19/12/2019
Automática e Instrumentación
Amplía el portfolio Xcelerator
Siemens compra Atlas 3D y refuerza su posición en fabricación aditiva
"El software Sunata de Atlas 3D, basado en la nube, facilita a los diseñadores determinar la forma óptima de imprimir piezas en 3D para obtener alta calidad y repetibilidad", Zvi Feuer (Siemens). "El software Sunata de Atlas 3D, basado en la nube, facilita a los diseñadores determinar la forma óptima de imprimir piezas en 3D para obtener alta calidad y repetibilidad", Zvi Feuer (Siemens).

Siemens ha firmado un acuerdo para adquirir Atlas 3D, una empresa desarrolladora de software con sede en Plymouth, Indiana (Estados Unidos), que trabaja con impresoras de sinterización directa por láser de metal (DMLS), "proporcionando automáticamente a los ingenieros de diseño la orientación de impresión óptima y las estructuras de soporte para piezas aditivas en tiempo casi real", según destaca la multinacional alemana. Atlas 3D se une a Siemens Digital Industries Software para ampliar las capacidades de fabricación aditiva en el portfolio Xcelerator.

El software Sunata utiliza análisis de distorsión térmica para proporcionar una forma simple y automatizada de optimizar la orientación de construcción de piezas y generar estructuras de soporte. Este enfoque permite al diseñador, en lugar de al analista, realizar simulaciones, reduciendo así el análisis posterior que debe realizarse a través del software Simcenter para lograr una pieza que cumpla con los requisitos de diseño. Siemens quiere hacer que la solución Atlas 3D esté disponible a través de su Additive Manufacturing Network.

“Damos la bienvenida a Atlas 3D a la comunidad de Siemens como el miembro más nuevo de nuestro equipo de fabricación aditiva. Nuestras soluciones industrializan la fabricación aditiva para grandes compañías, oficinas de servicios de impresión 3D, empresas de diseño y diseñadores de CAD”, ha afirmado Zvi Feuer, Senior Vice President, Manufacturing Engineering Software de Siemens Digital Industries Software. “El software Sunata basado en la nube facilita a los diseñadores determinar la forma óptima de imprimir piezas en 3D para obtener alta calidad y repetibilidad. La combinación de Sunata con las sólidas herramientas de fabricación aditiva CAE en Simcenter permite un enfoque altamente eficaz para la impresión 3D industrial”.

“La gran ventaja de Sunata es que capacita a los diseñadores a diseñar de manera más fácil piezas que se pueden imprimir, lo que ayuda a las empresas a darse cuenta más rápidamente de los beneficios de la fabricación aditiva", ha comentado Chad Barden, CEO de Atlas 3D. "Como parte de Siemens, esperamos presentar Sunata a los clientes que ya disponen de las soluciones AM de Siemens, quienes podrán lograr nuevas eficiencias en la simulación de procesos de diseño aditivo, así como a las empresas que aún no se han iniciado en la fabricación aditiva”, ha añadido.

El gran desafío, la alta tasa de errores

La alta tasa de errores de la impresión 3D es un desafío clave al que se enfrentan las empresas para aprovechar el potencial de la fabricación aditiva para la producción en altos volúmenes. Las piezas a menudo necesitan pasar por varias iteraciones de diseño y análisis antes de determinar la orientación óptima de construcción y las estructuras de soporte. Por lo general, los diseñadores no tienen en cuenta factores como la orientación de la pieza, la distorsión y la uniformidad de extracción de calor en su diseño. La responsabilidad de resolver tales problemas suele recaer sobre los especialistas en ingeniería.

El software Sunata de Atlas 3D resuelve este problema al brindar a los diseñadores una forma rápida, fácil y automatizada de acercarse a una construcción óptima. Sunata es una solución de software para fabricación aditiva, de alto rendimiento y acelerada por GPU. Durante la simulación del proceso de fabricación, esta herramienta permite obtener tiempos de cálculos hasta cien veces más rápidos que otras soluciones del mercado. La computación acelerada por GPU es el empleo de una unidad de procesamiento gráfico (GPU) junto a una unidad de procesamiento computacional (CPU) para facilitar las operaciones de procesamiento intensivo, como el deep learning, el análisis y las aplicaciones de ingeniería.

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