Trend voor 3D printen voor 2022:de toenemende relevantie van slimme data in 3D printen

Tegenwoordig blijft 3D-printen fabrieksvloeren transformeren, aangezien bedrijven 3D-printen gebruiken voor grootschalige productie op meerdere locaties. Historisch gezien gebeurde veel 3D-printproductie geïsoleerd - gescheiden van het conventionele productieproces. Maar naarmate de muren tussen deze twee productieomgevingen verdwijnen, beginnen deze twee ecosystemen nu met elkaar te verbinden en een meer geïntegreerde productieomgeving te creëren.

Zo'n uniforme, steeds meer digitale productieomgeving zorgt voor meer efficiëntie, herhaalbaarheid, schaal en controle, maar het vereist een gemeenschappelijke bron - een gemeenschappelijke taal, en dat zijn gegevens. In de toekomst geloven we dat de rol van gegevens in additive manufacturing (AM) in veel opzichten steeds belangrijker zal worden.

In onze rondetafelgesprek brengen we enkele van de knapste koppen van Materialise samen om de relevantie en het eigendom van slimme data in AM en de impact ervan op de behoefte aan menselijke expertise.

De toenemende relevantie van slimme data zal in 2022 een cruciale rol spelen in additive manufacturing.

Hoe relevant zijn gegevens in AM?

We noemen 3D-printen 'slimme productie', maar de terminologie is afkomstig uit traditionele productie. AM is echter waarschijnlijk complexer dan zijn conventionele tegenhanger, omdat bij AM het materiaal en het product gelijktijdig worden gecreëerd. De rol van gegevens is dus waarschijnlijk belangrijker bij 3D-printen dan bij traditionele productie.

Slimme data is de sleutel om de industriële 3D-printproductie te transformeren. Naarmate fabrikanten hun productie opschalen, zullen slimme gegevens hen in staat stellen het uitvalpercentage te verminderen, fouten te voorspellen nog voordat ze beginnen met printen, en voldoen aan strenge kwaliteitseisen.”
- Tim Van den Bogaert, Sr. Market Director bij Materialise Software

Ons vermogen om productie 'slim' te maken, hangt af van ons vermogen om gegevens te verzamelen. Maar hoewel toegang tot gegevens cruciaal is, is het zeker niet genoeg. Productie wordt slim wanneer we de gegevens kunnen analyseren om 'actiegerichte inzichten' te creëren. Hierdoor kunnen we het proces verbeteren, de productie opschalen en uiteindelijk betere producten maken.

Of zoals een klant onlangs zei:"We geloven in een wereld waarin het volgende deel dat we printen altijd een betere versie is van het vorige een deel." Hiervoor is een softwareplatform nodig dat verbinding kan maken met alle systemen en datasets in de productieomgeving en daarbuiten.

"Voor medische AM-toepassingen moeten we onderscheid maken tussen twee soorten gegevens", zegt Pieter Slagmolen, MaterialiseInnovation ManagerforMedical. “Aan de ene kant stellen slimmere data medische bedrijven in staat om het productieproces van gepersonaliseerde en steeds complexere medische hulpmiddelen op te schalen. Anderzijds zijn er ook ‘patiëntgegevens’. Door deze gepersonaliseerde gegevens in het plannings- en productieproces op te nemen, kunnen we de behandeling van patiënten verbeteren, maar het introduceert ook extra zorgen over privacy en gegevensbeveiliging.”

Volgens Kristel Van den Bergh, Director of Innovation voor Materialise Mindware, gelden deze zorgen ook in een industriële productiecontext. “3D-printen geeft ons de vrijheid om te produceren waar en wanneer we maar willen. Maar in een steeds meer gedistribueerde en cloudgebaseerde productieomgeving maken mensen zich ook zorgen over de bescherming van bedrijfseigen gegevens, zoals prototypen of nieuwe ontwerpen.”

Wie is eigenaar van de gegevens in AM?

De vraag:"Wie is eigenaar van de gegevens?" is zeker niet nieuw. Maar voor Peter Leys, Executive Chairman, is dit niet de belangrijkste vraag. Met data kunnen fabrikanten betere ontwerpen en processen creëren. De echte vraag is dus:"Wie is de eigenaar van uw ontwerpen en processen?".

De meeste fabrikanten zullen niet alleen het eigendom van ontwerpen en processen claimen, maar ook de wens uitspreken om ze te beheersen. Ze kunnen besluiten om sommige van deze inzichten te delen om andere gebruikers meer mogelijkheden te geven, maar fabrikanten moeten het eigendom en de controle behouden. Hierdoor kunnen ze slimmere productieprocessen creëren waarmee ze de concurrentie voor kunnen blijven.”
- Peter Leys, Executive Chairman bij Materialise

"Door gegevens te anonimiseren, kunnen fabrikanten gegevens met meer vertrouwen delen, waardoor ze anderen kunnen machtigen en innovatie in de sector kunnen stimuleren zonder hun concurrentievoordeel prijs te geven, ” voegt Bart Van der Schueren toe, Materialise CTO.

