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这 Stratasys NEO 是一款大幅面立体光刻 (SL) 3D 打印机，能够打印全尺寸、注塑品质的功能部件。 去除 SL 零件中的残留树脂是该过程的基本步骤。 PostProcess Technologies 提供的解决方案完美补充了 Stratasys NEO 可以构建的规模和体积： DEMI 4000 系列。 使用 Stratasys NEO 进行 3D 打印 当 Stratasys NEO...

采购周期，也称为采购生命周期或更广泛的采购流程，是任何组织的一个基本方面，包括获取货物和服务的整个过程。从确定需求到最终付款，采购涉及多个阶段，以确保高效和有效的资源分配。一个执行良好的采购周期可以极大地影响一个组织的效率、成本效益和整体成功。 什么是采购周期？ 采购周期是一系列相互关联的步骤，组织遵循这些步骤来获取运营所需的资源。它涉及一个结构化的方法，包括规划、采购、签约和管理采购流程。采购团队负责监督和管理整个采购周期。 采购周期的目标是确保组织以最佳的价格、质量和交付时间获得合适的货物或服务，同时最大限度地降低风险并确保符合法规。 虽然我们在之前的文章中已经介绍了采购流程各个阶段的简化版，但要充分了解其中的细微差别，还是有必要对每个阶段进行更详细的研究。 采购生命周期的各个阶段 为了使这一过程更容易理解，我们将采购生命周期分为三个阶段：规划和战略、采购和签约以及合同管理和结束。以下各节概述了每个阶段的关键步骤，从确定需求、选择供应商到管理合同和结束项目。 A. 规划与ampamp；战略（采购前） 采购前阶段是整个采购流程的重要基础。它通过确保组织的需求得到明确界定并与其战略目标保持一致，为成功采购奠定基础。 第 1 步：确定需求 采购需求的确定需要考虑多种因素，例如：具体要求： 确定采购目标和项目范围，概述所需的具体货物或服务，包括技术规格、质量标准和性能预期。 数量和时限： 确定所需的确切数量，评估需求的紧迫性，并确定切实可行的交付期限，以避免中断运行。 预算分配： 为采购流程制定明确的预算，考虑货物或服务的估计成本、运输成本、潜在成本波动、潜在风险和应急计划等因素。这可确保组织有足够的资金来获取必要的资源。第 2 步：市场调研 一旦确定了需求，全面的市场调研就变得至关重要。这包括市场分析： 进行市场分析，了解市场动态，分析市场趋势、价格波动、质量标准和交付选择，从而做出明智的决策。 确定和筛选供应商： 根据资格预审标准研究潜在供应商，包括其经验、能力、声誉、财务稳定性、定价、地理位置、推荐信以及满足组织要求的能力等因素。此时可发出信息请求 (RFI)，向潜在服务供应商收集初步信息，以便有效选择供应商。这一过程包括采用所需的措施来筛选供应商，以便进一步评估。第 3 步：制定采购战略 采购流程这一阶段的一个重要步骤是制定采购战略，概述为获取所需货物或服务而将采取的方法。这包括战略目标调整： 确保第一步（需求识别）中确定的采购目标与总体业务目标和战略目标相一致。 风险评估： 识别与采购流程相关的潜在风险，如供应链中断、质量问题、合同风险或成本风险，并制定缓解策略。 制定评估标准： 制定一套全面的评审标准，用于评估投标或建议书。这些标准应客观、可衡量并与采购目标相一致。第 4 步：选择采购方法 本采购周期阶段的最后一步是选择合适的采购方法，这对高效和经济的采购至关重要。 通过仔细评估采购需求，企业可以选择一种符合自身需求并有助于实现采购目标的方法。这可以通过以下步骤实现：采购需求分析： 仔细评估采购的性质、紧迫性、复杂性和估计价值。 确定合适的方法： 根据分析结果，确定最合适的一种或多种采购方法。常见的采购方法有竞争性招标： 多个供应商就某一特定需求提交标书的正式过程。其类型有：公开招标： 任何感兴趣的供应商均可投标。 投标截止： 只有通过资格预审的供应商才能投标。 反向拍卖： 买方设定价格，供应商向下竞价。谈判： 一种更为灵活的方式，买卖双方进行合同谈判，讨论条款和条件。其类型有： 直接购买： 一种简化程序，用于低价值或频繁采购的物品、紧急采购，或在有唯一来源供应商的情况下使用。公司直接从特定供应商处购买商品或服务，无需经过招标或谈判等竞标过程。其类型有采购订单： 授权采购的正式文件，其中规定了项目说明、数量、价格、交货细节和付款条件。 一揽子订单： 具有预先批准条款的长期采购协议，用于经常性采购。成本效益分析： 评估每种方法的潜在成本和效益，以确定最有利的方案。 利益相关者的参与： 让相关部门（如财务团队、健康与安全团队和法律部门）参与进来，以确保协调和支持。 考虑组织政策： 确保所选方法符合组织政策和程序。B. 采购与ampamp；订约（采购期间） 第 5 步：采购执行 采购执行阶段是将采购流程付诸实施的阶段。根据所选的采购方法（竞标、谈判或直接采购），将遵循特定的步骤。 本节概述了每种方法所涉及的关键活动，以确保采购流程的顺利和高效执行。 C. 合同管理和ampamp；收尾（采购后) 步骤...

