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<\/span><\/div>Wie datengesteuerte 3D-Drucker die Fertigung ver\u00e4ndern werden<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div>Maschinelles Lernen kann die Hardware optimieren, um die Druckgeschwindigkeit zu erh\u00f6hen und die Aufl\u00f6sung zu verbessern<\/em><\/p>\nWir alle kennen die Fotos der Ford-Produktionslinien von 1920. Aber w\u00fcrden wir sie heute wiedererkennen? Als Teil eines umfassenderen Trends, der als “Industrie 4.0” bezeichnet wird, wurden die Systeme in vielen Fabriken in den letzten Jahren erheblich modernisiert. Diese Digitalisierung des Fertigungssektors zielt darauf ab, neue Technologien – wie Cloud Computing, intelligente Automatisierung, IoT-Ger\u00e4te, digitale Inventare und Datenanalyse – einzusetzen, um Ingenieuren zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, Fabrikprozesse zu verbessern und letztendlich weniger menschliche Aufsicht zu ben\u00f6tigen.<\/p>\n<\/div>
<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Im Mittelpunkt des digitalen Wandels in der Fabrik steht die additive Fertigung (AM), umgangssprachlich auch 3D-Druck genannt, die es erm\u00f6glicht, die Kerntechnologien der Industrie 4.0 direkt auf den Fertigungsprozess selbst anzuwenden. 3D-Drucker haben sich von ihren bescheidenen Anf\u00e4ngen als Rapid-Prototyping-Maschinen und Gimmick-Fabriken f\u00fcr neuartige Artikel weit entfernt. Sie haben sich nicht nur zu Maschinen entwickelt, die Hochleistungsteile f\u00fcr Flugzeuge herstellen, sondern auch zu Datenerfassungszentren, die riesige Mengen an Informationen dar\u00fcber sammeln, wie die verschiedenen Teile w\u00e4hrend des Herstellungsprozesses gefertigt werden.<\/p>\n
\u00c4hnlich wie autonome Fahrzeuge Daten sammeln und anwenden, um ihre Fahrf\u00e4higkeit kontinuierlich zu verbessern, k\u00f6nnen vernetzte 3D-Drucker die gesammelten Daten f\u00fcr eine auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierende Automatisierung nutzen. Bei jedem Druckauftrag erzeugen 3D-Drucker gro\u00dfe Mengen an Daten, die an die Cloud gesendet und dort gespeichert werden. Die Druckauftragsdaten – reif f\u00fcr KI, maschinelles Lernen und automatisierungsbasierte Produktfunktionen – k\u00f6nnen dann in Algorithmen eingespeist werden, auf die Drucker und Benutzer \u00fcber die Cloud zugreifen k\u00f6nnen. Diese Daten helfen Unternehmen unter anderem dabei, Entscheidungen dar\u00fcber zu treffen, welche Teile gedruckt werden sollen und wie sie am besten zu drucken sind, w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4t der Druckauftr\u00e4ge verbessert wird.<\/p>\n<\/div>
<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>KI kommt ins Spiel<\/strong>
\nBeim derzeitigen Stand der Fertigungstechnologie kann die KI ein Hardwareproblem in eine Softwarel\u00f6sung umwandeln. Maschinelles Lernen kann die Hardware optimieren und 3D-Drucker durch Software-Updates automatisch verbessern, um die Druckgeschwindigkeit zu erh\u00f6hen und die Aufl\u00f6sung zu verbessern. KI kann Unternehmen dabei helfen, festzustellen, welche Teile, wenn sie im eigenen Haus durch additive Fertigung hergestellt werden, die gr\u00f6\u00dften Auswirkungen auf ihr Endergebnis haben. Sie kann auch eine Verbindung zu digitalen Katalogen bestehender Teile herstellen und erkennen, welche spezifischen Teile sich am besten f\u00fcr den Druck mit verschiedenen AM-Techniken eignen.