汉高解释如何将数据转化为树脂3D打印“财富”，以及解决技术猜测难题

2023年2月28日，南极熊获悉，3D打印材料领域的领导者之一汉高集团宣称，它们正在采取措施利用数据来帮助该公司的客户克服树脂3D打印工作流程的可变性。

△汉高的Loctite高韧性环氧树脂

汉高最初于2017年进入3D打印领域，此后建立了令人印象深刻的光聚合物材料组合，许多OEM合作伙伴都采用了这些材料。众所周知，数字光处理 (DLP) 3D打印因其能够生产具有光滑表面光洁度和所需机械性能的复杂零件，而在最终用途零件生产中继续受到关注。然而，随着这项技术的广泛应用，最终用户仍然需要花费大量时间学习。

现在，汉高将数据视为有价值的财富，并投入了大量时间和资源来测试树脂材料，以确保为客户提供高质量的产品，并利用人工智能来提高材料鉴定速度和质量。

△LOCTITE 3D 3843 TM是一种半柔性树脂，具有适中的耐温性和高冲击强度

数据作为3D打印中的“财富”
汉高认为数据对于3D打印非常重要，以至于将它视为3D打印行业的“财富”。这种财富可以帮助用户在离开构建区域之前评估给定零件的性能，这在创建可能暴露于能够导致零件发生故障的元素的最终用途组件时尤为重要。

那么，汉高如何帮助3D打印用户确保他们的零件达到预期性能？该公司主要专注于发布更多关于终端部件性能的数据，以此为行业创造价值。

例如，在Formnext 2022之前，汉高在它最受欢迎的3D打印材料（包括Loctite 3D 3843）的技术数据表中增加了新的页面，以提供更多的测试标准。这些标准包括热老化、加速风化、耐化学性、紫外线老化和温度变化等方面的测试，从而为客户提供更全面的数据支持。

该公司利用以技术数据表形式公开的数据，预计能够帮助树脂3D打印采用者更好地评估其光敏聚合物材料的打印效果，以解决他们在所需的最终用途应用。

△汉高的Loctite打印机和后处理设置页面（传送门）

汉高的工作流程验证目的
汉高将树脂3D打印工作流程中的每一步都看作潜在”破坏者“，因为它的不确定性可能会导致打印过程的不可预测性和不可重复性，这些步骤可能包括从系统设置到引入清洁液或后固化的任何内容。

为了解决这个问题，汉高将工作流程验证视为考虑此类变量的最佳方式，并在实践中进行了自己的内部工作流程验证，其中材料用于通过特定机器、清洁方法和固化方法生产测试样本，并使用生成的数据来确保聚合物满足一组所需的机械性能。该公司表示，通过这种方法，旨在为用户提供“保证书”，即树脂将按要求工作。

该公司表示，它们不同于其他行业材料制造商，汉高不但公开了它的工作流程验证测试结果供所有人查看，而且，用户还可以从该公司的Henkel Loctite Printer & Post Processing Settings（汉高Loctite打印机和后期处理设置）页面中选择机器、材料、颜色、清洁溶液和固化站，以帮助确定最佳构建设置。通过利用该网站的功能，用户可以生成一个“配方”，其中包括层高、清洗时间和后处理过程中的零件翻转等参数，这有助于实现一致的质量，从而通过材料鉴定，制造符合标准的零件。

汉高还与3D打印机制造商合作开发380-405纳米系统，以确保它的材料可以按预期工作。例如，该公司与Prusa合作开发了Prusa SL1S SPEED系统，并使用Loctite 3D打印测试中心验证了机械性能，从而帮助最终用户使用汉高材料最大程度地提高效果。

△汉高在官网上宣称Albert为它们的新同事，可以24小时工作，并且在供应链中断期间开发了核酸检测工具

将AI用于3D打印验证是未来的趋势么？
据悉，汉高正在强化其材料开发工作流程，采用先进的设计工具，例如名为“Albert”的云端人工智能系统。这一系统可以从汉高全球设施收集和共享数据点，使它们的研究工程师能够轻松共享研究成果，从而做出更明智的研发决策。Albert还可以利用汉高的每个样品和配方构建的数据集，加速新产品的发布。同时，它还提供即时成本估算、安全评估和成分可用性更新，并提供实时配方和测试建议，以确保高速开发和一致的结果。

△汉高借助大数据来协同创新，人工智能加快了开发3D打印核酸检测工具这一进程

可以概括的说，汉高使用先进的设计工具如Albert，增强了材料开发工作流程，并利用基于云的人工智能系统从全球所有设施中收集和共享数据点。Albert已训练超过300万个数据集，其中超过90万个数据点来自3D打印业务，目前，它还在不断学习。此外，该软件还在全球供应链中断期间与Origin等制造商合作快速筛选树脂配方，加快了生产急需的测试设备的过程。通过这些努力，汉高旨在支持整个3D打印制造行业更广泛地采用DLP技术，提供扩展的技术数据和清晰的工作流程指南，并利用机器学习支持新产品开发。