FDM 3D 打印零件（熔融沉积建模）机器，比如 Stratasys F123 系列 和 Fortus 打印机，满足各种应用。 无论用户是尝试测试形状、配合和功能，生产制造辅助工具，还是创建最终用途零件，FDM 的用途都非常广泛。 FDM 可能无法与其他 3D 打印技术相匹配的领域，例如 聚喷射，是表面光洁度。 FDM 打印机使用更大的层高，这通常会导致零件上出现可见的“台阶”，特别是当零件具有弯曲或有角度的表面时。 虽然不经常需要，但可以使用化学气相平滑来改善 FDM 零件的视觉属性。 此过程可以很简单，仅使用刷子和丙酮（或其他溶剂）来对零件进行涂漆，也可以更复杂，使用循环空气和丙酮蒸汽流过零件的封闭空间。 这两种方法都试图通过用化学溶剂熔化打印材料来平滑 FDM 打印的层线。 熔化外层可以平滑打印部件中的“峰”和“谷”，如下面的简化图像所示。 使用溶剂平滑零件有可能（但并非在所有情况下）为...

Fictiv 宣布发布 Materials.AI，这是一款由 ChatGPT 提供支持的业界首款人工智能助手，可帮助机械工程师快速轻松地选择满足其制造需求的材料选项。材料.AIMaterials.AI 通过与 Fictiv 数字制造平台的 API 集成，由 OpenAI 的 ChatGPT 技术提供支持，并接受了 Fictiv 制造数据和产品的广泛培训。 因此，工程师可以直接在 Fictiv 平台上咨询 Materials.AI，接收明智的材料建议，并下达制造订单——所有这些都在一个地方按需完成。 随着材料科学和 3D 打印等制造技术的快速发展，工程师在选择可用的不同材料选项时可能会感到困惑且耗时。 对于单一设计，可能有几种合适的材料，并在性能、成本、制造效率和美观方面进行细致入微的考虑。 Materials.AI 帮助工程师考虑多因素，做出快速、明智的决策。 Materials.AI 是 Fictiv 人工智能驱动的制造平台的最新进展，该平台采用专有的计算几何算法在几秒钟内分析机械零件设计的可制造性。 这使客户能够实时比较制造工艺、材料、表面处理、交货时间和地理选项的数千种不同组合与定价信息，以便为其制造订单做出明智且高效的决策。 要了解有关 Materials.AI 的更多信息并观看演示，请访问 Fictiv 的 网站。 关于虚构 Fictiv 是一家全球制造公司，致力于简化从原型到小批量生产的定制制造采购。 通过其经过严格审查的制造网络、人工智能驱动的技术平台以及遍布美国、墨西哥、印度和中国的全球运营中心，Fictiv 提供从报价到交付的快速、高质量的定制制造服务。 ...

