西门子AI优化3D打印全流程，从设计到加工一键贯通

在2025 TCT深圳展上，西门子（中国）有限公司增材制造业务拓展经理李沛然带来了一场聚焦“西门子增材制造与人工智能结合”的报告，深度展示了西门子如何以AI技术打通3D打印从设计、设备到加工的全环节，用数字化与智能化重塑增材制造行业格局。

报告开篇，李沛然以西门子与罗罗公司（ROLLS-ROYCE）合作的增减材协同油泵项目为例，揭开了AI驱动的端到端流程的核心价值。该项目从创建、设计、仿真，到增材、减材，再到最终三坐标检测，全部集成在西门子数字化平台完成，打破了传统“设计归设计、增材归增材、增-减加工割裂”的分散模式，通过西门子产品生命周期管理系统深度联动，实现AI驱动的全流程数据可追溯、可关联。

在该案例中，AI与仿真技术的结合带来了显著性能提升：

1. 多维度仿真驱动设计：在NX CAD界面即可直接开展CFD（计算流体动力学）、热力学等仿真，无需切换至另外的CAE软件，AI助手在CAD设计界面会根据仿真结果实时给出设计优化建议。

2. 拓扑优化实现“减重增刚”：基于仿真数据，NX 可以进行增材拓扑优化功能，在预设材料可填充区域内，保留螺栓孔、机油通道等关键特征，最终生成的零件不仅重量减轻25%（可降低航空设备燃油消耗，提升运行效率），刚度还提升200%，且完全满足航空领域安全标准。

3. 增减材无缝衔接：增材制造完成后，通过NX CAM Copilot（AI驱动的machining助手），工程师仅需选中待加工面或特征，AI助手便会基于各场景收集训练的CAM基础模型，推荐最合适的3-4种加工方案，包括对应的加工工序、刀具选择，刀具进给速度，刀具刀路等；并且这一整套流程都是由AI助手在聊天界面给到工程师，以便于他做出符合加工预期的选择，大幅降低对原本高加工经验的强依附需求，缩短CAM相关工艺时间和人工成本。

二、L-PBF打印随形水路模具AI工具：从“可行性分析”到“一键生成”，降低增材门槛

针对增材制造随形水路模具的设计复杂、试错成本高的痛点，西门子增材团队基于NX OPEN 开发了一系列AI辅助工具，覆盖“可行性分析-水路生成-迭代优化”全流程，尤其针对模具行业的随行水路打印需求，提供了自动化工具。

1. 增材可行性智能分析：数据驱动成本与效率决策

工程师导入模具几何模型后，输入提前录入的将要应用的打印机型号、材料类型等关键信息，AI工具便会自动计算并生成分析报告：当此模具预计生产在哪些数量区间内，应用L-PBF打印更有成本优势；模具的传统注塑/机加的难度系数；模具应用L-PBF打印的推荐指数；单个模具预计打印时间；单个模具预估打印成本等等。

2. 随行水路自动生成：自适应优化，确保“一次打印成功”

随行水路的设计直接影响模具冷却效率，而增材制造对水路的“无支撑打印”要求极高。西门子一键生成随形水路AI工具通过以下步骤实现水路智能化设计：

参数化输入：工程师仅需选择上模/下模、分模面，设定流道入口、流道与零件表面距离、直径等基础参数；

自适应迭代优化：进行数次迭代，根据一维/三维温降压的物理模型降优化结果，给出最优随形水路中心线；

自适应水路截面优化：AI会根据增材工艺要求，自动将水路截面从水滴型、钻石型、圆形适当不规律变化，通过多次迭代避免流道内部支撑结构，减少后处理工序实现“一次即成功”。

三、设备端AI升级：标准化与智能化并行，降低人力依赖

除了设计环节，西门子还将AI融入增材设备的控制与操作层面，通过“PLC with AI+HMI with AI”，提升设备标准化水平，减少人员技能差异与流失带来的影响。

