Cờ bạc trực tuyếnTăng cường sản xuất bồi đắp tạo dựng thành công nhờ học máy

Trưởng nhóm tiếp thị sản phẩm

Những thách thức của sản xuất bồi đắp

Việc vượt qua những thử thách này càng trở nên khó khăn hơn vì mỗi quy trình AM đều có bộ thông số quy trình riêng

Thành phần hóa học dạng bột của hợp kim có thể rất khác nhau do hàm lượng tạp chất nhỏ có thể thay đổi thành phần của mỗi mẻ

Các biến thể có thể có trong các thông số xử lý trong máy AM chạy bằng laser (công suất biên

Khả năng dự đoán điều gì sẽ xảy ra đóng vai trò lớn trong việc đảm bảo tỷ lệ xây dựng thành công cao khi tồn tại quá nhiều kết hợp thuộc tính quy trình

Phương pháp xử lý dữ liệu AM dựa trên dữ liệu

Bước đầu tiên để có được sự tự tin trong quy trình AM là giúp các kỹ sư nắm bắt và quản lý thông tin vật liệu của họTop 10 sòng bạc online GrantaGranta MI cũng cung cấp cho các công ty một kho lưu trữ thông tin vật liệu duy nhất — một “nguồn thông tin xác thực duy nhất”— giúp tránh vấn đề các kỹ sư khác nhau làm việc với các dữ liệu khác nhau

tập dữ liệu AM trong thế giới thực thường thưa thớt và ồn ào — “thưa thớt” nghĩa là có khoảng trống trong một số dòng hoặc cột nhất định của tập dữ liệu

Cờ bạc trực tuyến hợp tác với Intellegens để kết hợp thuật toán Alchemite™ nhằm lấp đầy các khoảng trống về mặt thống kê và giảm nhiễu trong dữ liệu

• Dự đoán các giá trị còn thiếu trong phần còn lại của tập dữ liệu
• Dự đoán kết quả đầu ra cho một nhóm biến đầu vào mới
• Tối ưu hóa hiệu suất bằng cách dự đoán đầu vào nào sẽ đạt được đầu ra mong muốn tốt nhất
• hoặc cụm trong dữ liệu
• Xác định đầu vào nào là yếu tố thúc đẩy mạnh mẽ cho đầu ra nào

Machine learning sử dụng dữ liệu dự án AM hiện có để xây dựng các mô hình dự đoán nhằm xác định các mối quan hệ chính về thuộc tính-quy trìnhhội thảo trực tuyến theo yêu cầu.

Sử dụng công nghệ máy học để xác định các liên kết thông thường giữa dữ liệu AM

Mức độ hiểu biết mới này về dữ liệu AM cho phép các kỹ sư kiểm soát quy trình AM và tối ưu hóa hiệu suất của vật liệu và bộ phận

Giải pháp trong ba ứng dụng

Giải pháp Grantta MI dành cho AM đã được chắt lọc thành ba ứng dụng: ứng dụng tập dữ liệu đào tạo

1. bạn có thể trích xuất dữ liệu chính từ cơ sở dữ liệu Granta MI để tạo thành ma trận tính năng phức tạp có thể dùng để huấn luyện mạng nơ-ron
2. bạn có thể lấy mô hình do mạng thần kinh tạo ra và thẩm vấn nó để có câu trả lời cho các câu hỏi cụ thể của bạn về quy trình AM
3. các kỹ sư có thể lấy một phần của tập dữ liệu phức tạp và hiển thị nó dưới dạng đồ họa để tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu

Triển vọng tươi sáng cho học máy trong sản xuất bồi đắp

Một báo cáo của công ty nghiên cứu tiếp thị hàng đầu PwC lưu ý rằng 100% công ty được xác định là “nhà vô địch kỹ thuật số” (trái ngược với “những người mới bắt đầu kỹ thuật số”) đang có kế hoạch sử dụng ML vào năm 2025

Các quy trình AM kết hợp hệ thống quản lý dữ liệu với ML được dự đoán sẽ giúp giảm 50-90% số lượng thử nghiệm cần thiết để thiết lập các thông số xử lý AM chính xácSách trắng của Cờ bạc trực tuyến“Cách học máy giúp đưa các bộ phận được sản xuất phụ gia vào thị trường nhanh hơn

Cờ bạc trực tuyến sẽ tiếp tục bổ sung các tính năng cho Granta MI và hợp tác với Intellegens để biến ML trở thành một phần quan trọng hơn nữa trong quy trình xây dựng AM

Nếu bạn muốn biết điều này có thể áp dụng như thế nào cho công ty của bạnđặt buổi trình diễnvới nhóm của chúng tôi.