Информация, собираемая в процессе печати может быть крайне обширной, но далеко не всегда легко интерпретируемой. Наличие модели, привязывающей результаты неразрушающих измерений к конечным характеристикам изделия, открывает дорогу к предиктивной коррекции процесса печати для исправления обнаруженных дефектов без участия человека.
Наличие собственных экспериментальных установок позволяет собрать специфичный датасет для обучения нейросетевых моделей, повышающих качество используемых алгоритмов компьютерного зрения.
Важной частью первичной настройки принтера является подбор параметров печати, таких как мощность излучения, скорость сканирования и многих другие. Часто такой подбор осуществляется вручную, причём даже одинаковый металлический порошок из разных партий требует тонкой перенастройки.
Статистический анализ различных режимов с использованием разработанных систем контроля позволяет создавать алгоритмы машинного обучения, ускоряющие данный процесс.