预测3D打印2018年五大值得重视的发展趋势
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本文转载自3D科学谷
关于3D打印发展趋势，3D科学谷刚刚发布了Gartner预测的3D打印对商业模式的改变。
而从商业层面，降低成本、新工艺和更多的研发投入是2018年3D打印（增材制造市场）增长的关键驱动力。随着自动化程度的提高，材料的扩大，体素的控制以及软件的改进也都会对2018年的3D打印市场发挥积极作用。本期，3D科学谷与谷友一起来看有关2018年3D打印领域五大值得重视的发展趋势。
兼并和收购将在增材制造的未来发挥重要作用。具体而言，通过收购的方式以确保获取供应链的竞争优势将变得越来越重要。包括那些对金属粉末制造商的兼并举动，随着市场竞争的升级，那些在上下游供应链跑马圈地的企业将获取引领市场的机会。更多信息请参阅3D科学谷发布的《GE的14亿美金天价收购的背后、影响及3D行业机遇》
虽然这些资本横扫一切的举动将或使中小企业的生存变得更加困难，不过这些企业之间的合作关系将会升级为新的可能性。这将简化从材料到成品的流程，使其更具成本效益，提升效率，带来从订购到生产的新自动化水平。
机器人单元的自动化趋势贯穿了2017年全年，这一趋势将在2018年得到加强。Formlabs推出了带机械手的3D打印智能管理系统Form Cell, Form Cell可以全天不间断运行，节约人力成本，并且 Form Cell的软件管理系统具备错误监测和远程监控等功能，这使得批量生产更流畅。
图片来源：Formlabs
3D Systems发布了Figure 4 SLA 3D打印平台，这些自动化单元可以连续打印，Figure 4系统是一个模块化、可扩展的平台，可以生产小型塑料部件。与现有的生产工艺相比，其生产能力提高了15倍，成本降低了20%。Figure 4结合了“高速数字成型”——一种加快并简化塑料零件生产的3D打印工艺，并配有四个不同的版本：生产型，一个集成后处理和自动化物料传送的可扩展的自动化系统；模块型，一个包含了自动化材料处理和集中后处理的可升级且价格实惠的系统；独立型，一个适用于小批量生产和制造快速功能原型的工业级单引擎解决方案；牙科专用型，一款专门针对牙科生产，原型设计和失蜡铸造的配有集中后处理功能的单引擎3D打印机。所有这些系统都绑定了3D Systems的3D Sprint和3D Connect软件。 3D Sprint可以协助处理3D打印准备事宜，而3D Connect则是一款新型云解决方案，可为生产环境提供前瞻性和预测性的相关服务。
通过自动化，客户可以从可重复和持续的3D打印中获得时间和成本优势。这些都进一步强化了3D打印在缩短设计迭代周期和实现复杂产品制造方面的优势。
图片来源：Stratasys
自动化在3D打印领域的实现是多维度的，一个维度是我们通常所熟悉的自动化，也就是上述的自动化产线这些硬软件层面的实现。另一个维度是自动化订单实现，包括Xometry（2017年获得包括GE在内的2300万美金的投资）、Maketime等在线平台都提供自动匹配3D打印订单与3D打印服务商之间的交易服务。而根据3D科学谷的市场研究，西门子和达索也十分重视Market Place这样的自动化订单匹配平台。
这些自动匹配订单的Market Place成为3D打印在自动化方面另外一个维度的发展趋势，设计人员只需要上传文件，无需担忧如何寻找供应商和如何控制质量的问题。更多信息，请参考3D科学谷发布的《3D打印的热才刚开始! 西门子宣布2018年推出按需制造市场平台》，《算法与机器学习使互联网工业制造成为趋势》
波音公司在将3D打印技术用于787梦想飞机的开发工作时，开始了一些相关的过程中质量控制工作。一个小的孔隙可能会导致大的裂纹的产生，整个航空航天制造领域对产品质量的严苛要求将3D打印技术不断推向更为严谨的制造工艺控制水平。质量控制软件可以跟踪加工过程，并使得质量问题可追溯化。
仿真在质量控制方面也发挥着积极的作用，拿2017年被Ansys收购的增材制造仿真软件3DSIM来说，软件需要预测在粉末的特性对产品性能的影响，并确定哪些零件需要严格控制粉末以达到最高性能。严格的规格要求更精确的材料测试，这增加了制造商的成本，越严格的要求对应着越昂贵的测试成本，通过仿真对材料属性在增材制造过程中发挥的作用，减少昂贵材料的浪费，以及避免试验不通过的材料情况发生。
