Rapid Fusion introduce un assistente AI per ottimizzare la stampa 3D
L’azienda britannica Rapid Fusion, nota per le sue soluzioni di manifattura additiva (tra cui le piattaforme Apollo e Medusa), ha annunciato il lancio di un assistente virtuale basato su intelligenza artificiale, progettato per migliorare le prestazioni e l’efficienza delle sue macchine di stampa 3D. Questo nuovo strumento si presenta come un’interfaccia intuitiva che guida l’utente in fase di preparazione e stampa, suggerendo i parametri più adeguati in base al materiale, la geometria del modello e gli obiettivi produttivi.
Funzioni principali dell’assistente AI
L’assistente AI di Rapid Fusion è in grado di:
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Generare automaticamente i parametri di slicing ideali per ottimizzare affidabilità e precisione.
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Regolare in tempo reale le impostazioni di stampa, quali velocità, temperatura ed estrusione, per contrastare problemi comuni come deviazioni dimensionali o difetti superficiali.
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Monitorare costantemente il processo produttivo, suggerendo correzioni immediate in caso di variazioni anomale o condizioni ambientali avverse.
Queste funzionalità mirano a facilitare il lavoro per operatori esperti e aiutarne l’approccio per chi è meno avvezzo alle tecniche additive.
Contesto tecnologico e sinergie con la pipeline Rapid Fusion
Rapid Fusion sta già integrando intelligenti sistemi AI nella sua piattaforma medusa (es. monitoraggio termico, auto-ottimizzazione dei processi, predictive maintenance con moduli NVIDIA on-premise)
L’assistente AI per la stampa completa questa visione, offrendo una soluzione software che dialoga in modo fluido e proattivo con l’hardware, riducendo sprechi e velocizzando il time-to-market delle parti personalizzate.
Prospettive di utilità e adozione
Il nuovo strumento AI rappresenta un potenziale elemento differenziante per Rapid Fusion, puntando su:
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Automatismo incrementale, per facilitare l’adozione da parte delle aziende senza expertise specifici.
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Miglioramento della qualità costante delle parti, grazie a feedback dinamici.
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Riduzione dei tempi di debug e riduzione dei costi operativi legati ai tentativi errati, ponendo le basi per un’adozione più ampia delle tecnologie LFAM (Large Format Additive Manufacturing).
