La evolución de la IA en la impresión 3D: La revolución de la fabricación aditiva
05 de mayo de 2025 | Tiempo de lectura: 5 min
Con los recientes avances en inteligencia artificial (IA), muchas industrias buscan desarrollar casos de uso y aplicaciones específicas para aumentar la productividad, mejorar la experiencia del cliente y crear productos novedosos.
En consecuencia, las partes interesadas deben investigar o elaborar directrices claras para la implantación de la IA en su nicho.
Al adaptar las herramientas de IA a sectores específicos, el objetivo es siempre abordar problemas complejos que antes requerían procesos manuales ineficaces. En la impresión 3D en concreto, la tecnología de IA ya está contribuyendo a que los procesos de fabricación sean más precisos, fiables y eficientes. En este blog, exploraremos cómo EOS lidera el sector en el desarrollo de aplicaciones de IA innovadoras y en el uso de esta nueva y emocionante tecnología para redefinir la fabricación aditiva.
Definición de la IA generativa para la fabricación aditiva
No es fácil definir la IA, dado que es un término amplio que se aplica a miles de casos de uso e industrias.
En esencia, cada aplicación de IA pretende replicar o imitar la inteligencia humana en una tarea. Una puede generar texto, otra interpretar imágenes y una tercera identificar patrones en los datos.
Los recientes avances en IA han demostrado que, en algunos casos, los ordenadores son mejores que los humanos en esas tareas y, en la mayoría de los casos, el ordenador es más rápido. Al automatizar esas tareas, la IA puede mejorar la eficiencia, reducir los costes operativos y mejorar la productividad, especialmente en la impresión 3D.
Grandes modelos lingüísticos
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son una herramienta utilizada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Son el ejemplo más conocido de IA generativa que se ha hecho habitual en nuestra vida cotidiana. Los LLM más recientes, como ChatGPT, han demostrado una notable capacidad para resumir e interpretar textos, incluso si el documento tiene miles de palabras. Estas capacidades pueden agilizar tareas como la documentación, la depuración, la revisión de código y la traducción.
Detección de anomalías
El reconocimiento de patrones es desde hace tiempo uno de los principales puntos fuertes de las técnicas de aprendizaje automático (ML) e IA. Es la capacidad de reconocer lo que es "normal" basándose en numerosos ejemplos y utilizar esa definición para identificar lo que es inusual o único. Cuando se trabaja con datos de sensores e imágenes, la detección de anomalías permite el procesamiento rápido y automatizado de gigabytes de datos. Esto permite descubrir desviaciones en los procesos a una escala antes inimaginable.
Interpretación de imágenes
Muchos flujos de trabajo de fabricación aditiva requieren una supervisión continua de la calidad, parte de la cual puede automatizarse mediante controles visuales. Al detectar incluso las desviaciones más pequeñas de la norma en imágenes o secuencias de vídeo, la IA puede ayudar a los fabricantes no solo a determinar las normas de buenas prácticas, sino también a definirlas para su aplicación e industria únicas.
Integración de la IA en los flujos de trabajo de impresión 3D de 3D EOS
En EOS, ya estamos aprovechando la IA para la gestión del conocimiento en herramientas de servicio y optimizando la supervisión in situ para mejorar el procesamiento láser dentro de nuestros sistemas FA .
- Gestión del conocimiento: En procesos complejos y basados en el conocimiento, como la impresión 3D, EOS utiliza herramientas de IA para facilitar una recuperación de la información eficiente y fiable. Esto significa que la resolución de problemas en un proceso difícil no depende de la búsqueda manual en manuales de servicio y documentación. También significa que el intercambio de información entre expertos y colegas puede producirse de forma automatizada, garantizando la transparencia en todo el sector. Con los LLM, se pueden crear guías paso a paso basadas en indicaciones de lenguaje natural y en una interacción simplificada con el usuario. Esto reduce los tiempos de inactividad, acelera las reparaciones y aumenta la continuidad del proceso de fabricación aditiva.
- Supervisión in situ para mejorar el procesamiento láser: EOS integra mecanismos de supervisión in situ mediante IA en nuestras soluciones de impresión 3D de vanguardia para mejorar la eficiencia del procesamiento láser. La supervisión en tiempo real a través de la IA garantiza que las operaciones de la máquina se examinen constantemente para garantizar un funcionamiento óptimo. Gracias a las capacidades de detección de anomalías de la IA, el software de EOS puede detectar irregularidades inmediatamente, lo que permite intervenir a tiempo durante las actividades de impresión. Este ajuste en tiempo real mejora la calidad del producto, minimiza los residuos y los desechos y mejora la productividad general en el entorno de fabricación aditiva.
Participación en la Alianza AI
Como testimonio de nuestro compromiso con el avance de la IA en la fabricación aditiva, EOS participa activamente en la AI Alliance, una colaboración sin precedentes entre empresas, universidades, organizaciones de investigación, gobiernos y organizaciones sin ánimo de lucro que trabajan colectivamente para crear un futuro de IA abierta, segura y responsable. Nuestra participación en la AI Alliance nos permite colaborar con líderes del sector y expertos en tecnología, compartiendo conocimientos, estrategias y mejores prácticas para impulsar las aplicaciones de IA en la impresión 3D.
A través de esta alianza, EOS contribuye al desarrollo de normas sólidas sobre IA, directrices éticas e iniciativas de investigación que garanticen una integración responsable e impactante de la IA. Formar parte de la AI Alliance no solo amplifica nuestros esfuerzos en los avances pioneros de la IA, sino que también consolida nuestro papel como actor clave en la evolución continua de las tecnologías de impresión 3D.
La IA en la impresión 3D representa una oportunidad extraordinaria para mejorar la fiabilidad, eficiencia y productividad de la fabricación aditiva. Con el trabajo en curso de EOS para utilizar la IA con el fin de mejorar la FA, perfeccionamos nuestras expectativas de fabricación actuales al tiempo que sentamos las bases para soluciones futuras. La sinergia de la IA y FA está preparada para redefinir las normas industriales, ofreciendo capacidades de fabricación escalables y precisas, encapsulando el compromiso de EOS con la innovación incesante.
Si bien este blog ofrece una visión general introductoria, nuestra próxima serie proporcionará mayor profundidad y detalle sobre las aplicaciones industriales y las repercusiones de la IA en la impresión 3D.
En un próximo post, exploraremos el papel de la IA en la mejora del mantenimiento predictivo mediante la supervisión de los datos de los sensores en tiempo real, garantizando así un funcionamiento ininterrumpido.
También hablaremos de cómo la IA mejora la optimización del diseño, permitiendo la creación de componentes avanzados con atributos equilibrados. Examinaremos la automatización de los flujos de trabajo a través de la IA, mostrando cómo tecnologías emergentes como Agentic AI pueden agilizar los procesos, desde la selección de materiales hasta las comprobaciones finales de calidad.
Además, analizaremos el concepto más amplio de fabricación inteligente, considerando cómo la IA se integra con las tecnologías colaborativas y los sistemas interconectados para facilitar entornos de producción más inteligentes y adaptables.
Estas ideas pondrán de relieve cómo la IA puede mejorar la eficiencia, la precisión y las capacidades de la tecnología de impresión 3D.
