比利时工业增材制造专家Melotte在部署amsight后，大幅减少了增材制造质量数据管理所需的人工工作量，同时加快了根本原因分析速度，并增强了可提供给客户的质量证据。
在使用amsight之前，Melotte的生产与质量信息分散在Excel文件、人工记录、机器内置传感器数据、CT检测报告以及独立的维护文档中。这些信息本身都存在，但要将其整合为可用的零件与工艺历史全貌，需要耗费大量人力。
这种情况对许多从研发阶段迈向可重复生产的增材制造企业来说并不陌生：随着客户增多、规格要求趋严、审查力度加大，分散的数据会逐渐演变成真正的生产瓶颈。
Melotte的设计师Thomas Vandenberghe表示："对我们来说，问题从来不是缺乏数据，而是如何以一种真正可用的方式将数据整合起来。
"有了amsight，我们现在能将构建、CT、传感器和维护信息连接在同一个环境中。这让我们对整个工艺流程中发生的情况有了更清晰的认识。"
这种影响已经可以量化。在使用amsight之前，Melotte每周大约需要花费三个小时收集数据并导入Excel文件。如今这项工作已缩短至每周约20分钟。此前需要三到四个小时翻查文档并串联信息的根本原因调查，现在通常可以在30分钟甚至更短时间内完成，具体取决于问题的性质。
这种改进不仅限于行政管理层面。Melotte已利用连接后的生产数据更快地识别出工艺问题，其中包括将CT检测到的缺陷增多问题追溯到双激光系统中的某一台激光器。通过将CT检测结果与构建信息相关联，团队能够定位问题起源并采取纠正措施。
Vandenberghe继续说道："过去做根本原因分析，意味着从一个文件翻到另一个文件，再回到机器上查看传感器数据。现在我们能更快地看清这些数据之间的关联。这让我们获得了此前根本没有的、更全面的工艺视角。"
Melotte服务于半导体、航空航天和国防等要求严苛的工业市场，这些领域的客户越来越需要证据证明生产过程是受控、可追溯且可重复的。
对amsight而言，Melotte的部署案例印证了为何生产级增材制造需要的不仅仅是打印机监控或文档存储。amsight充当增材制造专用的数字化质量支撑系统，在零件层面连接粉末、机器、工艺、后处理和检测证据，以支持可追溯性、统计过程控制（SPC）、可审计报告以及更快速的根本原因分析。
Vandenberghe总结道："如果你想为要求严苛的市场供应复杂的生产零件，质量数据管理就不是可有可无的附加项。你需要零件背后的完整证据链。amsight为我们打下了更坚实的基础。"
