3D打印從模型的建模，到生產工藝、加工參數、仿真、材料性能、產品質量、供應鏈可以說產生了海量的數據。

　　僅僅是金屬3D打印過程中就有50多個變量相互發生作用，感謝這些剪不斷理還亂的大數據，為3D打印帶來困惑的同時也帶來了機遇。

　　如何理性看到大數據為3D打印帶來的機會？究竟大數據在3D打印領域是工具還是亦可以成為一種商業模式？

　　數據實現定制生產

　　3D打印的效率和靈活性使得生產訂單的產生方式發生方向性的改變。以前是公司需要預測生產什么，生產多少量，然后進行生產，經常會出現產能過剩或者不足的現象。而3D打印可以實現安需生產，拿到定制化訂單，快速生產，零庫存，快速發貨。

　　數據流在這其中發揮了什么作用呢？就拿醫用鞋墊的生產來說，醫生使用三維掃描獲取用戶腳部數據，然后將掃描數據提供給設計師。設計師根據掃描數據進行建模以及設計優化，讓用戶腳部數據與鞋墊足夠擬合。設計數據提交給3D打印機將鞋墊打印出來。3D打印機的地點則非常靈活，既可以是制造商的3D打印機，也可以是醫院的3D打印機，甚至可以是用戶附近的3D打印機。

　　3D打印矯正鞋墊供應鏈

　　我們認為3D打印的技術特點帶來了供應鏈的變化，供應鏈的變化帶來了數據流的變化，而數據流的變化進一步增強了3D打印在應用端的滲透能力。

　　另外，CAD建模與產品是對應的，這些文件是巨大的、復雜的，這必然意味著他們需要更多的服務器存儲空間，嚴格的安全性和敏銳的歸檔方法。圍繞著這其中的需求，我們認為還將誕生出大數據＋3D打印更多的商業模式。而在這方面，以America Makes引領的美國增材制造行業已經在進行積極的布局。

　　America Makes的大數據布局包括為其成員提供了一個新的資源，將每個成員單位的能力通過數據關鍵詞記錄形成“能力數據庫”，該數據庫只有注冊會員才能夠查詢和使用。通過這個數據庫，Amercia Makes的會員能夠更便利的找到自己的合作伙伴，最大限度的利用資源和知識，全面提升增材制造技術的應用和發展。

　　America Makes的數據庫還與半開放型的Senvol數據庫對接，以增強其用戶從上游供應商搜索到加工過程決策的無縫銜接需求。Senvol數據庫，就像是一個增材制造行業的Google, 包含了工業增材制造設備和材料的數據。用戶可以在上面根據自己的需求搜索與之相關的信息。其強大的專有算法可以幫助生產者確定哪些部分使用增材制造（AM）會比傳統工藝更加有效。這個算法分析了整個供應鏈，并考慮了諸如庫存、停機時間和運輸等各項因素。

　　數據源質量保證

　　通用電氣航空公司將在2020年通過3D打印生產10萬個噴油嘴引擎組件，3D打印在生產噴油嘴方面的速度更快、效率更高，但也需要更先進的質量控制。無數的因素會影響最終產品的結果，包括溫度、取向、變形、收縮、膨脹、結構完整性等。

　　為了增強對增材制造過程中各個變量之間發生的相互影響，美國國防部先進研究項目局（DARPA）的Open Manufacturing開放制造計劃旨在通過數據來了解制造。DARPA指出，為了使3D打印成為復雜軍工部件——比如飛機機翼——制造的主流技術，就需要對“基于不同屬性和性能材料的各種制造方法所產生的細微差別”有深入的了解。由于無法對3D打印出來的每一個部件都進行測試，目前能做的是對某一個特定的生產批次中的極少數產品進行測試，然后由抽樣測試的產品質量代表整個生產批次的質量。這就是為什么DARPA的開放式制造項目對于增材制造的未來如此重要的原因：因為對于技術和材料的透徹了解能夠幫助公司節省大量的時間和金錢。

　　我們認為除了像美國國防部的開放制造計劃這樣采集眾多的加工數據來實現對增材制造的理解，過程中的監控手段必不可少，在金屬熔融的過程中有超過50種不同的因素在發揮著作用，粉末的尺寸和形狀公差、熔融層中的空隙、最終部件的高殘余應力，以及對材料性能——包括硬度和強度等各種變量相互關系的研究不足導致了3D打印工藝難以量化控制。金屬粉末熔化不當導致零件的內部缺陷，即使現有的技術難以控制金屬熔化的過程，即時的監測必不可少。3D科學谷了解到Sigma Labs軟件的主要工作原理是將模型切片作為微觀層面的設置跟加工過程做匹配，從模型切片創建與質量的相關性，這種前瞻性的過程控制被稱為過程質量保證，是西格瑪實驗室獨特的（iPQA）技術。這樣可以提高生產效率，并實現制造業務精益戰略。

　　當然僅僅通過Sigma Labs實現過程中監測與控制是不夠的，看到國際上尤其是仿真軟件正在為過程前的建模優化與加工參數設置而發力。通過仿真對材料屬性在增材制造過程中發揮的作用，減少昂貴材料的浪費，以及避免試驗不通過的材料情況發生，在這方面，仿真軟件的設計是個大數據的活。仿真軟件需要與機器制造商合作，以獲得設備的物理參數權利；需要與材料供應商合作，以保證材料科學指標是正確的；需要與測試專家合作，以確保正在測試的零件是正確的；需要和與用戶合作，以確保得到更多的預測結果與實際效果之間匹配的權利。根據所有的材料、設備和產品的關鍵信息，預測如何改變材料，機器和建模。這些數據的獲得與反饋將形成一套對增材制造的閉環控制體系，而無疑大數據在其中發揮了重要的作用。

　　其他

　　另一個層面，3D打印與大數據“手拉手”的還涉及到數據可視化領域。3D科學谷看到作為全球數據大爆炸的時代，所有行業的公司都正在尋找創新的方式，使他們的數據更有價值和意義。麻省理工學院的兩名研究人員證明了3D打印的實用程序作為一種數據可視化工具，他們制作了一個三維比例模型的麻省理工學院的校園，并使用彩色燈光通過投影機顯示學校的各種數據，如建筑高度。該模型的優點是它提供了一個固定的框架，用于顯示變量的數據輸入。

　　而在硬件方面，3D打印也進一步推動了大數據存儲技術的提升。3D打印存儲驅動器、服務器組件、電路板和其他技術。從理論上說，這些通過3D打印的驅動器又可以承載大數據。