维度网讯，西班牙IMDEA材料研究所（IMDEA Materials Institute）联合美国劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory, LBNL）研发出一套算法，可在理论上一致的制造设备之间识别性能偏差，并据此确定最合适的优化方案。相关论文发表在期刊《Advanced Engineering Informatics》上，直指自动化制造领域的一个长期痛点：即便是同一品牌与型号的设备，实际表现也未必一致，这种差异性在规模化生产过程——例如3D打印农场这类并行作业环境中——会持续累积并诱发缺陷。

这套系统的作业流程分为两步：首先对每台设备进行诊断，建立个性化的性能档案；随后通过统计分析量化各台设备间的偏差程度。基于分析结果，系统会为相似度较高的设备采取联合优化策略，若检测到显著差异，则转而针对每台设备单独制定优化方案，优先保障加工精度而非调用统一策略带来的效率。

在验证环节，研究团队选取了三台理论上完全相同的3D打印机作为测试对象。算法识别出这些设备之间存在可测量的差别，并判定各自需要独立的优化路径，而非统一处理。具体而言，分布分析与散度指标均指向了单机优化方案：打印颗粒的密度估计值在各个设备之间呈现明显分离状态，成对散度值较大，说明每台打印机的实际运行区间并不重叠。

研究团队指出，实施个体优化后，“相比对所有设备一视同仁且未能正确修正个体偏差的做法，打印部件的重量在收敛速度上明显更快，误差也大幅减小”。他们进一步表示，“即便是同一批次出厂的设备，也可能带有各自的运行‘个性’。这套系统会学习这些差异并加以利用，判断是将它们作为一个团队，还是作为独立个体来对待更加高效。这既提升了精度，也通过避免失败实验节省了资源，是迈向未来全自动实验室与工厂的重要一步。”

虽然验证工作聚焦于3D打印，但研究团队表示，同样的方法可推广至其他依赖高通量实验的领域，涵盖新材料发现、化学合成及传感器校准等。