{"id":77457,"date":"2024-09-19T00:02:43","date_gmt":"2024-09-18T22:02:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/?p=77457"},"modified":"2024-09-18T16:00:42","modified_gmt":"2024-09-18T14:00:42","slug":"optimizacion-topologica-vs-diseno-generativo-190920242","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/optimizacion-topologica-vs-diseno-generativo-190920242\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica VS Dise\u00f1o generativo: \u00bfqu\u00e9 herramienta de modelado elegir?"},"content":{"rendered":"

La producci\u00f3n debe ser cada vez m\u00e1s r\u00e1pida, las piezas deben cumplir normas cada vez m\u00e1s estrictas y nuestros logros actuales deben ser a\u00fan mejores. Para lograrlo, es esencial optimizar los productos fabricados de modo que ofrezcan un rendimiento a\u00fan mejor. A menudo, esto significa reducir el peso de las piezas y, al mismo tiempo, buscar una mayor robustez y rendimiento. Y esta ecuaci\u00f3n \u00abmenos es m\u00e1s\u00bb comienza en la fase de dise\u00f1o. Aunque los dise\u00f1adores se esfuerzan por guiar las ideas en esta direcci\u00f3n, nuevas tecnolog\u00edas como la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n poniendo en juego nuevas posibilidades. Este tambi\u00e9n es el caso de la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica<\/a> y el dise\u00f1o generativo. <\/span><\/p>\n

La optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo<\/a> son dos enfoques que utilizan c\u00e1lculos asistidos por ordenador para optimizar los dise\u00f1os de forma que, por un lado, ofrezcan un rendimiento pleno y, por otro, permitan ahorrar costes y recursos en la producci\u00f3n. Aunque ambos m\u00e9todos persiguen objetivos similares, no deben equipararse ni confundirse. A continuaci\u00f3n, analizaremos qu\u00e9 se entiende por optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y dise\u00f1o generativo, profundizaremos en sus ventajas, retos, campos de aplicaci\u00f3n y explicaremos sus ventajas en combinaci\u00f3n con la impresi\u00f3n 3D.<\/p>\n

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(Cr\u00e9ditos: Mensch und Maschine)<\/p><\/div>\n

Un dise\u00f1o mejorado con optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y dise\u00f1o generativo<\/h3>\n

En s\u00ed misma, la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica<\/strong> no es una tecnolog\u00eda nueva. De hecho, lleva utiliz\u00e1ndose desde principios de los a\u00f1os 90 para optimizar modelos 3D de componentes de manera que se conserven las funciones b\u00e1sicas, pero ahorrando material redundante cuando la pieza no tenga que soportar ninguna carga. La optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica parte siempre de un dise\u00f1o creado por el ser humano que debe adaptarse de forma que no se pierdan prestaciones a pesar del ahorro. Para ello, sin embargo, es necesario definir determinadas condiciones marco, por ejemplo, que se tengan en cuenta las fuerzas que act\u00faan sobre la pieza y se definan zonas protegidas. Los algoritmos inform\u00e1ticos crean entonces un modelo de malla cuya integridad estructural debe comprobarse en el transcurso del AEF (An\u00e1lisis de Elementos Finitos). A continuaci\u00f3n, un ingeniero de CAD debe comprobar el resultado y ajustarlo si es necesario.<\/p>

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Mientras que el dise\u00f1o final tras la optimizaci\u00f3n de la topolog\u00eda siempre va precedido de un concepto creado previamente que debe mejorarse (normalmente en cuanto a material y peso), el dise\u00f1o generativo no requiere un dise\u00f1o b\u00e1sico. Esto ya es una diferencia notable. En el dise\u00f1o generativo<\/strong>, se crean modelos nuevos a partir de \u00abrestricciones\u00bb (condiciones) definidas para explorar las numerosas posibilidades. Estas restricciones pueden ser, entre otras, las superficies de bloqueo, el material utilizado, el proceso de fabricaci\u00f3n elegido o los costes. A continuaci\u00f3n, se recurre a la inteligencia artificial para conceptualizar distintas opciones de dise\u00f1o que se correspondan con los par\u00e1metros previamente definidos. Es importante se\u00f1alar que el dise\u00f1o generativo no garantiza de entrada una soluci\u00f3n \u00f3ptima, sino que analiza las posibles compensaciones entre los objetivos definidos (como el peso, el consumo de material y el coste) y ofrece varias opciones basadas en las preferencias del usuario. Al igual que con la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica, los ingenieros deben definir estas condiciones en el primer paso y luego seleccionar el dise\u00f1o final entre las innumerables posibilidades de dise\u00f1o.<\/p>\n