不仅如此，硬软件的结合也成为一种仿真趋势，增材制造仿真的专业公司3DSIM已经与Sigma Labs合作开发了一个名为FLEX™软件，该软件模拟热传感器对金属增材制造工艺的响应，提前避免可能发生的错误，FLEX™全部商业版本计划于2018年初发布。FLEX™是增材制造数字线程中的关键部分，FLEX™用户可以运行一个模拟软件，预测他们3D打印设备中的高速非接触式高温计将“看到”什么，就像二维打印文字处理软件的“打印预览”功能一样。
增材制造数字线程包括设计信息、材料、工艺、加工以及测试信息。根据数字线程所记录的信息，科学家们希望利用这些大数据来建立相关的数学模型，以进行有效的变量的相关性分析，从而提高对零件质量和加工稳定性的控制。在这方面，美国国家标准与技术研究所（NIST）与田纳西理工大学（TTU）还提出了关于增材制造数字线程的逻辑地图。
为了更加一致的质量稳定性，GE将人工智能技术运用到3D打印过程中来。人工智能允许在加工过程中检测任何会影响到质量的因素，使得操作人员能够确保进行适当的调整，从而减少质量缺陷的发生，避免材料的浪费。最终目标是获得完美的100％的质量控制结果。没有浪费的材料和没有失败的3D打印，这往往是一个遥不可及的梦想。然而，通过机器学习，一个更智能的系统正在逼近目标，并且通过数字双胞胎，创建一个模拟的仿真模型，使得加工过程更加可预测。
在今天，关于过程中质量控制的努力在全世界范围内的科研机构展开。美国伊利诺斯州阿贡国家实验室也在2017年首次揭示了在3D打印金属生产过程中微观缺陷是如何产生的。该研究利用APS（美国主要的硬核（短波）X射线源来对增材制造过程进行成像。像这样的研究将提供更准确的在线检查数据，反过来，将通过提高制造过程的可靠性来推动增材制造市场的发展。
虽然检查零件的质量，每一个影响质量的因素都是重要的，但内外兼修是3D打印产品的发展方向。不但好用-尤其是金属3D打印领域，还要好看-尤其是塑料3D打印领域。
根据3D科学谷的市场研究，2015年，来自德国Fraunhofer计算机图形研究所的研究人员Alan Brunton及其同事发表了一篇题为《推进3D彩色打印的边界：误差扩散与半透明材质（Pushing the Limits of 3-D Color Printing: Error Diffusion with Translucent Materials）》的论文，描述了一种能够生成高度清晰和相当准确的彩色3D打印对象的算法过程，根据这种算法3D打印出来的对象相当的逼真。这项研究专注于“体素化”的喷墨三维打印。类似于二维图片的像素由一个点所蕴含的颜色来计算，可以将其理解为由单个喷墨液滴来表示的一个3D像素。可以理解为这些研究人员创造的这种算法能够使一台3D打印机直接使用一种分层半色调方法控制每个体素的颜色和材质。所谓的半色调，是利用网点来模型一个对象的连续色调变化。
2017年，Stratasys率先推出了体素级别的3D打印解决方案，其Polyjet系列的J750将多材料和高精度多色彩3D打印推向了一个全新的水平。随后惠普宣布将在2018年推出全彩3D打印系统能实现体素级别的分辨精度，从而实现快速制造。其他方面包括XYZ Printing的da Vinci彩色3D打印以及Mcor都纷纷达到了前所未有的色彩分辨率水平。
市场研究机构IDTechEx预测全球3D打印金属市场到2028年将达到120亿美元。根据3D科学谷的市场研究，2017年上半年金属3D打印行业销量最高的公司EOS达到了1亿多美金销售收入，EOS比其同期增长了8%。所以从今天的市场情况来看，2028年达到120亿美元的确是个飞跃般的增长。
当然金属3D打印技术在2017年出现了明显的分化，以粉末床激光熔融技术为代表的直接金属3D打印与以粘结剂喷射技术为代表的间接金属3D打印形成了各有千秋的特点。
原本并不引人注目的粘结剂喷射技术以Desktop Metal在2017年D轮1.15亿美元迅速成为3D打印行业独角兽而成为关注热点。
或许间接金属3D打印技术在2017年只是“小菏才露尖尖角”，因为在Desktip Metal成为独角兽的不久，惠普宣布将在2018年推出喷墨金属3D打印技术，而GE则于2017年12月对外公布了一台基于粘结剂喷射工艺的原型3D打印设备，其构建体积为：300 x 300 x 350 mm 。仍有一款构建体积为原型设备2-3倍的设备目前正在研发中。这些大型企业的进入，将进一步加速间接金属3D打印技术在应用端的转化速度。
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