Manufaktur aditif
Metode Baru yang Dikembangkan Akan Menjamin Standar Berkualitas Tinggi dalam Proses Manufaktur Aditif
Tambahkan Securities.io ke sumber pilihan Anda di Google
Proses manufaktur aditif terus meningkat berkat upaya inovatif dan adopsi yang semakin meluas. Minggu ini menandai tonggak penting bagi industri ketika sekelompok peneliti dari University of Illinois Urbana-Champaign menerbitkan makalah di Journal of Intelligent Manufacturing yang menunjukkan metode baru dalam melatih model pembelajaran mesin mendalam untuk mendeteksi cacat secara lebih efektif. Inilah yang perlu Anda ketahui.
Manufaktur Aditif adalah Masa Depan
Pasar pencetakan 3D akan terus berkembang, menurut sebuah studi yang dikeluarkan oleh BCG. Laporan tersebut memperkirakan pasar manufaktur aditif akan mencapai lebih dari $95 miliar pada tahun 2030. Pertumbuhan ini didorong oleh biaya yang lebih rendah, ketersediaan yang lebih tinggi, hambatan teknis yang berkurang, dan integrasi AI.
Secara khusus, proses dan perangkat pencetakan 3D saat ini dapat menghasilkan komponen yang lebih kompleks dibandingkan pendahulunya. Perangkat ini memungkinkan insinyur mengembangkan inovasi yang belum pernah ada sebelumnya. Tentu saja, semakin kompleks cetakan, semakin sulit mendeteksi cacat, terutama pada cetakan dengan mekanisme internal.
Mengurangi Kegagalan dalam Proses Manufaktur Aditif
Satu hal ketika cetakan 3D gagal pada barang konsumen. Hal ini dapat menghabiskan dana dan waktu perusahaan serta konsumen. Namun, skenario lain muncul ketika komponen yang dicetak 3D merupakan bagian penting dalam aplikasi dirgantara atau medis. Di sini, taruhannya jauh lebih tinggi, dan kontrol kualitas harus luar biasa.
Penting untuk Kualitas
Saat mencetak bentuk tiga dimensi yang kompleks dengan fitur internal tertentu, menjadi hampir tidak mungkin melakukan pemeriksaan kualitas yang tepat tanpa menimbulkan penundaan besar dan menggunakan pemindaian tomografi terkomputasi (CT) berbasis sinar‑X. Di masa lalu, masalah ini menyebabkan komponen yang dicetak 3D terbatas pada aplikasi tertentu.
Sumber – University of Illinois Urbana-Champaign