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Comparaci\u00f3n entre la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo. (Cr\u00e9ditos: Mensch und Maschine)<\/p><\/div>\n

Ambas soluciones apoyan el desarrollo de productos con la ayuda de mecanismos asistidos por ordenador y crean dise\u00f1os optimizados en t\u00e9rminos de fabricaci\u00f3n ligera, reducci\u00f3n de costes y ahorro de material, etc. Todo ello manteniendo o incluso mejorando la calidad de los componentes. Hay que a\u00f1adir que los dise\u00f1os propuestos suelen inspirarse en la naturaleza y presentan similitudes con estructuras \u00f3seas, colmenas, corales, etc. Mientras que la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica da lugar a un \u00fanico dise\u00f1o final, el dise\u00f1o generativo<\/a> muestra varias posibilidades, en funci\u00f3n de las restricciones establecidas.<\/p>\n

As\u00ed, tanto la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica como el dise\u00f1o generativo conducen a la creaci\u00f3n de un dise\u00f1o \u00f3ptimo de diferentes maneras, pero los dise\u00f1os pueden plantear problemas en la fase de postproducci\u00f3n. No todos los procesos de fabricaci\u00f3n son capaces de realizar dise\u00f1os complejos con geometr\u00edas entrelazadas, voladizos y espesores de pared variables, que a veces se sugieren como parte de las optimizaciones.<\/p>\n

Por este motivo, el potencial de la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica<\/a> y el dise\u00f1o generativo puede aprovecharse en combinaci\u00f3n con la impresi\u00f3n 3D. Por un lado, ambas soluciones generan dise\u00f1os que ser\u00edan dif\u00edciles o imposibles de realizar con los procesos tradicionales y, por otro, los dise\u00f1os pueden generarse en funci\u00f3n del m\u00e9todo de fabricaci\u00f3n. Con el dise\u00f1o generativo, puede determinarse desde el principio que la pieza se fabricar\u00e1 de forma aditiva y el software tendr\u00e1 en cuenta esta condici\u00f3n. As\u00ed, s\u00f3lo generar\u00e1 soluciones que puedan realizarse mediante la tecnolog\u00eda de impresi\u00f3n 3D. No ocurre lo mismo con la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica. Un ingeniero de CAD debe comprobar el dise\u00f1o generado y posiblemente refinarlo en funci\u00f3n del m\u00e9todo de fabricaci\u00f3n. Si el componente se fabrica mediante impresi\u00f3n 3D, pueden ser necesarias estructuras de soporte en funci\u00f3n del proceso. El dise\u00f1ador debe determinar entonces d\u00f3nde y c\u00f3mo pueden fijarse.<\/p>\n

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Ilustraci\u00f3n de una pieza optimizada mediante dise\u00f1o generativo que puede imprimirse en 3D. (Cr\u00e9ditos: Siemens PLM)<\/p><\/div>\n

Ventajas y limitaciones<\/h3>\n

Una de las ventajas de ambos m\u00e9todos es que los dise\u00f1os se optimizan en funci\u00f3n de los par\u00e1metros especificados mediante algoritmos o inteligencia artificial. Esto ahorra tiempo, material y, por tanto, costes. El dise\u00f1o generativo permite crear cientos o incluso miles de opciones de dise\u00f1o y compararlas entre s\u00ed sin perder mucho tiempo. Las simulaciones y pruebas ya forman parte del proceso de dise\u00f1o, lo que elimina la necesidad de repeticiones. El punto de coste tambi\u00e9n puede especificarse como condici\u00f3n en el dise\u00f1o generativo, mientras que la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica de un concepto de componente no proporciona ninguna informaci\u00f3n sobre el coste.<\/p>\n

Las numerosas opciones de modelado en el dise\u00f1o generativo pueden ser una ventaja a la hora de identificar diversas soluciones. Con la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica, al final s\u00f3lo hay un dise\u00f1o final. En este caso, el ingeniero todav\u00eda tiene que hacer mejoras y comprobaciones, mientras que cuando se utiliza el dise\u00f1o generativo, aplica sus conocimientos para hacer una selecci\u00f3n. Una ventaja significativa es que los dise\u00f1os est\u00e1n disponibles en un archivo CAD al final del proceso de dise\u00f1o generativo, que puede exportarse como archivo STEP, por ejemplo, para fabricar aditivamente el componente y simplificar la continuaci\u00f3n de la cadena de procesos. El modelo obtenido mediante la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica debe convertirse primero en un archivo CAD.<\/p>\n

