Recent Advances and Challenges in Hybrid Additive Manufacturing: Classification, Architectures, and Industrial Applications

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/jmmp10070223
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Hybrid additive manufacturing (HAM) integrates additive and subtractive processes within a unified production system, combining the geometric flexibility and material efficiency of additive manufacturing with the dimensional accuracy and surface quality of conventional machining. This review provides a comprehensive analysis of HAM technologies through a proposed four-criterion classification framework encompassing process integration strategy, additive manufacturing process type, machine architecture, and application domain. DED-based, PBF-based, and polymer-based hybrid systems are examined alongside integrated hybrid machines, retrofit solutions, and robotic architectures. A comparative analysis of representative commercial platforms evaluates build envelope, integration strategy, and monitoring capability. Documented performance outcomes across aerospace, automotive, energy, and biomedical sectors confirm substantial improvements in surface quality, fatigue performance, dimensional accuracy, and material efficiency relative to conventional manufacturing routes. Current limitations are critically assessed across technical, process integration, and economic dimensions, and a structured near-to-long-term research roadmap is proposed, prioritising in-process sensing and toolpath standardisation, digital twin-based adaptive process planning, and ultimately autonomous hybrid manufacturing cells with lifecycle certification. These findings position HAM as a central enabling technology for intelligent, flexible, and sustainable production within Industry 4.0 and Industry 5.0 paradigms.