人工智能驱动的网络制造系统的发展能否提高3D打印的效率？

STREAM框架获得了美国国立科学基金会( NSF )的230万美元资助，用于创建公共在线存储库，研究人员和行业专家可以共享数据、模型、模拟器、控制器和分析等许多研究任务“商业产品是横跨地理、行业和不同制造流程的一系列交错步骤的最终结果，”UB产业系统工程助理教授孙宏月说。 “虽然每个步骤都可以优化，但这并不一定是为了整个生产过程的更大利益。 我们所做的是建立一个分析框架，连接和协调所有这些进程。 “最终结果将是使用人工智能和其他工具优化制造系统，最终进行改善的网络物理系统。 ”3D打印机的指纹。 图为布法罗大学文尧墟。 UB的3D打印研究UB研究者迄今为止使用人工智能、机器学习( ML )和其他技术改善了增材制造技术。 2023年，UB的团队开发了PrinTracker。 这是3D打印机识别系统，可以将打印的对象跟踪到创建它的机器上。 因此，该系统可以帮助执法人员在潜在的不道德和犯罪中使用3D打印机。 2023年，一个UB团队与麻省理工学院合作开发了用于光聚合3D打印的新型铁电超材料。 据报告，这标志着对使合成材料更经济，适用于电子等各种APP应用的“巨大飞跃”。 3D打印铁电晶格。 图为来自布法罗大学。 现代化制造系统STREAM框架的目标是将供应链中复杂的步骤和过程网络置于复杂连接计算机系统的协调控制之下。 该框架利用人工智能、模拟和其他“工业4.0”技术来简化和连接行业内部供应链的各种元素，如3D打印和半导体。 这些行业的供应链有很多独立的步骤，特别是在半导体行业。 “这包括几十个阶段，包括晶体生长、铸锭切片、晶片研磨和抛光、光刻、蚀刻和化学机械平面化，”孙说。 “这些阶段具有很强的动态性和依赖性。 下游阶段的运营受上游阶段的运营影响，无论是质量还是生产力都有影响。 官方网站www.hy3ds.comwww.Huajiang3d.com商务联系方式： 0510-87822066