STREAM 框架由美国国家科学基金会(NSF) 拨款230 万美元资助，旨在创建一个公共在线存储库，研究人员和行业专业人士可以在其中共享有关数据、模型、模拟器、控制器和分析的信息，以及许多其他研究任务。

“商业产品是可能跨越地理、行业和不同制造过程的一长串交织步骤的最终结果，”UB 工业系统工程助理教授孙宏月说。“每个步骤都可以优化，但这并不总是意味着它是为了整个生产过程的更大利益。我们正在做的是创建一个连接和协调所有这些过程的分析框架。

“最终结果将是一个使用人工智能和其他工具来优化并最终改进制造系统的网络物理系统。”

3D打印机的指纹。图片来自布法罗大学的 Wenyao Xu。

UB的3D打印研究

UB 研究人员此前曾使用人工智能、机器学习 (ML) 和其他技术来改进增材制造工艺。

早在 2018 年，UB 的一个团队就开发了 PrinTracker，这是一种 3D 打印机识别系统，能够将打印的对象追踪回创建它们的机器。因此，该系统可以帮助执法人员打击潜在的不道德和犯罪使用 3D 打印机。

在 2020 年，一个 UB 团队与麻省理工学院合作开发了一种用于光聚合 3D 打印的新型铁电超材料，据报道，这标志着向使合成材料更实惠并适用于电子等各种应用的“重大飞跃”。

3D 打印的铁电晶格。照片来自布法罗大学。

现代化制造系统

STREAM 框架的目标是将供应链中复杂的步骤和流程网络置于复杂的连接计算机系统的协调控制之下。该框架将利用人工智能、模拟和其他“工业 4.0”技术来简化和连接 3D 打印和半导体等行业内供应链的不同元素。

这些行业的供应链有许多独立的步骤，尤其是半导体行业。

“这包括数十个阶段，例如晶体生长、晶锭切片、晶圆研磨和抛光、光刻、蚀刻、化学机械平面化，”孙说。“这些阶段具有很强的动态性和依赖性。下游阶段的运营受上游阶段的运营影响，无论是质量方面还是生产力方面。

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