Obróbka plastyczna metali od dawna stanowi jeden z kluczowych etapów wytwórczych w branży metalowej, pozwalając na kształtowanie właściwości mechanicznych oraz geometrii detali, których zastosowanie jest niezwykle szerokie. Rozwój nowych materiałów, technologii, a także pojawienie się koncepcji Przemysłu 4.0 sprawiają, że procesy takie jak kucie, walcowanie czy tłoczenie ulegają dynamicznym przemianom. Współcześnie, dzięki zaawansowanym symulacjom, uczeniu maszynowemu oraz coraz większemu naciskowi na ekologię, sektor obróbki plastycznej metali staje się bardziej efektywny, zrównoważony i elastyczny.

Digitalizacja i symulacje numeryczne

Jednym z najważniejszych trendów we współczesnej obróbce plastycznej jest szerokie zastosowanie zaawansowanych narzędzi cyfrowych. Oprogramowanie do symulacji procesów obróbki, takie jak DEFORM, QForm czy Forge, umożliwia projektowanie i optymalizację zabiegów kucia, walcowania czy ciągnienia z wykorzystaniem metod elementów skończonych (MES) [1,2]. Dzięki temu możliwe jest:

• Oszczędność czasu i zasobów: Inżynierowie mogą przewidywać zachowanie materiału i optymalizować proces już na etapie komputerowej analizy, ograniczając liczbę kosztownych prób doświadczalnych.
• Dokładniejsze prognozowanie jakości wyrobu: Symulacje pozwalają ocenić rozkład naprężeń, odkształceń i temperatur, co przekłada się na bardziej świadomą kontrolę parametrów procesu.
• Zmniejszenie ilości odpadów: Precyzyjne prognozy prowadzą do lepszego wykorzystania materiałów, redukując marnotrawstwo i koszty związane z surowcami.

W efekcie połączenie wirtualnej inżynierii z tradycyjnymi metodami obróbki znacząco usprawnia cały proces, skracając czas wprowadzenia nowych produktów na rynek.

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w sterowaniu procesami

Dzięki narzędziom z obszaru sztucznej inteligencji (SI) oraz uczenia maszynowego (ang. Machine Learning, ML), współczesne linie produkcyjne mogą być kontrolowane w sposób bardziej autonomiczny i elastyczny [3]. Zastosowanie ML w obróbce plastycznej metali umożliwia:

• Analizę dużych zbiorów danych produkcyjnych: Zbierane w czasie rzeczywistym dane z czujników temperatury, nacisku, zużycia narzędzi czy wibracji maszyn mogą być przetwarzane w celu wykrywania anomalii i przewidywania awarii.
• Optymalizację parametrów w czasie rzeczywistym: Algorytmy mogą dynamicznie dostosowywać siłę nacisku, temperaturę czy szybkość deformacji, zapewniając optymalną jakość i minimalizując ryzyko defektów.
• Rozwój cyfrowych bliźniaków (Digital Twins): Dzięki cyfrowym bliźniakom, wirtualnym odpowiednikom procesów produkcyjnych, można wprowadzać zmiany i testować nowe strategie bez ingerencji w rzeczywiste linie. Pozwala to na ciągłe udoskonalanie procesów oraz szybsze reagowanie na zmieniające się warunki produkcyjne.

Wdrożenie sztucznej inteligencji przekłada się na zwiększenie stabilności, powtarzalności i wydajności procesów, co jest kluczowe szczególnie dla branż wymagających wysokiej jakości wyrobów i krótkich serii produkcyjnych.

Zrównoważony rozwój i ekologia

Coraz większą rolę w sektorze obróbki plastycznej metali odgrywają kwestie środowiskowe. Producenci, świadomi wyzwań związanych z ochroną klimatu i coraz bardziej restrykcyjnymi przepisami, dążą do minimalizacji negatywnego wpływu swoich procesów na środowisko [4]. Trendy w tym obszarze to:

• Nowoczesne materiały o lepszych właściwościach: Użycie lżejszych, wytrzymalszych i bardziej odpornych na korozję stopów pozwala zmniejszyć masę finalnego produktu, a tym samym ograniczyć zużycie energii w całym cyklu życia wyrobu.
• Ekologiczne środki smarne: Zastosowanie biodegradowalnych smarów o niskiej toksyczności obniża ryzyko skażenia środowiska i redukuje konieczność kosztownej utylizacji odpadów chemicznych.
• Optymalizacja łańcucha produkcji: Integracja procesów kucia, walcowania i obróbki wykańczającej oraz lepsze zarządzanie zużyciem energii skutkują obniżeniem śladu węglowego.

Zrównoważony rozwój staje się istotnym elementem strategii konkurencyjności przedsiębiorstw i wpisuje się w założenia gospodarki o obiegu zamkniętym.

Integracja z Przemysłem 4.0

Przemysł 4.0 oznacza głęboką integrację technologii informacyjno-komunikacyjnych z procesami produkcyjnymi. W obróbce plastycznej metali przejawia się to:

• Pełną integracją danych w czasie rzeczywistym: Dzięki Internetowi Rzeczy (IoT) i systemom MES (Manufacturing Execution System) dane z maszyn, materiałów i dostaw są gromadzone i przetwarzane na bieżąco, umożliwiając natychmiastowe reagowanie na zmiany.
• Automatyzacją produkcji i logistyki: Maszyny mogą wymieniać między sobą informacje o swoim stanie, planach produkcyjnych czy zapotrzebowaniu na narzędzia i surowce, co sprzyja płynności oraz skracaniu czasu przestoju.
• Indywidualizacją produktu: Przemysł 4.0 pozwala na szybsze przezbrojenie linii, co jest kluczowe przy rosnącej liczbie zamówień krótkoseryjnych i indywidualizowanych.

W efekcie przedsiębiorstwa zyskują możliwość elastycznego reagowania na potrzeby klientów, zachowując wysoką jakość i konkurencyjną cenę.

Podsumowanie

Współczesna obróbka plastyczna metali kształtuje się pod wpływem narzędzi cyfrowych, sztucznej inteligencji, wzrastających wymogów ekologicznych oraz integracji z koncepcjami Przemysłu 4.0. Symulacje numeryczne i analizy MES umożliwiają lepsze wykorzystanie surowców i skracają cykl projektowania. Technologie uczenia maszynowego pozwalają na precyzyjne sterowanie procesami w czasie rzeczywistym, a zintegrowane systemy informatyczne sprzyjają płynnej i elastycznej produkcji. Wszystko to odbywa się w kontekście dążenia do zrównoważonego rozwoju, minimalizacji wpływu na środowisko i odpowiedzialnego wykorzystania zasobów. Tylko firmy, które potrafią skutecznie wdrożyć powyższe rozwiązania, zbudują trwałą przewagę konkurencyjną w dynamicznie zmieniającym się świecie produkcji przemysłowej.

Źródła

1. M. Pietrzyk, J. Kusiak, L.C. Zhang, Advanced Materials and Processing, Elsevier, 2018.
2. H. Sofsilk, W.H. Yang, „Finite Element Analysis of Metal Forming Processes,” International Journal of Mechanical Sciences, vol. 150, 2021, pp. 590–603.
3. Y. Chen, L. Li, „Application of Machine Learning in Metal Forming,” Journal of Intelligent Manufacturing, 2022.
4. S. Kubiak, T. Trzepieciński, „Influence of the New Materials on Formability and Sustainability of Metal Forming Processes,” Archives of Civil and Mechanical Engineering, vol. 22, no. 4, 2022.
5. Pro Metal Form, „Na czym polega obróbka plastyczna metali?„, 2024.