增材制造中的数据管理体系建设

增材制造中的单次构建作业可产生数百GB甚至TB级的熔池数据，而这仅是整个生产链可采集数据的冰山一角——腔体环境状态、粉末批次履历、后处理工序等海量信息亟待整合。实践表明，数据采集与量化往往并非难点，真正的挑战在于如何将其转化为实际价值。

Melissa Jech

来自宝马集团增材制造园区规划工具与数据分析负责人Melissa Jech，以及美国国家标准技术研究院研究人员（Yan Lu、Milica Perisic、Albert T. Jones）的洞见，揭示了业界对数据管理策略的期待与可能路径。

尽管数据管理是所有制造流程的核心议题，但增材制造因其数字化与迭代特性带来了独特的复杂性。本文将着重剖析，使增材制造数据管理成为独立专业领域的关键特质。

当前，增材制造用户往往面临以下5个数据管理方面的挑战：
数据体量与复杂性：增材制造流程从设计、过程监控到后处理日志均产生海量数据。由于这些数据源采用不同格式与协议，往往难以无缝对接，导致数据整合至统一系统面临障碍。

可追溯性要求：因增材制造常用于关键部件生产，制造商必须建立贯穿设计、制造、检测与认证环节的完整数字线索。每个参数都需具备可追溯性，以确保工艺可重复性并符合行业标准。

定制化制造复杂度：增材制造的核心优势——实现高度定制化复杂设计的能力——同时带来运营复杂性。几何结构越复杂，工程师越可能需要从零开始设计流程。虽然这种方式能满足即时需求，却可能阻碍技术知识与设计最佳实践的长期积累，影响效率提升。

工艺波动性：在增材制造中，粉末质量、设备校准或环境条件的微小波动都可能影响零件质量。高效的数据管理对于发现关联规律、建立可重复性及符合标准至关重要。

标准化数据模型缺失：虽然标准化是增材制造多个领域的共性问题，但在数据管理领域，数据格式与互操作性通用标准的缺失，导致跨平台、跨设备的数据集成困难重重。

针对这些痛点，Melissa Jech认为集成挑战是当前行业最亟待解决的问题。她解释道：设备互联常因系统多样性与既有标准缺失而停滞，导致协作与监控更加困难。许多设备制造商声称可以提供解决方案，但往往仅限于封闭生态系统，无法兼容其他系统或竞争对手设备。

与此同时，从设计、仿真到生产的全流程数据链存在断裂，信息丢失或碎片化阻碍了规模化集成。因此，用户最大的期望是建立开放、端到端的数据管道，实现设计、仿真与生产数据的无缝对接。

实现设备与系统的互联互通以确保数据流畅传输，这或许是整个增材制造行业（不仅限于宝马集团）用户最迫切的需求。攻克这一挑战将使企业能够构建聚焦关键信息、串联数字线索、确保明确治理与互操作性的战略框架。本质上，这种战略将在价值链其他环节产生多米诺骨牌效应，甚至可能助力突破其他数据管理瓶颈。

虽然构建互联基础的方法通常具有全局性，但往往涉及三个层面：采用内嵌式接口、部署协调专有格式的中间件，以及通过物联网网关，实现传统系统的现代化改造。

宝马的优先战略

对于宝马来说，增材制造不仅是原型开发的关键赋能技术，更日益应用于小批量生产部件领域。同时，该技术通过提供快速可得的轻量化本地制造解决方案，持续优化生产体系。当被问及宝马集团增材制造业务的首要任务时，Jech指出是全车间标准化与互操作性建设。这对提升整个价值链效率的洞见生成，至关重要。

尽管未具体说明单一项目，但她着重强调了公司通过聚焦数据质量与透明度实现智能数据管理的路径。公司的目标是建立向中央数据湖实时传输数据的标准化模型与API接口。在实现实时连接的环节，观察到验证速度加快、透明度提升以及数据管道的可扩展性增强。

此外，她还列举了此类实践为增材制造运营带来的可量化效益。相关元数据的可用性显著提升，同时错误率下降。这使得员工能进行更精准的数据分析，获得可指导流程优化的有效洞见。公司已借此缩短交付周期，并同步提升设备利用率和员工操作水平。

“分而治之”数据集成路径

美国国家标准技术研究院（NIST）近期研究，提出了一种“分而治之”的数据集成方法。该框架包含7个步骤，可与现行行业标准协同应用。

1.数据定义
该方法的牵头专家Yan Lu、Milica Perisic与Albert T. Jones强调，明确定义数据源及其内容对数据提供方和系统维护方都至关重要。这能确保双方达成共识，并就数据含义形成共同约定。但是缺乏标准化规范，未明确定义的数据，可能在设计、生产到分析的全生命周期中引发误解。

2.确定数据采集方式
数据定义明确后，需确定采集方法。在增材制造及其他制造流程中，数据可通过三种方式获取：定时采样，按固定间隔采集；事件触发，由预设事件触发采集；条件触发，满足特定条件时采集。数据采集可采用推送或拉取模式，既可实时流式传输，也可批量处理。选择恰当的采集策略，是后续获得可靠、可执行洞见的基础。

3.数据队列管理
处理每个数据实例都需要系统资源。为避免过载，消息队列可临时存储数据直至被处理。系统可能采用多级队列：例如一级存放原始未处理数据，另一级存放待存储的已处理数据。队列机制能防止系统瓶颈，确保关键信息在流程中不丢失。

4.数据归档存储
选择合适的持久化存储技术至关重要。通常元数据与图像数据会分开存储：图像数据存放于文件系统，元数据存储于可检索、可查询的数据库。元数据中常包含指向图像存储位置的指针以便快速调取。这种分离存储方式在确保效率与稳定性的同时，也能满足快速访问需求。

5.数据降载处理
为确保系统可持续运行，应建立数据规模管控机制，仅存储必要数据。具体策略包括：定期清理历史数据、数据聚合处理、删除重复记录、在可接受范围内降低数据精度。高效的数据精简能在保留关键信息的前提下，节约存储成本、提升系统性能。

6.构建决策模型
数据完成整合后，可通过决策模型提取价值。基于人工智能的模型：包括预测模型（需历史标注数据）与聚类模型（通过相似性分组辅助专家决策）。基于规则的专家系统：由领域专家定义的条件规则系统。这意味着融合人工智能与规则驱动的混合方案通常能产生最可靠、可落地的结果。

7.决策模型实践应用
最终，决策模型将被应用于实际场景。在增材制造中，预测关键事件可触发人员告警机制，检测过程异常可自动调整工艺参数或中止构建作业。这正是数据战略直接转化为运营价值的环节——通过提升效率、质量与响应能力创造实际效益。

结语

从理论层面看，NIST的“分而治之”框架为增材制造数据管理奠定了坚实基础。Yan Lu、Milica Perisic与Albert T. Jones指出，该框架是对五层ISA-95架构的创新应用：第0层涉及物理生产流程的相关功能与标准；第1层涵盖物理过程传感与操控的功能标准；第2层包含过程自动监控与控制的规范；第3层涉及制造运营管理功能；第4层则覆盖企业级管理功能。

该框架为构建贯穿增材制造全工作流的数据体系提供了清晰路线图——从传感器、设备到运营及企业系统。但需注意的是，该框架主要基于激光粉末床熔融工艺开发，未必能无缝适配其他增材制造技术。

对于宝马集团这类企业而言，结合自身特定工艺、设备与运营场景对该框架进行针对性改造，将有助于确保增材制造数据的可靠性、可追溯性与可操作性，从而为车间乃至更广维度的决策优化与效率提升提供支撑。

来源：荣格-《国际工业激光商情》

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