Europe 
Türkiye 
United Kingdom 
Global 
Xometry hesabımla giriş yap 
Metal katmanlı imalatın neden hala deneme yanılma aşamasında takılı kaldığını, fiziğe dayalı yapay zekanın aslında ne anlama geldiğini ve AMAIZE’in geleneksel tasarım-üretim-test-öğrenme döngüsünü nasıl tersine çevirdiğini konuşmak üzere NEOFORGE CEO’su ve Kurucu Ortağı Omar Fergani ile bir araya geldik.
Başarısızlığın Devasa Maliyeti
Günümüzde metal baskıdaki sorun nedir?
Metal katmanlı imalat, uzay ve savunma gibi bazı alt alanlar için kritik bir teknolojidir. Ancak metal katmanlı imalatın potansiyeli çok büyük olsa da, henüz ölçeklendiğini ve dünya çapında beklediğimiz düzeyde benimsendiğini göremiyoruz.
Ortada birden fazla sorun var. En belirgin olanı, uzmanlık gerektiren endüstriyel bir teknoloji olması. Çoğu insan bunun FDM gibi olduğunu düşünüyor. Makineyi alırım, tasarımımı yaparım, düğmeye basar ve baskı alırım. İşin aslı, bu süreç büyük bir uzmanlık gerektiriyor ve bu uzmanları eğitmenin tek yolu, onların bolca hata yapmasına izin vermekten geçiyor. Milyonlarca dolarlık makine süresi ve titanyum veya Inconel gibi üretim malzemeleri düşünüldüğünde, bu hataların maliyeti oldukça yüksek olabiliyor. Dolayısıyla böyle bir personel eğitimini karşılayabilecek çok fazla şirket yok.
İkinci sorun, deneyimli operatörlerle bile baskıları ilk seferde doğru üretmenin zor olması. Defalarca başarısız olduğunuzda pahalı bir makinede zaman harcıyor, pahalı malzemeleri israf ediyor ve gecikmelere yol açıyorsunuz. Bu da maliyet yapısına yük bindiriyor. Üçüncüsü ise katmanlı imalattan en çok fayda sağlayacak kullanım senaryolarının henüz yaygın olarak benimsenmemiş olması.
Baskı başarısı için Termal FEA’nın (Sonlu Elemanlar Analizi) bir çözüm olduğu konuşuluyor. Bu konuda ne düşünüyorsunuz?
Makineye gidip deneme yanılma yapmak yerine simülasyon kullanmak çok mantıklı. Daha fazla simülasyon, daha az fiziksel iterasyon her zaman çok akıllıca bir yaklaşımdır. Peki çözüm sonlu elemanlar yöntemi mi? Bana göre, hayır.
İmalat bir analiz işi değildir. İmalat mühendisleri sonlu elemanlar yöntemini asla benimsemeyecektir. Çok karmaşık bir süreç ve başka bir uzmanlık düzeyi gerektiriyor. Ayrıca imalat sorunlarını çözmek için sonlu elemanların kullanılması gereken asıl düzey takım yolu üzerindedir. 3.200 kilometrelik bir takım yolunu sonlu elemanlarla simüle etmek muhtemelen 24 milyon yıllık bir hesaplama süresi gerektirir. Bu yüzden FEA’nın çözüm olduğunu söylemek hiç gerçekçi değil.
Ancak iyi haber şu ki, yapay zeka ile deterministik kısmi diferansiyel denklem (PDE) çözümünden olasılıksal, istatistiğe dayalı bir yaklaşıma geçtik. Bu sayede 3.200 kilometreyi birkaç dakika içinde işleyebiliyoruz. Makine öğreniminin bize sunduğu fırsat işte bu.
Sizi ve kurucu ortağınız Katharina’yı NEOFORGE’u kurmaya iten neydi?
Katharina ve ben birbirini tamamlayan altyapılara sahibiz. Kendisi yapay zeka ve fizik tabanlı modelleme konusunda derin bir uzmanlık sunarken, ben de aynı sorunların farklı müşterilerde tekrarlandığına tanık olduğum yıllara dayanan son kullanıcı ve makine OEM deneyimimi ortaya koyuyorum. Bu kombinasyon, şirketimizin kuruluş temelini oluşturuyor.
Belirli bir ortak inanç etrafında bir araya geldik: Katmanlı imalat sektörü temelde olasılıksal olan bir sorunu deterministik araçlarla çözmeye çalışıyordu. Sonlu elemanlar yöntemleri ne kadar gelişmiş olursa olsun gerçek üretimin gerektirdiği takım yolu düzeyindeki çözünürlüğe asla ölçeklenemeyecekti. Hesaplama maliyeti aşırı yüksek ve kullanıcı deneyimi analist olmayan imalat mühendisleri için hiç uygun değil.
