Период 2016–2025 гг. характеризуется переходом аддитивных технологий (АТ) от прототипирования к серийному и индустриальному производству. В статье систематизированы основные технологические категории 3D-принтеров, выделены ключевые параметры выбора оборудования, приведены примеры референсных систем и типовых изделий. Отдельное внимание уделено трендам 2024–2025 гг.

Николай Максимов, Nickatech LLC, Founder, CEO

 

Введение

 

Период с конца 1980-х годов, когда были созданы первые АТ-технологии FDM (Stratasys) и SLA (3D Systems), подробно описаны во многих источниках, например [1–3].

Аддитивное производство (АМ) за последние десять лет прошло несколько этапов развития:

1. 2016–2018 — зрелость прототипирования, начало промышленной сертификации металла [4].

2. 2018–2021 — масштабирование LPBF, развитие SLS/MJF как серийной альтернативы литью.

3. 2021–2023 — рост multi-­laser, автоматизация постпроцессов, гибридные AM+CNC.

4. 2023–2025 — индустриализация, контроль качества in situ, устойчивость, снижение TCO (затрат).

Современные АТ формируют цифровой производственный контур: конструирование для АМ (DfAM) → подготовка данных → печать → постпроцесс → контроль качества → сертификация.

На рис. 1 показано сравнение относительного индекса внедрения различных типов АМ и их относительного роста по годам 2016–2025. Из графиков видно, что строительная печать показывает наиболее быстрый и крутой рост, в то время как полимерные и металлические АМ остаются наиболее разработанными и широко внедренными в производство сегментами АМ. Следующая волна получения добавочной стоимости придет от масштабирования быстрорастущих сегментов (строительный, керамический, биопечать).

 

Рис. 1. АМ: относительный индекс внедрения и относительный рост разных сегментов по годам 2016–2025

 

 

Методология исследования

 

Материал подготовлен на основе: анализа обзорных статей 2016–2025 гг.; технических спецификаций производителей; прикладных кейсов; материалов главных выставок АМ: Formnext (Германия) 2024–2025 [5] и RAPID+TCT (США) 2024–2025 [6]; отраслевых отчетов. Категоризация выполнена по прикладному принципу: материал + технология + область применения.

Сквозные параметры для матрицы:

• Точность/повторяемость: (X, Y, Z; деформации; усадка/компенсации).

• Производительность: объем/ч, мм/с, площадь/смена; общая эффективность оборудования (OEE).

• Материалы: номенклатура, требования к сырью, повторное использование порошка/пластика.

• Постпроцесс: обязательный/опциональный (HIP, дебайндинг-­синтеринг, выжигание, механика, пропитка).

• TCO: CAPEX + расходники + энергозатраты + труд + простой/сервис + брак.

• QA/QC: мониторинг процесса, NDT/CT, протоколы испытаний.

Интересные результаты дает библиометрический анализ публикаций по тематике АМ (тренды, возможности и вызовы) за последние ~10 лет [7].

 

Ключевые выводы: эволюция аддитивного производства (2016–2025)

 

1. От прототипирования к промышленному производству

За последнее десятилетие АМ перешло от быстрого прототипирования к технологии изготовления конечных изделий. Наиболее активное внедрение наблюдается в аэрокосмической отрасли, автомобилестроении, здравоохранении. Основной драйвер — возможность создавать сложные геометрии и кастомизированные изделия, недоступные традиционным методам производства.

Вывод: АМ больше не является нишевым инструментом — оно становится ключевым методом производства в высокотехнологичных отраслях.

 

2. Глубокая интеграция с технологиями Industry 4.0

Библиометрический анализ показывает резкий рост исследований (рис. 2), объединяющих АМ с: 

IoT/киберфизическими системами, искусственным интеллектом и анализом данных, цифровыми двой­никами, системами мониторинга в реальном времени. Ключевые возможности: предиктивное обслуживание, замкнутые производственные циклы, оптимизация процессов на основе данных.

Вывод: АМ эволюционировало в цифровой интегрированный производственный узел, а не отдельную машину.

 

Рис. 2. Рост числа публикаций по годам по теме Industry 4.0/5.0 в АМ (получены из Scopus and WOS)

 

 

3. Рост массовой кастомизации и распределенного производства

АМ позволяет: организовать локализованное производство «по требованию»; достичь сокращения складских запасов, логистической сложности. Поддерживает массовую кастомизацию в промышленных масштабах.

