedar atrás.
Dentro de diez o veinte años, no creo que los ingenieros vayan a diseñar para mecanizar, van a diseñar para imprimir».
Algunos desafíos a los que se enfrenta la inteligencia artificial en la impresión 3D, como la necesidad de grandes cantidades de datos de alta calidad para entrenar y mejorar los algoritmos de inteligencia artificial.
Sin embargo, con el tiempo, se espera que la IA sea aún más efectiva en la impresión 3D a medida que se recopilan más datos y se desarrollan mejores algoritmos de aprendizaje automático.
La inteligencia artificial también tiene el potencial de democratizar aún más la impresión en 3D, permitiendo que más personas y empresas se beneficien de esta tecnología.
Con la IA, las impresoras 3D pueden ser más fáciles de instalar y más precisas, lo que significa que incluso las personas sin experiencia en diseño o fabricación pueden crear piezas personalizadas.
A continuación te sugiero una lista de computadoras e impresoras 3D que podrían ser adecuadas para trabajos que involucran la inteligencia artificial:
Por favor, ten en cuenta que aunque estas computadoras e impresoras 3D son capaces de manejar tareas de inteligencia artificial y de impresión 3D, la eficacia de la inteligencia artificial depende en gran medida del software y los algoritmos utilizados.
Te recomendaría investigar más a fondo para encontrar la combinación de hardware y software que mejor se adapte a tus necesidades específicas.
En conclusión, la impresión 3D está cambiando la forma en que se realiza la impresión 3D, mejorando la calidad y la eficiencia de la producción y permitiendo la personalización y optimización de piezas.
A medida que la tecnología continúe avanzando y se recopilen más datos, se espera que la inteligencia artificial continúe transformando la impresión 3D y permitiendo nuevas posibilidades en la fabricación.
Información de equipos de inteligencia artificial, computador e impresión en mediano y gran formato económicos. Gracias.
Estimado Ricardo,
Para la impresión 3D, puedes considerar las siguientes opciones:
Impresoras 3D de escritorio: Estas son generalmente más asequibles y son adecuadas para uso personal, educativo o para pequeñas empresas. Algunos ejemplos incluyen la Creality Ender 3 Pro y la Anycubic i3 Mega.
Impresoras 3D de gran formato: Estas son más caras, pero ofrecen un mayor volumen de impresión. Algunos ejemplos incluyen la Creality CR-10 S5 y la Modix Big-60.
Para la inteligencia artificial y la computación, puedes considerar las siguientes opciones:
Computadoras con GPU dedicada: Las computadoras con una tarjeta gráfica dedicada son esenciales para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Algunos ejemplos incluyen la serie Dell G5 y la serie Acer Predator Helios 300.
Plataformas de inteligencia artificial: Existen varias plataformas de inteligencia artificial que ofrecen hardware y software para el aprendizaje automático. Algunos ejemplos incluyen Google AI Platform y Microsoft Azure Machine Learning.
Recuerda que estos son solo ejemplos y que deberías investigar más a fondo para encontrar el equipo que mejor se adapte a tus necesidades y presupuesto.
Muchas gracias por consultar.