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La stampa 3D nel 2022: un passo verso i dati intelligenti

Alla fine di ogni anno Materialise mette attorno a un tavolo le proprie migliori menti per per identificare le principali tendenze della stampa 3D per il periodo a seguire: stavolta si è parlato di dati intelligenti.

Quest’anno, infatti, ha deciso di fare le cose in modo diverso: invece di scegliere più tendenze ha identificato una tendenza principale che definisce il settore della stampa 3D. Così per il 2022 ha scelto di focalizzarsi sulla crescente rilevanza dei dati nella stampa 3D, discutendo di proprietà dei dati e dell’impatto che hanno i dati intelligenti sulla necessità di intervento umano

Oggi, per Materialise, la stampa 3D continua a trasformare le fabbriche poiché le aziende adottano la stampa 3D per la produzione su larga scala in più siti.

Storicamente, gran parte della produzione di stampa 3D è avvenuta in isolamento, ossia in modo separato dal processo di produzione convenzionale. Ma quando i muri tra questi due ambienti di produzione scompaiono, i due ecosistemi iniziano a connettersi e creare un ambiente di produzione più integrato.

Un ambiente di produzione unificato e sempre più digitale consente maggiore efficienza, ripetibilità, scalabilità e controllo, ma richiede una risorsa comune: un linguaggio comune, ovvero i dati. Ecco perché Materialise ritiene che il ruolo dei dati nella produzione additiva diventerà sempre più importante.

Un momento della tavola rotonda di Materialise sui trend della stampa 3D nel 2022

Solitamente, osserva Materialise, la stampa 3D viene definita produzione intelligente, ma la terminologia ha origine dalla produzione tradizionale.

Nell’additive manuifacturing c’è probabilmente maggior complessità rispetto alla controparte convenzionale, perché qui il materiale e il prodotto vengono creati contemporaneamente. Quindi, il ruolo dei dati è probabilmente più importante nella stampa 3D che nella produzione tradizionale.

La capacità di rendere intelligente la produzione dipende quindi da quella di raccogliere dati. Ma mentre l’accesso ai dati è cruciale, di certo non è sufficiente. La produzione diventa intelligente quando si è in grado di analizzare i dati per creare intuizioni fruibili: ciò consente di migliorare il processo, aumentare la produzione e realizzare prodotti migliori.

Come ha osservato nel corso della tavola rotonda Pieter Slagmolen, Materialize Innovation Manager for Medical, “Per le applicazioni di additive manufacturing medicali, dobbiamo distinguere tra due tipi di dati. Da un lato, dati più intelligenti consentono alle aziende mediche di potenziare il processo di produzione di dispositivi medici personalizzati e sempre più complessi. Dall’altro ci sono i dati del paziente. Incorporare questi dati personalizzati nel processo di pianificazione e produzione ci consente di migliorare il trattamento dei pazienti, ma introduce anche ulteriori preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati“.

E per Kristel Van den Bergh, Direttore dell’Innovazione per Materialise Mindware, queste preoccupazioni si applicano anche in un contesto di produzione industriale: “La stampa 3D ci dà la libertà di produrre dove e quando vogliamo. Ma in un ambiente di produzione sempre più distribuito e basato su cloud, le persone sono preoccupate anche per la protezione dei dati proprietari, come prototipi o nuovi progetti”.

Ecco allora che torna in auge la questione: “Chi possiede i dati?“.

Ma per il direttore esecutivo Peter Leys, questa non è la domanda più importante, perché i dati consentono ai produttori di creare progetti e processi migliori. Quindi, la vera domanda è: “Chi possiede i tuoi progetti e processi?“.

Per il CTO di Materialise, Bart Van der Schueren, “Anonimizzando i dati, i produttori possono condividere i dati con maggiore sicurezza, consentendo loro di potenziare gli altri e alimentare l’innovazione del settore senza rivelare il proprio vantaggio competitivo“.

I dati intelligenti nel contesto industriale

Ecco allora che in un contesto industriale anche la proprietà dei dati, che si tratti di competenze di processo o proprietà intellettuale, comporta delle responsabilità.