Вывод: АМ является ключевым драйвером децентрализованных моделей производства (особенно важно для строительной 3D-печати).

 

4. Переход к Industry 5.0 (человекоцентричность + устойчивость)

Современные исследования (после 2020 года) смещают фокус на: взаимодействие человек — машина, коллаборативную робототехнику, устойчивое производство, циркулярную экономику. Industry 5.0 добавляет: человеко­ориентированный дизайн, устойчивость и социальную значимость, экологическую оптимизацию.

Вывод: АМ движется от эффективности к ценности (человек + устойчивость).

 

5. Устойчивое развитие становится ключевым драйвером

АМ способствует: эффективному использованию материалов (меньше отходов); оптимизации энергопотребления; созданию облегченных конструкций (особенно в авиации); локализации производства → снижению транспортных расходов.

Вывод: устойчивость становится одним из главных аргументов внедрения АМ, а не просто дополнительным преимуществом.

 

6. Быстрый рост исследований и глобальное сотрудничество

Библиометрические данные показывают: экспоненциальный рост публикаций после ~2015 года; ведущую роль Китая, США, Европы; рост междисциплинарных исследований (инженерия + IT + материаловедение)

Вывод: АМ стало глобальной и высоко кооперационной областью исследований и разработок.

 

7. Ключевые технологические ограничения (еще не решены)

Несмотря на рост, остаются серьезные проблемы:

• Технические: стабильность процесса и повторяемость; ограничения по материалам (особенно в строительстве); качество поверхности и постобработка.

• Цифровые: отсутствие стандартов, несовместимость систем.

• Экономические: высокий CAPEX; неочевидный ROI в ряде отраслей.

• Кадровые: нехватка квалифицированных специалистов.

Вывод: АМ все еще находится в стадии перехода от инновации к стандартному промышленному инструменту.

 

8. Перспективные направления (5–10 лет)

Наиболее важные будущие направления: автономные системы печати на базе ИИ; контроль качества в реальном времени (in situ); гибридное производство 

(AM + CNC); крупномасштабное АМ (строительство, инфраструктура); биопечать и новые материалы.

Вывод: следующий этап — автоматизация + масштабирование + прорыв в материалах.

Стратегический вывод

За последние 10 лет аддитивное производство эволюционировало от изолированного инструмента прототипирования к интегрированному элементу цифровых производственных экосистем (Industry 4.0) и далее к человеко­ориентированным и устойчивым производственным системам (Industry 5.0).

 

Металлические аддитивные технологии

 

Металлические технологии, прежде всего LPBF и DED, достигли высокой степени зрелости. Основные ограничения связаны с остаточными напряжениями, необходимостью постобработки и высокой стоимостью порошков.

Основные процессы: LPBF (Laser Powder Bed Fusion); DED (Directed Energy Deposition); Binder Jetting (порошок металл/керамика/песок + жидкое связующее).

Ключевые параметры: плотность и микроструктура; межслойная адгезия; остаточные напряжения; повторяемость; постпроцесс (термообработка, HIP, мехобработка); стоимость порошка; производительность (лазеры, объем камеры).

Примеры изделий: топологически оптимизированные кронштейны (рис. 3); теплообменники с внутренними каналами (рис. 4); корпуса e-drive; ремонт турбинных лопаток (DED).

 

 

Рис. 3. Топологически оптимизированный кронштейн (Ti‑6Al‑4V), классический пример AM-only-геометрии (решетчатые ребра, облегчение) [2]. Источник: EOS GmbH

 

 

Конструктивные особенности: сложная внутренняя сеть каналов (изогнутые, разветвленные, переменного сечения, невозможно изготовить традиционными методами); тонкие стенки и микроканалы (повышают площадь теплообмена); решетчатые структуры (lattice) внутри (турбулизация потока, улучшение теплоотдачи); топологическая оптимизация (материал распределяется только там, где он нужен).

Как это работает: один поток (например, горячий газ) проходит через внутренние каналы сложной формы; второй поток (жидкость/воздух) движется по соседним каналам; благодаря геометрии: увеличивается площадь контакта, создается турбулентность, резко растет коэффициент теплоотдачи.