Aunque ambas soluciones de dise\u00f1o asistido por ordenador ofrecen numerosos incentivos positivos, tambi\u00e9n est\u00e1n asociadas a una serie de retos. Por un lado, las soluciones de software<\/a> para el dise\u00f1o generativo y la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica son muy caras e implican elevados costes. Por otro, su funcionamiento correcto y eficaz tambi\u00e9n requiere conocimientos especializados. La optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica ya es un m\u00e9todo probado y muchas grandes empresas se han familiarizado con \u00e9l a lo largo de los a\u00f1os. Han invertido tiempo y dinero en que sus ingenieros se familiaricen con la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica. En cambio, el dise\u00f1o generativo no se ha hecho popular hasta hace pocos a\u00f1os. Aunque se pueden encontrar m\u00e1s soluciones, el software de dise\u00f1o generativo es m\u00e1s caro, lo que significa que no es una opci\u00f3n para muchas empresas. Siguen caminos ya probados, porque la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica tambi\u00e9n les lleva a su objetivo.<\/p>\n

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La optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica se utiliza principalmente para mejorar el peso de una pieza. (Cr\u00e9ditos: Formlabs)<\/p><\/div>\n

Ambos procesos necesitan de los dise\u00f1adores CAD<\/a> y sus conocimientos, aunque \u00e9stos intervienen m\u00e1s en la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica. En ambos casos, tienen que ocuparse de las propiedades de los materiales y la tecnolog\u00eda de producci\u00f3n y analizar los dise\u00f1os en cuanto a su viabilidad. El uso final tambi\u00e9n debe tenerse en cuenta en el proceso de dise\u00f1o. Los dise\u00f1os creados por la IA pueden ser los m\u00e1s optimizados funcionalmente, pero a menudo no son muy atractivos. Es posible que los dise\u00f1adores tengan que hacer ajustes en t\u00e9rminos est\u00e9ticos, pero tambi\u00e9n h\u00e1pticos, ac\u00fasticos y olfativos, ya que estos est\u00edmulos sensoriales son cruciales para los usuarios finales del producto. Si, por ejemplo, la puerta de un coche se crea utilizando la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo, no s\u00f3lo debe fabricarse de forma ligera, rentable y con materiales respetuosos con el medio ambiente. Tambi\u00e9n debe poder integrarse en el dise\u00f1o del coche, ser visualmente atractiva y sonar y sentirse como una puerta de coche para tener \u00e9xito entre los clientes. Es precisamente en estos puntos sensoriales donde la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo alcanzan sus l\u00edmites y no pueden (todav\u00eda) sustituir al ser humano en el proceso de dise\u00f1o. No obstante, ambas soluciones abren un amplio abanico de posibilidades en numerosas aplicaciones, que veremos a continuaci\u00f3n.<\/p>\n

Aplicaciones<\/h3>\n

Aunque los diversos \u00e1mbitos de aplicaci\u00f3n suelen solaparse, los m\u00e9todos difieren en sus planteamientos y posibles usos. La optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica trabaja siempre dentro de unos l\u00edmites definidos, eliminando material de una forma b\u00e1sica dada y realizando simulaciones de elementos finitos para aumentar el rendimiento. En cambio, el dise\u00f1o generativo va un paso m\u00e1s all\u00e1. Utiliza algoritmos para desarrollar soluciones nuevas y creativas que no s\u00f3lo optimizan la distribuci\u00f3n del material, sino que tambi\u00e9n ampl\u00edan el espacio de dise\u00f1o. La optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo se utilizan en las mismas industrias en las que las propiedades f\u00edsicas de un componente son cruciales, como la aeroespacial o la automovil\u00edstica, pero tambi\u00e9n en las industrias creativas y la arquitectura.<\/p>\n

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La pared divisoria del Airbus A320, desarrollada mediante dise\u00f1o generativo. (Cr\u00e9ditos: Autodesk)<\/p><\/div>\n

En la industria aeroespacial, la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica permite mejorar los dise\u00f1os existentes para producir estructuras de avi\u00f3n m\u00e1s ligeras, como las costillas de refuerzo, lo que a su vez reduce el consumo de combustible. Un ejemplo es el trabajo de Andreas Bastian, que dise\u00f1\u00f3 asientos de avi\u00f3n un 54% m\u00e1s ligeros, reduciendo considerablemente el peso de toda la aeronave. El dise\u00f1o generativo tambi\u00e9n es utilizado por empresas como Airbus para producir componentes m\u00e1s estables y creativos. Un ejemplo muy conocido es el tabique divisorio del Airbus A320, que se model\u00f3 a partir de procesos naturales de crecimiento.<\/p>\n

