«ذا إيكونوميك تايمز»
مع استمرار التصنيع الإضافي في إحداث ثورة في طريقة تصميم المنتجات وإنتاجها، يبحث الباحثون باستمرار عن طرق لتحسين جودة وكفاءة هذه العملية. أحد التحديات الرئيسية في التصنيع الإضافي، اكتشاف العيوب التي يمكن أن تؤثر على السلامة الهيكلية ووظائف المنتج النهائي.
تقليدياً، كان اكتشاف العيوب في التصنيع الإضافي مهمة تستغرق وقتاً طويلاً وتتطلب عمالة مكثفة، وغالباً ما تتطلب الفحص والاختبار اليدوي. ومع ذلك، مع التقدم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، أصبح الباحثون الآن قادرين على أتمتة وتحسين عملية الكشف عن العيوب.
يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على تحليل مجموعات كبيرة من البيانات من الصور وتحديد الأنماط التي تتوافق مع أنواع مختلفة من العيوب في التصنيع الإضافي. ومن خلال تغذية هذه الخوارزميات بصور المنتجات المعيبة والخالية من العيوب، يمكن للباحثين تعليم نماذج التعلم الآلي لاكتشاف العيوب وتصنيفها بدقة.
يمكن بعد ذلك دمج نماذج التعلم الآلي هذه في عملية التصنيع الإضافي، حيث يمكنها مسح وتحليل كل طبقة من المنتج تلقائياً أثناء طباعته. تتيح إمكانية اكتشاف العيوب في الوقت الفعلي إمكانية إجراء تعليقات وتعديلات فورية، ما يقلل من احتمالية إنتاج أجزاء معيبة.
يوفر دمج التعلم الآلي في التصنيع الإضافي العديد من الفوائد، بما في ذلك: تحسين مراقبة الجودة، حيث يمكن لخوارزميات التعلم الآلي اكتشاف العيوب بدقة واتساق أعلى من طرق الفحص اليدوية، ما يؤدي إلى منتجات ذات جودة أعلى، بالإضافة إلى زيادة الكفاءة التي تؤدي بالكشف الآلي عن العيوب إلى تقليل الوقت والموارد المطلوبة لمراقبة الجودة، ما يسمح بدورات إنتاج أسرع، وتوفير التكاليف التي تقليل عدد الأجزاء المعيبة المنتجة، يمكن للمصنعين توفير تكاليف المواد والعمالة.
ومن خلال تحسين اكتشاف العيوب، يمكن للمصنعين إنتاج منتجات عالية الجودة بوتيرة أسرع، ما يؤدي في النهاية إلى دفع الابتكار والنمو في مختلف القطاعات.