Почему это возможно только с AM? Традиционные технологии (фрезеровка, сверление, пайка) не позволяют делать закрытые извилистые каналы; ограничены прямолинейной геометрией; требуют сборки из множества частей. 3D-печать создает монолитную деталь, без соединений → выше надежность, позволяет реализовать бионические/органические формы. Преимущества (по сравнению с классическими теплообменниками): +30–200% к эффективности (в зависимости от дизайна); –30–70% массы; компактность (в разы меньше объем); меньше соединений → выше герметичность.

Где применяется: авиация, космос (двигатели, охлаждение электроники); автомобилестроение/электромобили (батареи, силовая электроника); нефтегазовая промышленность (компактные теплообменники); оборона; дата-центры (охлаждающие системы).

 

 

Рис. 4. Теплообменник, изготовленный методом порошковой лазерной плавки (LPBF/SLM), в котором вся геометрия внутренних каналов создается сразу при печати — без сверления, пайки или сборки.

 

Конкретные реальные примеры: GE Aviation — топологически оптимизированные теплообменники для авиационных систем; NASA — компактные 3D-печатные теплообменники для космических аппаратов; Siemens Energy — AM-теплообменники для турбинных систем. Этот наглядные примеры показывают, что ценность AM  — не скорость, а геометрия. Именно такие изделия: невозможно сделать традиционно, они дают максимальный экономический эффект.

Дополнительные операции — постпроцесс (металл):

• LPBF: снятие поддержек + термообработка/снятие напряжений + (часто) мехобработка/шлифовка/ГИП.

• DED: мехобработка почти всегда, термообработка по материалу.

• Binder Jetting: дебайндинг + спекание (критично для точности/усадки).

Оценка полной стоимости владения (TCO):

CapEx: LPBF высокий, DED высокий/очень высокий, BJ высокий.

Opex: порошки/газ/фильтры/сервис; у BJ добавляется печь/синтеринг.

Примеры промышленных систем LPBF представлены на рис. 5, 6.

 

Рис. 5. Принтер EOS M 400-4 (LPBF). Источник: EOS GmbH

Рис. 6. Принтер SLM Solutions NXG XII 600

 

Рис. 7. HP Jet Fusion 5600 (MJF). Источник: HP Inc.

 

Полимерные технологии

 

Основные процессы: SLS/MJF, FFM/FDM, SLA/DLP, DLS [8–10]. Полимерные технологии стали основой серийного производства. Особенно выделяются технологии MJF благодаря высокой производительности и стабильности свой­ств.

Постпроцессы:

SLS: охлаждение, очистка от порошка, иногда пропитка/окраска.

FDM: снятие поддержек, иногда термообработка/ шлифовка.

SLA/DLP [10]: промывка + УФ отверждение

FDM: самый предсказуемый/дешевый вход, но качество/скорость зависит от материала и камеры. Требуется точность кинематики, контроль усадки/деформаций, контроль температуры сопла/камеры, поддержка инженерных термопластов (PEEK/PEI и т. п.).

 

 

Рис. 8. Принтер Carbon M3

Рис. 9. Части шлема, напечатанные на Carbon M3 (DLC, материал — EPU-эластомер)

 

Керамические технологии

 

Технологии фотополимеризации (LCM/DLP), binder jetting [11–13] обеспечивают высокую точность при производстве медицинских и технических компонентов. 

Основная проблема — усадка при синтеринге и контроль дефектов.

Ключевые параметры:

Размер/распределение частиц, реология, твердая фаза (влияет на усадку/дефекты/плотность).

Разрешение и точность (пиксель/оптика у DLP, толщина слоя, стратегия экспонирования).

Постпроцесс: дебайндинг/спекание (усадка, деформация, повторяемость печь-профиля).

Максимальная плотность/прочность после спекания + контролируемая пористость (если нужна).

Номенклатура материалов (Al2O3, ZrO2, Si3N4 и т. д.) и доступность сертифицированных шликеров/порошков.

 

Рис 10. Керамический 3D-принтер Lithoz CeraFab System S320 для серийного производства технической керамики, основанный на технологии LCM [14]

 

 

Рис. 11. Изделия из керамики (ZrO2), полученные методом LCM: зубные мосты, имплантаты, фильтры и пористые структуры [14]

 

Пример принтера и образцов печати представлен на рис. 10, 11.

Постпроцессы: почти всегда дебайндинг/выжигание связующего + спекание (усадка и деформация — главный источник разброса).

TCO: определяется материалами (шликер/порошок) и цепочкой выжигания.

