Od ponad dekady branża druku 3D ma jeden główny cel: wprowadzenie technologii druku 3D do seryjnej produkcji części końcowych. Jednak przez większość tego czasu skupiano się na niewłaściwym elemencie — sprzęcie i materiałach — podczas gdy oprogramowanie pozostawało praktycznie bez zmian.
Podczas gdy drukarki 3D próbowały wejść do świata szybkiej produkcji, nadal opierały się na oprogramowaniu stworzonym pierwotnie z myślą o szybkim prototypowaniu.
Oprogramowanie AM jest jednym z kluczowych czynników hamujących szeroką adopcję druku 3D w poważnych zastosowaniach przemysłowych. Pisałem o tym w artykule w kwietniu tego roku:
W produkcji seryjnej — szczególnie w zastosowaniach wysokiego ryzyka, takich jak przemysł lotniczy, obronny czy medycyna — zaufanie do procesu wytwórczego jest kluczowe.
Tymczasem wiele obecnych rozwiązań programowych stosowanych w druku 3D wciąż działa jako tzw. „czarne skrzynki” — zamknięte systemy o nieprzejrzystym, niedostępnym i niemożliwym do audytowania działaniu wewnętrznym.
Ten brak przejrzystości to poważna przeszkoda nie tylko dla dalszego rozwoju branży, ale również dla zapewnienia bezpieczeństwa, jakości i zgodności z regulacjami w środowiskach produkcyjnych.
Oprogramowanie typu czarna skrzynka charakteryzuje się tym, że użytkownik nie ma wglądu w algorytmy przetwarzające dane wejściowe; nie zna dokładnych mechanizmów generowania ścieżek narzędzi, strategii energetycznych czy procedur naprawy geometrii.
Dla operatora systemu liczy się tylko efekt końcowy — warstwa po warstwie, gotowy model trafia do maszyny. Ale to, co dzieje się pomiędzy importem pliku CAD a przesłaniem instrukcji do drukarki, pozostaje ukryte za interfejsem graficznym i zamkniętymi formatami plików.
W wielu przypadkach samo oprogramowanie nie zapisuje nawet historii operacji, a eksportowane pliki pośrednie nie zawierają żadnych metadanych, które pozwalałyby na późniejsze zrozumienie, weryfikację czy odtworzenie procesu.
Taka nieprzejrzystość była tolerowana we wczesnych latach druku 3D, gdy technologia była używana głównie do szybkiego prototypowania. I nawet dziś nie ma większego znaczenia w druku 3D dla konsumentów czy w produkcji prostych, niekrytycznych części. Ale nie w poważnych sektorach przemysłowych.
W miarę jak AM dojrzewa jako technologia produkcyjna, potrzeba pełnej ścieżki audytu — możliwości odtworzenia każdego kroku procesu — staje się podstawowa.
W sektorach regulowanych, takich jak lotnictwo czy medycyna, nie jest to tylko kwestia wygody — to wymóg formalny. Brak możliwości jednoznacznego określenia, jakie parametry zastosowano przy produkcji danej partii, może prowadzić do jej wycofania z rynku, a w skrajnych przypadkach — zagrażać bezpieczeństwu użytkowników końcowych.
Kolejnym istotnym problemem jest brak dostępu do API w wielu komercyjnych rozwiązaniach programowych dla AM.
Zamknięte architektury ograniczają możliwość integracji z innymi systemami — takimi jak MES, PLM czy ERP — co uniemożliwia stworzenie spójnego cyfrowego łańcucha wartości. Co więcej, bez dostępu do dokumentacji API, niemożliwe staje się automatyzowanie i wersjonowanie operacji w środowisku DevOps, co z kolei wyklucza wdrażanie dobrych praktyk inżynierii oprogramowania znanych z bardziej rozwiniętych branż technologicznych.
W rezultacie wiele firm pozostaje uwięzionych w ręcznych procesach, opierających się na klikaniu po interfejsach graficznych i lokalnym przechowywaniu plików na komputerze operatora — bez gwarancji powtarzalności czy możliwości automatycznej kontroli jakości.
Zamknięte oprogramowanie również tłumi innowacje.
Brak możliwości modyfikacji wewnętrznych algorytmów oznacza, że użytkownicy są ograniczeni do rozwiązań dostarczanych przez producenta, bez możliwości ich rozszerzania, testowania alternatywnych podejść czy optymalizacji pod kątem konkretnych materiałów, geometrii czy maszyn.
To poważna bariera w obszarach, które wymagają elastyczności i szybkiej iteracji — takich jak badania i rozwój, produkcja niskoseryjna czy zaawansowane zastosowania wymagające adaptacyjnych strategii produkcyjnych.
Rozwiązaniem tych problemów jest przyjęcie otwartej architektury i modułowego podejścia do projektowania oprogramowania.
W takim modelu użytkownik ma dostęp do pełnej dokumentacji API, może wersjonować i dokumentować używane algorytmy, a także samodzielnie budować lub rozszerzać funkcjonalności systemu.
Takie podejście nie tylko zwiększa przejrzystość, ale także umożliwia integrację z innymi komponentami ekosystemu produkcyjnego — od projektowania, przez symulację i przygotowanie produkcji, aż po monitorowanie w czasie rzeczywistym i kontrolę jakości.
Co więcej, umożliwia zbudowanie kompletnej ścieżki audytu: każdy krok, każda decyzja algorytmiczna i każdy parametr mogą zostać zarejestrowane, zarchiwizowane, a w razie potrzeby — odtworzone lub przeanalizowane retrospektywnie.
Tylko w takim środowisku możliwa jest prawdziwie cyfrowa produkcja AM — w której dane przepływają płynnie między systemami, każda operacja jest śledzona, a użytkownik ma pełną kontrolę nad tym, co dzieje się na poziomie kodu, a nie tylko poprzez interfejs użytkownika.
Otwarte, możliwe do sprawdzenia i programowalne środowiska nie są luksusem — są koniecznością, jeśli druk 3D ma stać się technologią pierwszego wyboru w zastosowaniach przemysłowych.
Artykuł został oryginalnie opublikowany na The 3D Printing Journal: „The Black Box Problem: why closed AM software blocks the path to Rapid Manufacturing”
