随着3D打印技术日益成为现代制造业运营的主力军，设备制造商（OEM）、软件公司、3D打印工厂都在努力提高这种生产方式的效率和可重复性。几十年来，生产工程师和管理人员特别关注产品在尺寸精度和材料性能（如孔隙率、强度、温度和耐化学性）方面的一致性。

目前3D打印（也称为 "快速成型制造"）的一致性水平已经可以满足许多产品的需求。包括模具、玩具、牙科设备、光学镜片、眼镜、印刷电路板(PCB)、天线和传感器，以及机车、重工业设备、飞机和军事设备的非承重金属和塑料备件。

如何能够提高产出的一致性，增材制造行业正在对这一问题展开全面攻坚。这个攻坚战是利用硬件、软件和管理系统三管齐下的方式。

硬件方面

如果不考虑打印机本身的硬件(如电机、打印头、激光器)，以及温度传感器、湿度传感器、X射线相机等硬件设备，很难提高3D打印的输出效果，在打印过程中逐层监控质量，捕捉错误。加利福尼亚州的打印机制造商Velo3D就是一个例子，他们的机器可以在打印过程中监控金属部件。通过使用传感器，其打印机可以增强系统，监测诸如氧气水平、湿度和未使用的粉末水平。这种可视性和控制水平使他们能够实现更高的产量和更高的可重复性，而不需要进行后处理（在产品从3D打印机出来后进行精加工）。

改善打印过程的努力还可以加入传统的减材制造工具，这些工具被用于逐层提高一致性。加利福尼亚州另一家打印机制造商3DEO的机器有传感器，利用尺寸精度和工艺参数的实时数据来优化打印。根据这些数据，3DEO的机器利用切割工具（微型端铣）修剪边缘和内部特征，如网格和孔，以达到所需的公差和所需的几何形状。

软件和数据

在推动3D打印产品更加一致的过程中，人工智能和机器学习也在发挥重要作用。它们被用于优化材料的配置、设计特征、打印机设置、打印过程和制作产品的环境条件。这些技术可以创建生产反馈循环，在打印发生时自动消除缺陷，并能显著降低不同打印机和随着时间的推移产出的不一致。

例如，以色列一家新的软件公司PrintSyst开发了人工智能，它可以综合数千份打印作业的结果。可以实现更高的一致性、良品率、成本节约以及客户可能优先考虑的任何质量维度。然后，软件提供建议，选择打印技术、材料、机器参数，甚至是设计修改，以实现优化目标。

以前的软件主要用于在打印仓中定位和堆叠零件，现在已经取得了进步，最新的软件包含的算法可以在几秒钟内进行数百或数千次计算。比利时Materialise公司、德国Siemens公司和美国Autodesk公司等全球3D打印软件巨头都提供了这样的解决方案。总部位于美国宾夕法尼亚州的软件公司ANSYS提供了面向增材制造的设计工具和金属零件的工艺模拟。

新的增材制造平台，例如加州3D Control Systems公司制造的3DPrinterOS，现在能够管理分布在全球各地的数千台打印机的一致性。这种平台可以远程控制多台3D打印机，并根据机器的可用性和能力分配作业。在许多情况下，3D控制系统在打印机本身上安装了自己的软件，从而使其平台能够控制打印机。这种控制用于通过防止或纠正常见的错误来提高一致性，包括使用不适当的打印文件、不平整的构建板以及为所需输出选择不适当的喷嘴。

管理系统

这种方法使用久经考验的管理技术来提高一致性和可靠性。例如，透明的供应商评级系统和预认证鼓励竞争，类似于一种达尔文式的自然选择，在这种情况下，实现和保持质量的一致性是一种激励。最好的公司赢得了更多的业务，而其他公司则被驱使着快速追赶，否则就会消亡。诸如Xometry和Fictiv这样的公司，是工业零部件的按需供应商，他们实施严格控制的供应商资格和认证计划，以鼓励选择能够提供高质量和一致的零部件的供应商。最好的供应商可以获得更大、更优先的工作，这就迫使其他供应商提高其一致性。

其中一种较新的管理方法包括 "故意约束"，即有目的地将打印机的使用限制在其最佳产量范围内。并非所有的技术都是平等的，因此了解它们在一定界限内的复杂性能，如尺寸限制、材料选择和批量大小，可以让生产商充分发挥特定3D打印机的优势。例如，3DEO将其重点限制在体积最大为一立方英寸的小型复杂金属部件上。这使得3DEO不仅可以通过专注于其打印机真正擅长的地方来充分利用打印机，而且还可以填充构建室以实现最佳经济效益。

并非所有的可变性来源都得到了充分的解决，然而，随着企业开发管理分布式制造系统的协议和平台，这些问题最终会得到解决。例如，增材制造平台最终将以系统化的方式收集一套标准的机器级数据，这将使生产的可变性大大降低。

在需求不确定、灵活的数字制造、COVID-19流行病以及其他全球贸易中断的当今世界，将更需要分布式和本地化的制造。花费太长的时间来转移产量会导致企业错过重大机遇，尤其是在新产品从一开始就不一致的情况下。因此，我们有理由期待3D打印使用的增长，这将进一步增加提高其一致性的压力。