如何打破增材制造存在的数据孤岛？驱动增材制造自进化式发展？

近年来，随着商业航天、医疗植入物、消费电子结构件等先进制造领域量产应用的快速发展，增材制造正迈入规模化生产的深刻转型阶段。然而这一工业化进程并非仅仅关乎增材制造设备的升级或材料突破，而是面临着一个更为根本的挑战：如何系统性地管理并利用制造过程中产生的海量、异构数据。

在增材制造领域，数据挑战呈现出多维度的复杂性。首先，数据孤岛现象普遍存在——从设计软件、工艺仿真系统到增材制造设备和质量检测仪器，每个环节都生成并存储着特定格式的数据，这些数据被封闭在垂直的系统架构中，难以互通。其次，行业标准的缺失使得不同系统间的数据格式、接口协议和质量评价标准难以统一，进一步加剧了数据整合的难度。

这种数据割裂的状态直接制约了人工智能技术在增材制造中的深度应用。虽然AI已被公认为是实现复杂结构创新设计、工艺参数自主优化和在线质量闭环控制的关键驱动力，但高质量、可追溯、全链条数据的匮乏使得AI模型的训练和应用面临严重障碍。

根据3D科学谷的市场观察，当前增材制造行业正处于一个关键的节点。构建新一代的制造数据基础设施为AI模型提供可靠的数据基础。数据基础设施的完善将推动增材制造向真正的智能化方向演进。

近日，宝马集团增材制造园区的专家和美国国家标准与技术研究（NIST）的研究团队针对增材制造用户数据管理中面临的5类挑战提出了见解，这为推动增材制造全生命周期中的数据整合工作提供了参考。

数据连接的价值与集成的挑战

增材制造数据管理的5类挑战

数据量与复杂性：增材制造工艺从设计、过程监控到后处理日志，都会产生海量数据。由于这些数据源具有不同的格式和协议，它们通常无法无缝通信，这使得将数据整合到统一系统中变得困难。

可追溯性要求：在量产应用中增材制造常用于制造关键部件，制造商必须为每个部件维护完整的数字线程，链接设计、构建、检测和认证数据。每个参数都必须可追溯，以确保可重复性并符合行业标准。

制造的复杂性:增材制造的核心优势是生产高度定制化、复杂设计的能力，同时这也引入了操作复杂性。几何形状越复杂，工程师就越可能需要从头开始设计过程。虽然这种方法有助于满足即时需求，但它可能限制技术知识和设计最佳实践的积累，而这些积累原本会随着时间推移提高效率。

工艺可变性：在增材制造中，粉末质量、机器校准或环境条件的微小波动都可能影响部件质量。有效的数据管理对于检测相关性、建立可重复性以及符合标准至关重要。

标准化数据的缺乏：标准化是整个增材制造领域多个环节普遍存在的问题。在数据管理环节，缺乏数据格式和互操作性的通用标准，会使得跨平台和跨机器的集成变得困难。

在增材制造数据管理的前沿实践中，宝马集团增材制造园区的专家指出，数据集成是当下行业最亟待解决的挑战。宝马集团增材制造园区的规划、工具与数据分析负责人Melissa Jechi指出：“设备间的连接常常因为系统的多样性和现有标准的缺乏而停滞，这使得协同工作与监控变得异常困难。”

来源：BMW

这种集成挑战必须放在增材制造完整的生态系统背景下来理解。正如NIST在其相关研究论文中谈到的，一个完全集成的增材制造生态系统涵盖了沿零件、材料和设备三大生命周期的所有活动，这三者在生产中心交汇。零件生命周期构成了从设计到合格零件的快速转化流程；材料生命周期决定了原料质量并通过结合工艺参数来满足最终零件要求；设备生命周期则定义了设备的性能。这三个维度在生产阶段共同作用，决定了最终产品的质量。

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在这样的生态系统中，数据集成面临的根本困难具体表现在两个方面。

首先，设备生态的封闭性问题突出。Melissa指出：“许多设备制造商表示能够提供解决方案，但这通常只适用于一个有限且封闭的生态系统，在与其它系统或竞争对手协作时无济于事。” 这种生态封闭性导致了数据在三大生命周期轴线内部及之间流通的障碍。

