2026年2月17日，增材制造工作流程软件开发商AMIS （隶属于 Hybrid Software Group）推出了AMIS Runtime，这是一款自动化脚本引擎，旨在无需人工干预即可执行完整的构建准备工作流程。Runtime 可自动完成 SLS、MJF、粘结剂喷射和材料喷射等系统的零件导入、嵌套、切片和导出。AMIS 表示，Runtime 是首个提供完全自主、持续重新嵌套构建准备功能的软件平台，而其他增材制造工具尚不具备此功能。
在正式发布前，自动化引擎已在两个工业生产基地部署。早期用户在生产环境中运行系统，并就大批量批次管理和重复性工作流程瓶颈提供了反馈。测试阶段影响了可编程嵌套逻辑、自动化多格式切片、元数据处理以及部分打印失败后的批次恢复等功能的优先级排序。
在粉末床增材制造环境中，构建准备工作涉及重复性任务，例如文件导入、元数据校正、嵌套配置、切片设置和导出格式设置。Runtime 通过连接到AMIS Pro（构建准备平台）的 Node.js API 提供对这些阶段的程序化控制。用户可以根据几何类型、尺寸等级、壳体密度、元数据标志或业务规则定义嵌套行为。因此，可以在同一工作流程中为不同的零件类别分配不同的优化策略。
△全自动嵌套批处理视图。图片来自AMIS。
连续重新排料功能允许在新零件进入队列或生产优先级发生变化时自动重新生成未打印的批次。零件和批次如同虚拟库存，只要打印尚未开始，即可重新计算构建。AMIS 指出，此机制支持即时构建准备，无需手动重新构建。AMIS总经理KrisBinon表示：“在增材制造中，构建准备工作直接影响质量和经济效益。通过自动化这一步骤，AMISRuntime帮助用户实现更高的密度、更少的错误和更流畅的工作流程——这直接转化为更低的零件成本和更可预测的生产。早期用户已经在日常运营中感受到了这种差异。”
△AMIS运行时执行日志。图片来自AMIS。
参与早期部署的工业合作伙伴实现了TIFF、CLI、SLI和3MF等多种格式的自动化切片。其他自动化工作流程包括基于密度的SLS排样、自动化零件编号和元数据管道、每日导入导出序列以及打印中断后的批量恢复。在多设备生产环境中，一个脚本即可生成多种切片格式，以同时支持不同类型的机器，包括SLS、MJF、材料喷射和粘结剂喷射系统。技术功能包括批量创建、调整大小、保存和恢复；基于规则的
Q*Nest 密度优化；高度限制嵌套；零件特定放置逻辑；抽壳和晶格参数控制；STEP、STL 和 3MF
文件的自动导入和修复；TIFF、SVG、CLI、SLI 和 3MF 格式的切片输出；以及CSV 或 JSON 格式的结构化零件列表导出。此外，运行时还支持通过可编程接口将 AMIS Pro 与 MES、ERP、仪表盘和内部生产工具等外部系统集成。
AMIS Runtime 现已推出订阅版本。月度许可价格为每用户 499 欧元，而年度订阅价格则降至每用户每月 399 欧元。软件可通过公司网站下载。
△AMISRuntime 通过连接到 AMIS Pro 的Node.js API 提供对构建准备工作的程序化控制。图片来自 AMIS。
增材制造工作流程系统正朝着执行层的自动化方向发展
增材制造产业化的努力日益聚焦于数字化可追溯性和跨系统集成。在持续硬件运维（CHOPS）框架下，制造工作流程软件提供商Authentise和专注于国防领域的工程公司Kform推出了Project
DDNA项目，旨在将决策历史和工程原理嵌入到贯穿设计、制造和质量体系的持久数字线程中。这套架构已在美国战争部项目中部署，它集成了基于模型的系统工程、CAD、MES、PLM和ERP环境，同时生成机器可读且可用于审计的输出。在一个支持国家全尺寸空气动力学综合体风洞空气动力学叶片生产的部署项目中，这套系统记录了来自50多家分包商的100多次技术讨论和140多份文档。大型语言模型处理了这些数据，识别出六个技术风险领域，其中三个此前未被发现。虽然CHOPS解决了生命周期可追溯性和上下文连续性问题，但构建生成本身仍然依赖于可配置的执行工具。
生产规模的互操作性也在平台编排层面得到了扩展。比利时增材制造软件和服务公司Materialise近期扩展了
CO-AM 生态系统，推出了模块化自动化引擎和开放式构建处理器框架，旨在协调异构机器群。这家总部位于鲁汶的公司推出的CO-AM Brix利用
SDK 套件中的 800 多个算法，实现了低代码工作流程自动化；下一代构建处理器框架则支持跨多个环境的OEM 和定制处理器配置。与
Leading Minds 联盟的合作引入了一个符合 ISO/ASTM 529xx、3MF、OPCUA 和 QIF
标准的开放域模型，用于标准化共享的制造实体。这些进展提高了跨设施的互操作性和生产控制。然而，在批处理执行层面上，可编程的、连续嵌套的构建准备仅代表了广泛生态系统中一个较窄的自动化层。
△CO-AMBrix 可用于测试和开发最有效的制造策略。图片来自 Materialise。
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