一个新的人工智能系统能够精准定位3D打印件的来源，直到具体制造它们的机器。这项技术可以让制造商监控他们的供应商并管理他们的供应链，提前发现问题并验证供应商是否遵循约定的流程。
一个新的人工智能系统能够精准定位3D打印件的来源，直到具体制造它们的机器。这项技术可以让制造商监控他们的供应商并管理他们的供应链，提前发现问题并验证供应商是否遵循约定的流程。
由伊利诺伊大学厄本那-香槟分校机械科学与工程教授比尔·金领导的研究团队发现，增材制造（也就是3D打印）制造的零件具有来自具体制造它们的机器的独特签名。这启发了一个检测签名或“指纹”的AI系统，该系统通过零件的照片识别其来源。
“我们仍然对此感到惊讶：我们可以在两台相同的机器上打印相同的零件设计——相同的型号、相同的工艺设置、相同的材料——每台机器都会留下独特的指纹，AI模型可以追溯到机器，”金说。“可以精确确定某物是在哪里、如何制造的。你不必完全依赖供应商的说法。”
这项研究的结果最近发表在《自然》合作期刊《先进制造》上。
根据金的说法，这项技术对供应商管理和质量控制有重大影响。当一个制造商与供应商签订合同时，通常会要求供应商遵循特定的机器、工艺和工厂程序，并且未经许可不得进行任何更改。然而，这一条款很难执行。供应商经常在未通知的情况下进行更改，包括从制造过程到所用材料的调整。这些更改通常是良性的，但也可能在最终产品中引发重大问题。
“现代供应链是基于信任，”金说。“关系开始时进行审计和现场考察是尽职调查的形式。但对于大多数公司来说，持续监控他们的供应商并不现实。制造过程的更改可能长期未被察觉，直到生产出一批劣质产品时你才会发现。每个在制造业工作的人都有一个关于供应商在未获许可的情况下改动某些东西并造成严重问题的故事。”
在研究3D打印机的可重复性时，金的研究小组注意到零件尺寸的公差与单台机器相关。这激发研究人员检查零件的照片。结果发现可以确定具体制造零件的机器、制造过程和所用材料——即生产“指纹”。
“这些制造指纹一直隐藏在明面上，”金说。“世界上有成千上万的3D打印机，以及数千万个用于飞机、汽车、医疗设备、消费品及其他各种应用的3D打印件。每个零件都有一个独特的签名，可以通过AI检测到。”
金的研究小组开发了一种AI模型，用于从用智能手机相机拍摄的照片中识别生产指纹。该AI模型基于一个大型数据集进行开发，数据集包括来自六家公司的21台机器制造的9,192个零件的照片，以及四种不同的制造过程。在校准模型时，研究人员发现可以仅通过零件表面1平方毫米获得98%的指纹准确率。
“我们的结果表明，当训练样本数量仅为10个零件时，AI模型能够做出准确的预测，”金说。“仅用供应商的一些样本，就可以验证他们之后交付的所有内容。”
金认为，这项技术有可能彻底改革供应链管理。通过这一技术，制造商可以在生产的早期阶段检测问题，节省用于确定错误来源的时间和资源。这项技术还可以用于追踪非法商品的来源。
迈尔斯·比姆罗斯、戴维·麦格雷戈、查理·伍德和萨梅赫·塔夫克也参与了这项工作。