其次，数据链的不完整性严重影响了制造过程的可控性。正如Melissa所谈到的：“沿工艺链的数据不完整性意味着信息从设计到仿真再到生产的过程中丢失或碎片化，阻碍了可扩展的集成。” 这种数据断层，正是生态系统内各生命周期数字线程未能贯通的结果。

基于这些洞察，宝马集团的专家提出了明确的需求：“因此，能够无缝连接设计、仿真和生产数据的开放、端到端数据管道将是我最关键的期望。” 这一需求映射出行业对构建真正一体化生态系统的迫切要求。在理想的生态系统中，每个生命周期内的数字数据能够自然融入下游活动，形成数字线程；而在生产交汇点，所有数字线程的数据能够被整合，作为过程控制等生产活动的输入。实现这种端到端的数据连接，正是为了构建这一理想生态。

来源：BMW

系统性框架：从理论到实践的七步路径
根据3D科学谷的市场研究，为了应对增材制造数据管理的系统性挑战，并实现上述生态系统的有效集成，美国国家标准与技术研究院的研究团队为数据集成提出了一套“七步法工作流程”，为处理增材制造中特有的数据挑战提供了系统化的解决方案。该流程可同时应用于数据流处理（步骤连续、实时运行）与批量数据处理（在离散的、预定的时间周期内运行）。第一步：明确数据源定义

一切数据工作的起点在于清晰的定义。该步骤要求明确回答三个核心问题：需要集成哪些数据？这些数据的结构是什么？如何实现集成？具体来说，涉及对数据类型（如图像、视频、三维模型）的界定，以及对用于解释测量数据位置和大小的坐标系统的说明。此外，还必须记录数据源的描述性信息及其设备元数据（如型号）。这一步骤旨在确保数据提供方与使用方达成共识，为后续所有集成工作奠定基础。

第二步：设计数据收集机制

在数据源明确后，需建立标准化的收集流程。数据可根据固定间隔、特定事件触发或满足预设条件三种模式生成。从设备获取数据主要依靠推送（设备主动发送）或拉取（接收方主动获取）两种方法。无论采用何种模式与方法，关键实践在于制定统一的数据交换标准，用以描述数据及其元数据的位置，从而生成结构化的标准消息，确保数据能够被下游系统正确理解和处理。

第三步：实施数据队列化管理

面对高速、并发的数据流，直接处理可能导致系统过载。引入消息队列作为缓冲层是有效的解决方案。数据首先被暂存于队列中等待处理，随后可转移至另一队列等待永久存储。这一机制能有效削峰填谷，防止数据丢失，并为后续处理环节提供稳定的数据流。相关论文中指出Apache Kafka和IBM MQ是该领域的典型技术。

第四步：执行数据分级归档

长期、可靠的数据存储需要根据数据类型选择策略。一个核心原则是：将增材制造过程中产生的图像等大型文件与其描述性元数据分开存储。对于图像等非结构化数据，通常使用文件系统或托管的云存储服务。而对于需要频繁查询和关联的元数据，则最适合使用关系型数据库管理系统。当元数据结构稳定、变化不频繁时，文档数据库（如NIST的增材制造材料数据库AMMD）也是一种高效的选择。

第五步：制定数据精简策略

并非所有数据都需要永久保存。为了控制存储成本、提升系统性能并确保长期可持续性，必须制定主动的数据管理策略。这包括定期删除过期数据、对数据进行聚合汇总、消除冗余副本，以及在满足分析需求的前提下，有选择地降低某些数据集的质量或精度。这一步骤的核心是在保留数据价值与管理系统负担之间取得平衡。

第六步：构建融合决策模型

收集和管理数据的最终目的只有一个：从中获取价值，从而驱动更优的决策。决策模型的构建主要融合两类方法：一是基于机器学习的预测模型，它需要大量准确的历史数据作为训练基础；二是基于规则的专家系统，它封装了领域专家的经验与知识（以“如果-那么”规则形式）。NIST研究团队在相关论文中建议将两者结合，以构建更为可靠、健壮的智能决策支持系统。

