與英偉達合作，讓金屬3D打印實時糾偏！打印速度提升10倍！

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

報道稱，人工智能技術被集成到了機器架構中，用于持續監控打印過程并糾正偏差，而且，這些調整在打印過程中實時進行。

除此之外，該公司宣稱這款設備采用了其自主研發的掃描超激光熔融工藝(SSLM)，可實現比標準LPBF系統快十倍的打印速度。他們將其描述為“迄今為止使用其專有SSLM激光技術并采用人工智能架構打造的最快3D打印機”，能夠解決傳統激光粉末床熔融 (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。

人工智能框架能實現實時流程優化、預測性質量保證。其應用目標指向為國防、航空航天、能源和醫療應用領域生產符合認證標準的金屬部件，這些應用領域對可重復性、可追溯性要求較高。

am-explorer推出的基于AI的質量保障平臺

工藝控制和認證通過精密增材制造認證（PAQ）進行管理。PAQ是一個數據驅動的框架，將構建數據與認證要求關聯起來。該公司表示，PAQ能夠確保每次構建結果的一致性和可重復性。該框架目前正在支撐該公司鎂合金3D打印工藝的研發。鎂合金是一類輕質但活性極高的材料，歷來難以使用增材制造技術進行生產。除了鎂之外，PA系列設備還可加工其他對激光粉末床熔融系統而言具有挑戰性的材料，例如鎢和銅。

Precision Additive公司首席執行官表示，“增材制造正在進入一個以智能、可靠性和責任制為特征的新時代，Precision Additive的創立旨在確保先進的制造系統不僅具有創新性，而且足夠可靠，能夠支持最嚴格的應用。”這一描述顯示出，數據對金屬3D打印的重要性。

國產全生命周期

增材制造專用數據庫

3D打印技術參考注意到，西空智造與西安交通大學于日前宣布共同研發并推出了覆蓋“設備?材料?工藝?過程?質量”全生命周期的增材制造專用數據庫，整合了LPBF金屬3D打印制造全鏈條的關鍵數據信息，能適配工業級生產的數據管理需求。

西空智造指出，從設備、材料到工藝、過程、質量，金屬3D打印的每一個環節都在持續產生海量數據。這些數據不僅是生產過程的真實記錄，更是構建零件質量可追溯體系的核心基礎。然而，傳統的數據管理方式往往使數據分散存儲、格式不一、整合困難，形成眾多“信息孤島”，嚴重制約了增材制造技術在規模化生產中的應用與發展。

金屬3D打印產線要求（來自馬瑞博士演講）

因此，系統性地采集與標準化管理完整的工藝流程數據，已成為行業提升質量控制與工藝優化能力的必然要求。通過科學歸檔與智能分析工藝歷史數據，能夠幫助工藝人員實現對制造過程的精準洞察與全面管控。

目前，市場上常見的增材制造軟件在數據集成方面往往存在廣度有限、深度不足的局限。而此次發布的“全制造流程數據庫”帶來了三大功能：

增材產品質量可追溯問題（來自馬瑞博士演講）

?? 全流程數據整合，告別信息孤島

數據庫目前構建了規模達10.04TB的共享數據資源池，數據庫涵蓋11類工藝屬性數據、7類過程監控數據、10類標記質量評價參數，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據。無論是設備參數、材料成分，還是過程信號、質量檢測結果，都能實現集中管理，徹底解決數據分散、難以調用的問題。

?? 高效數據應用，賦能工藝優化

數據庫開放數據查看、上傳和下載功能，支持查詢數據報告、開展深度數據分析，為增材制造設計生成、支撐結構設計、工藝規劃、零件構建等全流程工程活動提供數據支撐。工藝人員可通過歷史數據復盤，精準把握生產過程規律，優化工藝參數設置。

?? 提升可追溯性，質量穩定有保障

通過信息管理系統實現全流程數據追溯，從零件設計、支撐結構、工藝規劃到后處理、鑒定，每一步都可查、可管、可控，顯著提升產品可生產性、流程可重復性和零件一致性。

筆者注意到，越是金屬增材制造普及的今天，制造商對質量一致性和可重復制造的要求越高。無論是否基于人工智能分析，但形成的共識就是大家已經普遍認識到3D打印制造流程過程中產生的數據的重要價值。

3D打印技術參考此前就曾報道過，北京動力機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，單次打印的質量數據就能達到10G，能否用好這些數據是提升質量保障的關鍵。目前，人工智能技術也在本行業受到企業的重視，鉑力特就在2025年推出了基于AI的質量分析平臺。可以說，包括西空智造推出的增材制造數據庫，國內企業都正在更加重視質量保障的重要性。

注：本文由3D打印技術參考創作，未經聯系授權，謝絕轉載。

歡迎轉發

1.

2.

3.

4.