增材制造人工智能轉型的五大關鍵問題
時間：2024-02-19 10:05 來源：復材新天地 作者：admin 閱讀：次
眾所周知，人工智能( AI) 和增材制造 (AM)具有協同作用，為了人工智能在推動設計創新、提高生產效率、確保質量控制和實現 3D 打印大規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型如何發展？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建新內容。并根據數據模式做出明智決策，已在各個行業取得了重大進展。根據麥肯錫公司 (2023) 的一份報告，生成式人工智能每年可為全球經濟增加 2.6 萬億至 4.4 萬億美元，這標志著工業運營的范式轉變。
生成式人工智能正在給生命科學、化學、軟件工程和產品研發等各個行業的研發 (R&D) 帶來一場革命。
●在生物技術制藥行業，Entos 等公司正在使用生成式人工智能和自動化合成開發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力，微軟的 GitHub Copilot 幫助開發人員將任務完成速度提高了 56%。
●在產品研發中，人工智能可以優化虛擬設計和仿真，從而實現更高效的物理測試規劃，并減少物理構建和測試的時間。
●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%。
工作結構也在發生轉變。生成式人工智能預計將自動執行 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。這種轉變在知識密集型崗位上更為明顯，對高工資和教育部門產生了影響。勞動生產率得到提高。這一潛力的充分實現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合可以進一步放大生產力的增長。
增材制造中的人工智能：根本性轉變
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新�，F在，采用人工智能是解決增材制造問題的主要方向。傳統企業使用人工智能主要有兩個目的：發現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有產品更好、更快、更便宜。然而，人工智能往往是現有產品的附加功能，而不是純人工智能產品的核心。
隨著人工智能前沿繼續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生根本性轉變。這種必要性源于人工智能不斷發展的能力，它正在迅速接近人類水平的表現。然而，人工智能在增材制造領域的應用卻落后于金融、醫藥、教育、高科技等其他行業。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。從復雜的設計創建到優化生產流程，人工智能的先進認知能力可以帶來制造業的突破性進步。
2.初創公司的當務之急：超越效率
增材制造領域的初創企業可能會面臨挑戰或機遇：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，不僅可以提高生產效率，而且可以推動真正的創新。哪些方法可以利用人工智能創造超越傳統生產指標的價值？初創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據挑戰
數據是人工智能進步的關鍵組成部分，但3D打印領域的數據積累和管理仍然很少。與歷史悠久的傳統生產技術競爭需要大量的數據積累。該策略可能涉及從最少的數據中提取見解，并使用這些見解來減少對大量歷史數據的需求。這就引出了一個關鍵問題：如何加速AM數據的積累？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據，我們可能會看到巨大突破。
4.協作數據共享作為可能的解決方案
建立信任網絡和共享開放數據以使公司能夠交流見解和經驗的概念可以成為克服數據挑戰的寶貴解決方案。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據、材料屬性信息、機器參數和設計優化策略。這個共享數據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。
這種協作方法的優點包括快速學習和創新、增強的預測模型、優化的材料使用和跨行業應用。通過訪問更廣泛的數據，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。有了更全面的數據，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量。共享數據可以更好地理解和優化 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.數據共享協作：增材制造公司如何克服競爭障礙，有效共享數據？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領域？
4.數據利用策略：鑒于當前 3D 打印中數據可用性的限制，可以采用哪些創新策略來最大化現有數據集的價值？
5.初創企業的創新：增材制造領域的初創企業如何利用人工智能不僅增強現有的制造流程，而且創造顛覆性的技術或方法？培育這種創新需要什么樣的支持或生態系統？
結論
增材制造中人工智能的未來之路不僅是優化現有技術，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、效率和創新水平。隨著增材制造的發展，人工智能與 3D 打印的集成必須超越傳統界限，培育創造力、協作和可持續發展的文化。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系統。通過充分利用人工智能的潛力，增材制造行業可以為未來鋪平道路，在未來，制造業不僅是制造東西，而且是創造更智能、更個性化和更可持續的解決方案，以滿足社會不斷變化的需求和價值觀。
