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共享经济下的3D打印云平台研究

2021-12-26

科学与信息化 2021年5期
关键词:虚拟化免费个性化

大唐融合通信股份有限公司 北京 100191

引言

3D打印云服务平台是一种以3D打印技术为核心,以互联网、物联网为支撑,以众创众包为组织模式的设计制造服务模式。在该平台上,用户可注册成为设计师,参与客户通过平台发布的产品开发任务。围绕3D打印的产品开发过程是一个知识密集的过程,用户需利用大量知识完成创新任务。随着3D打印技术与互联网的快速发展,相关知识资源不断更新,迅速增长。在海量的知识信息中,依据用户个性化需求,为用户提供快速有效的知识服务,是提高用户工作效率、提升平台黏度的关键[1]。

1 3D打印技术

3D打印技术又被称为3DP,是一种以数字模型文件为基础,运用粉末状金属或塑料等可黏合材料,通过逐层打印的方式构造物体的技术,也称为增材制造技术。3D打印技术近年来逐渐发展完善,被广泛应用于各个领域,例如模具制造、工业设计以及产品零件的直接打印制造等,且现阶段的3D打印技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工(AEC)、汽车、航空航天、医疗产业、教育、地理信息系统等领域都产生了巨大的价值。尤其是2019年1月美国加州大学圣迭戈分校利用3D打印技术,模仿制造了中枢神经系统结构的脊髓支架,实现了对大鼠运动功能的恢复,进一步证明了3D打印技术在仿生学以及医学领域的研究价值。

2 共享经济下的3D打印云平台架构

在本次3D打印云平台系统设计中,所涉及的关键技术系统主要包含了3D打印资源虚拟化技术以及3D打印服务智能匹配技术,其具体内容如下。

2.1 3D打印云平台的3D打印资源虚拟化技术

3D打印资源中包含了软硬件两种制造资源系统,硬件制造资源中包含了设备资源以及物料资源等,软件资源中则包括了人力资源以及知识资源等。在3D打印云平台架构中,需要使用虚拟化技术,以实现在3D打印云平台中对资源属性信息的描述。以3D打印资源的公共属性为基础,建立3D打印资源的描述模型。根据3D打印云平台系统架构的实际情况,笔者将3D打印资源抽象定义成五元组的虚拟结构模型加以描述[2]。

2.2 共享经济模式在3D打印的应用

共享经济是以互联网、物联网、大数据等支撑,将闲置的资源高效利用的新模式。不同于B2C模式下的租赁经济,它跨过了由企业提供服务,而是直接让用户面对用户,平台作为第三方解决了供需两端的信用问题。3DHubs作为一家全球知名的专业3D打印共享平台,致力于将全世界的3D打印设备和需求者链接在一张巨大的共享网络里,形成C2C的服务模式。该网络由3D打印资源持有者将自己的设备共享获取经济收益,用户输入自己地址匹配3D打印资源的地址,通过平台上的设计师或自己提交模型,另一方就会帮你完成所有的打印任务,支持自提和物流的方式配送,而平台本身不持有3D打印资源,只是作为第三方高效地让用户利用闲置产能。

2.3 3D打印云平台的服务智能匹配技术

在3D打印云平台的实际运行中,大多以小批量、无时序性业务为主,基于此,笔者在3D打印云平台系统架构中提出了两层算法的服务智能匹配技术方式,即初选和优选。首先,初选层算法,以客户的实际需求为核心,基于各服务的当前状态和功能属性信息,从数据库中筛选出能完成该项任务的打印服务初选集;其次,优化层算法,经过初选后,以基于指标评价熵的TOPSIS法,对成本、时间和服务质量3个指标进行综合评估。经过系统评估后,将最优的服务方案返回给用户。

2.4 云平台运营与推广

平台初期的运营会采取提供给用户免费的打印服务+技术服务的方式,新用户登录平台注册可获得一次免费打印服务,分享平台至微信朋友圈及其他App邀请新用户,邀请不同数量用户注册使用可分别获得不同次数级别的免费3D打印成品、免费在线建模服务、免费个性化定制、免费线下实体体验等,对入住平台的用户补贴,为其提供配套的资源供其使用。中后期时,平台积累了一定量的用户和较为丰富的虚拟化资源库,会对平台多维的开发,拓展业务范围大规模线下宣传。平台的盈利主要依靠订单抽取的佣金,对于量大订单多的采取月、季按单数量收取佣金,对于订单较少的按每笔订单的实际费用进行比例抽成。通过对供需两端进行补贴向用户发放代金劵、现金红包的方式刺激用户进行消费,纵向拉动供需双方,又横向拉动平台的盈利推广[3]。

3 结束语

综上所述,3D打印云服务平台用户构成复杂,在知识构成、知识水平等方面差异巨大,统一的知识服务效果不佳。向每个用户提供符合其需求的个性化知识服务,对提高用户工作效率、增强平台黏度意义重大。因此,本文提出一种基于用户知识存量模型的用户个性化知识服务方法。借助云服务平台大数据的优势,通过用户任务表现数据测度用户的知识存量,并基于本体描述知识资源与任务,综合考虑了用户知识需求和任务知识需求,建立了个性化的知识服务流程。通过应用案例验证了方法的可行性与有效性。未来将在用户知识存量测度技术优化、新用户知识服务方法等方面作进一步研究。

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