ブラックテクノロジーの組み合わせはどれほど圧倒的なのでしょうか? GE、金属3DプリントにAIを応用

GE が 3D プリンティングに賭け、この高度な製造技術を部品製造に非常に厳しい要件がある航空宇宙分野に適用していることはよく知られています。厳しい寸法公差を満たす能力により、3DプリンティングはGEにとって注力分野となっており、これは昨年のConcept Laser社とArcam社の買収からも明らかです。金属 3D プリントには明るい未来がある一方で、一連の課題も抱えています。3D プリントのプロセス中に品質欠陥が発生した場合、部品全体が廃棄される可能性があり、これは重大な無駄となります。

GE は、より一貫した品質安定性を実現するために、3D プリントプロセスに人工知能技術を適用しています。
GEグローバルリサーチのシニアプリンシパルエンジニア兼積層造形技術プラットフォーム責任者であるジョー・ヴィンシケラ氏によると、GEは人工知能を通じて機械や材料の性能を向上させる方法に取り組んでいるという。 GE の Additive Manufacturing Materials Lab では、機械学習が活用されています。研究チームは、人工知能を通じて、付加製造のプロセスと品質を改善し、品質の問題が少ないより良い部品を生産することに取り組んでいます。

人工知能により、加工プロセス中に品質に影響を与える可能性のあるあらゆる要因を検出できるため、オペレーターは適切な調整を確実に実行でき、品質欠陥の発生を減らし、材料の無駄を回避できます。最終的な目標は、完璧な 100% の品質管理結果を達成することです。材料を無駄にせず、失敗も起こさない 3D プリントは、多くの場合、遠い夢です。しかし、機械学習やデジタルツインを通じて、よりスマートなシステムが近づきつつあり、加工プロセスをより予測可能にするシミュレーションモデルが作成されています。

GE が提案する 100% 品質管理により、3D 金属印刷装置自体に品質検査装置を設けるという目標が達成されます。 GE は、部品製造プロセスのすべての層を 100% 可視化し、時間をかけて機械をトレーニングして 3D 印刷プロセスの問題を特定したいと考えています。ここで GE のデジタルツインが役立ちます。

GE のデジタルツインは、物理世界とデジタル世界の間に橋を架け、時間の経過とともにそれぞれの固有の資産に関する洞察を提供します。センサーや機器からのデータを分析、モデル、材料科学と組み合わせて、産業用コンポーネントや資産、さらにはプロセスや工場全体のデジタルモデルを継続的に改善します。

これは人の学習モデルのようなもので、経験から学ぶことで賢くなることもできます。ビルドの一部に、以前に見たものと同様のエラー状態が見られる場合、デバイスはそれをオペレーターが対応すべき兆候としてフラグ付けできます。オペレーターは、ビルドを停止するか、オンザフライで調整することで、加工プロセスを修正して続行できます。もちろん、次のステップとしては、3D プリントデバイスがオペレーターの介入なしにこれらの修正を自ら行うことになります。

機械学習と物理モデリングを組み合わせることで、企業は製品の過去のパフォーマンスを理解できるだけでなく、将来を予測することもできます。 GE のエンジニアは、デジタルツインを使用することで、物理的なテスト方法では実現が難しい詳細レベルで複雑な物理現象を研究およびテストできるようになりました。スマート検査プロセスからの部品構築データはデジタルツインにフィードバックされ、このデータを GE 独自の「ゴールドスタンダード」と継続的に比較することで、処理の逸脱を発見できます。

その結果、金属 3D 印刷装置は独自の検査装置として機能することができ、産業用 3D 印刷も人工知能とある程度の自動化を統合できるため、3D 印刷装置の産業化がさらに促進され、最終生産用の部品の製造プロセスがさらに深まります。生産に必要なより高い構築速度では、AI によって 3D 印刷機器が自己監視し、最終的には自己修正/補正を自動化して、品質管理を向上させることができます。

他の多くの製造プロセスと同様に、3D プリントで構築された各部品には独自のデータ情報フローがあります。 3D プリンターが年間数十から数百の部品を生産していると想像してください。部品が同一であっても、各部品は学習プロセスの機会となります。ここで AI が役立ち、重要な学習ポイントを捉え、それぞれの学習プロセスを活用して、製造プロセス全体のレベルを継続的に向上させます。

では、AI が「AM プロセスを十分に理解してプロセス検査を効果的に行う」には、何回のビルドが必要になるのでしょうか。それは、何をしているか、また、何をしようとしているかによって異なります。バッチの多孔性制御など、材料の良し悪しを予測するだけであれば、少量の機械学習が必要になるかもしれません。

GE は、Concept Laser の金属積層製造装置向けに、Concept Laser マシンで部品がどのように製造されるかをシミュレートするテストプラットフォームもカスタマイズしました。仮想テストが完了すると、チームは実際のマシンでのテストに移行しました。

出典: 3D Science Valley 詳しい情報:
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