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Siemens compra a Atlas 3D e expande portfólio de manufatura aditiva

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A Siemens assinou o acordo de aquisição da Atlas 3D, Inc., empresa desenvolvedora de software localizada em Plymouth, Indiana, e que trabalha com impressoras de sinterização direta a laser de metais (DMLS) para garantir aos engenheiros de projeto a orientação ideal da impressão e as estruturas de suporte necessárias para peças aditivas quase em tempo real.

A empresa fará parte da Siemens Digital Industries Software, e suas soluções ampliarão o portfólio de software Xcelerator para manufatura aditiva.

O software Sunata analisa distorção térmica, que é uma maneira simples e automatizada de otimizar a orientação na criação de peças e gerar estruturas de suporte. Essa abordagem permite que o projetista, e não o analista, realize essas simulações, reduzindo assim a análise a jusante que precisa ser feito pelo software Simcenter para obter uma peça que atenda aos requisitos do projeto. A Siemens planeja disponibilizar a solução Atlas 3D em seu site Additive Manufacturing Network.

A alta taxa de erros de impressão 3D é um dos principais desafios que as empresas enfrentam ao utilizar manufatura aditiva na produção de grandes volumes. As peças geralmente precisam passar por várias iterações de projeto e análises antes de determinar a orientação ideal da peça e as estruturas de suporte. Normalmente, os projetistas não estão aptos a lidar com fatores como orientação da peça, distorção e uniformidade de extração de calor em seus projetos, colocando a resolução desses problemas nas mãos dos especialistas da engenharia.

O software Sunata da Atlas 3D resolve essas questões, oferecendo aos projetistas de front-end uma maneira rápida, fácil e automatizada de impressão correta já na primeira vez. O Sunata é uma solução de software de manufatura aditiva de computação de alto desempenho acelerada por GPU que pode fornecer resultados até cem vezes mais rápidos do que outras soluções no mercado de simulação de construção de peça. A computação acelerada por GPU se refere ao uso de uma unidade de processamento gráfico (GPU) com uma unidade de processamento de computador (CPU) para facilitar as operações de processamento intenso, como aprendizado profundo, análises e programas de engenharia.

O processo de aquisição deve ser concluído ainda em novembro de 2019. As condições da transação não foram divulgadas.

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