En la industria del autom\u00f3vil, la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica contribuye al desarrollo de veh\u00edculos ligeros, estables y seguros, mejorando los dise\u00f1os existentes mediante la reducci\u00f3n de peso. El sistema de suspensi\u00f3n de las ruedas de Fiat Chrysler se aliger\u00f3 un 36% integrando m\u00e1s de doce componentes diferentes en una sola pieza. El dise\u00f1o generativo tambi\u00e9n se utiliza en la optimizaci\u00f3n de componentes de veh\u00edculos mediante la creaci\u00f3n de nuevas soluciones. Esto permite a las empresas aumentar el rendimiento de sus productos y satisfacer las crecientes demandas de sostenibilidad. Bugatti, por ejemplo, utiliz\u00f3 software de dise\u00f1o generativo para desarrollar el sistema de control del aler\u00f3n del Chiron, lo que result\u00f3 en un conjunto optimizado con una reducci\u00f3n de peso de m\u00e1s del 50%. Porsche tambi\u00e9n utiliz\u00f3 el dise\u00f1o generativo para producir un pist\u00f3n innovador para el motor de alto rendimiento del 911 GT2 RS.<\/p>\n

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Un dise\u00f1o de veh\u00edculo desarrollado con dise\u00f1o generativo. La similitud con las estructuras \u00f3seas es especialmente evidente en este caso, y los veh\u00edculos optimizados podr\u00edan asemejarse a ellas en el futuro. (Cr\u00e9ditos: Siemens)<\/p><\/div>\n

Tanto la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica como el dise\u00f1o generativo desempe\u00f1an tambi\u00e9n un papel decisivo en el campo de la medicina. Un ejemplo de aplicaci\u00f3n de la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica son los implantes personalizados de NuVasive, que utilizan estructuras reticulares para ahorrar peso sin sacrificar la estabilidad. En comparaci\u00f3n, el dise\u00f1o generativo permite soluciones avanzadas, sobre todo en el campo de la osteointegraci\u00f3n, en el que los implantes se dise\u00f1an de forma que su estructura se asemeje a la del hueso natural. Esto favorece el crecimiento de nuevo tejido \u00f3seo sobre el implante impreso en 3D, mejorando la estabilidad a largo plazo. Mientras que la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica en el campo m\u00e9dico suele tener como objetivo la eficiencia y la reducci\u00f3n de peso, el dise\u00f1o generativo se centra en la adaptaci\u00f3n \u00f3ptima a la anatom\u00eda individual del paciente, especialmente en la fabricaci\u00f3n de pr\u00f3tesis.<\/p>\n

El dise\u00f1o generativo tambi\u00e9n se utiliza en arquitectura y construcci\u00f3n para crear conceptos innovadores y funcionales para espacios que tambi\u00e9n ofrecen soluciones a problemas de dise\u00f1o complejos. Igualmente, la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica se utiliza cada vez m\u00e1s en arquitectura para mejorar las formas de los edificios existentes y aumentar su capacidad de carga. Ambos m\u00e9todos permiten a los arquitectos dise\u00f1ar estructuras m\u00e1s eficientes en la fase de proyecto, a menudo inspir\u00e1ndose en estructuras naturales. Un ejemplo de ello es el puente de la empresa de rob\u00f3tica MX3D, construido sobre un canal de \u00c1msterdam mediante dise\u00f1o generativo por robots 3D.<\/p>\n

El dise\u00f1o generativo se utiliza sobre todo en la industria de la moda y la joyer\u00eda, ya que se centra menos en optimizar factores como el peso y m\u00e1s en crear formas creativas e inusuales. Un ejemplo es la dise\u00f1adora Julia K\u00f6rner que cre\u00f3 innovadores trajes impresos en 3D para el \u00e9xito de taquilla Black Panther. Anouk Wipprecht tambi\u00e9n utiliza el dise\u00f1o generativo, como en el caso del ScreenDress, realizado posteriormente con la tecnolog\u00eda MultiJet Fusion. Su principal objetivo es ampliar los l\u00edmites de la moda tradicional y crear nuevas estructuras est\u00e9ticas mediante procesos de dise\u00f1o digital.<\/p>\n

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El vestido de Anouk Wipprecht a la izquierda y un dise\u00f1o de Julia K\u00f6rner a la derecha. (Cr\u00e9ditos: Anouk Wipprecht, Julia K\u00f6rner)<\/p><\/div>\n

El dise\u00f1o generativo tambi\u00e9n se utiliza en la industria del deporte y los bienes de consumo para fabricar productos rentables y de alto rendimiento. El proceso de desarrollo se acelera mediante el uso de algoritmos asistidos por IA que generan diversas variantes de dise\u00f1o. Un ejemplo es la zapatilla deportiva Architech desarrollada por Under Armour, que se produjo utilizando dise\u00f1o generativo y en colaboraci\u00f3n con Autodesk.<\/p>\n

