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Durch die Möglichkeit, bedarfsgerecht in unmittelbarer Nähe vom Nachfrageort zu produzieren, besitzt der 3D-Druck das Potenzial, die Erwartungen der Ersatzteilnachfrager an eine ständige Verfügbarkeit individualisierter Komponenten zu erfüllen. Um die Vorteile der additiven Fertigung für die Ersatzteillogistik nutzen zu können, müssen neue Geschäftsmodelle entwickelt werden. Durch den unterstützenden Einsatz eines Softwaretools könnte der Logistikdienstleister neue Kompetenzen im Rahmen der additiven Ersatzteilfertigung erwerben und sein bestehendes Dienstleistungsspektrum erweitern. Zur erfolgreichen Etablierung des Softwaretools gilt es, ein Geschäftsmodell für den unterstützenden Einsatz des Softwaretools zu erarbeiten. In der hier dargelegten Untersuchung wurde ein Geschäftsmodell durch Anwendung des Business Model Canvas in einem Expertenkreis erarbeitet.
Schlüsselfaktoren für den industriellen Einsatz Additiver Fertigung in produzierenden Unternehmen
(2020)
Die Additive Fertigung (AM) ist insbesondere als Hilfsmittel bei der Produktentwicklung weit verbreitet. 71 Prozent der produzierenden Unternehmen setzen AM für die Fertigung von Prototypen und Pilotserien ein. Derzeit eignet sich AM jedoch nicht mehr nur für die Fertigung von Prototypen und Pilotserien, sondern gewinnt auch zur Herstellung von Endprodukten aus metallischen Werkstoffen an Bedeutung. Der vorliegende Beitrag verfolgt das Ziel, Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die den industriellen Einsatz von AM in produzierenden Unternehmen am stärksten prägen. Damit wird zugleich die Grundlage geschaffen für ein systematisches Vorausdenken der Zukunft.
Im Forschungsprojekt ‚3Dsupply – Intelligentes Ersatzteilmanagement unter Berücksichtigung additiver On-Demand-Fertigung‘ wurde von einem Projektkonsortium aus fünf Partnern aus Industrie und Forschung ein integriertes Dienstleistungskonzept für Logistikdienstleister entwickelt. Bei der zu erwartenden fortschreitenden Marktdurchdringung der additiven Fertigungstechnologien müssen mögliche Konsequenzen für die Logistikbranche frühzeitig erkannt und chancenorientiert genutzt werden. Die Verlagerung der Produktion hin zum Bedarfsort verringert Transportdistanzen und reduziert Lagervorgänge. Dies senkt zwar auch den Transportbedarf, setzt allerdings die korrekte Informationsweitergabe voraus. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚3Dsupply‘ wurde eine Referenznetzwerkstruktur zur dezentralen Ersatzteilversorgung unter Berücksichtigung additiver Fertigungsverfahren konzipiert. Darauf aufbauend wurde ein Softwaretool zur standardisierten Aufnahme von Fertigungsanforderungen und zur Auswahl potenzieller Produzenten erarbeitet. Das neue Dienstleistungskonzept für den Logistikdienstleister basiert auf einem tragfähigen Geschäftsmodell für Kunden, Dienstleister und Produzenten. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 02K16C162 gefördert. Während der Projektlaufzeit von September 2017 bis Dezember 2020 wurde das Projekt vom Projektträger Karlsruhe betreut.
Mit konventionellen Produktions-, Lagerungs- und Lieferstrategien können die Erwartungen der Kunden im Bereich Wartung und Instandhaltung hinsichtlich einer ständigen Verfügbarkeit individualisierter Komponenten von den Herstellern nicht erfüllt werden. Durch die Möglichkeit, bedarfsgerecht in unmittelbarer Nähe am Bedarfsort zu produzieren, bietet der 3D-Druck das Potenzial, diese Herausforderung technologisch zu lösen. Kostenintensive Bevorratung oder unwirtschaftliche Produktion kleiner Stückzahlen würden in vielen Fällen entfallen. Ziel unseres Forschungsvorhabens '3Dsupply' als Teilvorhaben des Konsortialprojekts '3DPrint-Supply-Service - Entwicklung eines integrierten Dienstleistungskonzepts für Logistikdienstleister', gefördert mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 02K16C162, ist es, