Tren Pencetakan 3D untuk 2022:Meningkatnya Relevansi Data Pintar dalam Pencetakan 3D

Saat ini, pencetakan 3D terus mengubah lantai pabrik karena perusahaan mengadopsi pencetakan 3D untuk produksi skala besar di beberapa lokasi. Secara historis, banyak produksi pencetakan 3D terjadi secara terpisah — terpisah dari proses manufaktur konvensional. Namun saat dinding antara dua lingkungan manufaktur ini menghilang, kedua ekosistem ini sekarang mulai terhubung dan menciptakan lingkungan produksi yang lebih terintegrasi.

Lingkungan produksi digital yang semakin terpadu seperti itu memungkinkan efisiensi, pengulangan, skala, dan kontrol yang lebih besar, tetapi memerlukan sumber daya yang sama — bahasa yang sama, dan itu adalah data. Ke depan, kami yakin peran data dalam manufaktur aditif (AM) akan menjadi semakin penting dalam banyak hal.

Di meja bundar kami, kami mengumpulkan beberapa pemikir terbaik di Materialize untuk membahas relevansi dan kepemilikan data pintar di AM dan dampaknya terhadap kebutuhan akan keahlian manusia.

Meningkatnya relevansi data pintar akan memainkan peran penting dalam manufaktur aditif pada tahun 2022.

Seberapa relevan data di AM?

Kami menyebut pencetakan 3D sebagai "manufaktur pintar", tetapi istilah ini berasal dari manufaktur tradisional. AM, bagaimanapun, mungkin lebih kompleks daripada rekan konvensionalnya karena, dengan AM, material dan produk dibuat secara bersamaan. Jadi, peran data mungkin lebih penting dalam pencetakan 3D daripada manufaktur tradisional.

Data pintar memegang kunci untuk mengubah produksi pencetakan 3D industri. Saat produsen meningkatkan produksi, data pintar akan memungkinkan mereka untuk mengurangi tingkat memo, memprediksi kegagalan bahkan sebelum mereka mulai mencetak, dan memenuhi persyaratan kualitas yang ketat.”
- Tim Van den Bogaert, Direktur Pasar Senior di Materialize Software

Kemampuan kami untuk membuat manufaktur menjadi “pintar”, bergantung pada kemampuan kami untuk mengumpulkan data. Tetapi sementara akses ke data sangat penting, itu tentu saja tidak cukup. Manufaktur menjadi cerdas ketika kami mampu menganalisis data untuk menciptakan “wawasan yang dapat ditindaklanjuti”. Hal ini memungkinkan kami untuk meningkatkan proses, meningkatkan produksi, dan, pada akhirnya, membuat produk yang lebih baik.

Atau sebagai pelanggan baru-baru ini menyatakan:“Kami percaya di dunia di mana bagian selanjutnya yang kami cetak selalu merupakan versi yang lebih baik dari sebelumnya bagian." Ini akan membutuhkan platform perangkat lunak yang mampu terhubung ke semua sistem dan set data yang ditemukan di lingkungan produksi dan di luarnya.

“Untuk aplikasi AM medis, kami perlu membedakan antara dua jenis data,” kata MaterialiseInnovation ManagerforMedical,Pieter Slagmolen. “Di satu sisi, data yang lebih cerdas memungkinkan perusahaan medis meningkatkan proses produksi perangkat medis yang dipersonalisasi dan semakin kompleks. Di sisi lain, ada juga 'data pasien'. Memasukkan data yang dipersonalisasi ini ke dalam proses perencanaan dan produksi memungkinkan kami meningkatkan perawatan pasien, tetapi juga menimbulkan kekhawatiran tambahan tentang privasi dan keamanan data.”

Menurut Kristel Van den Bergh, Direktur Inovasi untuk Materialize Mindware, kekhawatiran ini juga berlaku dalam konteks produksi industri. “Pencetakan 3D memberi kami kebebasan untuk memproduksi di mana pun dan kapan pun kami mau. Namun dalam lingkungan manufaktur yang semakin terdistribusi dan berbasis cloud, orang-orang juga memperhatikan perlindungan data kepemilikan, seperti prototipe atau desain baru.”

Siapa yang memiliki data di AM?

Pertanyaan:“Siapa pemilik datanya?” tentu bukan hal baru. Tetapi bagi Peter Leys, Ketua Eksekutif, ini bukanlah pertanyaan yang paling penting. Data memungkinkan produsen untuk membuat desain dan proses yang lebih baik. Jadi, pertanyaan sebenarnya adalah:“Siapa yang memiliki desain dan proses Anda?”.

Sebagian besar produsen tidak hanya akan mengklaim kepemilikan desain dan proses, tetapi juga mengungkapkan keinginan untuk mengendalikannya. Mereka mungkin memutuskan untuk membagikan beberapa wawasan ini untuk memberdayakan pengguna lain, tetapi produsen harus mempertahankan kepemilikan dan kontrol. Ini akan memungkinkan mereka untuk menciptakan proses produksi yang lebih cerdas yang memungkinkan mereka melompati persaingan.”
- Peter Leys, Ketua Eksekutif di Materialise

“Dengan menganonimkan data, produsen dapat berbagi data dengan lebih percaya diri, memungkinkan mereka untuk memberdayakan orang lain dan mendorong inovasi industri tanpa mengungkapkan keunggulan kompetitif mereka, ” tambah Bart Van der Schueren, CTO Materialize.