Softwares y proveedores<\/h3>\n

Para utilizar eficazmente la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo se necesitan soluciones de software especializadas. Herramientas como 3DXpert de Oqton son ideales para la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica, especialmente para implantes y geometr\u00edas complejas. Por su parte, Altair Inspire tambi\u00e9n es ideal para aplicaciones en los sectores de automoci\u00f3n y aeroespacial. Ansys Discovery y Netfabb ofrecen soporte para la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica con el fin de garantizar impresiones 3D estables. Netfabb tambi\u00e9n dispone de una versi\u00f3n de prueba gratuita; si no, el precio es de 5.300 euros\/a\u00f1o o 15.895 euros\/tres a\u00f1os. Otra soluci\u00f3n de software es CogniCAD, de ParaMatters, una plataforma en la nube que combina la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica con el dise\u00f1o generativo y est\u00e1 especializada en dise\u00f1os 3D complejos. Para utilizar CogniCAD, se pueden comprar tokens, cuyos precios oscilan entre 14,90 y 5,90 d\u00f3lares, seg\u00fan la versi\u00f3n del software que se elija.<\/p>\n

Z88Arion\u00ae es un software gratuito que dispone de tres algoritmos de optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica. Siemens NX-12, por su parte, destaca por la integraci\u00f3n de la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica basada en la tecnolog\u00eda de modelado convergente, que permite un modelado 3D impecable y da lugar a componentes m\u00e1s ligeros pero robustos. El software es adecuado tanto para el dise\u00f1o generativo como para la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica.<\/p>\n

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nTpology es un software adecuado para el dise\u00f1o generativo. (Cr\u00e9ditos: nTopology)<\/p><\/div>\n

Para el dise\u00f1o generativo, nTopology ofrece nTop, un potente software que proporciona herramientas generativas para requisitos individuales. Fusion 360 de Autodesk tambi\u00e9n es una buena opci\u00f3n, con funciones como el esbozo, el modelado de superficies y el renderizado, y puede utilizarse para la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo. El uso de las herramientas de optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica de Fusion 360 es gratuito, pero si se desea utilizar toda la carga de trabajo de Fusion 360, incluidas las funciones de dise\u00f1o generativo, el precio es de 680 $ al a\u00f1o u 85 $ al mes. Otros programas son Creo Parametric y Creo Generative Design, que utilizan tecnolog\u00edas en la nube para crear conceptos de dise\u00f1o optimizados y aplicar r\u00e1pidamente dise\u00f1os rentables. Por su parte, MSC Apex Generative Design de Hexagon es adecuado para producir estructuras detalladas e intrincadas.<\/p>\n

El software adecuado ser\u00e1 el socio clave para poner en pr\u00e1ctica tus proyectos con la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo. En el mercado actual, las soluciones de dise\u00f1o generativo suelen ser m\u00e1s caras que las de optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica. Sin embargo, en funci\u00f3n de tu presupuesto y objetivos, seguro que encontrar\u00e1s la soluci\u00f3n adecuada en un mercado en constante crecimiento. En cualquier caso, se recomienda a los ingenieros que se familiaricen con el software, ya que el nivel de intuitividad var\u00eda. La experiencia es crucial para aprovechar al m\u00e1ximo las ventajas de dise\u00f1o de la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica y el dise\u00f1o generativo. A continuaci\u00f3n encontrar\u00e1s una tabla comparativa de las funciones m\u00e1s importantes.<\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 piensas de la comparativa entre el dise\u00f1o generativo y la optimizaci\u00f3n topol\u00f3gica? Deja tus comentarios en nuestras redes sociales: Facebook<\/a>, LinkedIn<\/a> y\u00a0Youtube<\/a>. Sigue toda la informaci\u00f3n sobre impresi\u00f3n 3D en nuestra Newsletter semanal<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La producci\u00f3n debe ser cada vez m\u00e1s r\u00e1pida, las piezas deben cumplir normas cada vez m\u00e1s estrictas y nuestros logros actuales deben ser a\u00fan mejores. Para lograrlo, es esencial optimizar los productos fabricados de modo que ofrezcan un rendimiento a\u00fan…<\/p>\n","protected":false},"author":6070,"featured_media":77464,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[16,132,11],"tags":[],"class_list":["post-77457","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualidad","category-diseno","category-software-3d"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/77457","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6070"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=77457"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/77457\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":77471,"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/77457\/revisions\/77471"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/77464"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=77457"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=77457"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=77457"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}