江苏激光联盟导读：

提除了一种基于大数据分析为驱动的可持续智能增材制造技术，并在增材制造企业采用SLM技术制造 AlSi10Mg铝合金泵叶轮来进行了验证。结果表明可以提高产品质量、降低能源消耗和提高产能。这一成果发表在2021年出版的期刊《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》上。

研究的亮点

•提出了一种大数据驱动的用于可持续发展和智能增材制造技术的框架；

•为了实现这一框架，对关键技术进行了设计以满足这一还要求；

•这一框架用于增此制造的益处给予了诠释；

•以SLM制造 AlSi10Mg铝合金为例，展示了可持续和智能增材制造技术（SSAM）的有效性

在过去的十年里，增材制造（AM、3D打印）的发展非常迅速并且在节能、清洁能源等领域由于可以实现减少材料和资源的浪费以及无需要特殊的工装等方面的优势而获得了非常有潜力的应用。在当代，随着制造技术、科学研究和工业的迅速发展，开始逐渐的对智能制造越来越重视，这是因为智能制造的引入将使得产品更加具有可持续性和更加高效。在这里，将智能制造、可持续制造和增材制造的优势整合在一起形成联合可持续制造和智能制造（SSAM）的技术。其目的就是为了发展一种综合了大数据分析、增材制造和可持续智能制造技术的框架以便更好的利于增材制造企业的发展。因此，提出了一种综合大数据驱动的可持续和智能增材制造（BD-SSAM）的框架来帮助AM工业的领导者来为产品生命周期的开始阶段的更好决策作参考。最后，提出一个增材制造工艺中的应用方案来证实提出的框架的有效性。并将提出的框架用于产品生命周期中的开始设计阶段，这是因为目前可参考的资源非常有限，并给出了一个采用AM技术来制造AlSi10Mg铝合金部件为案例来展示这一框架的正确性。结果表明产品的能量消耗和产品的质量均可以得到充分的控制，从而有益于智能可持续增材制造、排放也减少，并实现了清洁生产。

图1 可持续制造的里程碑

如今，可持续制造对制造企业来说更具有竞争力，这是因为它的执行帮助制造企业来完成整个产品的发展计划、降低资源的消耗和污染。在当今这个先进制造业迅猛发展的时代，工业界和学术界曾经探讨和将目光聚焦于将智能制造应用于研究和制造活动中。最近在智能制造领域的发展成果，促进了相关技术如物联网（IOT）、人工智能（AI）、信息物理系统（CPS）、大数据分析（BDA）、云计算和制造、数字孪生（DT）、5G等的发展，显著的加强和促进了智能制造技术的发展。智能制造技术使得工业制造更多的向可持续、有效率和有利润的方向发展。

图2 融合BDA、AM和 SSM 的研究

增材制造（AM）技术是当今制造业中的一项不断变革的技术。AM技术依据加工对象的状态可以分为液态、粉末、丝材和熔化的材料。当依据材料种类来分类的时候，可以分为聚合物、陶瓷、金属、合金、复合材料、功能梯度材料和多相材料等，从而使得AM工艺有不同的类型。随着人们对可持续发展和清洁生产的重视程度越来越强，AM技术在降低飞买比方面越来越有价值。AM技术几乎可以应用于产品生命周期中的任何一个地方。AM技术还被称之为绿色制造技术，这是因为该技术允许产品的功能化设计更容易实现。同传统工艺相比较，在制造时不需要特殊的工具来进行加工，制造迅速且材料浪费少。而且，AM技术在制造个性化产品和小批量产品的时候还具有降低成本和缩短制造周期的优势。

图3 SAM的三个维度

智能制造（SM）是一种革新的以服务为导向的、网络化的制造模式，是从但并不限于传统制造和服务方式的转变，并整合当前的前言技术，如IIoT、AI、BDA、CPS、CC和DM。在SM制造环境中，在整个制造工艺过程中存在大量的监测和控制单元，如从输送原材料到输送到车间到最终产品的包装和物流配送。

