SAMGEN、積層造形用のAIベースの予知保全ソフトウェアをリリース、効率的なデータ交換と簡素化された操作を実現

はじめに: インダストリー 5.0 におけるプロセスの最適化における人工知能の重要性はますます高まっています。積層造形（AM）の分野でも、特にソフトウェアの機能強化に AI が広く活用されています。設計から製造まで、AI は既存のプロセスを改善し、新しいプロセスを作成するために使用されます。
2025年2月16日、Antarctic Bearは、ベルリンのスタートアップ企業SAMGENが人工知能と積層造形の専門知識を組み合わせて、3Dプリンターのメンテナンスプロセスを最適化する予測メンテナンスソフトウェアを開発しようとしていることを知りました。 PRAEDICTIOと名付けられたこの新しいソフトウェアは、2025年第2四半期に正式にリリースされ、3Dプリント業界のメンテナンス基準を完全に変えることを目指しています。

PRAEDICTIO などのソフトウェアを使用することで、業界の企業にもたらされるメリットは間違いなく非常に大きいです。 3D プリンターのメンテナンスの必要性を正確に予測し、操作を最適化し、不要なダウンタイムを回避し、スペアパーツの過剰使用を排除することで、コストを節約し、マシンのパフォーマンスを向上させることができます。
SAMGEN は、積層造形のための革新的なソリューションの開発に取り組んでいます (ウェブサイト: https://www.sam3dp.tech/)。同社の創設者である Aymen Montasser 氏は、当初は若い学者の教育と、メーカースペースでの 3D デザインおよび 3D プリントのワークショップの開催に重点を置いていました。この経験により、彼は大企業との連携を含め、3D プリントファームの構築と管理を行う機会を得ました。
「サムゲンの目標は、当社の予知保全製品であるPRAEDICTIOで機械保全の基準を再定義することです」とモンタッサー氏は語ります。「当社は、積層造形に最も精通しているところから始め、最先端の技術を活用して保全をよりスマートに、より効率的に、よりデータ主導にすることで、産業オペレーションにおける革新と信頼性への道を切り開くつもりです。」
△ SAMGENチーム。左から：エシン・セシル・チョマク、アイメン・モンタッサー、サジェド・メジリ。
ドイツの 3D プリント市場は世界最大級であり、SAMGEN はまずこの市場に確固たる足場を築くことを計画しています。完成後は米国市場に進出し、このソリューションをさまざまな業界にどのように適用できるか検討する予定です。
機械のメンテナンスを積極的にスケジュールすることで、時間とリソースを最適化できます。
PRAEDICTIOの仕組み
PRAEDICTIO は、高度なアルゴリズムを使用して、加熱ベッド、ファン、センサーなどの主要コンポーネントの摩耗を継続的に監視および評価するクラウドベースのソフトウェアです。 SAMGEN は、最適化アルゴリズムや予測分析などのさまざまなアプローチを評価した後、自社の AI モデルが最も有望なアプローチであると判断しました。この戦略的なアプローチにより、履歴データを活用し、3D プリント操作における重要なコンポーネントの寿命と状態を正確に予測できるようになります。
△ PRAEDICTIO ソフトウェアは、機械の残存耐用年数 (RUL) を正確に予測できます。
PRAEDICTIO は、従来のメンテナンスをデータ主導のアプローチに変換し、機器の効率を最大化することで顧客に大きなメリットをもたらします。正確な RUL (残存耐用年数) 予測により、顧客は各プリンターとそのコンポーネントの最適な動作時間を把握でき、サービスプロバイダーとメンテナンスを計画するのに役立ちます。主な利点は次のとおりです:

積極的な機械メンテナンスのスケジュール設定: メンテナンスが必要な時期を明確に把握することで、お客様は専門知識がなくても 3D プリンターのランダムなメンテナンスを回避できます。さらに、顧客は積極的にメンテナンスをスケジュールし、潜在的な問題に事前に対処し、予期しない障害による中断を回避することができます。この積極的なアプローチにより、スケジュールを守り、生産性を高め、安定したワークフローを維持できます。
メンテナンスコストの削減: 予測メンテナンスでは、一定の間隔ではなく必要なときにのみメンテナンスをスケジュールすることで、修理の頻度と強度を最小限に抑えます。このアプローチにより、顧客は不必要なサービスコストとリソースの使用を回避できます。 SAMGEN は、ユーザー事例において、予知保全によってメンテナンスコストを最大 30% 削減し、顧客が労力、部品、その他のリソースを節約して、より効率的で費用対効果の高いメンテナンス戦略を実現できることを実証しました。

さらに、SAMGEN のソリューションは予測保守に限定されません。これにより、ユーザーは、従来の分析では見落とされがちな運用データ内の複雑なパターンを識別できるようになります。この深い洞察により、クライアントはデータに基づいた意思決定を行い、運用効率を向上させ、長期的な成功と成長の基盤を築くことができます。
よりスケーラブルで自動化された付加製造の重要性<br /> 付加製造プロセスは、依然として、製造業者が機械を設計し、どのシステムに接続すべきかを決定する方法に大きく依存します。システムを自動化するというアイデアは革新的かつ必要なものですが、エコシステムを閉鎖するメーカーが増えている傾向が見られます。これにより、ユーザーが希望するプリンターとプリンターの種類を選択する自由が制限され、最終的にはワークフロー全体を単一のプリンターメーカーに基づいて決定せざるを得なくなります。
SAMGEN チームは、2024 年にスケジューリングモジュールを開発しているときにこの問題に遭遇しました。さまざまなマシンを接続するための API を取得することは大きな課題であり、ワークフローを自動化する上で大きな障壁となっていました。この制限は、真に自動化された効率的なプロセスに必要な柔軟性を制限することで、業界に悪影響を及ぼします。自動化の革新と効率を促進するには、オープンなマシンアクセスが不可欠です。このオープン性により、単一のメーカーに縛られない、適応性の高いワークフローを作成し、自動化することが可能になります。 SAMGEN は、これが付加製造業界における創造性と自動化の進歩を推進する上で最も重要な側面であると考えています。
モンタッサー氏は次のように結論づけています。「私たちは、製造業の未来は積層造形プロセスにあると考えています。積層造形プロセスの出現により、予防保守は時代遅れになるでしょう。代わりに、プリンターから収集したデータを活用して、プリンターをより強力にし、自動化し、独立させる必要があります。3D プリンターに人工知能を使用すると、プリンターが自律的かつ効率的に動作できるようになり、業界に革命を起こす可能性があります。」