⚙️ Аддитивный Конгресс #1 — площадка для промышленной интеграции 3D-печати
19 сентября в Москве состоится Аддитивный Конгресс #1 — отраслевое мероприятие, посвящённое внедрению аддитивных технологий и промышленной 3D-печати.
Среди компаний-участников — АО «Композит», УЗГА, Кибер Моторика, АО «Лазерные системы», Ф2 Инновации, АО «ЦАТ», HARZ Labs, Range Vision и другие лидеры рынка.
🦾 Генеральным партнёром Конгресса выступает компания 3DVISION — команда профессионалов, которая активно поддерживает развитие аддитивного сообщества и внедрение технологий 3D-печати в промышленность
В программе мероприятия:
➖ кейсы внедрения 3D-печати на производствах, разбор ошибок и поиск решений для конкретных задач;
➖ дискуссии, обмен опытом успешных проектов;
➖ представителей промышленных предприятий, госкорпораций, НИИ, интеграторов и технологических стартапов из России, Китая и Казахстана.
В деловой программе примут участие эксперты отрасли и представители крупнейших предприятий. Среди приглашенных спикеров — космонавт-испытатель Олег Блинов; журналист, автор медиапроекта «Время — Вперед!» Евгений Супер и другие.
🔥 До Аддитивного Конгресса #1 осталось всего 3 дня, но вы еще успеваете зарегистрироваться по ссылке: additivecongress.ru
Или в личных сообщениях Академии Цифра Цифра @cifra2academy
19 сентября в Москве состоится Аддитивный Конгресс #1 — отраслевое мероприятие, посвящённое внедрению аддитивных технологий и промышленной 3D-печати.
Среди компаний-участников — АО «Композит», УЗГА, Кибер Моторика, АО «Лазерные системы», Ф2 Инновации, АО «ЦАТ», HARZ Labs, Range Vision и другие лидеры рынка.
🦾 Генеральным партнёром Конгресса выступает компания 3DVISION — команда профессионалов, которая активно поддерживает развитие аддитивного сообщества и внедрение технологий 3D-печати в промышленность
В программе мероприятия:
В деловой программе примут участие эксперты отрасли и представители крупнейших предприятий. Среди приглашенных спикеров — космонавт-испытатель Олег Блинов; журналист, автор медиапроекта «Время — Вперед!» Евгений Супер и другие.
🔥 До Аддитивного Конгресса #1 осталось всего 3 дня, но вы еще успеваете зарегистрироваться по ссылке: additivecongress.ru
Или в личных сообщениях Академии Цифра Цифра @cifra2academy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👏9❤6👍5🕊2🦄1
Наши подкасты перешли на ежемесячный формат, по принципу "когда есть что сказать".
В новом эпизоде "Какова реальная экономическая ценность ИИ? Результаты исследования GDPval" обсуждаем результаты анализа эффективности ИИ и нового бенчмарка GDPval - с фокусом на производственные задачи. Бенчмарк GDPval оценивает ИИ на 1320 реальных задачах 44 профессий из 9 секторов ВВП США. Пример задачи - на первой картинке к этому тексту.
В секторе "Производство" в бенчмарк были включены задачи, связанные с профессиями:
• Инженеры-механики (Mechanical Engineers).
• Промышленные инженеры (Industrial Engineers).
• Специалисты по закупкам (Buyers and Purchasing Agents).
• Специалисты по логистике и инвентаризации (Shipping, Receiving, and Inventory Clerks).
• Руководители производства и операторов (First-Line Supervisors of Production and Operating Workers).
Задачи, используемые в GDPval, были разработаны отраслевыми экспертами со средним стажем 14 лет. Промышленный инженер (Lead Industrial Engineer) с более чем 5-летним опытом подтвердил, что задачи по редизайну (например, разработка приспособлений/оснастки) точно соответствуют реальной практике. Эти задачи включали специфические компоненты дизайна, подробные чертежи с точными измерениями и отражали фактические инженерные и производственные приоритеты.
Спойлер:"модели решают задачи в 90 раз быстрее и почти 500 раз дешевле" - но не без нюансов, реальный цикл пока не "ИИ решил задачу", а "ИИ решил задачу, человек проверил, исправил, переделал". При учёте полного цикла эффективность ИИ гораздо скромнее: 1,39 раза по скорости и 1,63 раз по стоимости. Поэтому - работа в цикле "супервайзер-цифровой агент исполнитель" будет встречаться все чаще.
На картинках к этому посту - как ChatGPT, Gemini и Claude решают задачу инженера-технолога (задача описана на первой картинке, результат решения опытным человеком - на второй). Как вам результаты ИИ?
Слушать эпизод: Apple | Podster | Yandex | Litres
Цифровое производство
В новом эпизоде "Какова реальная экономическая ценность ИИ? Результаты исследования GDPval" обсуждаем результаты анализа эффективности ИИ и нового бенчмарка GDPval - с фокусом на производственные задачи. Бенчмарк GDPval оценивает ИИ на 1320 реальных задачах 44 профессий из 9 секторов ВВП США. Пример задачи - на первой картинке к этому тексту.
В секторе "Производство" в бенчмарк были включены задачи, связанные с профессиями:
• Инженеры-механики (Mechanical Engineers).
• Промышленные инженеры (Industrial Engineers).
• Специалисты по закупкам (Buyers and Purchasing Agents).
• Специалисты по логистике и инвентаризации (Shipping, Receiving, and Inventory Clerks).
• Руководители производства и операторов (First-Line Supervisors of Production and Operating Workers).