第七步：推动决策模型的实践应用

决策模型只有集成到真实的生产环境中才能产生实际价值。在增材制造场景中，这意味着将决策模型嵌入制造控制系统，形成“感知-分析-决策-执行”的闭环。例如，模型可以实时分析数据，在预测到关键缺陷时触发警报，或在检测到工艺异常时自动调整激光功率、扫描速度等参数，甚至中止构建过程。这一步标志着数据真正从静态资产转化为驱动生产优化和保障质量的核心动力。

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数据管理为企业带来的价值

在实践层面上，宝马集团增材制造园区的关键做法是实现个车间层面的标准化与互操作性。

Melissa强调了公司迈向更智能数据管理的方法，核心在于数据质量与透明度。他们的目标是看到标准化的数据模型和应用程序接口（API）实时接入内部中央数据湖，在已经实现实时数据连接的领域，他们观察到了更快的验证流程、更清晰的透明度以及可扩展的数据管道。

这类实践为增材制造运营带来的一些可衡量的效益：关元数据的可用性显著提升，同时错误率下降，使得应用端能够进行更精准的数据分析，从而提供可操作的见解以提升工艺效率。宝马集团已经借此缩短了交付周期，提供设备利用率和员工的工作能力。

也就是说，有效的数据管理不仅解决了技术层面的问题，更带来了实际的商业价值，因为无论是设备利用率、交期还是员工的应用能力都是企业在市场中的竞争力。

数据为“眼耳口鼻”的信号，数字孪生为“大脑”，智造未来

增材制造的数据管理正在经历从被动响应到主动规划的转变。NIST的研究团队在论文中指出，增材制造数据标准将在数据集成中扮演关键角色，而ASTM国际委员会F42.08正专注于制定AM数据互操作性标准。随着此类新标准在数据注册、融合和安全等领域的陆续出台，并结合现有通用标准，增材制造产业化进程的商业化有望加速。

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增材制造的智能化转型本质上是一场围绕数据能力构建的深刻变革。宝马集团的实践洞见和NIST的系统性框架共同揭示了一个明确的发展方向：未来的竞争优势或将属于那些能够率先构建开放、贯通、智能的数据基础设施的企业。构建完善的数据集成与管理体系，道路虽然充满挑战，但无疑是通向智能制造未来的必由之路。

我们需要看到的是，增材制造中数据的多元异构特性是“无罪的”，这就好比人类自身，通过眼睛，鼻子，耳朵，手等器官获得的信号同样也是多元异构的，但关键在于，人类的大脑可以同时处理这些不同模态的信号，做出解析、判断和执行指令。同样的，在增材制造领域，也正在出现这样的增材制造“大脑”。

落到操作层面，国际上，SynaCore数字孪生体AM-DT的多模态仿真模型与AI算法，能预测3D打印零件的微观组织、机械性能等，并根据所预测的包含析出相的微观组织进一步预测热处理结果。正如人类的大脑可以同时处理不同模态的信息，SynaCore的数字孪生软件平台将机器、材料和工作流程同步为一个单一的自适应核心，从而减少浪费，加速创新周期。通过SynaCore，用户在打印前可通过数字孪生软件完成“虚拟试印”，显著减少实验轮次和试错成本。

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SynaCore 将于TCT亚洲展会期间首次发布其基于数字孪生体AM-DT的Adaptive Tool Path优化后的加工参数确保每一层都在最优工艺窗口内进行，持续反馈的数据包括在变形、开裂等缺陷的结果可以使AM-DT数字孪生体形成“感知-仿真-决策-执行-学习”的自治闭环，使下一轮3D打印在缺陷控制上再进化，形成‘越打越准、越打越稳’的自进化制造范式。

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本文参考资料：

3dadept.Structuring data management in AM: Insights from BMW Group and NIST

ASM Handbook, Volume 24A, Additive Manufacturing Design and Applications M. Seifi, D. Bourell, W. Frazier, H. Kuhn, editors https://doi.org/10.31399/asm.hb.v24A.a0006965

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