#Startup3D: SelectAM ayuda a las empresas a identificar piezas adecuadas para impresión 3D
La fabricación aditiva está cada vez más presente en la industria como método de producción de piezas finales. Aún así, muchas empresas siguen oponiendo cierta resistencia a adoptar esta tecnología. La transición del prototipado al método de producción de pequeñas o incluso grandes series no está exenta de dificultades. Entre los obstáculos, encontramos en primer lugar la escasez de conocimientos especializados sobre este innovador método de producción. Esto a menudo conduce a inversiones incorrectas y pérdidas, lo que en consecuencia desanima a las empresas a invertir en impresión 3D. Para resolver estos problemas y hacer que la tecnología sea más accesible, la startup finlandesa SelectAM ha ideado una plataforma totalmente automatizada y basada en IA capaz de identificar las piezas más adecuadas para imprimir en 3D a partir de unos pocos datos proporcionados, estimando los costes, el tiempo de producción y el ahorro en comparación con el uso de técnicas tradicionales. Para saber más, hemos entrevistado al equipo de SelectAM, que nos ha contado más sobre el funcionamiento de su solución, sus proyectos actuales y el potencial de la inteligencia artificial en la impresión 3D.
3DN: ¿Puedes presentarte y contarnos tu relación con la impresión 3D?
Niklas: Me llamo Niklas Kretzschmar, soy cofundador y CEO de SelectAM. Entré en contacto por primera vez con la impresión 3D cuando estudiaba ingeniería mecánica. Me impresionaron las posibilidades de diseño que ofrece esta tecnología, no sólo para prototipos, sino sobre todo para productos de producción más funcionales. Al principio, trabajé en sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la fusión láser por lecho de polvo de metal y en una ontología para el conocimiento de la impresión 3D industrial.
Kalle: Me llamo Kalle Lepola y llevo unos 8 años enamorado del mundo de la fabricación aditiva. Empecé con HP y la tecnología Multi Jet Fusion en 2017, me desvié brevemente hacia SAP, en el área de software empresarial, pero finalmente eché tanto de menos la industria de la impresión 3D que me uní a SelectAM como consultor y más tarde como Director de Negocios. Inicialmente, me interesé por esta industria porque promete un método de producción más ecológico y rápido, reduciendo la necesidad de logística y almacenamiento. Además, espero con impaciencia el día en que pueda imprimirme en 3D un nuevo ligamento para mi rodilla.
3DN: ¿Qué es SelectAM y cuál es su misión?
Nuestra misión principal es ayudar a las empresas a fabricar las piezas adecuadas por las razones adecuadas. Hacemos accesible la fabricación digital, permitiendo a las empresas beneficiarse de procesos eficientes y sostenibles que reducen los residuos y dan prioridad a productos específicos desde el diseño hasta la entrega.
En trabajos anteriores, detectamos importantes problemas en el sector de la fabricación aditiva que impedían a las empresas acceder a las ventajas y promesas que ofrece. Las empresas siguen confiando en unos pocos «expertos» para identificar y cualificar las piezas para impresión 3D. La mayoría de las veces, la selección de las piezas que se van a imprimirse basa en sensaciones instintivas y en el conocimiento de unas pocas técnicas de fabricación.
En segundo lugar, identificar y cualificar el método de producción más eficiente para una pieza determinada es actualmente un proceso manual y lento para muchas empresas. Por último, entre los grandes problemas de la industria manufacturera están el exceso de existencias de productos (debido a las elevadas cantidades mínimas de pedido) y las largas y vulnerables cadenas de suministro.
Lo que hacemos, fundamentalmente, es proporcionar a las empresas un «experto en impresión 3D automatizada» 24 horas al día, 7 días a la semana, para que puedan tomar decisiones basadas en datos, libres de prejuicios y basadas en amplios conocimientos y no limitadas a un puñado de tecnologías de fabricación.
3DN: ¿Cómo funciona la plataforma en línea de SelectAM?