 

Ювелирные и литейные применения

 

Ювелирные применения демонстрируют высокую степень цифровизации. 3D-печать позволяет реализовать массовую кастомизацию изделий. Критическими параметрами являются детализация и чистота выжигания, что определяется материалами (воск/выжигаемые смолы). Качество определяется не только принтером, но и всей системой: смола → печать → промывка/постоработка УФ→ выгорание → литье → качество поверхности [15–16].

 

Рис 13. Восковые модели, напечатанные на принтере Solidscape S325

 

 

Рис. 12. 3D-печать на принтере Systems ProJet MJP 2500W [19]

 

 

Технико-­экономический анализ технологии 3D-печати ювелирных моделей в сравнении с классической восковой технологией приведен в работе [17].

Ключевые параметры (ювелирная печать под литье) [18]

• Разрешение XY и стабильность Z (микродетали/гравировки).

• Качество выгорания (ash-free burnout): минимальная зольность, предсказуемые профили печи.

• Повторяемость размеров (компенсация усадки/деформаций модели и формовочных масс).

• Производительность партии (сколько «деревьев» в день) + удобство постобработки [19].

Постпроцессы: промывка/сушка, постотверждение (УФ, зависит от смолы), выжигание + литье, затем финишная обработка.

TCO. Главные драйверы: материал (смола/воск), расходники постпроцесса, брак при выжигании/литье.

 

Строительная 3D-печать

 

Строительные технологии (3DCP) находятся на стадии быстрого роста. Ключевые факторы — реология материала [20–22], межслойная адгезия и интеграция армирования. Строительные системы (портальные и мобильные) [23–26] обеспечивают сокращение сроков возведения оболочки здания и снижение трудозатрат.

 

 

Рис. 14. Портальный строительный принтер S‑400.

 

 

Рис. 15. Мобильный строительный принтер Rogue 1302. Источник: AMT

 

 

Рис. 16. Концепт Charlotte (2025) на уровне R&D

 

Ключевые параметры строительной 3D-печати:

Геометрия и кинематика: портальная рама vs мобильность, точность позиционирования, рабочий объем/габариты.

Производительность: скорость укладки, непрерывность подачи, надежность насоса/шнека, время на переналадку.

Материал: окно реологии (подача/экструзия), способность к укладке (buildability) слоев, ранняя прочность, усадка/растрескивание, долговечность.

Армирование/интеграция: методы армирования, закладные, инженерные решения, контроль качества.

Нормативы и контроль качества (QA/QC): протоколы испытаний, отслеживаемость (traceability) состава, повторяемость.

Постпроцессы: контроль выдерживания/влажности, возможная подрезка/шлифовка, интеграция закладных/ инженерии, испытания прочности.

TCO: определяют принтер, материал (смесь + логистика), обслуживание насосов/шнеков, простои, квалификация команды и контроль качества.

 

Сравнительный анализ TCO

 

Структура затрат (TCO) различается в зависимости от технологии (рис. 17): для LPBF с ее высокой точностью критичны порошки и постобработка, для SLS с высокой производительностью важными являются материалы и их повторное использование, для строительной печати с возможностью масштабирования определяющими являются логистика и подготовка смеси.

 

Рис. 17. Сравнительная относительная структура ТСО

 

Рис. 18. Сравнительная относительная производительность

 

 

TCO (Total Cost of Ownership — совокупная стоимость владения) — это метод оценки, учитывающий все прямые и косвенные расходы на приобретение, внедрение, эксплуатацию и утилизацию актива (IT-систем, оборудования, ПО) за весь жизненный цикл. TCO помогает увидеть реальную цену, которая часто превышает первоначальную стоимость покупки из-за затрат на поддержку, обучение и обслуживание.

Основные составляющие TCO. Прямые затраты: цена покупки оборудования/ПО, стоимость лицензий, проектирование и установка. Косвенные (операционные) затраты: обслуживание, ремонт, обучение персонала, энергопотребление, простои в работе. Утилизация: расходы на списание или замену актива по окончании его жизненного цикла.

Использование TCO позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Например, покупка более дорогого, но надежного сервера может быть выгоднее в долгосрочной перспективе, чем покупка дешевого, требующего постоянного ремонта.