Ora, il passaggio dalla produzione centralizzata, in cui la responsabilità risiede con un produttore centralizzato, alla produzione distribuita, che include più parti interessate, apre nuove conversazioni su responsabilità e responsabilità. E il quadro giuridico che circonda la produzione distribuita è ancora in fase di sviluppo.

Per le applicazioni mediche i dati di processo appartengono chiaramente agli ospedali e ai produttori di dispositivi medici.

Quando creano flussi di lavoro additivo hanno bisogno dell’accesso e del controllo dei dati per l’assicurazione della qualità. La proprietà dei dati dei pazienti, d’altra parte, rimane un argomento molto dibattuto. Ma fornire l’assistenza più ottimale ai pazienti richiederà l’accesso ai dati dei pazienti, indipendentemente da chi li possiede.

I dati intelligenti portano a flussi di lavoro ottimizzati, che possono ridurre la necessità di intervento umano. Allo stesso tempo, la creazione di processi di produzione migliori richiede ancora competenze umane. Quindi, quale impatto avranno i dati intelligenti sulla necessità dell’intervento umano nella stampa 3D?

Per Kristel Van den Bergh il ruolo e la rilevanza dell’intervento umano dipendono dal contesto operativo. Nel contesto prevedibile delle operazioni standard, dove sono disponibili molti dati, le macchine possono svolgere un ruolo dominante e il ruolo umano può essere ridotto alla supervisione.

Tuttavia, quando c’è molta incertezza o ambiguità, che è tipicamente il caso nel contesto dell’innovazione, sono richieste più abilità umane, come creatività, immaginazione e intuizione. Questi sono due estremi dello spettro e nella maggior parte dei casi, l’automazione e l’intervento umano andranno di pari passo.

Ma per Bart Van der Schueren anche quando è disponibile una quantità abbondante di dati, come nel caso della manifattura additiva, i dati da soli non sono sufficienti per automatizzare i flussi di produzione: “perché anche in un contesto così ricco di dati, è necessaria la conoscenza specifica del dominio degli esperti umani per ottimizzare il processo prima che abbia senso automatizzarlo. In altre parole, se utilizzi molti dati per automatizzare e ampliare un pessimo processo di produzione, finirai comunque con un pessimo processo”.

Peter Leys vede ulteriori opportunità: “la produzione intelligente, basata sui dati, crea anche un’opportunità per le persone intelligenti di fare la differenza. Per esempio un chirurgo intelligente utilizzerà la sua esperienza, le intuizioni personali e l’interpretazione per aggiungere un ulteriore livello di intelligenza per migliorare il trattamento del paziente. Allo stesso modo, in un contesto additivo, l’aggiunta di un ulteriore livello personale di intelligenza al processo consente a un’azienda di fare la differenza e creare un vantaggio competitivo“.

I dati intelligenti non sostituiscono le competenze umane

Per Van den Bergh l’innovazione dipende dalla capacità di creare un collegamento tra cose che sembrano non identificabili, “e mentre i computer potrebbero elaborare le connessioni più velocemente degli umani, il cervello umano è in grado di creare associazioni che non apparirebbero naturalmente in un determinato set di dati. Questo è ciò che ci distingue dai computer. Quindi, per rispondere alla domanda principale: dati più intelligenti sostituiranno o ridurranno le competenze umane? La risposta è no“.

È chiaro quindi che i dati intelligenti avranno un ruolo sempre più cruciale nella stampa 3D.

Come parte di ciò, dobbiamo pensare alla proprietà dei dati, ma anche chiederci: chi controlla i dati? Alla fine, il successo della stampa 3D dipende dall’avere l’hardware e il software giusti, ma anche dalla nostra capacità di acquisire, utilizzare e applicare i dati per creare informazioni fruibili.

E poi c’è l’aspetto umano. Poiché i dati portano a una produzione più intelligente e automatizzata, ciò riduce la necessità di intervento umano operativo.

Ciò consente a ingegneri esperti di risparmiare tempo per fare ciò che sanno fare meglio: definire e mettere a punto processi di produzione unici.

Una delle sfide che ci aspettano, per Materialise, è stabilire un processo praticabile di come questi due – intelligenza artificiale e competenza umana – possano lavorare insieme con successo e migliorarsi a vicenda in ogni fase del viaggio della stampa 3D.

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