高级还是偷工减料？当场检查困境-3dprint.com – 3D打印行业资讯网

多年来，当场监视一直是对添加剂生产（AM）实时对质量控制的一种回应。承诺？直接理解组装过程，中风后的成本较小，并且部分对质量的信心更高。但是现实要复杂得多。

当场的许多监视系统无法提供重要的，合适的数据供使用。他们依靠视觉监测或主观热室 – 没有足够的可重复性和客观测量的方法，这使制造商根本不信任技术。错误的想法是，当场任何监视都很有用，因此解决方案不足，当数据证明不可靠时，用户感到失望。

监测的水下石头，受控的AI，

人工智能是一种强大的工具，但是当使用主观数据源时，可以导致误导性和危险的结论。许多公司转向由AI控制的IA的监视，教导视觉数据模型以预测零件的质量。问题？这些模型与受过培训的数据一样好，在许多情况下，这些数据是主观的，并且未在您使用的机器上训练。

与依赖单一的定量验证方法，使用视觉图像受控的AI的生产过程不同，是不确定性的一层。在过去的组合中训练的模型可以检测异常，但无法解释为什么它们发生或确保不同机器，材料或生产媒体的重复性。

这种方法迫使制造商信任黑匣子，这对于重要行业（例如航空航天，医疗设备和保护）缺乏客观性，准确性和可追溯性。如果没有清楚地了解失败的主要原因，制造商仍将对问题做出回应，而不是防止问题。

阶段3D：检查的另一种方法

在“阶段3D”上，我们认为该行业值得超过黑人解决方案AI。 Fringe检查™提供了客观的，定量的和重复的数据，测量了每个组装的层，以检测导致审核期间零件故障或故障的异常。

与依靠视觉图像，热签名或间接指示器的传统监视系统不同，边缘检查™呈现一个模块，创建了每一层三维图的数字双胞胎，以检​​测粉末分布的变化，例如重建，部分突出，部分突出，、、、、原始酶，零件，零件和其他积累的异常。

阶段3D对行业的影响意味着制造商不再需要猜测好是坏的部分是他们可以准确地衡量组装中发生的事情。确定缺陷的主要原因，Fringe Tempection™允许用户对其组件做出合理的决定，而不是依赖AI黑匣子创建的预测。

早期检测的价值

检测和定量评估在层级别上的异常的能力为制造商提供了重要的机会。 Fringe Suspection™不依赖昂贵的感染后方法，例如计算机断层扫描，X射线或破坏性测试，而是使制造商可以提前遇到问题并减少有缺陷的组件。

这并不能消除对后检查的需求，但这使其更加经济。制造商现在可以在大会期间已经有缺陷的细节，而是在上演高质量组件认证后可以集中精力。

以两种方式影响：

• 提高交付时间 – 制造商可以防止零件的完成，从而增加印刷实用程序。
• 不良零件早期的成本下降，公司可以在中风后更有效地分配资源。

使用Fringe检查™，制造商获得了一种先发制人的质量控制方法，从而提高效率，降低成本并增加对AM作为准备生产技术的信心。

验证的未来

为了主要通过生产过程对AM进行缩放，现场的检查必须超出被动监视，并且在当前由数据控制的过程管理中。该行业无法依靠未使用的AI预测来减少角落。相反，制造商需要可靠，透明的测量技术，这些技术提供重复，跟踪和可靠的数据。

Fringe检查™已经被航空航天，国防和研究组织领域的领导人接受，他们需要高度信心检查。提供对层的分析，制造商实时接收信息，这些信息有助于决策，降低风险并加速采用AM作为准备生产的可扩展过程。

我们将在2025年添加策略中更多地介绍边缘检查™，以及更多的策略，在该策略中，行业领导者聚集在一起探索AM技术的未来。

在www.phase-3d.com上了解有关Fringe Subsection™和Phase3D的更多信息。