 

FAT (Factory Acceptance Test) и SAT (Site Acceptance Test) — этапы приемки промышленного оборудования

 

FAT (Factory Acceptance Test — заводские приемочные испытания перед отгрузкой):

• Проводятся на заводе-­изготовителе перед отправкой оборудования.

• Цель — убедиться, что оборудование полностью соответствует требованиям заказчика и техническому заданию (спецификациям).

• Проверяют: функциональность, безопасность, целостность данных, работу блокировок, аварийные сигналы и интерфейсы.

• Результат: устранение дефектов до отправки, снижение рисков.

 

SAT (Site Acceptance Test — приемочные испытания на месте):

• Проводятся на площадке заказчика после доставки, сборки и подключения.

• Цель — подтвердить, что оборудование не повреждено при транспортировке и работает правильно в условиях реального производства.

• Проверяют: качество монтажа, работоспособность всех систем после установки.

• Результат: ввод в эксплуатацию и обучение персонала.

 

Сравнительная производительность

 

Производительность определяется объемом рабочей камеры, скоростью нанесения слоя или подачи материала, а также уровнем автоматизации (рис. 18, таблица 6).

Заключение. Аддитивные технологии 2016–2025 гг. достигли стадии индустриальной зрелости. Дальнейшее развитие будет связано с оптимизацией экономики производства, повышением повторяемости и стандартизацией процессов.

 

Аддитивные технологии (2016–2025 → следующая фаза) с учетом перспективы AI

 

1. Статья [28] вводит новое измерение, связанное с внедрением искусственного интеллекта (AI) в AM, которое эволюционирует от цифрового производства к интеллектуальному производству. При этом фокус направлен на: машинное обучение (ML); искусственный интеллект (AI); автоматизацию проектирования и управления процессом; интеллектуальные системы принятия решений.

 

2. Интеграция AI в полный производственный цикл AM

Одним из ключевых направлений развития является внедрение AI на всех этапах жизненного цикла АМ.

Этап проектирования. Использование AI включает: генеративный дизайн (generative design); топологическую оптимизацию; автоматическое формирование геометрии изделий. Данные методы позволяют существенно сократить время инженерной разработки и перейти от итеративного проектирования к алгоритмически управляемому поиску оптимальных решений.

Этап подготовки (pre-processing). На стадии подготовки к печати AI применяется для: автоматической оптимизации параметров процесса; генерации поддерживающих структур; планирования траекторий печати. Это позволяет заменить традиционные методы проб и ошибок системным и воспроизводимым подходом.

Этап печати (in-process control). Наиболее значимый эффект достигается при внедрении AI в процессе печати: мониторинг в реальном времени; обнаружение дефектов с использованием систем компьютерного зрения; адаптивное управление параметрами. Данный подход обеспечивает переход к системам с замкнутым контуром управления (closed-loop control), в которых параметры процесса корректируются в режиме реального времени.

Этап постобработки и контроля качества. AI используется для: прогнозирования дефектов; автоматизации контроля качества; предиктивного обслуживания оборудования. В результате формируется единая интеллектуальная система управления качеством продукции.

 

3. Переход от цифровых к автономным системам

Сопоставление подходов Industry 4.0 и AI-ассистированного производства позволяет выделить ключевой технологический сдвиг. В рамках Industry 4.0 оборудование взаимосвязано; осуществляется сбор и анализ данных. В рамках AI-ассистированного AM системы интерпретируют данные, принимают решения и корректируют процесс. Таким образом, происходит переход от пассивных систем, исполняющих заданные команды, к активным системам, способным к самооптимизации в реальном времени.

 

4. Преодоление ключевых ограничений аддитивных технологий

Ранее выявленные ограничения АТ включают: нестабильность процессов; вариативность качества; высокую зависимость от квалификации оператора; ограниченную производительность. Интеграция AI позволяет: стабилизировать процесс за счет адаптивного управления; повысить воспроизводимость результатов; снизить влияние человеческого фактора; оптимизировать параметры в режиме реального времени. Следовательно, AI выступает не как дополнительное улучшение, а как ключевой механизм преодоления существующих технологических барьеров.

 

5. Материалы на основе данных (data-driven materials) и параметрическая оптимизация

Важным направлением является интеграция AI в разработку материалов. Если ранее подбор состава осуществлялся преимущественно экспериментальным путем, то современные подходы включают: моделирование поведения материалов; оптимизацию рецептур (особенно актуально для строительных смесей); адаптацию параметров печати под конкретный материал. Это приводит к формированию концепции материалов на основе данных, где свой­ства материалов определяются и оптимизируются на основе анализа данных и алгоритмов машинного обучения.