1. AI赋能PLC：简化设备编程，提升标准化

西门子对于增材设备自动化的核心控制单元（可编程逻辑控制器PLC）已集成AI助手功能，能够以聊天窗口的方式，输入设备自动化逻辑要求，让AI助手自动生成工程代码和注解，减少电气工程师编程时间，同时避免因人才流失导致的技术丢失问题。提升整体设备标准化水平，可以持续健康迭代设备自动化架构。

2. AI驱动人机界面：简化设备画面组态，提升标准化

西门子的设备人机界面（HMI）的AI驱动的自动组态（人机界面脚本生成、动画生成）可通过聊天窗口利用自然语言指令完成。工程师大幅度降低手动编写代码比例，大幅提升工作效率。同时避免因人才流失导致的技术丢失问题。提升整体设备标准化水平，可以持续健康迭代设备自动化架构。

四、打印过程过热优化与熔池监控：解决“过热畸变”与“质量波动”痛点

增材制造的打印过程受激光功率、速率、热场变化、应力等多因素影响，在薄壁、尖角等细微结构容易出现零件变形、细节丢失、刮刀痕等问题。西门子针对L-PBF（选择性激光熔融）技术，开发了介观尺度的AI过热优化工具与熔池监控工具，实现“仿真-监测-补偿”的闭环控制。

1. 激光参数智能优化：秒级仿真，精准控制热变形

传统宏观变形补偿（如Simcenter仿真）难以完全适配实际打印效果，而西门子通过对常用增材材料（IN718, TC4 等）的向量级的打印进行机器学习，开发出向量级别可以自动计算热仿真结果的自动化工具《西门子过热优化工具》，针对BP文件进行处理，帮助用户解决未知并难以解决的热畸变相关问题：

数据读取与计算：工具通过读取非加密的BP文件的激光时序、功率、速率等参数，逐层完成向量级的热场仿真计算进而推断激光烧结后会出现问题的具体部分，此仿真速度和可用性远超传统宏观仿真软件。

热变形预判与优化：基于计算结果，《西门子过热优化工具》可自动调整原BP文件的相关参数，自动给出优化后的BP文件，进而送给L-PBF打印机进行实际打印（现场举例：优化前零件易出现线条细节全部丢失，优化后几何特征完整保留）。

2. 熔池实时监控：多技术联动，实现质量闭环

通过“AI仿真+光学成像+熔池监测（MPM）”的三重技术联立，西门子正在推进打印过程的熔池实时监控工具《西门子L-PBF在线熔池监控系统》与质量报告生成：

打印前仿真：在激光烧结前/铺粉时，《西门子过热优化工具》已完成该层的热场仿真，预判当前层可能出现的质量问题或者预测出当前层是健康安全的；

打印中监测：借助光学成像、层析成像等OT传感器，反馈给《西门子L-PBF在线熔池监控系统》实时捕捉熔池状态；

当前层打印结束后，《西门子L-PBF在线熔池监控系统》会将热仿真结果与红外光谱检测结果对比，在逻辑上印证闭环，生成质量报告，为增材技术接入整厂生产质量管理系统做出保证，实现结果可追溯，确保了增材最终用户对打印产品的稳定交付能力。

结语：AI重构增材制造价值链，迈向“全流程智能化”

从设计端的“一键优化”，到设备端的“标准化升级”，再到打印过程的“微观监控”，最终到机加工处理的“CAM规自动规划”西门子通过AI技术实现了3D打印全环节的数字化与智能化闭环。这种“全流程智能”不仅降低了增材制造的技术门槛，还能帮助企业提升零件性能、降低成本、缩短周期，尤其在3C、航空航天、模具等高精度领域具有重要应用价值。

南极熊获悉，正如李沛然在报告中强调的，西门子的目标并非“用AI替代人”，而是通过AI赋能工程师，让技术创新更高效、更精准。随着AI与增材制造的深度融合，未来增材制造将逐步迈向“设计-生产-质量”的全自主化，为制造业的柔性化、定制化转型提供更强动力。