Задачи, используемые в GDPval, были разработаны отраслевыми экспертами со средним стажем 14 лет. Промышленный инженер (Lead Industrial Engineer) с более чем 5-летним опытом подтвердил, что задачи по редизайну (например, разработка приспособлений/оснастки) точно соответствуют реальной практике. Эти задачи включали специфические компоненты дизайна, подробные чертежи с точными измерениями и отражали фактические инженерные и производственные приоритеты.
Спойлер:
На картинках к этому посту - как ChatGPT, Gemini и Claude решают задачу инженера-технолога (задача описана на первой картинке, результат решения опытным человеком - на второй). Как вам результаты ИИ?
Слушать эпизод: Apple | Podster | Yandex | Litres
Цифровое производство
👍9👏5❤2🥰1
И пара рендеров (к которым МНОГО вопросов) как результат решения задачи из предыдущего текста.
Один из результатов первого бенчмарка - "47,6% результатов, созданных Claude Opus 4.1, были оценены экспертами как лучшие или не хуже (ничьи) по сравнению с результатами, созданными человеком-экспертом".
Судя по рендерам - пока все впереди
Один из результатов первого бенчмарка - "47,6% результатов, созданных Claude Opus 4.1, были оценены экспертами как лучшие или не хуже (ничьи) по сравнению с результатами, созданными человеком-экспертом".
Судя по рендерам - пока все впереди
👍5❤1
24 тысячи производств США - активных производственных предприятий, специализирующихся на прецизионной ЧПУ обработке металлов, токарной обработке и производстве листового металла: usamachineshops.com
По ссылке - интерактивная карта действующих производственных предприятий на территории США, на которой отмечены производственные центры на континентальной части страны, а также предприятия на Аляске и Гавайях. Производства в США сосредоточены в нескольких хорошо развитых коридорах, в частности, в четырех основных регионах:
1. Северо-восточный коридор: оборонная промышленность и производство биофармацевтических препаратов.
2. Великие озера: автомобилестроение, сталелитейная промышленность, а теперь и производство аккумуляторов.
3. Бассейн Лос-Анджелеса: аэрокосмическая промышленность, оборонная промышленность и электроника.
4. Техасский треугольник: энергетика, производство полупроводников и тяжелая промышленность.
В Китае порядка 150–250 тыс. самостоятельных ЧПУ-мастерских/«job shops».
При ~200 тыс. ЧПУ-мастерских в Китае, ~24 тыс. в США и ~3–5 тыс. (а фактически меньше) в РФ, у нас в 2–3 раза ниже плотность ЧПУ-производителей на миллион жителей, чем в США, и в 5–7 раз ниже, чем в Китае.
Для экономики это означает меньшую эластичность цепочек поставок: дольше срок выполнения заказов, дороже мелкие серии и прототипы, выше зависимость от единичных подрядчиков и импортных узких мест — следовательно, медленнее вывод продуктов на рынок, более высокая итоговая цена детали/партии и себестоимость продуктов, слабее экспортная конкурентоспособность в сложных отраслях.
В ОПК и критической инфраструктуре это прямой риск ремонтопригодности, готовности, быстрого создания новых продуктов (мало «коротких плеч» по редким позициям), а для МСП — барьер к масштабированию, внедрению и развитию инструментов цифрового производства.
Иными словами, «тонкий» слой ЧПУ-job shops — это узкое горлышко, которое тормозит инновационную скорость экономики: пока в России не будет хотя бы 10–15 тыс. живых и активных цифровых мастерских, управляемых предпринимателями, с современным станочным парком, командами и оборудованием для реверс-инжиниринга, контроля качества, быстрого прототипирования, мы будем системно проигрывать по срокам, себестоимости и вариативности изделий.
Цифровое производство
По ссылке - интерактивная карта действующих производственных предприятий на территории США, на которой отмечены производственные центры на континентальной части страны, а также предприятия на Аляске и Гавайях. Производства в США сосредоточены в нескольких хорошо развитых коридорах, в частности, в четырех основных регионах:
1. Северо-восточный коридор: оборонная промышленность и производство биофармацевтических препаратов.
2. Великие озера: автомобилестроение, сталелитейная промышленность, а теперь и производство аккумуляторов.
3. Бассейн Лос-Анджелеса: аэрокосмическая промышленность, оборонная промышленность и электроника.
4. Техасский треугольник: энергетика, производство полупроводников и тяжелая промышленность.
В Китае порядка 150–250 тыс. самостоятельных ЧПУ-мастерских/«job shops».
При ~200 тыс. ЧПУ-мастерских в Китае, ~24 тыс. в США и ~3–5 тыс. (а фактически меньше) в РФ, у нас в 2–3 раза ниже плотность ЧПУ-производителей на миллион жителей, чем в США, и в 5–7 раз ниже, чем в Китае.
Для экономики это означает меньшую эластичность цепочек поставок: дольше срок выполнения заказов, дороже мелкие серии и прототипы, выше зависимость от единичных подрядчиков и импортных узких мест — следовательно, медленнее вывод продуктов на рынок, более высокая итоговая цена детали/партии и себестоимость продуктов, слабее экспортная конкурентоспособность в сложных отраслях.
В ОПК и критической инфраструктуре это прямой риск ремонтопригодности, готовности, быстрого создания новых продуктов (мало «коротких плеч» по редким позициям), а для МСП — барьер к масштабированию, внедрению и развитию инструментов цифрового производства.
Иными словами, «тонкий» слой ЧПУ-job shops — это узкое горлышко, которое тормозит инновационную скорость экономики: пока в России не будет хотя бы 10–15 тыс. живых и активных цифровых мастерских, управляемых предпринимателями, с современным станочным парком, командами и оборудованием для реверс-инжиниринга, контроля качества, быстрого прототипирования, мы будем системно проигрывать по срокам, себестоимости и вариативности изделий.
Цифровое производство
👍15❤8🤔2😱1🎉1