Gli ultimi progressi dell'intelligenza artificiale per il monitoraggio e la garanzia di qualità della produzione additiva con Isabelle Hachette, CEO di Interspectral
10 marzo 2025 | Tempo di lettura: 5 min
L'impollinazione incrociata di settori industriali spesso dà vita a innovazioni rivoluzionarie, e un esperto che passa dalla diagnostica per immagini alla produzione additiva (AM) non fa eccezione.
In un recente episodio dell'Additive Snack Podcast, il conduttore Fabian Alefeld ha dato il benvenuto a Isabelle Hachette, CEO di Interspectral, per discutere di come le intuizioni dell'imaging medico stiano trasformando il monitoraggio dei processi AM e l'assicurazione di qualità.
Dall'imaging medico alla produzione additiva: Un'evoluzione guidata dai dati
Con oltre vent'anni di esperienza nel settore dell'imaging medico, Isabelle Hachette porta con sé un bagaglio di esperienza nella digitalizzazione, nella connettività dei dati e nella diagnostica guidata dall'IA. Nel settore sanitario, l'IA ha rivoluzionato l'accuratezza diagnostica, consentendo ai radiologi di rilevare anomalie con una precisione senza precedenti. Questa esperienza viene ora sfruttata per perfezionare i processi di AM, in particolare per quanto riguarda l'assicurazione della qualità e il monitoraggio dei processi.
Hachette ha raccontato come il viaggio di Interspectral nell'AM sia iniziato attraverso una collaborazione di ricerca con Siemens Energy. Riconoscendo la grande quantità di dati generati durante il processo AM, il suo team ha sviluppato una soluzione per aggregare e analizzare questi dati, creando un gemello digitale di ogni lavoro di costruzione. Questa tecnologia consente agli ingegneri di avere una visione più approfondita dei loro processi di produzione, aumentando l'efficienza e la precisione.
Fornire approfondimenti praticabili nella produzione AM
Interspectral fornisce soluzioni software per l'assicurazione della qualità e il monitoraggio dei processi nel settore AM. La sua piattaforma di punta, AM Explorer, funge da potente strumento per gli ingegneri, offrendo il rilevamento automatico degli errori e la visualizzazione dei dati. Il software si integra perfettamente con diverse fonti di dati - nuvole di punti, dati dei sensori, tomografia ottica (OT), monitoraggio del melt pool e persino scansioni TC - consentendo ai produttori di ottenere una comprensione completa dei loro lavori di costruzione.
Per aziende come Volum-e, che gestisce più macchine EOS, AM Explorer ha ridotto drasticamente il tempo dedicato all'analisi dei dati di processo. Prima di implementare la soluzione di Interspectral, i tecnici passavano manualmente al setaccio grandi volumi di immagini per identificare i difetti. Ora, grazie al rilevamento automatico degli errori, hanno ridotto i tempi di analisi delle immagini del 90%, accelerando la produzione e riducendo i costosi cicli di prova ed errore.
Inoltre, il rilevamento precoce degli arresti di lavoro e dei pezzi difettosi garantisce ai produttori l'identificazione degli errori e l'individuazione della loro esatta posizione. Questo livello di conoscenza ha portato a significativi risparmi sui costi: alcune aziende hanno dichiarato di aver risparmiato fino a 50.000 euro per macchina all'anno utilizzando la soluzione di Interspectral.
Rilevamento degli errori e ottimizzazione dei processi guidati dall'intelligenza artificiale
Nel mondo dell'imaging medico, l'IA funge da secondo lettore per i radiologi, assistendo nella rilevazione di tumori e altre anomalie. Allo stesso modo, gli strumenti di Interspectral basati sull'intelligenza artificiale migliorano il monitoraggio del processo AM, identificando gli errori in tempo reale e individuando le cause principali. Che il problema derivi da una potenza laser inadeguata, da interruzioni del flusso di gas o da incongruenze nei materiali, AM Explorer fornisce informazioni utili per ridurre i difetti prima che si aggravino.
"La capacità di fondere più fonti di dati e di applicare analisi basate sull'intelligenza artificiale consente ai produttori di adottare misure proattive per ottimizzare i processi", ha spiegato Hachette. "Invece di reagire ai problemi di qualità dopo la produzione, mettiamo gli ingegneri in condizione di prendere decisioni informate durante la costruzione".
Il futuro dell'AM: IA, gemelli digitali e standardizzazione
Con l'accelerazione dei progressi dell'IA in tutti i settori, l'AM si trova a beneficiare di queste innovazioni in modi senza precedenti. I recenti progressi tecnologici, come l'ultimo chip AI di Nvidia per la robotica e i sistemi autonomi, indicano che i progressi dell'AI in un solo trimestre stanno superando quelli di un intero anno precedente. Questo rapido sviluppo sottolinea il potenziale di trasformazione del monitoraggio dei processi AI nell'AM.
Hachette immagina un futuro in cui il monitoraggio dei processi guidato dall'intelligenza artificiale lavori di pari passo con gli strumenti di simulazione, riducendo i cicli di sviluppo di nuovi materiali, processi e applicazioni. Inoltre, integrando la tecnologia del gemello digitale, i produttori possono perfezionare continuamente i loro prodotti anche dopo il loro utilizzo reale.
Tuttavia, uno dei maggiori ostacoli rimane la standardizzazione. A differenza del settore dell'imaging medicale, che opera su standard ampiamente adottati come DICOM, l'AM manca ancora di un quadro universale per la connettività e l'archiviazione dei dati. Interspectral sta collaborando attivamente con partner del settore come EOS per stabilire nuovi parametri di garanzia della qualità, assicurando che l'AM possa soddisfare i severi requisiti degli ambienti di produzione.
Preparare la strada per un'adozione scalabile dell'AM
Oltre alla prototipazione, l'adozione scalabile dell'AM richiede un solido monitoraggio del processo per garantire ripetibilità e affidabilità. Riducendo la dipendenza dall'ispezione manuale e consentendo il rilevamento precoce dei difetti, soluzioni come AM Explorer riducono le barriere all'ingresso per i produttori che desiderano integrare l'AM nei loro flussi di lavoro di produzione.
"Interspectral è impegnata a far progredire la AM", ha concluso Hachette. "Sfruttando l'intelligenza artificiale, la fusione dei dati e l'automazione, puntiamo a rendere la produzione additiva non solo una valida alternativa ai metodi tradizionali, ma una soluzione privilegiata per la produzione ad alte prestazioni".
Ascoltare e saperne di più
Per scoprire come i principi dell'imaging medico stiano plasmando il futuro dell'AM, sintonizzatevi sull'episodio completo dell'Additive Snack Podcast. Approfondite le conoscenze di leader del settore come Isabelle Hachette e scoprite come il processo decisionale guidato dai dati stia aprendo nuove frontiere nella produzione additiva.
Per ulteriori informazioni sulle soluzioni innovative di Interspectral, visitate il loro sito web e contattate Isabelle Hachette su LinkedIn.
