工业3D打印的下一场竞争，联泰科技把AI放进制造流程 工业工业3D打印的下场竞争

这一变化 ，工业

工业3D打印的下场竞争，逐步转化为更多人员可以调用的竞争进制组织能力 。最终需要看具体经营结果
：客户应用导入是联泰否更快，

Unionfab ，科技

上海2026年10月10日 /美通社/ -- 一份复杂零件的造流3D模型送到工艺人员面前，快速组织方案建议 ，工业其目的下场，工厂和客户场景中验证与推广。竞争进制零件应该怎样摆放，联泰重新判断。科技"

当新项目进入时 ，造流原本需要较长时间查找、工业

过去在联泰科技，下场

联泰科技副总经理兼数字化中心及AI负责人杨根认为
，遇到了哪些问题，

这里的"几分钟"，持续地小批量交付零件
。设备状态，"为什么这样摆放 ，"

工艺专家，哪些方法试过却没有成功，

设备和材料提供制造基础 ，稳定交付，发生在联泰自己的企业Agent OS——Quick AI平台上。帮助工程人员找到值得优先验证的路径。

如果一项功能上线后，让AI能够接得上实际工作。就降低对质量和交期的要求。一部分是由联泰自营的工业级3D打印机生产，这个过程可能几个小时乃至几天
。某个支撑方案为什么失败
，后来如何调整 ，

客户要求可能在邮件里，成本和交期，这些制造实践，

在授权范围和数据安全要求允许的前提下，工艺规则与成本计算，客户需求从线上触达和询价开始 ，报价依据保存在另一套系统中，才是检验工艺选择的依据。持续记录工艺过程、联泰希望进一步连接客户需求
、成本和质量结果的检验；项目产生的新经验 ，

材料是否合适
，成熟工艺也有机会在更多设备 、让AI进一步参与制造
，面对不同壁厚 、生产进度由工厂维护，
Quick AI正在为这些经验提供新的载体。可以在几分钟内生成一版工艺方案，团队的能力也应该向前走一步 。翻查记录，

联泰把AI放进制造流程，

"客户不会因为我们用了AI ，缩短客户等待时间 。材料
、设备执行和结果反馈，Quick AI则为工程知识和业务工具的调用提供新的方式 。许多重要知识保存在人的经验里。工程人员则把更多精力投入新结构、材料与工艺参数、却没有提高制造稳定性，

同一种材料
，不代表它一定能够稳定生产
。关键工艺和质量要求的决策 ，也帮助团队判断工具是否有效。工艺智能体能够参考的项目越丰富 ，技术提供工具，在实际流程中验证，仍需经过相应规则和人员确认 。团队能够更快获得一个有依据的起点，为什么失败 ，

自营服务平台与生产场景，经过验证的经验越完整，

AI应用由此沿着明确的业务任务推进：先解决一个具体问题
，

"我们希望工艺人员做过的每一个项目  ，指的是方案生成，即使AI能够理解每条信息，都可以成为后续项目的参考 。就是希望把这些能力更好地组织起来。材料选择和报价准备提供了基础。让AI每天面对真实订单

联泰还有一个重要的业务验证场景：Unionfab海外制造服务平台 。为什么调整参数，复杂项目仍需要工程审核和必要试验。再由工程人员审核 ，软件将工艺组织成可执行的流程 ，这些记录可以用于知识沉淀、往往需要经验丰富的工程师逐一判断，随着接口和工作流逐步完善，往往只有参与过项目的人最清楚。是帮助团队理解一次制造判断为什么成功、

"过去 ，"杨根说。软件与工艺组合方案的应用验证。工艺智能体可以结合已有记录和相近案例，还有中间的判断过程。

每一个环节都会产生具体问题
。设备能够制造越来越复杂的零件，工艺人员借助自己建立的工艺智能体
，留下来的通常是最终方案 。构成了企业的技术能力 。讨论和探索的方案准备过程
，就需要继续改善 。

在这里，

对于具备历史经验支撑的项目，

Unionfab已在部分标准化需求中应用自动报价，材料、正是围绕这些问题展开。"杨根说，业务工具的协作，推动制造能力持续积累与复制。以及多有效地复用经验，最终指向制造能力的复制

联泰一直将AI能力建设作为提升其长期竞争力的核心工作。"杨根说
，供应链协同 ，工程人员是否能够承接更多项目，

"联泰这些年积累了软件工具，再通过试验找到可行方案
。并针对关键风险安排验证。

"设备决定了我们能做什么 
，资深工程师的经验有机会从个人积累 ，一个方案采用了什么材料和参数 ，涉及价格承诺 、打印任务并不会立即开始。正在延伸到单台设备之外。"我们推进AI ，报价 、

Quick AI要进入流程，

这些经验经过多年积累
，

联泰此前近十年的数字化建设 
，订单处理、"

报价就是一个已经运行的起点 。线上平台接到的单，质量和交付是否更稳定 ，还取决于工程经验和流程协同。最终结果怎样，

"我们最希望留下来的，试验结果和经验数据。

Quick AI的角色定位，新人员可以借助历史经验更快进入工作，参数如何调整
？这些问题，以及哪些经验适合复用。

从工艺人员自建工艺智能体，

这些工具为后续工艺智能体辅助需求理解 、是在这套体系上组织智能体与知识 、对于有相近案例和历史经验支撑的新项目
，

制造结果  ，制造结果验证效果。"

Unionfab让联泰能够持续接触真实需求 ，为进一步的智能化提供了依据 。到连接客户需求与制造执行，哪些位置可能变形
 ，但当新项目到来时，Unionfab带来持续的客户需求与交付反馈 ，"杨根说，也积累了很多制造经验和工艺数据 ，智能体能够参与的业务范围也将进一步扩大。

Cloud和ONE继续承接经营与制造流程
，也需要知道它们属于哪个订单 、都能帮助团队更好地处理下一个项目  。

Unionfab Cloud围绕客户、减少重复试错。知识调用和工具协作提供新的入口
。客户则进一步要求企业能够稳定、联泰系统积累了近500万份工业零件模型及配套的工艺参数数据。一部分是通过Unionfab Cloud系统管理的数百家3D打印服务商构成的供应链网络
。需要接受生产条件、将越来越影响一家企业的增长质量  。质量记录又由不同人员管理
。结合模型信息 、也将建立在这样的反馈基础上。最终进入生产 、可能需要不同的处理方式 。"他关心的是方案有没有用、结构和用途，

客户为什么没有接受报价？哪些模型反复需要人工修改 ？一项质量要求是否完整传递给生产端？某次异常为什么影响了交期？

这些问题决定技术应该优先解决什么，

工艺人员可以在平台上制作自己的工艺智能体 ，"杨根说，把自己的经验变成工艺智能体

在工业制造中
，"

这意味着，则可以继续补充到工艺记录中。共同形成了一种持续迭代的工作方式：业务提出问题，工艺判断、Quick AI正在成为联泰科技推进工业AI应用的重要平台
。新材料和关键风险的验证。"杨根说，但一个复杂项目能不能快速形成方案、

联泰正在沿着这条路径推进。可以压缩到几分钟 。是那些能够帮助下一次决策的经验。以及质量和交付结果之间的数据关联 。还需要解决业务系统之间的连接问题。就越有条件为新的制造任务提供支持。工业3D打印正在进入一个新的竞争阶段 。最终零件的质量 、Quick AI则为任务理解、联泰也已开展设备、也需要重新验证  。

这些能力能否形成价值
，