Dalam konteks industri, kepemilikan data — apakah itu keahlian proses atau kekayaan intelektual — juga disertai dengan tanggung jawab. Sekarang, transisi dari produksi terpusat, di mana kewajiban berada pada satu produsen terpusat, ke produksi terdistribusi, yang mencakup banyak pemangku kepentingan, membuka percakapan baru tentang tanggung jawab dan kewajiban. Dan kerangka hukum yang melingkupi produksi terdistribusi, masih dikembangkan.

Untuk aplikasi AM medis, data proses jelas milik rumah sakit dan produsen perangkat medis. Saat mereka membuat alur kerja AM, mereka memerlukan akses dan kontrol data untuk jaminan kualitas. Kepemilikan data pasien, di sisi lain, tetap menjadi topik yang sangat diperdebatkan. Namun, memberikan perawatan yang paling optimal kepada pasien, akan memerlukan akses ke data pasien, terlepas dari siapa pemiliknya.

Kami menyatukan beberapa pemikir terbaik di Materialize untuk membahas relevansi dan kepemilikan data pintar di AM dan dampaknya terhadap kebutuhan akan keahlian manusia.

Apakah keahlian manusia masih penting di AM?

Data pintar menghasilkan alur kerja yang dioptimalkan, yang dapat mengurangi kebutuhan akan campur tangan manusia. Pada saat yang sama, menciptakan proses produksi yang lebih baik masih membutuhkan keahlian manusia. Jadi, apa dampak data pintar terhadap perlunya campur tangan manusia dalam pencetakan 3D?

“Peran dan relevansi intervensi manusia bergantung pada konteks operasional,” kata Kristel Van den Bergh. “Dalam konteks operasi standar yang dapat diprediksi, di mana banyak data tersedia, mesin dapat memainkan peran dominan dan peran manusia dapat dikurangi menjadi pengawasan. Namun, ketika ada banyak ketidakpastian atau ambiguitas, yang biasanya terjadi dalam konteks inovasi, lebih banyak keterampilan manusia diperlukan, seperti kreativitas, imajinasi, dan intuisi. Ini adalah dua ujung spektrum yang ekstrem dan dalam banyak kasus, otomatisasi dan intervensi manusia akan berjalan seiring.

“Benar, tetapi meskipun tersedia banyak data, seperti halnya AM, data saja tidak cukup untuk diotomatisasi aliran produksi”, tambah Bart Van der Schueren. “Karena bahkan dalam konteks yang kaya data seperti itu, pengetahuan khusus domain dari pakar manusia diperlukan untuk mengoptimalkan proses sebelum masuk akal untuk mengotomatiskannya. Dengan kata lain, jika Anda menggunakan banyak data untuk mengotomatisasi dan meningkatkan proses produksi yang buruk, Anda tetap akan mendapatkan proses yang buruk.”

Peter Leys melihat peluang tambahan:“Manufaktur pintar, berdasarkan data, juga menciptakan peluang bagi orang pintar untuk membuat perbedaan.” Dia menjelaskan:“Seorang ahli bedah medis yang cerdas akan menggunakan pengalaman, wawasan pribadi, dan interpretasinya untuk menambahkan lapisan kecerdasan tambahan guna meningkatkan perawatan pasien. Demikian pula, dalam konteks AM, menambahkan lapisan kecerdasan pribadi tambahan ke dalam proses memungkinkan perusahaan membuat perbedaan dan menciptakan keunggulan kompetitif.”

Bahan ketiga

“Inovasi terobosan bergantung pada kemampuan untuk membuat hubungan antara hal-hal yang tampaknya tidak relevan,” kata Van den Bergh. “Dan sementara komputer mungkin memproses koneksi lebih cepat daripada manusia, otak manusia mampu membuat asosiasi yang tidak akan muncul secara alami dalam kumpulan data tertentu. Itulah yang membedakan kami dari komputer.”

“Jadi, untuk menjawab pertanyaan utama:akankah lebih banyak data pintar menggantikan atau mengurangi keahlian manusia? Jawabannya tidak!”

Perusahaan perlu berinvestasi dalam keahlian manusia serta kecerdasan mesin. Tetapi mereka tetap akan gagal jika mereka tidak berinvestasi dalam bahan ketiga:sebuah proses untuk membuat keduanya berhasil bekerja sama.”
- Kristel Van den Bergh, Direktur Inovasi untuk Materialize Mindware

Kesimpulan

Jelas bahwa data pintar akan memainkan peran yang semakin penting dalam pencetakan 3D. Sebagai bagian dari itu, kita perlu memikirkan kepemilikan data, tetapi juga bertanya pada diri sendiri:siapa yang mengendalikan data? Pada akhirnya, keberhasilan pencetakan 3D bergantung pada perangkat keras dan perangkat lunak yang tepat, tetapi juga pada kemampuan kami untuk menangkap, menggunakan, dan menerapkan data untuk menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Dan kemudian ada aspek manusia. Karena data mengarah ke manufaktur yang lebih cerdas dan lebih otomatis, ini mengurangi kebutuhan akan intervensi manusia operasional. Ini membebaskan waktu bagi para insinyur yang terampil untuk melakukan yang terbaik:mendefinisikan dan menyempurnakan proses produksi yang unik. Salah satu tantangan yang terbentang di depan adalah membangun proses yang dapat diterapkan tentang bagaimana keduanya — kecerdasan mesin dan keahlian manusia — dapat berhasil bekerja sama dan meningkatkan satu sama lain di setiap tahap perjalanan pencetakan 3D.