2026年9月，总部位于英国谢菲尔德的金属增材制造智能方案商Instruct3D，正式推出商业化产品Additive Build Intelligence。这是一套面向金属增材制造的软件与传感器整合系统，可帮助用户预判建造问题的出现位置，回溯每一次打印的过程数据，生成支撑零件验证的证明材料。
依托谢菲尔德大学二十余年的增材制造研究成果，将基于物理原理的工艺优化方案、低成本传感器硬件与数据分析工具相互结合。本次发布瞄准金属增材制造领域长期存在的缺口：制造企业可以打印出复杂零件，但无法证明生产过程可重复、可规模化稳定输出，这一问题始终制约量产落地。
系统软硬件组成
这套系统由两大部分组成：
•VertX是基于摄像头的硬件单元，在零件打印过程中实时采集工艺数据。
•AdditiveOS是Instruct3D自主研发的软件平台，负责对采集到的数据进行分析，转化为操作人员可直接应用的信息。
整套方案虽然以图像采集为基础，但Instruct3D并不将自身定位为原位监测企业。Instruct3D将整套工作流程划分为四个环节，分别为预测（Predict）、建造（Build）、验证（Prove）、优化（Learn）。系统帮助用户预判建造问题可能出现的位置，梳理打印过程中的实际状况，生成支撑建造验证的依据，同时将每一次建造的结果反馈至下一次生产流程。
Instruct3D联合创始人Rob Snell表示，摄像头只是系统的组成部分，核心价值在于数据的深度应用。通过将实测的建造行为与基于物理的预测模型、学习流程相结合，帮助用户理解建造过程中的材料真实状态，而非单纯停留在工艺观察层面。
行业会议与正式品类定义
Instruct3D将在佛罗里达州Orlando举办的ICAM 2026会议上，正式定义Additive Build Intelligence这一产品品类。会议举办时间为9月28日至10月2日。公司联合创始人兼首席执行官Ben Thomas将在原位监测与过程控制分会场发表演讲，时段为10:30至10:50，地点设在Regency Ballroom P，演讲主题为《面向跨平台增材制造零件验证的高性价比多模态传感器方案》。
△Additive Build Intelligence 解决方案软件
金属增材制造的试错成本优化
本次产品发布的背景，是航空航天、国防、能源、高端制造领域的增材制造用户，普遍在寻找可行方案，用以减少打印失败、缩短参数开发周期、深化对工艺的理解、生成可落地的质量证明文件。Ben Thomas表示，金属增材制造不需要更多零散的数据，需要能帮助制造企业在建造前、建造中、建造后做出更优决策的智能体系。Additive Build Intelligence的核心作用，是让团队更有把握地生产高价值零件，减少试错环节，加快从研发阶段到量产阶段的推进速度。
根据 Instruct3D公布的信息，这套系统已经在全球多台设备上完成部署，用户群体从学术机构延伸至代工制造企业与主承包商主导的项目。技术从研发阶段就以商业落地为目标，采用可扩展的软件架构，搭配硬件、低成本传感器与灵活的安装方案。Thomas提到，企业的目标十分明确，即让每一次建造都更具可预测性、可验证性与价值性。
同类方案对比
2026年6月，瑞典软件企业Interspectral AB与奥地利零部件厂商Pankl Racing Systems AG扩大合作，围绕Interspectral旗下的金属增材制造数据融合分析平台AM Explorer展开。Pankl计划在自身增材制造业务中全面推广这套平台，用于异常检测、质量鉴定流程、数据集成与实时监测。双方期望通过合作加快质量鉴定速度、提升生产重复性、增强数据可追溯性。
这类行业探索同样将生产数据作为规模化零件质量验证的核心路径。与Instruct3D的方案相比，AM Explorer属于在生产合作伙伴运营场景中迭代优化的软件平台，不包含建造前基于物理的预测功能，也没有专属的传感器硬件，这两项都是Instruct3D系统的核心组成部分。
来源：南极熊
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