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看ASTM如何探讨增材制造数据治理保存的挑战与解决思路？

宣布时间：

2023-01-11 12:43

　　在《暗知识》一书中提到，当数据无法被感受，它们之间的关系又无法用方程解析表达时，这些数据间的关系就掉入了人类感官与数学理解能力之外的暗知识大海。

　　目今，增材制造-3D打印技术也正在爆发大宗的暗知识，而充分利用增材制造历程中爆发的用数据将能够支持多种应用，例如质料筛选、打印历程监控，打印后的零件性能预测，打印历程监控，质量可追溯，零件认证和数据宁静。如何将暗知识为人类所用，成为推动3D打印生长迫切需要解决的挑战。

　　通过新的要领和标准构建一个能够便当、宁静的生成增材制造数据、存储、剖析与共享增材制造数据的生态系统将增进增材制造技术的生长。为此，ASTM International 和America Makes 举行了增材制造数据研讨会，探讨了增材制造数据生成、增材制造先进数据驱动要领，以及增材制造数据库和数据治理系统等话题。

　　本期，3D科学谷将分享这一运动中所探讨的话题，以此来透视增材制造数据治理中保存的挑战及解决思路。

　　流动的数据，衔接、治理、智能化的挑战

　　在增材制造历程中，片段化的数据是缺乏价值的，至少没有将数据的价值最大化，而如何将数据与数据之间的环节衔接起来，如何将数据汇聚起来，并充分发挥其价值，这是3D打印业界体贴的话题。

　　目今ASTM的重点事情之一就是支持数据治理和架构建设。数据是任何制造历程资格和认证的基础。数据捕获、保存和验证关于形成稳健增材制造供应链至关重要。可是数据治理中保存一些要害挑战，例如人力、财务、知识和技术方面的资源缺乏，供应链协调、硬件、软件和要领上的技术差别，最重要的是缺乏最佳实践/标准。ASTM的重点事情是与相助同伴相助，解决这些差别与挑战。

　　从粉末到零件

　　案例分享：Carpenter的思路

　　从粉末制造到最终零件，这是一个颇为长的链条，Carpenter公司在这方面强化了应对整个增材制造粉末数据治理中的要害挑战能力。

　　挑战来自两方面：首先，共享从雾化历程到筛选，测试/认证以及最终库存中的数据的衔接是一个挑战。第二个挑战在于追踪粉末的使用和状况。如何建立数据与产品结果之间的数字关联，如何将粉末特性、机械条件和加工参数相结合，理解这些因素如何影响最终零件的机械性能。

　　为了应对这些挑战，Carpenter内部开发了PowderSolve软件，用于治理从雾化到零件生产的数据。不过，目前仍保存一些缺口需要完善，首先是标准缺口，特别是粉末的规格要求不可用，而这种规格可以成为资助行业生长的标准。另一个缺口是在要害质料特性上未告竣共识。

　　增材制造大数据存储和剖析平台

　　案例分享：GE的思路

　　关于增材制造大数据存储与剖析，GE 目前的聚焦点在于将增材制造各个阶段的数据集成，数据集成的主要挑战之一是在整个增材制造生命周期中进行捕获和使用数据。

　　GE开发了SADL和SemTk之类的工具来治理流程链中的数据，SemTk可以快速为多个数据存储构建知识驱动型应用和知识驱动型接口。

　　为了进行有效的数据治理，未来的需求是开发通用的数据规范指南，指南中界说各项之间的模型关系，接纳标准数据交换花样以用于捕获机械数据的标准机制和花样。增材制造数据治理的未来愿景是通过模型驱动的数据集成平台按需提供数据集成。

　　医疗器械增材制造与数据

　　案例分享：FDA的思路

　　目前，FDA在数据领域的事情旨在从供应链到后处理方面理解数据，建立监管方面的标准。

　　机械学习和人工智能在增材制造中的应用是一定的，因为通过利用来自差别来源的增材制造数据，开发出用于实时质量控制的系统。FDA 肯定命据与标准结合发挥作用的地方，标准可以资助FDA等监管机构进行更快的审查，并批准更好、更宁静的医疗产品与设备，而这一切需要数字化的思路与体系来支撑。

　　航空航天领域的数据治理

　　案例分享：NASA的思路

　　NASA关于增材制造数据治理的愿景是公共和私有云共存。

　　通过公有云，可以推动基于质料质量、工艺评定，SPC标准和设计准则的生长，通过公有云实现开放、可转移与分享的数据存储。关于私有云来说，关于NASA这样的机构，或许是不可制止将恒久需要的一种存储方法。

　　数据的开放性，将影响行业标准的建立与生长，也将影响增材制造技术的应用生长速度。

　　跨组织相助的数据生态系统

　　案例分享：空军研究实验室

　　空军研究实验室为了推动数据治理的标准和计划，需要从多个项目中获取、清理和剖析数据�？站芯渴笛槭艺诳⒁桓鍪萆低�，用于治理偏重于增材制造的跨组织相助数据。通过Hyperthought 工具，该工具可以集成来自多个来源的增材制造数据，提供用于协作的数字事情区以及与现有系统和设备集成。