İmalat için yapay zeka hakkında henüz kimse ciddi bir şekilde konuşmazken bizim gördüğümüz şey, fiziksel doğruluktaki verilerle eğitilmiş makine öğreniminin yıllar sürecek hesaplama sorununu dakikalara indirebileceğiydi. Doğru paradigmanın deterministik ve çözücü tabanlı değil, olasılıksal ve öğrenme tabanlı olduğu yönündeki bu içgörü, AMAIZE’in üzerine inşa edildiği temeldir. Şirketi kurmak, bu vizyonun gerektirdiği derinlik ve hıza ulaşmanın tek yoluydu.
Riskleri Ortaya Çıkaran ve Çözüm Sunan Simülasyonlar
AMAIZE nedir?
AMAIZE’in merkezinde, lazer-malzeme etkileşimi hakkında her şeyi anlayan temel bir model bulunur. Bu modeli simülasyonlar için kullanıyoruz. Baskısı haftalar sürecek ve başarısızlık riski yüksek olan çok büyük bir bileşeniniz varsa, bunu birkaç dakika içinde simüle ediyoruz. Başarısızlık riskinin nerede olduğunu görüyor, tasarımcılara geri bildirim veriyor ve imalat mühendislerine çözümler sunuyoruz. Böylece daha tasarımı ve baskı sürecini bitirmeden önce tüm öğrenme sürecini baştan tamamlayabiliyorlar.
Şöyle düşünün. Tüm mühendislik, üretim, test ve öğrenme döngüsü her zaman aynı şekilde ilerledi: tasarım, üretim, test, öğrenme. Artık öğrenme aşamasını en başa çekme imkanına sahibiz. Mühendislere “Tasarımınızı bitirmeyin, üretmeyin, sadece mümkün olduğunca çok şey öğrenin” diyoruz. Bu artık mümkün, çünkü hesaplama açısından çok verimli. Neredeyse sıfır maliyetli bu dijital iterasyonların tümünü tamamladıktan sonra tasarımı bitirir, üretir ve fiziksel dünyada test edersiniz. Getirdiğimiz paradigma değişimi tam olarak budur.
Ve bu sadece havada kalan dijital bir teknoloji değil. AMAIZE, endüstriyel sınıf makinelerde fiilen uygulanan dünyadaki ilk teknolojidir. Daha da ilginç olanı, sadece makineyi değil tarayıcıyı da yönlendiren ilk şirketiz. Yapay zekamızı örneğin SCANLAB gibi lazer tarayıcılara entegre ettik. Yani tasarımdan iterasyona ve makine üzerinde uygulamaya kadar uzanan bir teknolojiden bahsediyoruz.
Peki tam olarak nasıl çalışıyor?
Bir uzmanın yapacağı ne varsa, yazılım artık tüm bunları; tonlarca simülasyon çalıştırarak, parçayı yerleştirerek, destekleri yalnızca gereken yerlere koyarak, en yüksek parça kalitesini ve en iyi yüzey kalitesini elde etmek için tarama stratejisini optimize ederek, dilimleme ve tarama yaparak makineye gönderilmeye hazır bir G-kodu sağlamak için gerçekleştiriyor. Uçtan uca tam bir süreç. İnsanlar teknolojinin ne yaptığını görüyor, analiz edebiliyor, verileri çıkarabiliyor ve sorgulayabiliyor. Ancak gerçekte işin tamamını bilgisayar gücüyle hallediyoruz.
Açıkçası bu hedeflerin bazıları birbiriyle çelişebiliyor. Bu nedenle birden fazla optimizasyon yapıyor ve müşteriye farklı G-kodlarıyla temsil edilen çeşitli seçenekler sunuyoruz. Yazılım, bu üç seçeneğin en uygunları olduğunu düşünüyor. Çünkü biri maliyet için, diğeri kalite için, üçüncüsü ise üretim süresi için optimize edilmiş. Hangisiyle ilerleyeceğiniz nihayetinde sizin kararınız. Seçiminizi yaptıktan sonra dosyayı gönderip “yazdır” seçeneğine tıklamanız yeterli, çünkü doğrudan OEM’inizle entegreyiz.
Tasarımım baskıya uygun değilse ne olur?
