【悉恩悉机床网】3D打印的概念其实并不新鲜。事实上，它已经存在了三十多年，直到近些年才在消费领域中流行开来。在汽车和航空航天等离散行业中，我们把它称为增材制造——利用计算机建模设计，将塑料、金属或混凝土等材料层层叠加来创造新事物的制造工艺。

　　增材制造的功能非常强大，可以让制造团队通过微型模型可视化大型设计项目，为客户设计和创建小批量定制零件和设备，并为新产品进行原型设计。随着3D打印速度的提高，相关机构预测到2019年3D打印市场将达到46亿美元。

　　到目前为止，3D打印在离散行业的主要应用是原型开发新的零件和设备，但还有很大的扩展空间，特别是在零备件需要高效率制造的地方。

　　大多数离散制造商都在生产备件，但是很少有人采用3D打印来改进工艺。目前批量备件的交货周期漫长且价格昂贵，因此确保这些零备件能及时提供给客户的唯一方法就是提前生产并存储起来，这个过程对于制造商而言不仅低效而且成本高昂。由此导致更高的价格和客户更长的等待时间。3D打印技术可为这个难题提供“交钥匙”解决方案，使制造商有机会在客户最需要的时候按需为其提供高质量的备件。

　　更令人兴奋的是，其它新兴技术也同步发展和成熟起来。3D打印只是作为制造商提高零备件生产流程的一个开端。虽然3D打印确实加快了生产、存储和交付，但它仍旧是个保守派。相反，机器学习ML可不依赖客户告诉他们什么时候要打印哪些零件，而是能主动“思考”该如何做，在故障出现之前就解决维护的问题。

　　随着3D打印能力的增长，维护团队将面临各种挑战，包括可打印的部件数量以及客户对更快速交货需求的增加。不管这些挑战如何，他们的目标都是一样的——确保零件可以及时地交付。因此，制造商可以将机器学习融入到他们的生产流程中来满足这一至关重要的需求。

　　机器学习技术能够识别、分析和监控几乎无限量的数据，从而提供整个过程和机器的实时状态。当在离散制造环境中实施时，制造团队可以使用机器学习来分析特定部件或某台设备的剩余寿命，并在系统发生故障之前进行标记。类似地，如果要同步预定的更换计划，机器学习会主动帮助客户确定何时需要更换零件，从而避免不必要的停机维护。

　　由于新兴技术几乎打乱了所有类型企业的商业模式，客户的要求越来越多，期望值比以往任何时候都要高。他们希望在需要的时候材料能及时准备到他们手头，并期望供应商为此进行相应的调整。因此，生产零配件的离散制造商必须将3D打印和机器学习有效结合起来，以便快速向客户提供高质量的备件，为客户提供全方位的服务。

　　哪个制造商能够利用机器学习来预测设备和部件何时失效，并在这些故障发生之前采用3D打印技术主动打印和更换零备件，这个制造商就将大大降低备件成本和交付时间，它不仅将成为备件制造领域的真正领导者，而且还将成为客户服务方面的佼佼者。（Stefan Krauss）