<\/p>\nDurch die Anbindung an Cloud-Software k\u00f6nnen 3D-Drucker mithilfe von maschinellem Lernen automatisch Werkzeugvorrichtungen f\u00fcr die gedruckten Teile erstellen. Hersteller mit ausgereifteren AM-Kenntnissen wenden KI-basierte Optimierungen w\u00e4hrend der Designphase neuer Teile an und simulieren, wie sich das digitale Design eines Teils nach dem Druck unter bestimmten Belastungen verhalten wird. KI wird in der k\u00fcnstlichen Intelligenz auch eingesetzt, um Druckfehler zu erkennen (und den Druck bei Bedarf proaktiv anzuhalten) und um Teile w\u00e4hrend des Drucks zu pr\u00fcfen, um Qualit\u00e4t und Konformit\u00e4t sicherzustellen.<\/p>\n
\u00c4hnlich wie bei Tesla-Autos lernt auch die Hardware im Feld st\u00e4ndig dazu, wird verbessert und mit jedem Update intelligenter. In dem Ma\u00dfe, in dem die Anbieter die Qualit\u00e4t der w\u00e4hrend der Fertigung gesammelten Informationen und die Art und Weise der Datenerfassung dar\u00fcber, wie jedes 3D-gedruckte Teil seine Aufgabe im Feld erf\u00fcllt, verbessern, n\u00e4hert sich die Fertigungstechnologie einem vollautomatischen “Closed-Loop”-Druckprozess. Sie kann einfach mit einem realen Fertigungsproblem konfrontiert werden, das es zu l\u00f6sen gilt, und dann das Teil mit der spezifischen digitalen Fertigungstechnologie entwerfen und herstellen, die angesichts der definierten Zeit-, Kosten- und Leistungsbeschr\u00e4nkungen am sinnvollsten ist.<\/p>\n
Diese intelligente, in sich geschlossene Automatisierung der Fertigung nimmt den Herstellern eine enorme Last ab. Die M\u00f6glichkeit, die Herstellung von Teilen zu automatisieren – und zwar auf eine Art und Weise, die sowohl schnell als auch zuverl\u00e4ssig ist – steigert den Output und die Produktionsgeschwindigkeit der Hersteller erheblich. Und w\u00e4hrend AM von Natur aus den Prozess der Teileherstellung rationalisiert, tr\u00e4gt jede kluge Anwendung der von den Druckern gesammelten Daten zur Rationalisierung bestimmter Punkte innerhalb des AM-Prozesses bei. Ingenieure k\u00f6nnen sich von l\u00e4stigen manuellen Aufgaben l\u00f6sen, die jetzt automatisiert sind – wie z. B. die Qualit\u00e4tspr\u00fcfung und die manuelle Konstruktion von Werkzeugen oder Vorrichtungen f\u00fcr Teile – und sich auf Innovationen und die L\u00f6sung interessanterer Probleme konzentrieren. Die Maschinenbediener k\u00f6nnen sich auf die Herstellung der Teile konzentrieren, die entweder den gr\u00f6\u00dften Gesch\u00e4ftswert darstellen oder nur durch maschinelle Bearbeitung hergestellt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Verbesserung der Lieferkette<\/strong>
\nDer gr\u00f6\u00dfte Bereich, in dem diese datengesteuerten 3D-Drucker etwas bewirken k\u00f6nnen? Die globalen Lieferketten der Hersteller – wo die Unf\u00e4higkeit, schnell und flexibel auf laufende St\u00f6rungen zu reagieren, oft massive Hindernisse f\u00fcr den Erfolg schafft. Die Einf\u00fchrung von Just-in-Time-Fertigungsprozessen hat zu einer Welt br\u00fcchiger Lieferketten gef\u00fchrt, die nicht in der Lage waren, Schritt zu halten, als die Unterbrechungen der Lieferkette durch die Pandemie den gesamten Globus \u00fcbersp\u00fclten.<\/p>\nDas Jahr 2020 machte diese Unsicherheit deutlich.