制造业的数字化转型已经进行了多年，但人工智能（AI）已成为真正加快进度的力量。人工智能促进数字化转型不仅仅是使现有的 流程变得更快--它重塑了工程师和制造商的创新、竞争和发展方式。 人工智能不再仅仅是制造业数字化转型的一个组成部分，而是推动数字化转型的引擎。 利用人工智能实现制造业数字化转型的 3 种方法 提高数据质量 数据质量差是数字化转型计划失败的最常见原因之一。不一致的计量单位、重复的记录和不完整的数据集会阻碍流程并产生不可靠的见解。传统上，解决这些问题需要分析师团队执行缓慢、容易出错的人工工作。人工智能可大规模解决数据质量问题，利用模式识别来清理、完善和组织数据。自动化单元标准化： 人工智能可以扫描设计文件、生产数据和供应商输入，以检测通常会导致代价高昂的错误的计量单位不匹配（如英寸与毫米）。通过自动转换和标准化这些数值，人工智能可确保跨系统的一致性，防止返工和生产延误。 消除重复记录： 制造数据库经常包含同一零件或供应商的多个条目，这会造成混淆并增加库存成本。人工智能可以通过识别命名、格式化或编码中的细微差别，自动识别并合并重复记录，从而使数据集更简洁，资源规划更准确。 生成用于测试的合成数据： 当真实世界的数据集不完整或太小时，人工智能可以生成模拟真实生产条件的高质量合成数据。这种增强数据使制造商能够更有效地测试预测模型、训练算法和运行模拟，而无需等待数月的实时数据收集。结果如何？数据更清晰，见解更可靠，项目执行更迅速。 加强数据驱动决策 数据一直是制造业数字化转型的核心。然而，管理现代数据的规模和复杂性已将传统的分析方法推向了极限。 人工智能使制造商能够从被动的洞察力转变为主动的预测性智能。人工智能系统具有分析大量不同数据源的能力，能够以人类团队无法比拟的速度发现模式、检测异常并预测结果。物联网异常检测： 通过持续监控来自联网生产设备的海量数据流，人工智能可以在细微的性能异常升级为故障之前很长时间就能识别出来。这种预测能力可帮助制造商避免代价高昂的计划外停机，延长设备寿命，并通过将资源集中到最需要的地方来优化维护计划。 动态定价和报价:人工智能模型可以实时分析原材料成本、供应商数据、客户需求趋势和竞争对手的定价，从而为客户生成动态报价。制造商无需依赖静态定价规则，可随时调整报价，在保护利润的同时保持竞争力。 能源优化和可持续性跟踪:通过分析工厂的能源使用模式，人工智能可以推荐最佳生产计划、机器操作或设备升级，以降低能源成本和碳足迹。它甚至可以预测能源需求高峰，并提出将工作量转移到非高峰时段的建议。通过利用人工智能实现制造业的数字化转型，企业不仅能更快地做出决策，还能做出更智能、更明智的决策。 流程和工作流自动化 自动化一直是数字化转型的基石。但直到最近，自动化还仅限于基于规则的重复性任务。人工智能通过引入智能、适应性和解决问题的能力，将自动化扩展到更复杂的工作流程中。 人工智能驱动的自动化可以增强从供应链优化到高级模拟的一切功能。通过整合各种数据源，人工智能工具可以实现更准确的需求预测、增强物流和改进风险管理。认知计算甚至可以让机器 "思考 "过去需要人类监督才能应对的挑战。预测性维护调度： 人工智能可以分析设备使用模式、传感器读数和历史维修数据，自动生成优化的维护计划。这可确保机器在正确的时间得到维修，减少意外故障，延长资产寿命，并最大限度地减少代价高昂的生产延误。 智能供应链协调： 通过整合来自供应商、物流提供商和生产线的数据，人工智能可以自动调整采购订单、重新规划运输路线或改变生产计划。这种实时供应链自动化水平使制造商即使在面临材料短缺或运输延误等干扰时也能保持效率。 智能质量控制： 人工智能驱动的视觉系统和模式识别算法可以自动检测生产线上的产品，识别人眼看不到的缺陷。这些系统可不断学习和改进，减少浪费，提高一次通过率，并将人力检查员解放出来，从事价值更高的工作。人工智能有助于将以前难以扩展的任务自动化，让您的团队专注于需要更复杂的人工输入的工作。 利用人工智能实现数字化转型，迈向未来 人工智能不再是制造商的 "锦上添花"，而是实现有意义的数字化转型的驱动力。通过提高数据质量、增强决策能力和实现流程自动化，人工智能使制造商能够以更高的效率、弹性和灵活性开展业务。前进的道路是明确的：要在数字化时代蓬勃发展，制造商必须将人工智能作为其转型战略的核心，大胆地迈向未来。 今天接受人工智能驱动转型的公司将更有能力在明天日益复杂和快速发展的市场中竞争。 准备好开始了吗？请联系我们，了解如何在制造流程中利用人工智能工具。

