3D打印技術(shù)參考注意到，美國金屬增材制造系統(tǒng)制造商Precision Additive近日宣布與英偉達(dá)合作，推出了首款基于人工智能架構(gòu)的激光粉末床熔融設(shè)備金屬3D打印機(jī)PA-300。

報(bào)道稱，人工智能技術(shù)被集成到了機(jī)器架構(gòu)中，用于持續(xù)監(jiān)控打印過程并糾正偏差，而且，這些調(diào)整在打印過程中實(shí)時(shí)進(jìn)行。

除此之外，該公司宣稱這款設(shè)備采用了其自主研發(fā)的掃描超激光熔融工藝(SSLM)，可實(shí)現(xiàn)比標(biāo)準(zhǔn)LPBF系統(tǒng)快十倍的打印速度。他們將其描述為“迄今為止使用其專有SSLM激光技術(shù)并采用人工智能架構(gòu)打造的最快3D打印機(jī)”，能夠解決傳統(tǒng)激光粉末床熔融 (LPBF) 工作流程中的局限性。但遺憾的是，筆者未能查詢到它是如何將打印速度提升十倍的。

人工智能框架能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)流程優(yōu)化、預(yù)測(cè)性質(zhì)量保證。其應(yīng)用目標(biāo)指向為國防、航空航天、能源和醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域生產(chǎn)符合認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)的金屬部件，這些應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?strong>可重復(fù)性、可追溯性要求較高。

am-explorer推出的基于AI的質(zhì)量保障平臺(tái)

工藝控制和認(rèn)證通過精密增材制造認(rèn)證（PAQ）進(jìn)行管理。PAQ是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的框架，將構(gòu)建數(shù)據(jù)與認(rèn)證要求關(guān)聯(lián)起來。該公司表示，PAQ能夠確保每次構(gòu)建結(jié)果的一致性和可重復(fù)性。該框架目前正在支撐該公司鎂合金3D打印工藝的研發(fā)。鎂合金是一類輕質(zhì)但活性極高的材料，歷來難以使用增材制造技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)。除了鎂之外，PA系列設(shè)備還可加工其他對(duì)激光粉末床熔融系統(tǒng)而言具有挑戰(zhàn)性的材料，例如鎢和銅。

Precision Additive公司首席執(zhí)行官表示，“增材制造正在進(jìn)入一個(gè)以智能、可靠性和責(zé)任制為特征的新時(shí)代，Precision Additive的創(chuàng)立旨在確保先進(jìn)的制造系統(tǒng)不僅具有創(chuàng)新性，而且足夠可靠，能夠支持最嚴(yán)格的應(yīng)用?！边@一描述顯示出，數(shù)據(jù)對(duì)金屬3D打印的重要性。

國產(chǎn)全生命周期

增材制造專用數(shù)據(jù)庫

3D打印技術(shù)參考注意到，西空智造與西安交通大學(xué)于日前宣布共同研發(fā)并推出了覆蓋“設(shè)備?材料?工藝?過程?質(zhì)量”全生命周期的增材制造專用數(shù)據(jù)庫，整合了LPBF金屬3D打印制造全鏈條的關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息，能適配工業(yè)級(jí)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)管理需求。

西空智造指出，從設(shè)備、材料到工藝、過程、質(zhì)量，金屬3D打印的每一個(gè)環(huán)節(jié)都在持續(xù)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅是生產(chǎn)過程的真實(shí)記錄，更是構(gòu)建零件質(zhì)量可追溯體系的核心基礎(chǔ)。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式往往使數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)、格式不一、整合困難，形成眾多“信息孤島”，嚴(yán)重制約了增材制造技術(shù)在規(guī)?；a(chǎn)中的應(yīng)用與發(fā)展。

金屬3D打印產(chǎn)線要求（來自馬瑞博士演講）

因此，系統(tǒng)性地采集與標(biāo)準(zhǔn)化管理完整的工藝流程數(shù)據(jù)，已成為行業(yè)提升質(zhì)量控制與工藝優(yōu)化能力的必然要求。通過科學(xué)歸檔與智能分析工藝歷史數(shù)據(jù)，能夠幫助工藝人員實(shí)現(xiàn)對(duì)制造過程的精準(zhǔn)洞察與全面管控。

目前，市場(chǎng)上常見的增材制造軟件在數(shù)據(jù)集成方面往往存在廣度有限、深度不足的局限。而此次發(fā)布的“全制造流程數(shù)據(jù)庫”帶來了三大功能：

增材產(chǎn)品質(zhì)量可追溯問題（來自馬瑞博士演講）

?? 全流程數(shù)據(jù)整合，告別信息孤島

數(shù)據(jù)庫目前構(gòu)建了規(guī)模達(dá)10.04TB的共享數(shù)據(jù)資源池，數(shù)據(jù)庫涵蓋11類工藝屬性數(shù)據(jù)、7類過程監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、10類標(biāo)記質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)，全面覆蓋零件信息、工藝信息、過程及后處理信息等全維度數(shù)據(jù)。無論是設(shè)備參數(shù)、材料成分，還是過程信號(hào)、質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果，都能實(shí)現(xiàn)集中管理，徹底解決數(shù)據(jù)分散、難以調(diào)用的問題。

?? 高效數(shù)據(jù)應(yīng)用，賦能工藝優(yōu)化

數(shù)據(jù)庫開放數(shù)據(jù)查看、上傳和下載功能，支持查詢數(shù)據(jù)報(bào)告、開展深度數(shù)據(jù)分析，為增材制造設(shè)計(jì)生成、支撐結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、工藝規(guī)劃、零件構(gòu)建等全流程工程活動(dòng)提供數(shù)據(jù)支撐。工藝人員可通過歷史數(shù)據(jù)復(fù)盤，精準(zhǔn)把握生產(chǎn)過程規(guī)律，優(yōu)化工藝參數(shù)設(shè)置。

?? 提升可追溯性，質(zhì)量穩(wěn)定有保障

通過信息管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)追溯，從零件設(shè)計(jì)、支撐結(jié)構(gòu)、工藝規(guī)劃到后處理、鑒定，每一步都可查、可管、可控，顯著提升產(chǎn)品可生產(chǎn)性、流程可重復(fù)性和零件一致性。

筆者注意到，越是金屬增材制造普及的今天，制造商對(duì)質(zhì)量一致性和可重復(fù)制造的要求越高。無論是否基于人工智能分析，但形成的共識(shí)就是大家已經(jīng)普遍認(rèn)識(shí)到3D打印制造流程過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。

3D打印技術(shù)參考此前就曾報(bào)道過，北京動(dòng)力機(jī)械研究所增材中心主任馬瑞博士曾表示，在航天增材制造過程中，單次打印的質(zhì)量數(shù)據(jù)就能達(dá)到10G，能否用好這些數(shù)據(jù)是提升質(zhì)量保障的關(guān)鍵。目前，人工智能技術(shù)也在本行業(yè)受到企業(yè)的重視，鉑力特就在2025年推出了基于AI的質(zhì)量分析平臺(tái)?？梢哉f，包括西空智造推出的增材制造數(shù)據(jù)庫，國內(nèi)企業(yè)都正在更加重視質(zhì)量保障的重要性。

注：本文由3D打印技術(shù)參考創(chuàng)作，未經(jīng)聯(lián)系授權(quán)，謝絕轉(zhuǎn)載。

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