 

6. Экономические аспекты и масштабируемость

С точки зрения экономики производства аддитивные технологии традиционно сталкиваются с ограничениями по стоимости, скорости, масштабируемости.

Внедрение AI оказывает существенное влияние на данные параметры за счет:

• повышения процента успешных построений (build success rate);

• оптимизации времени печати;

• снижения количества брака и отходов;

• уменьшения зависимости от высококвалифицированного персонала.

Таким образом, AI становится ключевым фактором перехода от экономически ограниченной технологии к промышленно масштабируемой производственной системе.

 

7. Трансформация роли персонала

В контексте Industry 5.0, ориентированной на человекоцентричное производство, внедрение AI приводит к изменению роли человека в производственном процессе: оператор → супервайзер; ручное управление → стратегическое управление; выполнение операций → контроль и оптимизация системы.

В результате формируется новая структура занятости: снижение доли операторов; рост потребности в инженерах и специалистах по данным; усиление роли программного обеспечения.

 

8. Значение для строительной 3D-печати

Особую значимость AI-ассистированные технологии приобретают в области строительной 3D-печати, где традиционно наблюдаются следующие проблемы: нестабильность поведения материалов; влияние внешних факторов (температура, влажность); ограниченный уровень автоматизации; сложность контроля качества.

Применение AI позволяет реализовать: корректировку состава смеси в реальном времени; мониторинг качества слоев; автоматическую коррекцию траекторий печати; прогнозирование дефектов.

Ключевой вывод заключается в том, что масштабирование строительных аддитивных технологий невозможно исключительно за счет развития оборудования. Эффективное внедрение возможно только при интеграции: программного обеспечения; систем управления процессом; алгоритмов искусственного интеллекта.

 

9. Итоговая модель развития аддитивных технологий

 

С учетом рассмотренных подходов аддитивное производство можно представить как многоуровневую систему:

1. Технологическая платформа.

2. Цифровая производственная система (Industry 4.0).

3. Устойчивое и человекоцентричное производство (Industry 5.0).

4. Промышленно верифицированная технология.

5. Интеллектуальная автономная система (AI-ассистированный уровень).

Выводы. За период 2016–2025 гг. аддитивные технологии прошли эволюцию: от прототипирования → к цифровому производству → к интеллектуальным автономным системам. На современном этапе AI выступает ключевым фактором дальнейшего развития, обеспечивая повышение эффективности; устойчивость процессов; масштабируемость производства.

В долгосрочной перспективе конкурентоспособность в области аддитивных технологий будет определяться не столько характеристиками оборудования, сколько уровнем интеграции.

 

Заключение 

 

Статья демонстрирует, что в период  с 2016 по 2025 год аддитивные технологии прошли переход от прототипирования к промышленному применению, сформировав устойчивые технологические категории с различными областями оптимального использования. Показано, что ключевыми факторами развития являются оптимизация параметров процессов, развитие материалов и интеграция цифровых производственных систем. Особое значение приобретает внедрение искусственного интеллекта, обеспечивающее повышение стабильности, качества и масштабируемости производства. В совокупности это свидетельствует о переходе аддитивных технологий к этапу интеллектуального автономного производства. 

 

 