Hay muchos casos de uso para nuestra plataforma, enumeraremos los principales.
- Identificación descendente – Las empresas utilizan nuestra plataforma para identificar, a través de los datos de sus soluciones ERP/PDM/PLM/Data Lake, qué piezas deben fabricarse de forma aditiva, cuáles deben rediseñarse y cuáles deben seguir produciéndose por métodos convencionales. En este enfoque, tenemos en cuenta muchos parámetros de la cadena de suministro como MOQ (Minimum Order Quantity), vida útil restante, demandas anuales, stock disponible, etc. Finalmente, calculamos un coste total de propiedad que simulamos frente al coste con fabricación aditiva. De este modo, permitimos a nuestros clientes evaluar de forma holística cómo encajaría la impresión 3D en sus operaciones. Hemos visto una cuota máxima del 5% de componentes identificados junto con una reducción del 90% en el tiempo necesario para tomar tales decisiones cuando se analizan más de piezas individuales.
- Control de precios y pedidos – Nuestra solución, y en particular la versión gratuita, se utiliza para comparar y obtener precios de mercado en tiempo real para la determinación del coste por pieza para componentes 3D. Esta funcionalidad es realmente el corazón de la solución y hemos querido que sea gratuita para todos. Lo bueno es que esta evaluación puede hacerse con y sin archivos CAD, sin dejar de ofrecer resultados precisos. Al final, si entre las distintas tecnologías de producción la impresión en 3D resulta ser más rentable, también hacemos posible el pedido de piezas.
- Estimaciones – También colaboramos con proveedores de servicios de impresión 3D y equipos internos de grandes OEMs para estimar con precisión el coste y el tiempo de producción y postratamiento. Con esta capacidad, nuestros clientes pueden generar presupuestos para sus máquinas en cuestión de segundos. Hemos visto tasas de automatización del 40-60%, lo que significa que podría emplear a un empleado a tiempo completo en tareas más estratégicas o vender el doble si su capacidad de producción se lo permite.
- Estimaciones de rediseño – Al examinar las piezas, lo más probable es que sólo el 2-5% de los componentes sean directamente aptos para la impresión 3D. Esto es comprensible, ya que la mayoría de los productos de la cadena de suministro no están diseñados para esta tecnología. Este porcentaje puede aumentar rediseñando los componentes. Nuestras estimaciones de rediseño ofrecen a nuestros clientes la posibilidad de calcular el ahorro en sus componentes, respondiendo a la pregunta «¿Cuánta masa tengo que eliminar para que esta pieza se convierta en un caso de negocio positivo?». Esto se hace antes de realizar cualquier trabajo de ingeniería en el componente.
3DN: ¿Qué tecnologías de impresión 3D admite la plataforma?
Somos completamente independientes de la tecnología, lo que significa que podemos establecer cualquier tipo de esta en el perfil de estimación. La forma en que funciona es que una vez que tenemos un nuevo proyecto para el cliente, la configuración inicial incluye la configuración de parámetros específicos de la máquina junto con el cliente. Por ejemplo, los costes de mano de obra y los precios de los materiales varían de una empresa a otra y de un país a otro, las estructuras de costes de WAAM son completamente distintas de las de SLM y todas las tecnologías requieren distintos tipos de postratamiento. Todos los parámetros específicos de la tecnología y la empresa se tienen en cuenta y se introducen antes de realizar las evaluaciones.
Además, ofrecemos precios reales de mercado instantáneos para las tecnologías de impresión 3D más importantes, como SLM, SLS, MJF, FDM, SLA, SAF, etc. También simulamos y estimamos el impacto de las estrategias de anidado y postratamiento en los precios de mercado.
Nuestros clientes con impresoras 3D se benefician enormemente de las estimaciones y simulaciones automatizadas para ver cuál de sus máquinas es la más adecuada para una pieza concreta y cuál sería el coste y el tiempo por pieza. Además, la simulación de los impactos de las estrategias de anidamiento, orientaciones, sustratos, rediseños, densidades de empaquetado, etc. proporciona a nuestros clientes las respuestas necesarias sobre qué tecnología utilizar. Además de esto, también simulamos los costes de los métodos de producción convencionales para ver dónde están los puntos de equilibrio y analizar en qué fase del ciclo de vida del producto se debe pasar a la fabricación aditiva o desde ella.
