Con el avance de la fabricación aditiva (AM), o la tecnología de impresión 3D, las industrias manufactureras están avanzando hacia la Industria 4.0 para un cambio dinámico en la experiencia del cliente, sistemas inteligentes basados en datos y procesos de producción optimizados. Esto ha impulsado una innovación sustancial en los sistemas ciberfísicos (CPS) a través de la integración de sensores, Internet de las cosas (IoT), computación en la nube y análisis de datos, lo que lleva al proceso de digitalización. Sin embargo, se utiliza el diseño asistido por computadora (CAD) para generar códigos G para diferentes parámetros de proceso que se ingresan a la impresora 3D. Para automatizar todo el proceso, en este estudio se desarrolla un marco CPS impulsado por el cliente para utilizar los datos de requisitos del cliente directamente desde el sitio web. Se utiliza una plataforma en la nube, Microsoft Azure, para enviar esos datos a la impresora 3D basada en modelado por difusión fusionada (FDM) para el proceso de impresión automática. Se ha utilizado un algoritmo de aprendizaje automático, el modelo de red neuronal de perceptrón multicapa (MLP), para optimizar los parámetros del proceso en la nube. Para la interacción de nube a máquina, se utiliza una Raspberry Pi para acceder al hub IoT de Azure y al estudio de aprendizaje automático, donde el algoritmo generado se evalúa automáticamente y determina el valor más adecuado. Además, el sistema CPS se utiliza para mejorar la calidad del producto a través de la sincronización de las entradas del modelo CAD desde la plataforma en la nube. Por lo tanto, el producto deseado por el cliente estará disponible con mínimo desperdicio, menos monitoreo humano y menos interacción humana. El sistema contribuye a la visión de desarrollar un sistema remoto, automático y digitalizado basado en la nube que fusiona tecnologías de la Industria 4.0 para aportar flexibilidad, agilidad y automatización a los procesos de AM.