NEO 专为家庭和其他服务用途而设计。 来源：1X 科技类人机器人和人工智能是去年机器人领域的热门话题，而且这一趋势仍在继续。 1X Technologies AS（原名 Halodi Robotics）今天宣布已筹集 1 亿美元的 B 系列资金，用于开发人形通用机器人。 这家总部位于挪威莫斯的公司表示，计划利用新资金将其第二代 NEO 机器人推向市场。 1X 首席执行官 Bernt Øivind Børnich 在一份新闻稿中表示：“我们很高兴这些领先投资者支持 1X 的使命，即在新市场中安全部署具有智能行为的机器人。” “我们的下一个里程碑将是扩展我们的具体人工智能数据收集策略，并向消费者提供 NEO。” 1X 成立于 2014 年，表示其目标是生产造福社会并以商业规模满足全球劳动力需求的安全系统。 该公司开发了Revo1伺服电机，声称该电机具有“世界上最高的扭矩重量比”。 2020 年，1X 与 ADT International 的 Everon 合作，部署了 150...

西班牙巴塞罗那，2024 年 2 月 7 日 – 领先的 3D 打印解决方案制造商 BCN3D 与新成立的公司 Supernova 联合宣布，BCN3D 在 2023 年第四季度将其粘性光刻制造 (VLM) 业务部门剥离至 Supernova 。 这家新公司已在美国注册成立，总部将设在奥斯汀（美国德克萨斯州）和巴塞罗那（西班牙）。 Supernova 不是 BCN3D 的子公司； 相反，这两个实体是完全独立的，并且自剥离以来，这两个实体之间没有进一步的联系。Supernova 的愿景是基于其突破性的 VLM 技术，通过先进技术提升产品水平。 Supernova 通过提供结合质量、生产力和具有竞争力的每个零件成本的解决方案来解锁真正的生产应用。 BCN3D 的目的是让创新者通过使工业增材制造 (AM) 变得触手可及来创造未来。 该公司致力于帮助工程师通过功能原型设计来增强产品设计，并通过工具、夹具和固定装置改善工厂运营。为了取得成功，每一个愿景都需要独特的商业模式、公司结构，最重要的是，需要一支专注的团队。 技术、客户、应用和材料都有很大差异。...