　　集成面临的一些主要挑战是：处理来自差别来源的大宗数据，如何捕获数据的变革，如何将这些数据组织成差别的花样、标签和分类，包管数据宁静性以及设置数据会见权限。

　　空军研究实验室对来自三个组织的数据集进行的案例研究标明，数据缺少总体架构并且提取数据的时间较长。要害教训之一是，数据之间的关系建立很重要�？站芯渴笛槭胰衔�，建立更为详细和全面的数据链，将研究目标与数据链联系起来，填补标准中的空白是需要解决的要害挑战。

　　数据驱动决策

　　案例分享：美国国家标准技术研究院(NIST)

　　美国国家标准技术研究院(NIST)探讨数据在链接和支持增材制造生命周期和价值链运动中起到的要害作用，数据驱动决策将成为增材制造进入工业化的显著特征。

　　数据共享关于简化增材制造开发和加速增材制造认证至关重要。在这里，增材制造数据标准关于业界来说是重要的，因为它可以有效地治理和共享增材制造数据。许多相关数据的ASTM国际标准，例如ASTM E1338和E2738，可以作为增材制造数据治理的ASTM标准的下一个生长参考。

　　数据治理的通用语言

　　案例分享：西门子

　　数字化是增材制造的焦点特征，数字制造的一个要害方面在于数据治理，因为数据组成了增材制造中险些每个事情流的基础。

　　在增材制造中，数据是不绝生成和传输的，但目今纷歧定获得了正确的剖析。在增材制造中，由于非标准接口的保存，数据收集的瓶颈受到限制。西门子提倡通用的设备接口(UMATI)通用“语言”解决计划。

　　通用数据交换花样

　　案例分享：宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室(ARL)

　　宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室(ARL)提出一种通用数据交换花样(CDEF)，这是一种用于共享增材制造数据的中性花样，以及一种从生成点自动进行数据收集的机制，尤其偏重于粉末床熔化(PBF)和定向能源沉积(DED)增材制造工艺。

　　ARL开发了用于增材制造的数据治理系统(DMSAM)，以跟踪America Makes资助的单个工厂中的所有数据。该软件的作用是跟踪库存，从设计到后期处理的所有单个零件，并生成报告。虽然目今有许大都据治理软件可用，可是挑战在于它们之间无法交流或共享数据。

　　集成与剖析数据的系统

　　案例分享：ANSYS

　　ANSYS提供用以捕获增材制造价值链中数据，剖析数据并将其与CAD / CAE集成的系统。

　　处理增材制造数据的要害方面是数据的可追溯性和捕获，增材制造数据剖析以及与CAD系统的集成。增材制造价值链中数据治理的挑战主要在于设计/制造工程，增材制造生产和测试以及认证。

　　同样，增材制造数据面临的挑战包括难以界说产品特性，非标准传感器的数据扑捉，机械日志，数据加密，设计和仿真中质料界说的粒度等等。推进测试套件与增材制造设备的兼容性，机械与设计和仿真系统的集成以及增材制造设备历程数据的标准很是重要。

　　数据驱动的3D打印车间自动化

　　案例分享：3YOURMIND

　　增材制造MES 软件企业3YOURMIND将数据谱系集成应用到标准、认证、机械学习、资格认证和供应链的各个方面。

　　这种做法旨在改善增材制造业务决策，改善质量包管(使用实时数据)，提高增材制造数据宁静性和优化现有流程，从而将3D打印车间的用户体验和自动化提升到一个新水平。这方面基于ASTM International 通过开发机械需要的标准，建立更高级别的设备连接性，从而增进标准化组、软件和增材制造技术提供商之间的相同。

　　数据驱动实现增材制造认证

　　案例分享：橡树岭国家实验室(ORNL)

　　使用通例要领认证增材制造零件面临许多挑战，而ORNL则接纳相反的要领，通过了解工艺，优化工艺，对组件进行认证和鉴定，并创立一个用于工艺自我优化的反响回路。

　　ORNL使用开源软件Dream.3D创立了一个集成数据治理平台，该软件捕获了3D打印工艺的各个方面。Dream.3D的突破性在于通过人工智能进行历程中原位质量控制的技术，与CT扫描相比，该技术可以捕获很是精细的增材制造缺陷。使用数据驱动技术可以实现对增材制造历程和组件的认证。

　　3D科学谷Review: 总体来说，建立数据与产品结果之间的数字关联，如何将粉末特性、机械条件和加工参数相结合，理解这些因素如何影响最终零件的机械性能是须要的，也是赋能通过3D打印技术开发新质料，新产品的路径，3D科学谷认为这一切需要结合大宗的数据，在算法与人工智能的基础上完成。

　　3D科学谷认为，不久的将来，3D打印的PK将进化成数据与人工智能的PK，那时候某种意义上，拥有制造数据的企业是幸福的，拥有基于人工智能软件的企业是幸福的。（来源：3D科学谷）

3D打印,增材制造

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