Innovative Technologien: Manufacturing Technology Project revolutioniert den 3D-Metalldruck mit vorausschauenden Prozessen

Einführung in das Manufacturing Technology Project

Das Manufacturing Technology Project (MTP) ist ein aufstrebendes US-amerikanisches Unternehmen, das sich auf die Entwicklung innovativer Engineering-Tools spezialisiert hat. Diese Tools kombinieren künstliche Intelligenz, Multiphysik-Simulationen und digitale Zwillinge, um Fertigungsprozesse zu optimieren und eine vorausschauende Modellierung zu ermöglichen. Langfristig strebt MTP an, eine autonome Produktionssteuerung zu realisieren.

Das Vorzeigeprodukt: AdditiveM

Das Hauptprodukt von MTP ist AdditiveM, eine Simulationsplattform, die speziell für die additive Metallfertigung entwickelt wurde. AdditiveM dient dazu, die Leistungsfähigkeit von 3D-Druckprozessen signifikant zu verbessern. Um mehr über die Ziele und den Fortschritt des Unternehmens zu erfahren, sprachen wir mit Hamed Hosseinzadeh, dem Präsidenten und technischen Strategen von MTP.

Über Hamed Hosseinzadeh

Hosseinzadeh ist Ingenieur für Maschinenbau und computergestützte Materialwissenschaften. Mit seiner umfangreichen Erfahrung in physikalischer Modellierung, Multiphysik-Simulation und KI-unterstütztem Engineering hat er MTP mit dem Ziel gegründet, die Kluft zwischen präziser physikalischer Simulation und realen Fertigungsprozessen zu überbrücken.

Die Vision von Manufacturing Technology Project

Hosseinzadeh erklärt: „Unsere Mission bei MTP ist es, eine neue Generation von Engineering-Tools zu entwickeln, die Multiphysik-Simulation, physikbasierte KI und digitale Zwillinge vereinen. Dadurch sollen prädiktive Modellierung, Prozessoptimierung und langfristig eine autonome Steuerung von Fertigungssystemen ermöglicht werden.“

Funktionsweise von AdditiveM

AdditiveM ist eine physikbasierte Simulationsplattform, die den gesamten thermomechanischen Verlauf eines Bauteils erfasst. Diese Informationen werden mit Restspannungen, Verformungen, Mikrostruktur sowie mit Ermüdung und Leistung in Verbindung gebracht. Die Plattform wurde als prozessunabhängiges Rechenframework konzipiert und fokussiert sich derzeit auf das Pulverbettschmelzverfahren (PBF) und das Laser-Materialauftragungsverfahren (DED).

Universelle Anwendung

Die physikalischen Prinzipien, die AdditiveM zugrunde liegen, sind universell, da sie auf verschiedene additive Fertigungsverfahren für Metalle anwendbar sind. Dazu gehören Aspekte wie Wärmeübertragung, Phasenwechsel, plastische Verformung, Restspannung und zyklische Belastung.

Vorteile von AdditiveM

Ein zentraler Vorteil von AdditiveM ist die Transformation der additiven Metallfertigung von einem Trial-and-Error-Prozess hin zu einem vorhersagbaren, physikalisch basierten und KI-gestützten Arbeitsablauf. Trotz der komplexen Berechnungen bleibt die Software effizient genug, um auf normalen Engineering-Workstations oder leistungsstarken Laptops zu laufen.

Langfristige Ziele und Entwicklungen

Langfristig soll AdditiveM nicht nur als Simulator fungieren, sondern sich zu einer KI-gestützten Plattform für physikbasierte digitale Zwillinge entwickeln. Diese Plattform wird Ingenieur:innen und Forschenden helfen, Design, Prozessoptimierung und Qualifizierung zu unterstützen und in Zukunft auch eine intelligente Closed-Loop-Steuerung für additive Metallfertigungssysteme zu ermöglichen.

Fokus auf Ingenieure und Forschende

AdditiveM richtet sich besonders an Ingenieur:innen und Forschende, die ein tiefgehendes physikalisches Verständnis der additiven Metallfertigung benötigen. Dabei geht es nicht nur um die Visualisierung von Prozessen, sondern um die Entwicklung prädiktiver digitaler Zwillinge, die Prozessparameter mit struktureller Integrität und langfristiger Leistung verbinden.

Schlussfolgerung

In der Welt der additiven Metallfertigung brechen neue Ären an, in denen Qualifikation, Zuverlässigkeit und Intelligenz ebenso wichtig sind wie geometrische Freiheit. MTP hat sich zum Ziel gesetzt, die erforderliche IT- und KI-Infrastruktur für diesen Wandel bereitzustellen: weg von Trial-and-Error hin zur digitalen Qualifizierung; weg von isolierten Simulationen hin zu lebenden digitalen Zwillingen; und weg von rein datengetriebenen Modellen hin zu physikalisch intelligenten Systemen, auf die Ingenieure auch bei kritischen Anwendungen vertrauen können.

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