Dentro de la amplia familia de procesos de Fabricación Aditiva (AM), la Deposición de Energía Dirigida (DED) se puede utilizar para crear prototipos y recubrimientos de bajo costo, o para reparar grietas. En el caso del M4 HSS (Acero Rápido), un campo de temperatura computado confiable durante el proceso DED permite la optimización del valor de la temperatura de precalentamiento del sustrato y otros parámetros del proceso. Tal optimización es necesaria para evitar fallos durante el proceso, así como altas tensiones residuales. Si las simulaciones 3D de DED proporcionan campos térmicos precisos, también inducen un gran tiempo de computación, lo que motiva simplificaciones. Este artículo utiliza un modelo de Elementos Finitos (FE) en 2D que disminuye el costo de computación al dividir el tiempo de CPU por alrededor de 100 en nuestro caso estudiado, pero necesita algunas calibraciones. Como se describe, la identificación de un conjunto de datos correcto basado únicamente en mediciones de temperatura locales puede llevar a varios conjuntos de parámetros con variaciones de hasta el 100%. En este estudio, se utilizó la profundidad del charco de fusión como una medición experimental adicional para identificar el conjunto de datos de entrada, y se realizó un análisis de sensibilidad para estimar el impacto de cada parámetro identificado en la tasa de enfriamiento y la dimensión del charco de fusión.