<\/strong><\/p>\nDer Zustand der globalen Lieferketten hat sich in den darauffolgenden Jahren nicht wesentlich verbessert, und die Produktion im Jahr 2022 ist immer noch nichts f\u00fcr schwache Nerven. W\u00e4hrend die Komplexit\u00e4t und die allgemeinen Schwierigkeiten bei der Beschaffung von Teilen und Materialien weiterhin zu unz\u00e4hligen Verz\u00f6gerungen, Engp\u00e4ssen und steigenden Preisen f\u00fchren, ist dies ein Problem, das mit einigen proaktiven Ma\u00dfnahmen vermeidbar ist – und die Welt hat es begriffen. Mit der Einf\u00fchrung von Initiativen auf Bundesebene, wie dem Additive Manufacturing Forward-Programm der US-Regierung, wenden sich globale Lieferketten zunehmend dem 3D-Druck zu, um kurze Lieferzeiten und Produkte zu erhalten, die bequem an den gew\u00fcnschten Ort geliefert werden k\u00f6nnen. Der Wert intelligenter 3D-Drucker f\u00fcr die Lieferkette wird jedoch noch relativ untersch\u00e4tzt. Intelligentere 3D-Drucker sind pr\u00e4ziser und ausfallsicherer; ihr geschlossener Lernkreislauf kann eine weitere Versicherungsschicht gegen unzeitgem\u00e4\u00dfe Verz\u00f6gerungen und Ausf\u00e4lle hinzuf\u00fcgen.<\/p>\n
In Anbetracht des heutigen Arbeitskr\u00e4ftemangels werden die neueren intelligenten Automatisierungsfunktionen, die die Anbieter auf den Markt bringen, wahrscheinlich auch den 3D-Druck f\u00fcr Hersteller mit knappen Arbeitskr\u00e4ften attraktiver machen, was die Akzeptanz von AM f\u00f6rdert und letztlich das Angebot stabilisiert.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus verk\u00fcrzt die Unterst\u00fctzung menschlicher Entscheidungen in den kritischen Probleml\u00f6sungsphasen und die vollst\u00e4ndige Automatisierung vieler manueller Prozesse die Vorlaufzeiten f\u00fcr Teile noch weiter, zus\u00e4tzlich zu der Zeit, die durch die schnellere Fertigung und die bequeme Logistik am Ort des Bedarfs eingespart wird.<\/p>\n
Die Spitze des Eisbergs<\/strong>
\nDa sich die KI im 3D-Druck immer weiter entwickelt, \u00e4hneln die Arbeitsabl\u00e4ufe in den Fabriken zunehmend der Vision der Branche von einer vollautomatischen Fertigung.<\/p>\nWenn man bedenkt, wie intelligent AM die heutigen unterbrochenen Lieferketten angeht, kann man sich vorstellen, welche Auswirkungen die intelligentesten 3D-Drucker haben werden, die noch auf uns warten. Die vollautomatische Konstruktion, Fertigung und Qualit\u00e4tskontrolle von Teilen f\u00fcr bestimmte Probleme wird nicht nur den Personalbedarf f\u00fcr die Bew\u00e4ltigung vieler akuter Probleme in der Lieferkette auf nahezu Null reduzieren und die Vorlaufzeiten weiter verk\u00fcrzen. Sie wird auch Bauteildesigns aufdecken, die es den Herstellern erm\u00f6glichen, aus jedem 3D-gedruckten Teil die beste Leistung und den besten Gesch\u00e4ftsertrag zu erzielen, und sie wird Designs aufdecken, die die anspruchsvollsten Probleme l\u00f6sen k\u00f6nnen, vergleichbar mit den besten Ingenieurskr\u00e4ften.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Die Einf\u00fchrung der additiven Fertigung nimmt weiter zu, um die aktuellen Herausforderungen in der Lieferkette zu bew\u00e4ltigen. Neben der additiven Fertigung erweitern die Industrie 4.0-Technologien die Grenzen der M\u00f6glichkeiten von 3D-Druckern und ihres Nutzens f\u00fcr Unternehmen.<\/p>\n
F\u00fcr die Fertigungsindustrie ist der Blick in die Zukunft klar. Die offene Frage sollte uns nun veranlassen, den Blick nach innen zu richten.<\/p>\n