Литература

1. Gibson I., Rosen D., Stucker B. Additive Manufacturing Technologies. – 3rd ed. – Cham: Springer, 2021. – 675 p.
2. DebRoy T., Wei H.L., Zuback J.S. et al. Additive manufacturing of metallic components – Process, structure and properties // Progress in Materials Science. – 2018. – Vol. 92. – P. 112–224.
3. Longfei Zhou, Jenna Miller, Jeremiah Vezza, Maksim Mayster, Muhammad Raffay, Quentin Justice, Zainab Al Tamimi, Gavyn Hansotte, Lavanya Devi Sunkara, Jessica Bernat.  Additive Manufacturing: A Comprehensive Review. https://doi.org/10.3390/s24092668               
4. Ngo T.D., Kashani A., Imbalzano G. et al. Additive manufacturing (3D printing): A review of materials, methods and applications // Composites Part B. – 2018. – Vol. 143. – P. 172–196.
5. Formnext 2024–2025 Official Industry Reports. – Frankfurt am Main, 2025.
6. RAPID + TCT 2024–2025 Industry Summaries. – SME, 2025
7. The Integration of Additive Manufacturing into Industry 4.0 and Industry 5.0: A Bibliometric Analysis (Trends, Opportunities and Challenges). Shayan Dehghan, Sasan Sattarpanah Karganroudi, Saïd Echchakoui and Noureddine Barka. 2025. https://doi.org/10.3390/machines13010062
8. Polymer Laser Sintering (PLS) и FDM: review (2024) — (Wiley Online Library)
9. Polymer AM advances (2024, ScienceDirect) — широкий обзор полимерной АТ и применений. (ScienceDirect)
10. 3Dnatives
11. Paula González-Suárez, Pedro Manuel Hernández-Castellano and Annabella Narganes-Pineda Additive Manufacturing of Ceramics Study: Sustainable Material Extrusion and Its Potential Role in Circular Economy. https://doi.org/10.3390/app16021019
12. Xiangquan Wu, Jiachen Teng, Xiangxu Ji, Chunjie Xu, Dong Ma, Shang Sui, Zhongming Zhang Research progress of the defects and innovations of ceramic vat photopolymerization https://doi.org/10.1016/j.addma.2023.103441
13. An Overview on 3D Printing of Ceramics Using Binder Jetting Process Venukumar Sarila, Harisivasri Phanindra Koneru, Saritha Pyatla, Muralimohan Cheepu, Venkata Charan Kantumunchu, Damodaram Ramachandran Engineering Proceedings Volume 61 Issue 1 https://doi.org/10.3390/engproc2024061044
14. www.lithoz.com/en/
15. Guide to Resin 3D Printers: SLA vs. DLP vs. MSLA vs. LCD https://formlabs.com/blog/resin-3d-printer-comparison-sla-vs-lp/?srsltid=AfmBOopXkuGfVyhJe-kyUapsnLG7TZeri60DHX8makETxuQCZYfncO0&utm_
16. https://www.3dsystems.com/3d-printers/projet-mjp-2500w-plus
17. Rapid investment casting: a techno-economic analysis for evaluating VAT photopolymerisation processes// The International Journal of Advanced Manufacturing Technology Volume 134, pages 5717–5739, (2024). https://link.springer.com/journal/170
18. Digital Goldsmiths: Top 3D Printers to Revolutionize Your Jewelry Workflow. https://all3dp.com/1/best-3d-printers-for-jewelry/?utm_
19. SLA Professional 3D Printers: Industrial Manufacturing with High Performance Materials. https://www.dwssystems.com/3d-printers/
20. Buswell R. A., Leal de Silva W. R., Jones S. Z., Dirrenberger J. 3D printing using concrete extrusion: A roadmap for research //Cement and Concrete Research. 2018. Vol. 112. P. 37–49. DOI:10.1016j.cemconres.2018.05.006
21. Towards innovative and sustainable buildings: A comprehensive review of 3D printing in construction. Habibelrahman Hassan, Edwin Rodriguez-Ubinas, Adil Al Tamimi, Esra Trepci, Abraham Mansouri, Khalfan Almehairbi Automation in Construction Volume 163, July 2024, 105417. www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0926580524001535 
22. Three-dimensional concrete printing for sustainable construction and architecture: A comprehensive review. Muhammad Adeel/ Journal of Chinese Architecture and Urbanism, 025370074, 2025,  https://doi.org/10.36922/JCAU025370074
23. 3D PrintingIndustry (2025), https://3dprintingindustry.com/news/3d-printing-and-construction-technology-landscape-mapped-242993
24. https://www.aniwaa.com/product/3d-printers/icon-vulcan-ii/
25. 3D Concrete Printed Construction Systems 2: An Overview of 3DCP Construction Practices. www.huduser.gov/portal/sites/default/files/pdf/3D-Concrete-Printed-Construction-Systems-Part-2.pdf
26. World's largest 3D-printed neighborhood nears completion in Texas. www.reuters.com/world/us/worlds-largest-3d-printed-neighborhood-nears-completion-texas-2024-08-08/
27. https://amt-print.com/
28. AI-Assisted 3D Printing – Insights on Emerging Trends and Technologies (IIP Series, Futuristic Trends in Mechanical Engineering, Vol. 3, 2025)

 

 

Источник  журнал "Аддитивные технологии" № 3-2026