Dosyayı yüklediğinizde size sadece G-kodunu sunmakla kalmıyoruz. Sorun gördüğümüz noktaların sonuçlarını da gösteriyoruz. Böylece bir tasarımcı olarak tasarımınızı olduğu gibi 3D formatında görebilir; yüksek derecede kritik alanların nerede olduğunu, optimizasyonumuzla bile riski nerede azaltamadığımızı görebilirsiniz.
Bir manifold düşünün. Bunu bastığınızı hayal edin. Ne kadar optimize edersem edeyim, sıfır açılı desteksiz çıkıntılar (overhang) çok ısınacaktır. Yazılım size tasarımınızda hala bir sorun olduğunu gösterecektir. Aracımızın ilk avantajı tam olarak budur: Üretim İçin Tasarım (DFM)..
Size sorunun nerede olduğunu gösteriyoruz, optimize ediyoruz, eğer işe yaramazsa tasarımınız üzerinde çalışmanız gerektiğini söylüyoruz. Burada size çok fazla zaman ve para tasarrufu sağlıyoruz çünkü makineye gitmediniz, başarısızlığı yaşamadınız, takip yapmak zorunda kalmadınız. Neredeyse sıfır maliyetli bir öğrenme süreci sunuyoruz.
Fiziğe dayalı yapay zeka ne anlama geliyor?
Basitçe söylemek gerekirse bu; sorunu bilen bir uzmanın bir model oluşturması, modeli deterministik bir temelde doğrulaması ve o alan etrafında çok miktarda veri oluşturmak için devasa bir işlem gücü elde etmesi anlamına gelir. Ardından bu veriler bir yapay zekayı eğitmek için kullanılır. Modellerimiz yüksek kaliteli, doğrulanmış ve sayısal olarak çözülmüş veri noktaları üzerinde eğitiliyor.
Şirketler farklı makineler ve malzemeler kullanıyor. Donanım kurulumlarındaki farklılıkları göz önünde bulundurarak baskıları nasıl optimize edebiliyorsunuz?
Tüm bu makineler lazer için güç kullanır ve hareketler G-kodu tarafından belirlenir. Tek fark zamanlama, güç kullanımı ve benzeri detaylardadır. Bunlar sadece modelimize dahil edilen değişken sınır koşullarıdır.
Makinenin boyutuna ve özelliklerine bağlı olarak değişebilecek unsurlar vardır. Birden fazla lazer, daha hızlı veya daha yavaş toz serme işlemi veya ısıtılmış ya da ısıtılmamış bir baskı plakası gibi. Ancak bunlar herhangi bir model için sadece birer parametredir. Tüm makinelerin API’lerine erişimimiz var, bu sayede makine özelliklerini biliyor ve bunları hesaba katıyoruz.
Büyük OEM’lerin Parça Kalifikasyonuna İhtiyacı Var
AMAIZE en çok hangi tür şirketler için uygundur?
Şu anda çok aktif olduğumuz ve yatırım getirisinin en yüksek olduğu, en gözde alan büyük OEM’lerdir. Bence en büyük kullanım senaryosu, katmanlı imalatın üst düzey uygulamalarda benimsenmesinin önündeki en büyük engel olan kalifikasyon konusudur. Baskı reçetemin en iyi mikroyapıyı, en iyi mekanik özellikleri elde edeceğini nasıl garanti edebilirim? Bunu tutarlı bir şekilde tekrarlayabileceğimi nasıl garanti edebilirim? En yüksek değeri gördüğümüz projeler bunlardır ve bunlar itki sistemleri, turbo pompa grupları ve antenler üreten büyük OEM’lerdir.
Ayrıca toz (hammadde) üreticileri arasında da büyüyen bir segment var. Tozlarını satın alan müşterilerinin başarısının yalnızca maliyete değil, aynı zamanda malzemelerinin işlenebilirliğine yardımcı olan bizim gibi bir şirketle ortaklık kurmaya da bağlı olacağını çok net anlıyorlar. Yüksek mukavemetli alüminyumu düşünün. Küpler basabilir ve yüksek yoğunluğa, iyi kaliteye sahip olabilirsiniz. Bu proses parametrelerini karmaşık bir geometriye yansıttığınız anda çatlamalar yaşarsınız. Müşteri de bu malzemeyi benimsemez. Bu nedenle müşterilerine eksiksiz bir çözüm sunmak için bizimle ortaklık kurmayı tercih ediyorlar.
Müşterileriniz ne gibi gelişmeler görüyor?