In een industriële context brengt data-eigendom, of het nu gaat om procesexpertise of intellectueel eigendom, ook verantwoordelijkheid met zich mee. Nu opent de overgang van gecentraliseerde productie, waarbij de aansprakelijkheid berust bij één gecentraliseerde fabrikant, naar gedistribueerde productie, waarbij meerdere belanghebbenden betrokken zijn, nieuwe gesprekken over verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid. En het juridische kader rond gedistribueerde productie wordt nog steeds ontwikkeld.

Voor medische AM-toepassingen behoren de procesgegevens duidelijk toe aan de ziekenhuizen en fabrikanten van medische hulpmiddelen. Omdat ze AM-workflows creëren, hebben ze toegang tot en controle over de gegevens nodig voor kwaliteitsborging. Aan de andere kant blijft het eigendom van patiëntgegevens een veelbesproken onderwerp. Maar het leveren van de meest optimale zorg aan patiënten vereist toegang tot patiëntgegevens, ongeacht wie de eigenaar is.

We brengen enkele van de beste geesten samen bij Materialise om de relevantie en eigendom van slimme data in AM en de impact ervan op de behoefte aan menselijke expertise te bespreken.

Zal menselijke expertise nog steeds belangrijk zijn in AM?

Slimme gegevens leiden tot geoptimaliseerde workflows, waardoor menselijke tussenkomst mogelijk minder nodig is. Tegelijkertijd vereist het creëren van betere productieprocessen nog steeds menselijke expertise. Welke impact zullen slimme data hebben op de noodzaak van menselijk ingrijpen bij 3D-printen?

“De rol en relevantie van menselijk ingrijpen hangt af van de operationele context”, zegt Kristel Van den Bergh. “In de voorspelbare context van standaard operaties, waar veel data beschikbaar is, kunnen machines een dominante rol spelen en kan de menselijke rol worden gereduceerd tot toezicht. Wanneer er echter veel onzekerheid of ambiguïteit is, wat typisch het geval is in de context van innovatie, zijn meer menselijke vaardigheden vereist, zoals creativiteit, verbeeldingskracht en intuïtie. Dit zijn twee extreme uiteinden van het spectrum en in de meeste gevallen zullen automatisering en menselijk ingrijpen hand in hand gaan.

"Dat klopt, maar zelfs als er een grote hoeveelheid data beschikbaar is, zoals het geval is bij AM, zijn data alleen niet voldoende om te automatiseren productiestromen”, vult Bart Van der Schueren aan. “Want zelfs in zo’n datarijke context is de domeinspecifieke kennis van menselijke experts nodig om het proces te optimaliseren voordat het zinvol is om het te automatiseren. Met andere woorden, als je veel data gebruikt om een ​​slecht productieproces te automatiseren en op te schalen, krijg je toch een slecht proces.”

Peter Leys ziet extra kansen:"Slim produceren, gebaseerd op data, creëert ook een kans voor slimme mensen om een ​​verschil te maken." Hij legt uit:“Een slimme medisch chirurg zal zijn of haar ervaring, persoonlijke inzichten en interpretatie gebruiken om een ​​extra intelligentielaag toe te voegen om de behandeling van patiënten te verbeteren. Evenzo, in een AM-context, stelt het toevoegen van een extra, persoonlijke laag van intelligentie aan het proces een bedrijf in staat om het verschil te maken en een concurrentievoordeel te creëren.”

Het derde ingrediënt

"Breakthroughinnovatie hangt af van het vermogen om een ​​verband te leggen tussen dingen die niet te relateren zijn", zegt Van den Bergh. "En hoewel computers verbindingen sneller kunnen verwerken dan mensen, is het menselijk brein in staat om associaties te creëren die van nature niet in een bepaalde dataset zouden voorkomen. Dat is wat ons onderscheidt van computers.”

“Dus, om de hoofdvraag te beantwoorden:zullen meer slimme data menselijke expertise vervangen of verminderen? Het antwoord is nee!”

Bedrijven moeten investeren in menselijke expertise en in machine-intelligentie. Maar ze zullen nog steeds falen als ze niet investeren in het derde ingrediënt:een proces om die twee succesvol samen te laten werken.”
- Kristel Van den Bergh, Director of Innovation voor Materialise Mindware

Conclusie

Het is duidelijk dat slimme gegevens een steeds crucialere rol gaan spelen bij 3D-printen. Daarbij moeten we nadenken over het eigendom van data, maar ons ook afvragen:wie controleert de data? Uiteindelijk hangt het succes van 3D-printen af ​​van het hebben van de juiste hardware en software, maar ook van ons vermogen om gegevens vast te leggen, te gebruiken en toe te passen om bruikbare inzichten te creëren.

En dan is er nog het menselijke aspect. Omdat data leidt tot slimmere en meer geautomatiseerde productie, vermindert dit de behoefte aan operationele menselijke tussenkomst. Dit maakt tijd vrij voor bekwame ingenieurs om te doen waar ze goed in zijn:het definiëren en verfijnen van unieke productieprocessen. Een van de uitdagingen die voor ons liggen, is het opzetten van een werkbaar proces van hoe deze twee — machine-intelligentie en menselijke expertise — succesvol kunnen samenwerken en elkaar kunnen versterken in elke fase van het 3D-printtraject.