O uso da inteligência artificial (IA) é cada vez mais comum nas mais diversas áreas. No desenvolvimento de produtos, e particularmente na manufatura aditiva (MA), não é diferente, sendo uma realidade atualmente.

Os desafios existentes na manufatura aditiva (como, por exemplo, eficiência, qualidade e padronização) estão sendo enfrentados com o uso da IA. A combinação da inteligência artificial com a manufatura aditiva não é apenas uma melhoria incremental e, sim, uma mudança que pode potencializar e otimizar o uso da manufatura aditiva.

A IA, com a sua capacidade de analisar vastos conjuntos de dados, prever anomalias e otimizar processos, pode ser uma chave para ajudar a desbloquear todo o potencial da MA.

“As primeiras ideias de Alan Turing sobre máquinas inteligentes pareciam ficção científica, mas agora estão ao nosso redor e se tornando cada vez mais capazes”

Dr. Omar Fergani

Com o passar do tempo, a IA esta aprendendo com diferentes tipos de dados, fornecendo soluções impossíveis de gerar até o momento. Associado a manufatura aditiva, ela já apresenta resultados com ganhos sem precedente no design, controle de qualidade, eficiência de produção e muito mais. Desde resolver problemas a redefinir abordagens para aumentar a eficiência, a junção da IA e MA proporciona melhorias de qualidade, impulso à inovação e produtividade e impacto global positivo nos resultados financeiros.

Ganhos da manufatura aditiva com a inteligência artificial

Design para manufatura aditiva

Ao não aproveitar toda a capacidade que a manufatura aditiva pode oferecer, como a liberdade de design, as empresas não estão utilizando todo o seu potencial. Com isto, pensando no DfAM, a IA pode ser usada para determinar se a MA é o método mais eficiente e eficaz para fabricação de um determinado projeto.

Adicionalmente, pode ser usada também para otimização topológica (requer um modelo projetado por humanos desde o início para funcionar, limitando o processo, seus resultados e sua escala) ou design generativo (leva o processo um passo adiante e elimina a necessidade do modelo inicial projetado pelo profissional, assumindo o papel do projetista com base no conjunto predefinido de restrições. Isto permite obter variações de design, obtendo peças mais robustas, leves, etc.).

Otimização de processos

Ajustes no processo para garantia de consistência na qualidade de impressão podem ser feitos por IA, garantindo condições ideias para o processo de manufatura (velocidade de impressão, altura de camada, etc.). 

Novos materiais

Um grande esforço no trabalho de desenvolvimento de materiais consiste em analisar dados, onde certos tratamentos térmicos ou aditivos são mapeados nas propriedades correspondentes. Ao utilizar IA para criação de novos materiais, empresas podem aproveitar o aprendizado de máquina para ajudar na especificação de projetos de novos materiais, reduzindo seu ciclo de desenvolvimento, tempo e custos associados.

Garantia de qualidade

Embora um componente fabricado aditivamente possa atender a todos os padrões de qualidade, é fundamental garantir que os próximos lotes de peças atendam a esses mesmos padrões. As técnicas tradicionais de análise de qualidade das peças (como a tomografia ae o ultrassom), introduzem ineficiência no ciclo de produção. Para este desafio, sistemas de visão para monitoramento dos processos podem usar IA, com objetivo de detectar defeitos potenciais, em tempo real. Redes Neurais Convolucionais (CNNs), por exemplo, avaliam imagens de componentes impressos para identificar defeitos ou desvios de projeto, permitindo ações corretivas imediatas e otimização de recursos.

Gestão e tratamento de dados

As empresas, ao ter dados de sucesso e de falhas de impressão, propriedades de materiais, parâmetros de impressão e estratégias de otimização, podem usar estes dados para que os algoritmos de IA possam aprender e melhorar significativamente sua atuação. Adicionalmente, se esta base de dados for construída em rede com outras empresas, a possibilidade de ampliar este aprendizado é maior. Os modelos tornam-se mais precisos, resultando em menos falhas.  

Documentação de processo

Por meio de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL) é possível que a inteligência artificial possa criar ou atualizar, automaticamente, a documentação com design das peças. Abaixo é apresentado um modelo de categorização de aprendizado de máquina para aplicações no campo de manufatura aditva.

Desafios existentes

Demanda computacional

Dependendo do tipo de geometrias e restrições, há necessidade de uma demanda computacional considerável. Por isso, para alguns casos, é necessário investir em computação de alto desempenho ou aproveitar plataformas de nuvens para uso da IA com manufatura aditiva.

Treinamento da IA

Outro desafio são as qualidades dos dados usados para treinamento da IA. A qualidade e quantidade são imprescindíveis para que ela seja treinada da melhor forma, para que possa obter resultados esperados.

Interpretação dos dados da IA

Interpretar os resultados que a IA apresenta para novos designs, por exemplo, não significa que são 100% aceitáveis. Em alguns casos, os designs podem ser contraintuitivos ou não convencionais, devendo ser avaliados criticamente antes de serem executados (principalmente avaliando se há materiais adequados para a fabricação por MA).

Investimentos iniciais

Embora a IA possa levar a economias de custos na otimização de materiais e projetos, o investimento inicial em infraestrutura, treinamento e integração de inteligência artificial pode ser elevado.

Relação projetistas x IA

O uso ideal da IA não é substituir projetistas, mas aumentar suas capacidades. Estabelecer uma estrutura colaborativa em que projetistas e IA trabalhem juntos pode produzir os melhores resultados.

Exemplos de uso da IA com a manufatura aditiva

Software identifica automaticamente peças adequadas para impressão 3D usando desenhos 2D;
“Sistema operacional” baseado em IA faz com que os dados contem;
Novo método baseado em IA para melhorar a manufatura aditiva;

Para você, em quais outras ações a IA pode ajudar a Manufatura Aditiva?