图4 一个用于可持续智能增材制造（SSAM）的大数据分析（BDA）框架

因此，在智能制造过程中会产生大量的数据，并将这些数据收集起来。产品制造者通过大数据分析来研究这些数据，以提高制造的性能和实现对复杂产品的整个工艺的管理，如优化工艺参数、减少产品缺陷、提高产品质量和生产效率等。这些管理上的提高和优化可以显著的减少能量的消耗、材料的浪费、碳排放和对环境的影响。在当前，智能制造理论和应用上的革新值得我们进一步的研究和分析，以更好的发挥资源的效用，如协同制造、AM、绿色的供应链等。

图5 用于SSAM产品制造循环的大数据的感知与获得 的框架

产品生命周期管的理可以分为三个阶段：生命周期的开始阶段、生命周期的中间阶段和生命周期的结束。Majeed等人曾经提出过一种BDA（大数据分析）的框架用于AM制造在生命周期的开始阶段的工艺分析和工艺优化。如前面所讨论的，AM和大数据均讨论的是如何独立的解决制造业中的问题。很少有研究工作是将SM（智能制造）和可持续制造整合在一起作为AM中的一个商机。制造业中的可持续制造大概是在40年前就开始了，用于减材制造和增材制造的可持续制造的路线图见图1。

图6 BD-SSAM进行应用的总体框架方案图

随着AM技术的发展，将可持续增材制造作为AM中的重要环节开始受到重视并得到应用。因此，AM制造的领导者们将从SAM中的应用中获益。

图7 为了验证BD-SSAM而采用SLM技术制造的 AlSi10Mg铝合金叶轮泵

在这里，大数据分析（BDA）、增材制造（AM）和可持续智能制造融合在一起，形成一种交叉的研究领域，称之为大数据驱动的可持续的智能增材制造（BD-SSAM），如图2所示。于是，提出一种给予大数据驱动的可持续和智能制造的（BD-SSAM）的框架，这是在增材制造中发展智能制造的一个开端，这一框架应用于AM制造工艺整个生命周期中的开始阶段。

主要结论：

将早先在学术界和工业界中单独分开来研究的大数据（BD）、增材制造（AM）和可持续智能制造（SSM）融合在一起。这些先进的制造技术是工业4.0中的关键制造技术。AM技术是最近发展比较迅速且在制造业中用来制造复杂、独特形状产品的制造技术。论文作者的主要贡献如下：

•首先，将关键技术中的可持续制造、智能制造、增材制造融合在一起，形成了以大数据为驱动的可持续智能增材制造（SSAM）。以前SSAM并不是一个独立存在的概念，但对该领域的智能制造和先进制造十分关键。

•其次，提出了一个以大数据驱动为框架进行可持续智能增材制造的概念，并将其应用于AM制造产品的制造周期中。提出的该概念可以用于选择相关产品制造阶段中的参考，并用于特殊AM制造业中的可持续制造。

•第三，建立了大数据的获取和融合策略，从而可以将其应用于增材制造过程中的数据的实时采集、多源和各种各样的数据处理，并用于有益的加工输出。

•第四，数据挖掘方法可以用于可持续制造性能的改善和AM制造中的参数优化。而且，工艺参数还可以进一步的优化以提高产品的性能、产能和降低能量的消耗和能源的排放，这对智能制造非常有益的。

提出的以大数据为驱动的可持续智能增材制造在工厂中得到了验证。采用AM技术来制造AlSi10Mg 铝合金泵叶轮来验证了该概念的正确性。可以获得实时的数据并通讯给AM制造企业的数据处理中心。借助大数据分析（BDA）和使用算法，SLM的工艺参数可以进一步的优化，从而进一步的提高产品的质量、降低能源的消耗和提高产能。

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文章来源：A big data-driven framework for sustainable and smart additive manufacturing,Robotics and Computer-Integrated Manufacturing，Volume 67, February 2021, 102026,