Öncelikle, geçmişte insanların üretemediği bazı bileşen kategorileri vardı, teknolojimiz sayesinde artık çok düşük açılı desteksiz çıkıntıya (overhang) ve ince cidar yapısına sahip impeller basmak mümkün. Bu zaten başlı başına ezber bozan bir durum. Tonlarca destek gerektiren ince cidarlı yapılar tam bir kabustu, kimse bunları katmanlı imalatla yapmak istemezdi; ama artık yapabiliyorsunuz.
İkinci olarak, ilk seferde doğru üretim (first-time-right) başarı oranınız önemli ölçüde artıyor ve kalıcı hale geliyor. Başarılı bir üretim hizmeti sağlayıcısıysanız (service bureau), muhtemelen bazı gizli yöntemleri bilen bir uzmanınız vardır ve sihrini göstermesi için o kişiye bağımlısınızdır. Biz teknolojimizle işlerin sistematik hale gelmesine yardımcı olduk. Sadece insan uzmanlığına güvenmekten sistematik bir yaklaşım kullanmaya geçen her müşteri, süper kullanıcılara bağımlı kalmadan ilk seferde doğru üretim oranının önemli ölçüde arttığını görüyor.
Elbette bu, yüzde 100 oranında ilk seferde doğru üretim anlamına gelmiyor. Böyle bir şey söz konusu değil. Bazen makine yazılımın öngördüğü şeyi uygulamaz, bazen toz serme bıçağı (recoater blade) hasar görür. Ancak sistematik olarak, geçmişte yapılamayan bileşenler de dahil olmak üzere tekrarlanabilirlik ve başarı oranında bir artış görüyoruz. Ekonomik açıdan getirisi ise tek kelimeyle harika.
İlginç müşteri hikayeleriniz var mı?
İsimleri bir kenara bırakırsak aklıma kazınan hikayelerden biri uzay endüstrisinin zirvesinde yer alan bir müşterimize ait. Sermaye sıkıntıları yoktu. Tonlarca makine, en iyi operatörler ellerinin altındaydı ve termal sorunu manuel olarak çoktan çözmüşlerdi. Sorun şuydu ki manuel düzeltme optimal seviyenin altındaydı. Bu nedenle en önemli parçalar en yavaş üretilen parçalardı. Yüksek üretim hacimlerinde bu durum çok zorlayıcı bir hal alıyor. Daha fazla parça demek daha fazla makine demek ve bir noktada fabrikanızda yer kalmıyor.
Büyümek için milyonlarca dolarlık bir CAPEX (sermaye harcaması) döngüsüyle karşı karşıyaydılar.
Genişleme planını imzalamadan önce AMAIZE’in termal sorunu daha iyi çözüp çözemeyeceğini görmek için bize geldiler. AMAIZE herhangi bir operatörün yapabileceğinden çok daha geniş bir tasarım alanını keşfederek aynı donanım üzerinde üretim kapasitesini önemli ölçüde artırdı. Fabrika genişletme planı rafa kalktı ve CAPEX faturası ortadan kayboldu.
Dosyayı Yükleyin, Sonucu İndirin
AMAIZE’in maliyeti nedir?
Fiyatı müşteri kullanımına ve kurulum senaryosuna göre uyarlıyoruz. Şu anda AMAIZE bir hizmet olarak sunuluyor.
Kurulum süreci nasıl ilerliyor?
AMAIZE üç farklı formatta sunuluyor. İlkinde hizmeti sizin için biz yürütüyoruz. Herkes için süper kolay bir hale getirdik. Bize sorununuzu iletiyorsunuz, biz sistemi çalıştırıyoruz ve size bir dosya gönderiyoruz. Herhangi bir eğitim veya kurulum için endişelenmenize gerek kalmıyor. İkincisi onaylı müşterilerimiz için sunulan SaaS modelidir. Geometriyi ve malzemeyi aldığımız, makinelerini bildiğimiz bir iş akışı oluşturduk; bunu Avrupa’daki bulutumuzda bağımsız ve güvenli bir şekilde çalıştırıyor ve onlara dosyayı gönderiyoruz. Sonrasında doğrudan baskıya geçebiliyorlar. Üçüncü olarak, savunma sanayisindeki kısıtlamalar nedeniyle şirket içi (on-premise) kuruluma ihtiyaç duyan bazı özel müşterilerimiz var, bu nedenle özel durumlarda bu seçeneği de sunmaya devam ediyoruz.
Yani AMAIZE şu anda daha çok bir hizmet konumunda mı?
Evet, buna bir hizmet olarak bakabilirsiniz. Bir API olarak da sunulabiliyor. Müşterilerimiz yazılımımıza erişiyor, dosyayı yüklüyor ve sonucu indiriyor. Bu bir SaaS uygulaması, ancak uzman olmanızı gerektirmiyor. Her şey tamamen otomatik. Ve eğer otomatik olmayan bir durum olursa, ekibimizden biri bununla ilgileniyor.