由人工智能驱动的性能与灵活性的完美结合随着 Designcenter Solid Edge 2026 的推出，我们发布了一系列博客，重点介绍该版本最令人兴奋的新功能和增强功能。在这篇文章中，我们将探讨 Solid Edge 的最新更新。产品设计的未来就在这里。Designcenter Solid Edge® 2026 通过强大的人工智能工具、身临其境的可视化和灵活的云解决方案，提供下一代生产力，帮助团队比以往更智能、更快速地工作。从Designcenter X Solid Edge中的AI驱动命令，如磁力捕捉装配、自动图纸创建和应用程序内的Design Copilot，到用于沉浸式设计审查的全新Walkthrough命令，Solid Edge 2026将改变您的创建、协作和创新方式。凭借增强的钣金、绘图和建模工具，以及扩展的基于价值的许可和无缝数据互操作性，Designcenter Solid Edge 2026 可让您自由扩展功能、进行全球协作并以创新的速度进行设计。使用 Designcenter X Solid Edge 进行更智能、更快速的设计 Designcenter X Solid Edge 将 Solid Edge 的全部功能带入云端。从任何地方安全地工作，自动更新，零 IT 维护。内置的 Teamcenter...

20 世纪 80 年代末，三位创新者——斯科特·克伦普 (Scott Crump)、查克·赫尔 (Chuck Hull) 和卡尔·戴卡德 (Carl Deckard)——开始了各自的探索，以突破设计和制造的界限。 斯科特发明 熔融沉积建模，查克开创了立体光刻技术，卡尔创造了选择性激光烧结技术。 他们的个人旅程产生了集体影响，重塑了世界，在设计、原型设计和生产上留下了不可磨灭的印记。 如今，他们的贡献已应用于从消费品到太空探索等各个行业。 这三项突破性技术共同融合，创造出了我们现在所知的 3D 打印。 本文将主要关注立体光刻技术。 什么是立体光刻技术，它是如何工作的？ 立体光刻 ...

华盛顿特区 — 美国能源部 (DOE) 今天宣布拨款超过 1.31 亿美元用于推进电动汽车 (EV) 电池和充电系统研发 (R&D) 的项目，并为一个财团提供资金，以解决下一阶段的关键优先事项电动汽车的大规模商业化。 先进电池联盟将致力于开发先进技术，使运输脱碳，并支持满足电动汽车制造商和电池供应商需求的研发——与主要利益相关者合作，包括大学、国家实验室以及为电动汽车提供关键材料和零部件的制造商。电池行业。 确保国内电池供应链的安全并开发创新解决方案以使交通运输部门电气化，支持拜登总统的投资美国议程，也是实现清洁能源未来的关键步骤。 “拜登-哈里斯政府正在帮助推动所需的创新和研究，为所有美国人提供清洁、廉价和便捷的交通解决方案。” 美国能源部副部长戴维·M·特克 (David M. Turk) 表示。 “今天宣布的投资将促进便捷可靠的电动汽车网络的发展，并扩大国内电池供应链，确保我国的能源独立并刺激经济机会。” 2023 财年项目选择今天，美国能源部宣布了 27 个项目，将获得 7100 万美元资金，用于开发创新且公平的清洁出行方案，缓解电动汽车电池的供应链问题，并增加电动汽车的行驶里程。 选定的项目由美国能源部能源效率和可再生能源办公室车辆技术办公室 (VTO) 资助，旨在：使用廉价、丰富的材料降低电动汽车电池的成本 开发长寿命、高能量密度的锂硫电池； 提高公共交通的效率和便利性 通过开发和示范实现公平流动机会的系统级方法； 先进的车载电动汽车充电系统 通过创新电动汽车充电系统的研究和示范，包括双向充电； 增加电动汽车的行驶里程 通过开发可持续的轻质材料，包括门板和电动汽车电池外壳。先进电池研发联盟位于密歇根州绍斯菲尔德的美国先进电池联盟有限责任公司 (USABC) 将获得 6000 万美元用于竞争前、车辆相关的先进电池研发，以解决下一阶段大规模电动汽车商业化的关键优先事项。 该联盟将专注于研发性能增强的电动汽车电池； 使用地球储量丰富且国内可用的电池材料的电动汽车电池； 轻型、中型和重型车辆电池；...