Warum hat es angesichts des Tempos, in dem sich die KI in anderen Branchen durchgesetzt hat, so lange gedauert, bis effektive KI in der Fertigung Einzug gehalten hat, und was h\u00e4lt mehr Hersteller davon ab, diese Technologien schneller und umfassender einzuf\u00fchren? Die Antwort k\u00f6nnte in dem st\u00e4ndigen Kampf zwischen Innovation und Risikominderung liegen – eine Frage, die sich bei KI als falsche Gegens\u00e4tze erweisen k\u00f6nnte.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Maschinelles Lernen kann die Hardware optimieren, um die Druckgeschwindigkeit zu erh\u00f6hen und die Aufl\u00f6sung zu verbessern<\/em><\/p>\n Wir alle kennen die Fotos der Ford-Produktionslinien von 1920. Aber w\u00fcrden wir sie heute wiedererkennen? Als Teil eines umfassenderen Trends, der als “Industrie 4.0” bezeichnet wird, wurden die Systeme in vielen Fabriken in den letzten Jahren erheblich modernisiert. Diese Digitalisierung des Fertigungssektors zielt darauf ab, neue Technologien – wie Cloud Computing, intelligente Automatisierung, IoT-Ger\u00e4te, digitale Inventare und Datenanalyse – einzusetzen, um Ingenieuren zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, Fabrikprozesse zu verbessern und letztendlich weniger menschliche Aufsicht zu ben\u00f6tigen.<\/p>\n<\/div> Im Mittelpunkt des digitalen Wandels in der Fabrik steht die additive Fertigung (AM), umgangssprachlich auch 3D-Druck genannt, die es erm\u00f6glicht, die Kerntechnologien der Industrie 4.0 direkt auf den Fertigungsprozess selbst anzuwenden. 3D-Drucker haben sich von ihren bescheidenen Anf\u00e4ngen als Rapid-Prototyping-Maschinen und Gimmick-Fabriken f\u00fcr neuartige Artikel weit entfernt. Sie haben sich nicht nur zu Maschinen entwickelt, die Hochleistungsteile f\u00fcr Flugzeuge herstellen, sondern auch zu Datenerfassungszentren, die riesige Mengen an Informationen dar\u00fcber sammeln, wie die verschiedenen Teile w\u00e4hrend des Herstellungsprozesses gefertigt werden.<\/p>\n \u00c4hnlich wie autonome Fahrzeuge Daten sammeln und anwenden, um ihre Fahrf\u00e4higkeit kontinuierlich zu verbessern, k\u00f6nnen vernetzte 3D-Drucker die gesammelten Daten f\u00fcr eine auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierende Automatisierung nutzen. Bei jedem Druckauftrag erzeugen 3D-Drucker gro\u00dfe Mengen an Daten, die an die Cloud gesendet und dort gespeichert werden. Die Druckauftragsdaten – reif f\u00fcr KI, maschinelles Lernen und automatisierungsbasierte Produktfunktionen – k\u00f6nnen dann in Algorithmen eingespeist werden, auf die Drucker und Benutzer \u00fcber die Cloud zugreifen k\u00f6nnen. Diese Daten helfen Unternehmen unter anderem dabei, Entscheidungen dar\u00fcber zu treffen, welche Teile gedruckt werden sollen und wie sie am besten zu drucken sind, w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4t der Druckauftr\u00e4ge verbessert wird.<\/p>\n<\/div> KI kommt ins Spiel<\/strong> Durch die Anbindung an Cloud-Software k\u00f6nnen 3D-Drucker mithilfe von maschinellem Lernen automatisch Werkzeugvorrichtungen f\u00fcr die gedruckten Teile erstellen. Hersteller mit ausgereifteren AM-Kenntnissen wenden KI-basierte Optimierungen w\u00e4hrend der Designphase neuer Teile an und simulieren, wie sich das digitale Design eines Teils nach dem Druck unter bestimmten Belastungen verhalten wird. KI wird in der k\u00fcnstlichen Intelligenz auch eingesetzt, um Druckfehler zu erkennen (und den Druck bei Bedarf proaktiv anzuhalten) und um Teile w\u00e4hrend des Drucks zu pr\u00fcfen, um Qualit\u00e4t und Konformit\u00e4t sicherzustellen.