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隨著汽車行業(yè)的上市時間不斷縮短，對增材制造原型部件的需求比以往任何時候都要高。然而，根據(jù)德國跨國汽車公司寶馬的一項新研究，為了使更大的3D打印量成為現(xiàn)實，工藝鏈仍然需要在產(chǎn)出數(shù)量、生產(chǎn)速度和經(jīng)濟可行方面進行優(yōu)化和進一步發(fā)展。

在確定需要進一步優(yōu)化和提高增材制造技術及其工藝鏈的效率后，寶馬公司對人工智能(AI)在自動識別3D打印部件方面的復雜和經(jīng)濟價值進行了研究。

本文概述了目前可用的增材制造工藝鏈的狀況，使用人工智能進行零件識別的復雜，以及使用基于人工智能的如AM-VISION，荷蘭3D打印、后處理和自動化公司AM-Flow的自動機器學零件識別系統(tǒng)來進一步實現(xiàn)整個3D打印工藝鏈工業(yè)化的經(jīng)濟可行。

這篇研究論文由來自寶馬、AM-Flow和杜伊斯堡-埃森大學(UDE)的作者編撰，強調(diào)了增材制造的技術進步是如何實現(xiàn)更高的生產(chǎn)速度、更多的材料選擇，以及在類似于傳統(tǒng)產(chǎn)品的部件中可調(diào)整的強大機械功能。因此，該技術正越來越多地被汽車等行業(yè)采用，以促進測試和驗證車輛部件領域的新用例。