Die 3D-Anomalieerkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Überwachung von Bauteilen auf lokalisierte, inhärente Defekte im Präzisionsfertigungsprozess. Ansätze basierend auf Einbettungen und Rekonstruktionen zählen zu den beliebtesten und erfolgreichsten Methoden. Dennoch gibt es zwei wesentliche Herausforderungen bei der praktischen Anwendung der aktuellen Ansätze: 1) die eingebetteten Modelle leiden unter den erheblichen Rechen- und Speicheranforderungen aufgrund der Speicherbankstruktur; 2) die rekonstruktiven Modelle, die auf dem MAE-Mechanismus (Masked Autoencoder) basieren, scheitern daran, Anomalien in den nicht maskierten Bereichen zu erkennen.In dieser Arbeit schlagen wir R3D-AD vor, eine Methode zur präzisen 3D-Anomalieerkennung durch die Rekonstruktion anomaler Punktwolken mittels eines Diffusionsmodells. Unser Ansatz nutzt die Datenverteilungskonvertierung des Diffusionsprozesses, um die anomale Geometrie des Eingangs vollständig zu verdecken. Schrittweise lernt er ein strenges punktuelles Verschiebungsverhalten, das systematisch abweichende Punkte korrigiert. Um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu erhöhen, stellen wir außerdem eine neuartige Strategie zur Simulation von 3D-Anomalien vor, namens Patch-Gen. Diese generiert realistische und vielfältige Defektformen, was den Domänenunterschied zwischen Training und Test reduziert.Unser R3D-AD gewährleistet eine gleichmäßige räumliche Transformation, wodurch Anomalieergebnisse durch einfache Distanzvergleiche direkt generiert werden können. Ausführliche Experimente zeigen, dass unser R3D-AD frühere Stand-of-the-Art-Methoden übertrifft und eine Bild-Level-AUROC von 73,4 % auf dem Real3D-AD-Datensatz sowie eine Bild-Level-AUROC von 74,9 % auf dem Anomaly-ShapeNet-Datensatz erreicht, wobei es sich dabei um eine außergewöhnliche Effizienz handelt.