生成式人工智能的當前趨勢
生成式人工智能可以創建新內容。并根據數據模式做出明智決策，已在各個行業取得了重大進展。根據麥肯錫公司 (2023) 的一份報告，生成式人工智能每年可為全球經濟增加 2.6 萬億至 4.4 萬億美元，這標志著工業運營的范式轉變。
生成式人工智能正在給生命科學、化學、軟件工程和產品研發等各個行業的研發 (R&D) 帶來一場革命。
●在生物技術制藥行業，Entos 等公司正在使用生成式人工智能和自動化合成開發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力，微軟的 GitHub Copilot 幫助開發人員將任務完成速度提高了 56%。
●在產品研發中，人工智能可以優化虛擬設計和仿真，從而實現更高效的物理測試規劃，并減少物理構建和測試的時間。
●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%。
工作結構也在發生轉變。生成式人工智能預計將自動執行 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。這種轉變在知識密集型崗位上更為明顯，對高工資和教育部門產生了影響。勞動生產率得到提高。這一潛力的充分實現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合可以進一步放大生產力的增長。
增材制造中的人工智能：根本性轉變
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新�，F在，采用人工智能是解決增材制造問題的主要方向。傳統企業使用人工智能主要有兩個目的：發現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有產品更好、更快、更便宜。然而，人工智能往往是現有產品的附加功能，而不是純人工智能產品的核心。
隨著人工智能前沿繼續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生根本性轉變。這種必要性源于人工智能不斷發展的能力，它正在迅速接近人類水平的表現。然而，人工智能在增材制造領域的應用卻落后于金融、醫藥、教育、高科技等其他行業。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。從復雜的設計創建到優化生產流程，人工智能的先進認知能力可以帶來制造業的突破性進步。
2.初創公司的當務之急：超越效率
增材制造領域的初創企業可能會面臨挑戰或機遇：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，不僅可以提高生產效率，而且可以推動真正的創新。哪些方法可以利用人工智能創造超越傳統生產指標的價值？初創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據挑戰
數據是人工智能進步的關鍵組成部分，但3D打印領域的數據積累和管理仍然很少。與歷史悠久的傳統生產技術競爭需要大量的數據積累。該策略可能涉及從最少的數據中提取見解，并使用這些見解來減少對大量歷史數據的需求。這就引出了一個關鍵問題：如何加速AM數據的積累？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據，我們可能會看到巨大突破。
4.協作數據共享作為可能的解決方案
建立信任網絡和共享開放數據以使公司能夠交流見解和經驗的概念可以成為克服數據挑戰的寶貴解決方案。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據、材料屬性信息、機器參數和設計優化策略。這個共享數據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。
這種協作方法的優點包括快速學習和創新、增強的預測模型、優化的材料使用和跨行業應用。通過訪問更廣泛的數據，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。有了更全面的數據，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量。共享數據可以更好地理解和優化 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.數據共享協作：增材制造公司如何克服競爭障礙，有效共享數據？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領域？
4.數據利用策略：鑒于當前 3D 打印中數據可用性的限制，可以采用哪些創新策略來最大化現有數據集的價值？
5.初創企業的創新：增材制造領域的初創企業如何利用人工智能不僅增強現有的制造流程，而且創造顛覆性的技術或方法？培育這種創新需要什么樣的支持或生態系統？
結論
增材制造中人工智能的未來之路不僅是優化現有技術，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、效率和創新水平。隨著增材制造的發展，人工智能與 3D 打印的集成必須超越傳統界限，培育創造力、協作和可持續發展的文化。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系統。通過充分利用人工智能的潛力，增材制造行業可以為未來鋪平道路，在未來，制造業不僅是制造東西，而且是創造更智能、更個性化和更可持續的解決方案，以滿足社會不斷變化的需求和價值觀。
(責任編輯：admin)
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