3D打印技术参考注意到，美国金属增材制造系统制造商Precision Additive近日宣布与英伟达合作，推出了首款基于人工智能架构的激光粉末床熔融设备金属3D打印机PA-300。
报道称，人工智能技术被集成到了机器架构中，用于持续监控打印过程并纠正偏差，而且，这些调整在打印过程中实时进行。
除此之外，该公司宣称这款设备采用了其自主研发的扫描超激光熔融工艺(SSLM)，可实现比标准LPBF系统快十倍的打印速度。他们将其描述为“迄今为止使用其专有SSLM激光技术并采用人工智能架构打造的最快3D打印机”，能够解决传统激光粉末床熔融 (LPBF) 工作流程中的局限性。但遗憾的是，笔者未能查询到它是如何将打印速度提升十倍的。
人工智能框架能实现实时流程优化、预测性质量保证。其应用目标指向为国防、航空航天、能源和医疗应用领域生产符合认证标准的金属部件，这些应用领域对可重复性、可追溯性要求较高。
am-explorer推出的基于AI的质量保障平台
工艺控制和认证通过精密增材制造认证（PAQ）进行管理。PAQ是一个数据驱动的框架，将构建数据与认证要求关联起来。该公司表示，PAQ能够确保每次构建结果的一致性和可重复性。该框架目前正在支撑该公司镁合金3D打印工艺的研发。镁合金是一类轻质但活性极高的材料，历来难以使用增材制造技术进行生产。除了镁之外，PA系列设备还可加工其他对激光粉末床熔融系统而言具有挑战性的材料，例如钨和铜。
Precision Additive公司首席执行官表示，“增材制造正在进入一个以智能、可靠性和责任制为特征的新时代，Precision Additive的创立旨在确保先进的制造系统不仅具有创新性，而且足够可靠，能够支持最严格的应用。”这一描述显示出，数据对金属3D打印的重要性。
国产全生命周期
增材制造专用数据库
3D打印技术参考注意到，西空智造与西安交通大学于日前宣布共同研发并推出了覆盖“设备‑材料‑工艺‑过程‑质量”全生命周期的增材制造专用数据库，整合了LPBF金属3D打印制造全链条的关键数据信息，能适配工业级生产的数据管理需求。
西空智造指出，从设备、材料到工艺、过程、质量，金属3D打印的每一个环节都在持续产生海量数据。这些数据不仅是生产过程的真实记录，更是构建零件质量可追溯体系的核心基础。然而，传统的数据管理方式往往使数据分散存储、格式不一、整合困难，形成众多“信息孤岛”，严重制约了增材制造技术在规模化生产中的应用与发展。
金属3D打印产线要求（来自马瑞博士演讲）
因此，系统性地采集与标准化管理完整的工艺流程数据，已成为行业提升质量控制与工艺优化能力的必然要求。通过科学归档与智能分析工艺历史数据，能够帮助工艺人员实现对制造过程的精准洞察与全面管控。
目前，市场上常见的增材制造软件在数据集成方面往往存在广度有限、深度不足的局限。而此次发布的“全制造流程数据库”带来了三大功能：
增材产品质量可追溯问题（来自马瑞博士演讲）
➡️ 全流程数据整合，告别信息孤岛
数据库目前构建了规模达10.04TB的共享数据资源池，数据库涵盖11类工艺属性数据、7类过程监控数据、10类标记质量评价参数，全面覆盖零件信息、工艺信息、过程及后处理信息等全维度数据。无论是设备参数、材料成分，还是过程信号、质量检测结果，都能实现集中管理，彻底解决数据分散、难以调用的问题。
➡️ 高效数据应用，赋能工艺优化
数据库开放数据查看、上传和下载功能，支持查询数据报告、开展深度数据分析，为增材制造设计生成、支撑结构设计、工艺规划、零件构建等全流程工程活动提供数据支撑。工艺人员可通过历史数据复盘，精准把握生产过程规律，优化工艺参数设置。
➡️ 提升可追溯性，质量稳定有保障
通过信息管理系统实现全流程数据追溯，从零件设计、支撑结构、工艺规划到后处理、鉴定，每一步都可查、可管、可控，显著提升产品可生产性、流程可重复性和零件一致性。
END
笔者注意到，越是金属增材制造普及的今天，制造商对质量一致性和可重复制造的要求越高。无论是否基于人工智能分析，但形成的共识就是大家已经普遍认识到3D打印制造流程过程中产生的数据的重要价值。
3D打印技术参考此前就曾报道过，北京动力机械研究所增材中心主任马瑞博士曾表示，在航天增材制造过程中，单次打印的质量数据就能达到10G，能否用好这些数据是提升质量保障的关键。目前，人工智能技术也在本行业受到企业的重视，铂力特就在2025年推出了基于AI的质量分析平台。可以说，包括西空智造推出的增材制造数据库，国内企业都正在更加重视质量保障的重要性。
注：本文由3D打印技术参考创作，未经联系授权，谢绝转载。#增材制造 #3D打印
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