<\/p>\n \u00c4hnlich wie bei Tesla-Autos lernt auch die Hardware im Feld st\u00e4ndig dazu, wird verbessert und mit jedem Update intelligenter. In dem Ma\u00dfe, in dem die Anbieter die Qualit\u00e4t der w\u00e4hrend der Fertigung gesammelten Informationen und die Art und Weise der Datenerfassung dar\u00fcber, wie jedes 3D-gedruckte Teil seine Aufgabe im Feld erf\u00fcllt, verbessern, n\u00e4hert sich die Fertigungstechnologie einem vollautomatischen “Closed-Loop”-Druckprozess. Sie kann einfach mit einem realen Fertigungsproblem konfrontiert werden, das es zu l\u00f6sen gilt, und dann das Teil mit der spezifischen digitalen Fertigungstechnologie entwerfen und herstellen, die angesichts der definierten Zeit-, Kosten- und Leistungsbeschr\u00e4nkungen am sinnvollsten ist.<\/p>\n Diese intelligente, in sich geschlossene Automatisierung der Fertigung nimmt den Herstellern eine enorme Last ab. Die M\u00f6glichkeit, die Herstellung von Teilen zu automatisieren – und zwar auf eine Art und Weise, die sowohl schnell als auch zuverl\u00e4ssig ist – steigert den Output und die Produktionsgeschwindigkeit der Hersteller erheblich. Und w\u00e4hrend AM von Natur aus den Prozess der Teileherstellung rationalisiert, tr\u00e4gt jede kluge Anwendung der von den Druckern gesammelten Daten zur Rationalisierung bestimmter Punkte innerhalb des AM-Prozesses bei. Ingenieure k\u00f6nnen sich von l\u00e4stigen manuellen Aufgaben l\u00f6sen, die jetzt automatisiert sind – wie z. B. die Qualit\u00e4tspr\u00fcfung und die manuelle Konstruktion von Werkzeugen oder Vorrichtungen f\u00fcr Teile – und sich auf Innovationen und die L\u00f6sung interessanterer Probleme konzentrieren. Die Maschinenbediener k\u00f6nnen sich auf die Herstellung der Teile konzentrieren, die entweder den gr\u00f6\u00dften Gesch\u00e4ftswert darstellen oder nur durch maschinelle Bearbeitung hergestellt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Verbesserung der Lieferkette<\/strong> Das Jahr 2020 machte diese Unsicherheit deutlich.<\/strong><\/p>\n Der Zustand der globalen Lieferketten hat sich in den darauffolgenden Jahren nicht wesentlich verbessert, und die Produktion im Jahr 2022 ist immer noch nichts f\u00fcr schwache Nerven. W\u00e4hrend die Komplexit\u00e4t und die allgemeinen Schwierigkeiten bei der Beschaffung von Teilen und Materialien weiterhin zu unz\u00e4hligen Verz\u00f6gerungen, Engp\u00e4ssen und steigenden Preisen f\u00fchren, ist dies ein Problem, das mit einigen proaktiven Ma\u00dfnahmen vermeidbar ist – und die Welt hat es begriffen. Mit der Einf\u00fchrung von Initiativen auf Bundesebene, wie dem Additive Manufacturing Forward-Programm der US-Regierung, wenden sich globale Lieferketten zunehmend dem 3D-Druck zu, um kurze Lieferzeiten und Produkte zu erhalten, die bequem an den gew\u00fcnschten Ort geliefert werden k\u00f6nnen. Der Wert intelligenter 3D-Drucker f\u00fcr die Lieferkette wird jedoch noch relativ untersch\u00e4tzt. Intelligentere 3D-Drucker sind pr\u00e4ziser und ausfallsicherer; ihr geschlossener Lernkreislauf kann eine weitere Versicherungsschicht gegen unzeitgem\u00e4\u00dfe Verz\u00f6gerungen und Ausf\u00e4lle hinzuf\u00fcgen.<\/p>\n In Anbetracht des heutigen Arbeitskr\u00e4ftemangels werden die neueren intelligenten Automatisierungsfunktionen, die die Anbieter auf den Markt bringen, wahrscheinlich auch den 3D-Druck f\u00fcr Hersteller mit knappen Arbeitskr\u00e4ften attraktiver machen, was die Akzeptanz von AM f\u00f6rdert und letztlich das Angebot stabilisiert.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus verk\u00fcrzt die Unterst\u00fctzung menschlicher Entscheidungen in den kritischen Probleml\u00f6sungsphasen und die vollst\u00e4ndige Automatisierung vieler manueller Prozesse die Vorlaufzeiten f\u00fcr Teile noch weiter, zus\u00e4tzlich zu der Zeit, die durch die schnellere Fertigung und die bequeme Logistik am Ort des Bedarfs eingespart wird.