Un workflow connecté construit autour d’une proposition claire : prédire, fabriquer, prouver, apprendre.
Fondée en 2024 en tant que spin-off de l’Université de Sheffield, Instruct3D se consacre au développement d’Additive Build Intelligence, une solution qui peut aider les utilisateurs de la fabrication additive (FA) à aller au-delà de la surveillance des procédés pour tendre vers une production prévisible, démontrable et « bonne du premier coup ».
Instruct3D ne se positionne pas comme une entreprise de surveillance in situ. Si le système s’appuie sur une acquisition de données par caméra via son matériel VertX, sa finalité ne se limite pas à collecter des images ou à signaler des anomalies. VertX joue le rôle des « yeux » de la plateforme : il capte les données de procédé nécessaires à AdditiveOS, la plateforme logicielle de l’entreprise, qui transforme ces données en intelligence de fabrication exploitable.
Même si la catégorie de cette solution dans la chaîne de valeur de la production reste encore à définir, l’entreprise indique que ce workflow connecté vise à donner aux utilisateurs la possibilité de prédire, fabriquer, prouver et apprendre.
Additive Build Intelligence permet aux utilisateurs de FA d’anticiper les zones où des problèmes de fabrication pourraient survenir, de comprendre ce qui s’est passé pendant le procédé, de générer des preuves à l’appui de la vérification des pièces, et de tirer parti de chaque impression pour améliorer la suivante.
Selon l’entreprise, cette approche répond directement à l’un des obstacles les plus persistants de la FA métal : l’écart entre la capacité à imprimer des pièces complexes et la capacité à les prouver, les reproduire et les industrialiser en toute confiance.
« La FA métal n’a pas besoin de davantage de données déconnectées », affirme Ben Thomas, cofondateur d’Instruct3D. « Elle a besoin d’une intelligence qui aide les fabricants à prendre de meilleures décisions avant, pendant et après la fabrication. L’Additive Build Intelligence vise à donner aux équipes la confiance nécessaire pour produire des pièces à forte valeur ajoutée de manière plus prévisible, réduire les essais-erreurs et passer plus rapidement du développement à la production. »
Instruct3D indique que la plateforme a été déployée sur plusieurs machines à travers le monde, avec une adoption qui s’étend des environnements académiques à la fabrication sous-traitée et aux applications portées par des industriels.
Dans cette optique, sa commercialisation repose sur un modèle logiciel évolutif adossé au matériel, une architecture de capteurs abordable et des modalités d’installation pragmatiques.
Rob Snell, cofondateur d’Instruct3D, déclare : « Les caméras font partie du système, mais elles ne sont pas l’essentiel. L’essentiel, c’est ce que nous faisons des données. En reliant le comportement mesuré de la fabrication à la prédiction fondée sur la physique et à des workflows d’apprentissage, nous pouvons aider les utilisateurs à comprendre la réalité matérielle de la pièce produite, et pas seulement à observer le procédé. »
Le lancement d’Instruct3D intervient alors que les utilisateurs de FA dans l’aérospatiale, la défense, l’énergie et la fabrication avancée cherchent de meilleurs moyens de réduire les impressions ratées, de raccourcir le développement des paramètres, d’améliorer la compréhension des procédés et de produire des preuves de qualité exploitables.
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