Open Access

Tobias Schröer, Sören Münker, Jan Reschke, Georg Schlick

• Forschungsziel ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Implementierung von additiver Fertigungstechnologie in KMU. Zunächst wird eine grundlegende Analyse der gesamten Wertschöpfungskette durchgeführt. Hierbei werden die Teilprozesse mit dem Fokus der Qualitätssteigerung und der für KMU optimierten Implementierung detailliert betrachtet und optimiert. Es wird eine allgemeine und folgend dann spezifizierte Kosten-Nutzen-Methode zur Entscheidungsunterstützung, ein Produkt durch additive Fertigungstechnologien herzustellen, erstellt. Parallel werden Konstruktions- und Optimierungsaspekte prozesskettenübergreifend betrachtet. Zudem wird die Weiterentwicklung bestimmter additiver Fertigungsverfahren behandelt. Die Validierung findet innerhalb jedes Arbeitspaketes anhand von projektübergreifenden Use Cases statt, welche durch den projektbegleitenden Ausschuss definiert werden. Im Projekt weden folgende zentrale Ergebnisse angestrebt: 1. Übergreifendes Implementationsmodell inklusive Fertigungstechnologien 2. Kosten-Nutzen-Modell zur Entscheidungsunterstützung 3. Erarbeitung von Richtlinien für die Fertigung von optimiert gekühlten Werkzeugeinsätzen für Spritzgussanlagen 4. Erweiterung der Einsetzbarkeit von additiv gefertigten Komponenten aus Keramikwerkstoffen. Der Nutzen kann insbesondere für KMU in der Fertigungsindustrie aufgezeigt werden. Zunächst unterstützt das Kosten-Nutzen-Modell bei der Entscheidung für welche Teile ein Technologiewechsel wirtschaftlich sinnvoll ist. Des Weiteren ermöglicht der prozessübergreifende Ansatz eine erleichterte Implementierung in die Produktion und somit die vereinfachte Realisierung von kundenspezifischer Produktion oder die Erschließung neuer Märkte. Hierdurch kann die Wirtschaftlichkeit der Unternehmen gesteigert werden.
• The primary objective of the AM 4 Industry project was to develop a model that demonstrates the benefits of integrating additive manufacturing into a company's production technologies. To this end, both the resulting costs and the benefit generated by production with additive manufacturing were identified. The cost-benefit model is designed to provide a model that is practicable for the industry and makes it possible to compare various production methods for specific parts. This is intended to enable companies to make informed decisions as to whether they want to include additive manufacturing into their production. Today, these decisions are often based on incomplete information, partial costs, and improper judgement. Use of additive manufacturing to manufacture parts often changes more than one aspect of the supply chain. For this reason, it is difficult to get a clear overview of possible benefits and costs. For a comparison that takes all aspects into account, a holistic approach is required. To this end, all the influencing factors must be considered. This includes, in particular, a sound consideration of the entire product life cycle: Product Design / Engineering, Production / Quality, Service / After Sales. The advantages of production with additive manufacturing are, for example, integration of functions into individual components, or new possibilities in spare parts production. On the other hand, however, there are high implementation costs for the technology, and in some cases longer production times. Since it is not possible to evaluate the benefits of additive manufacturing with a classical cost comparison alone, a new generic model had to be developed that compares the costs incurred over the entire life cycle against the technological advantages. This knowledge allows companies to gain a competitive advantage, because, obviating the need for time-consuming trial-and-error tests, the model can accelerate the decision-making process and increase the success rate of decisions. In addition, economically more efficient use of the technology is made possible by identifying new advantages of additive manufacturing in the application of the developed model, and finally making them usable. The applicability of the model already at an early stage, even without accurate data, enables users to focus their efforts on the promising use cases and thus utilise resources more efficiently.