<\/p>\n Die Spitze des Eisbergs<\/strong> Wenn man bedenkt, wie intelligent AM die heutigen unterbrochenen Lieferketten angeht, kann man sich vorstellen, welche Auswirkungen die intelligentesten 3D-Drucker haben werden, die noch auf uns warten. Die vollautomatische Konstruktion, Fertigung und Qualit\u00e4tskontrolle von Teilen f\u00fcr bestimmte Probleme wird nicht nur den Personalbedarf f\u00fcr die Bew\u00e4ltigung vieler akuter Probleme in der Lieferkette auf nahezu Null reduzieren und die Vorlaufzeiten weiter verk\u00fcrzen. Sie wird auch Bauteildesigns aufdecken, die es den Herstellern erm\u00f6glichen, aus jedem 3D-gedruckten Teil die beste Leistung und den besten Gesch\u00e4ftsertrag zu erzielen, und sie wird Designs aufdecken, die die anspruchsvollsten Probleme l\u00f6sen k\u00f6nnen, vergleichbar mit den besten Ingenieurskr\u00e4ften.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Die Einf\u00fchrung der additiven Fertigung nimmt weiter zu, um die aktuellen Herausforderungen in der Lieferkette zu bew\u00e4ltigen. Neben der additiven Fertigung erweitern die Industrie 4.0-Technologien die Grenzen der M\u00f6glichkeiten von 3D-Druckern und ihres Nutzens f\u00fcr Unternehmen.<\/p>\n F\u00fcr die Fertigungsindustrie ist der Blick in die Zukunft klar. Die offene Frage sollte uns nun veranlassen, den Blick nach innen zu richten.<\/p>\n Warum hat es angesichts des Tempos, in dem sich die KI in anderen Branchen durchgesetzt hat, so lange gedauert, bis effektive KI in der Fertigung Einzug gehalten hat, und was h\u00e4lt mehr Hersteller davon ab, diese Technologien schneller und umfassender einzuf\u00fchren? Die Antwort k\u00f6nnte in dem st\u00e4ndigen Kampf zwischen Innovation und Risikominderung liegen – eine Frage, die sich bei KI als falsche Gegens\u00e4tze erweisen k\u00f6nnte.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
\nBeim derzeitigen Stand der Fertigungstechnologie kann die KI ein Hardwareproblem in eine Softwarel\u00f6sung umwandeln. Maschinelles Lernen kann die Hardware optimieren und 3D-Drucker durch Software-Updates automatisch verbessern, um die Druckgeschwindigkeit zu erh\u00f6hen und die Aufl\u00f6sung zu verbessern. KI kann Unternehmen dabei helfen, festzustellen, welche Teile, wenn sie im eigenen Haus durch additive Fertigung hergestellt werden, die gr\u00f6\u00dften Auswirkungen auf ihr Endergebnis haben. Sie kann auch eine Verbindung zu digitalen Katalogen bestehender Teile herstellen und erkennen, welche spezifischen Teile sich am besten f\u00fcr den Druck mit verschiedenen AM-Techniken eignen.<\/p>\n
\nDer gr\u00f6\u00dfte Bereich, in dem diese datengesteuerten 3D-Drucker etwas bewirken k\u00f6nnen? Die globalen Lieferketten der Hersteller – wo die Unf\u00e4higkeit, schnell und flexibel auf laufende St\u00f6rungen zu reagieren, oft massive Hindernisse f\u00fcr den Erfolg schafft. Die Einf\u00fchrung von Just-in-Time-Fertigungsprozessen hat zu einer Welt br\u00fcchiger Lieferketten gef\u00fchrt, die nicht in der Lage waren, Schritt zu halten, als die Unterbrechungen der Lieferkette durch die Pandemie den gesamten Globus \u00fcbersp\u00fclten.<\/p>\n
\nDa sich die KI im 3D-Druck immer weiter entwickelt, \u00e4hneln die Arbeitsabl\u00e4ufe in den Fabriken zunehmend der Vision der Branche von einer vollautomatischen Fertigung.<\/p>\n
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