A mai 3DP szolgáltatóirodák (service bureaus) nyilvánvaló költségeiket és persze a lehetséges profitot kiszámítva állapítják meg az árakat: milyen anyagokat használnak fel a prototípushoz és a végtermékhez, mennyi munkába és energiába kerül az egész, mennyire kopnak a gépeik stb.
Egy frissen megjelent tanulmány szerzői, Deepak Pahwa és Binil Starly változtatnának az alapképleten, és a szolgáltató tapasztalata, lehetőségei mellett az ügyfeleket is bevonva, az ő beszámolóikat és pontozásukat is figyelembe véve képeznék az árakat.
A szerzők az Airbnb és a sharing economy más képviselői gazdasági elképzeléseihez hasonlóan, a részleteket csoportosító és így az árak előrejelzését megkönnyítő, az eladások esélyét növelő, gépi tanulást alkalmazó adatbányász eszköz használatát, valamint az ügyfelek bevonását javasolják.
Az iparág egyik leghasznosabb forrásával, a folyamatosan bővülő 3D Hubs szolgáltatóirodáinak nyilvános profiljaival dolgoztak. Az adatok „megtisztítása” után áttekinthető lista maradt az amerikai és az európai beszállítókról és szolgáltatásokról.
Ezt követően 346 egyedi típus maradt, amelyeket a használt nyomtatóanyagok (ABS, PLA, speciális ABS, speciális PLA, nejlonpor, fémek, műgyanta stb.) alapján kategorizáltak.
A nyomtató-paramétereknél a printerek árát, a termék előállításánál alkalmazott folyamatokat (FDM, SLA, lézeres szinterezés, binder jetting) vették figyelembe.
A beszállítók koordinátáinak GPS-szel történő azonosítása után adataikat klaszterező algoritmussal tanulmányozták, és 528 különböző 3D nyomtatót azonosítottak, majd véletlenszerűen kiválasztottak száz beszállítót. Az árak elemzéséhez kulcsszavakat, ügyfelek beszámolóit, az irodák tényleges szolgáltatási lehetőségeit tanulmányozták, majd mindezek alapján összegeztek.
A modellt a hozzáadható járulékos paraméterek (kereslet előrejelzése, évszakonkénti változások, nyersanyagárak) még robusztusabbá teszik, és összességében a szolgáltatóirodák a 3DP minden területén eredményesebben valósítják meg klienseik elképzeléseit.