En general, trasladar la producción a la fabricación aditiva para aquellas piezas en las que tiene sentido reducirá los costes, los residuos y los plazos de entrega. Los rediseños contribuirán a la eficiencia de los recursos y, en ocasiones, incluso mejorarán el rendimiento de las piezas. El paso a la fabricación aditiva también permite a las empresas producir estas piezas sólo bajo demanda. La lista de ventajas de la impresión 3D es larga, pero empieza por tomar las decisiones correctas, y nosotros estamos aquí para eso.
3DN: ¿Qué papel desempeñan el aprendizaje automático y la IA en esta solución?
Podemos decir que la IA y el aprendizaje automático desempeñan un papel importante en nuestra solución en segundo plano. El hecho de que podamos realizar evaluaciones precisas sin archivos CAD significa que el algoritmo debe ser inteligente. Además, nos metemos en parámetros de proceso y simulaciones, donde necesitamos tecnología inteligente para hacer el «trabajo pesado». Predecimos y apostamos a que la IA también desempeñará un papel importante en la mejora de la calidad de los datos. La cuestión no es si la industria se transformará, sino cuándo ocurrirá. Estamos trabajando duro para mantenernos a la vanguardia de este desarrollo y nuestros clientes deberían ver algunas capacidades de IA visibles en la próxima versión ampliada de nuestra plataforma 2.0.
El sector de la fabricación aditiva también verá más soluciones basadas en IA para la supervisión y el control de procesos, la optimización de topologías, los sistemas de ejecución de fabricación (MES), la planificación de capacidades y los sistemas de control de calidad. Además, se espera que los marcos de visión por ordenador y big data lleguen pronto a la industria. Las oportunidades de aplicar la IA y otras tecnologías modernas al sector de la impresión 3D son muchas e interesantes. Basta pensar que un trabajo de impresión genera enormes cantidades de datos que pueden utilizarse para predecir resultados y optimizar procesos.
3DN: ¿Cuáles son vuestros proyectos actuales y futuros?
Como ya hemos mencionado, nuestro equipo de desarrollo está trabajando duro en la creación de la plataforma 2.0. En 2025, se introducirán nuevas funciones y capacidades que ofreceremos al mercado. Algunas de estas funcionalidades serán gratuitas. Más concretamente, estamos trabajando en capacidades de inteligencia artificial para abordar problemas a nivel de datos y mejorar aún más la estimación y el análisis de rediseño. También estamos estudiando un flujo de trabajo más automatizado en el proceso de estimación.
También estamos trabajando en algunos proyectos tecnológicos específicos. Por ejemplo, colaboramos con un gran fabricante para optimizar sus operaciones WAAM. También participamos en un proyecto de «cadena de impacto» en el que participaron muchas pymes para identificar, cualificar y pedir piezas 3D en sus primeras fases de adaptación a la fabricación aditiva. Aunque nuestros clientes son de todo el mundo, queremos ser activos en Finlandia, nuestro país de origen, por lo que también colaboramos con el ecosistema finlandés de fabricación aditiva (FAME) y tenemos interesantes proyectos en marcha con ellos, con el objetivo de acelerar la industria finlandesa de la impresión 3D.
3DN: ¿Unas últimas palabras para nuestros lectores?
Hemos visto a muchos clientes en el pasado que se «arruinaron» cuando intentaron adoptar la impresión 3D en sus flujos de trabajo, fuera de I+D y utillaje. Afortunadamente, con nuestro enfoque es posible dejar de malgastar dinero, tiempo, materiales y energía. Realmente podemos ayudar a identificar y justificar inversiones valiosas en fabricación aditiva.
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*Créditos de todas las fotos: SelectAM