33、数据处理的自动化：加速增材制造的工业应用

数据处理的自动化：加速增材制造的工业应用

1. 自动化在增材制造数据处理中的重要性

增材制造（AM）作为一种新兴的制造技术，具有显著的优势，如设计自由、材料利用率高、生产效率提升等。然而，AM的广泛应用面临诸多挑战，尤其是在数据处理方面。当前的AM数据处理流程严重依赖于专业知识，并需要大量的手动操作。这些因素不仅增加了数据处理的时间和成本，还限制了AM技术的普及和应用。

为了克服这些挑战，引入自动化技术变得尤为重要。自动化可以显著提高数据处理的效率和准确性，减少人为错误，并使得数据处理流程更加标准化和可重复。特别是在中小型企业（SMEs）中，自动化数据处理可以帮助这些企业更快地实现数据驱动的AM应用，提高竞争力。

2. 机器学习在自动化中的应用

机器学习（ML）在AM数据处理的自动化中扮演了至关重要的角色。通过ML技术，可以实现自动化的标签提取或生成过程，特别是在AM的设计、过程和结构阶段。以下是ML在AM数据处理自动化中的几个具体应用场景：

2.1 自动化标签提取

在AM过程中，标签（或真实情况）的提取或生成是数据驱动模型的关键步骤。手动标注数据不仅耗时，而且容易出错。ML可以帮助自动化这一过程，具体步骤如下：