LPBF增材制造过程中，从设备、材料到工艺、过程、质量，每一个环节都在持续产生海量数据。这些数据不仅是生产过程的真实记录，更是构建零件质量可追溯体系的核心基础。然而，传统的数据管理方式往往使数据分散存储、格式不一、整合困难，形成众多“信息孤岛”，严重制约了增材制造技术在规模化生产中的应用与发展。

因此，系统性地采集与标准化管理完整的工艺流程数据，已成为行业提升质量控制与工艺优化能力的必然要求。建立覆盖全流程的增材制造信息管理体系，亟需一款专业、高效且具备高度集成能力的Web数据库平台。通过科学归档与智能分析工艺历史数据，该平台能够帮助工艺人员实现对制造过程的精准洞察与全面管控。

目前，市场上常见的增材制造软件在数据集成方面往往存在广度有限、深度不足的局限，难以满足工业级生产对全过程、多维度数据的精细化管理和深度挖掘需求。

正是在此背景下，西空智造与西安交通大学携手合作，共同研发并推出了覆盖“设备‑材料‑工艺‑过程‑质量”全生命周期的增材制造专用数据库——全制造流程数据库。

全制造流程数据库，是基于LPBF增材制造全生命周期管理（PLM）理念构建的专用Web数据库系统，核心围绕“设备-材料-工艺-过程-质量”五大核心维度，整合了制造全链条的关键数据信息，完美适配工业级生产的数据管理需求。

无论是工艺工程师、科研机构还是增材制造企业，该数据库都能提供有力支持：

• 高效管理工艺数据，减少90%数据查找时间

• 精准分析质量问题，降低生产不良率

• 积累行业经验，加速技术迭代

数据库目前构建了规模达10.04TB的共享数据资源池，数据库涵盖11类工艺属性数据、7类过程监控数据、10类标记质量评价参数，全面覆盖零件信息、工艺信息、过程及后处理信息等全维度数据。无论是设备参数、材料成分，还是过程信号、质量检测结果，都能实现集中管理，彻底解决数据分散、难以调用的问题。

数据库开放数据查看、上传和下载功能，支持查询数据报告、开展深度数据分析，为增材制造设计生成、支撑结构设计、工艺规划、零件构建等全流程工程活动提供数据支撑。工艺人员可通过历史数据复盘，精准把握生产过程规律，优化工艺参数设置。

通过信息管理系统实现全流程数据追溯，从零件设计、支撑结构、工艺规划到后处理、鉴定，每一步都可查、可管、可控，显著提升产品可生产性、流程可重复性和零件一致性。

当前，增材制造行业需求正从单一设备、零部件采购向整体解决方案转型升级，数据驱动的质量管控与工艺优化已成为行业共识。这款全制造流程数据库，正是顺应行业发展趋势的创新成果—它不只是简单的数据存储平台，更是企业实现数字化转型、迈向智能化生产的关键载体。旨在推动增材制造质量保障技术的普及，提升行业整体质量的稳定一致性，为增材制造技术的大规模推广应用注入强劲动力。

1. 在浏览器地址栏输入后台访问网址（推荐使用Chrome等主流浏览器，低版本或非主流浏览器可能无法正常使用系统功能）；

访问地址：https://amdb.xjtu.edu.cn/

2. 在登录页面点击【注册账号】，填写账号密码后点击【注册】完成操作，即可返回登录；

3. 当前注册账号仅支持数据查看权限，如需其他数据访问权限，请联系开发单位申请授权。

一、引用规范（中英文标注方式）

（一）中文引用规范

1. 整体平台引用：西空智造，西安交通大学。全制造流程数据库 [DB/OL]. https://amdb.xjtu.edu.cn/, [引用日期].

2. 特定数据资源引用：西空智造，西安交通大学。全制造流程数据库 - XX 数据（XX 数据需明确具体数据名称，如 “GH4169 材料 M250A-51 设备工艺参数数据”“离心叶轮零件质量检测数据” 等）[DB/OL]. https://amdb.xjtu.edu.cn/, [引用日期].

（二）English Citation Specifications

1. Overall Platform Citation: Xikong Intelligent Manufacturing, Xi'an Jiaotong University. Full Manufacturing Process Database [DB/OL]. https://amdb.xjtu.edu.cn/, [Citation Date].

2. Specific Data Resource Citation: Xikong Intelligent Manufacturing, Xi'an Jiaotong University. Full Manufacturing Process Database - XX Data (XX Data should specify the exact data name, such as "GH4169 Material & M250A-51 Equipment Process Parameter Data", "Centrifugal Impeller Part Quality Inspection Data", etc.) [DB/OL]. https://amdb.xjtu.edu.cn/, [Citation Date].

二、引用要求

1. 引用本数据库相关数据、技术文档或功能说明时，必须严格按照上述规范进行标注，确保引用来源清晰、准确，不得擅自修改或删减引用要素；

2. 引用日期需填写实际获取数据或查阅资料的具体日期，格式统一为 “YYYY-MM-DD”（如：2024-05-20）；

3. 若引用数据经过二次处理或分析，需在引用标注中补充说明处理方式及分析过程，确保数据使用的透明度和可追溯性；

4. 商业用途引用需提前获得西空智造与西安交通大学的书面授权，未经授权不得将数据库相关资源用于商业宣传、盈利性产品开发等活动；

5. 学术论文、科研报告等学术成果中引用本数据库资源时，除遵守上述规范外，还需符合相关学术期刊或机构的引用要求，如有冲突，以学术期刊或机构要求为准，但需优先保留数据库来源核心信息；

6. 任何单位或个人引用本数据库资源后，需在成果显著位置标注引用信息，若因引用不规范导致的版权纠纷或数据追溯问题，由引用方自行承担责任。