Başlamak için hangi bilgilere ihtiyacınız var?
Malzemeye, yazıcı modeline, geometriye ve ne için optimizasyon yaptığınıza dair bilgilere ihtiyacımız var; ardından sonuçları size bitmiş bir bileşen veya baskı reçetesi olarak gönderiyoruz.
Sektörü İleri Taşıyan Devlet Programları
Üretim makinelerinin artık insan operatörlere ihtiyaç duymamasından bahsettiniz. Buna ne kadar uzağız?
Buna siyah ya da beyaz olarak değil, bir yol haritası olarak bakmalısınız. Sektöre ilk girdiğimde böyle bir şey yoktu. Deterministik yazılımlar kullanmanız ve birçok şeyi manuel olarak yapmanız gerekiyordu. O kadar çok CAM eğitimi aldım ama asla gerçekten iyi olamadım. Bu işte iyi olmak için kendinizi paralamanız gerekiyor.
Katmanlı imalat için bu süreç en azından bilgisayar iş akışı açısından neredeyse tamamlandı. Bilgisayarıma gideyim, açayım, destek atayım, parçayı yönlendireyim, şunu ekleyeyim, yönü değiştireyim gibi tipik süreçler artık geçmişte kaldı. Eğer birisi hala bunu yapıyorsa ya başka bir çözümün varlığından haberdar değildir ki bu anlaşılabilir bir durum, ya da yanlış bir yaklaşımda ısrar ediyordur. Bugün fabrikalarda, özellikle Avrupa’da, bir baskı hazırlık yazılımında (build processor) parçayı yönlendirmekten çok daha önemli başka görevleri yerine getirecek insan gücüne fazlasıyla ihtiyaç var.
Peki bu makine donanımı üzerindeki her şeyi bizim yönettiğimiz anlamına mı geliyor? Hayır, bu kısmın robotik sistemler tarafından halledilmesi gerekiyor. Ancak bilgisayar iş akışı artık tamamlandı. Son üç yıl içinde hiçbir şey yokken uygulama aşamasına geçildi.
Peki ya CNC? 5 eksen talaşlı imalat yazılımını test ettiğinizden bahsettiniz.
Katmanlı imalatta uğraştığımız fizik kuralları çok daha karmaşık olsa da yapay zekanın CAM konusunda çözmesi gereken en zor kısmın gerçekten de strateji olduğunu düşünüyorum. Hangi yüzey için hangi takımın, hangi sırayla kullanılacağı gibi. Bunun fizikle hiçbir ilgisi yok. Bunu çözmenin tek yolu büyük miktarda uzman verisine sahip olmaktır ki tabii ki bunu sizinle asla paylaşmazlar.
Talaşlı imalat için bu teknolojiyi geliştirmek isteyen her şirket sonunda kendi makinelerini satın alıyor ve ardından satıyor, çünkü bunları çalıştırmak tam bir kabus. Bence bu bir pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) problemi. Çok daha karmaşık bir sorun, bu yüzden biraz daha zaman alacak.
3D baskının daha geniş çapta benimsendiğini görmek için nelerin değişmesi gerekiyor?
Tarihsel olarak imalat teknolojisindeki ilerlemelere baktığımda, bunun her zaman güçlü bir talep yaratılmasıyla ilişkili olduğunu görüyorum. Kompozitleri ele alalım. Airbus’ın A380’i veya Dreamliner olmasaydı kompozit endüstrisi bu kadar büyümeyecekti. Avrupa’da bizim gibi teknoloji üretmeyi bilen insanlara değil, büyük ve iddialı programlara ihtiyacımız var. Avrupa’daki her ülkenin büyük bir programa ihtiyacı var. Katmanlı imalat, savunma harcamalarından ve savunmamızı yeniden inşa etme tutkusundan fayda sağlayabilir. Ne yazık ki bu alan savunma; başka bir şey olmasını çok isterdik ama durum bu.
İmalat alanında dikkat çekmek istediğiniz başka ilginç yapay zeka şirketleri var mı?
EMMI AI ekibinin yaptıklarını gerçekten çok beğeniyorum. Enjeksiyon kalıplama için yapay zeka geliştirdiler. Enjeksiyon kalıplama gerçekten devasa bir ölçekte kullanılıyor, çok büyük bir endüstri ve oldukça karmaşık.
Related Topics
Javier López Picazo
0
2
Comment(0)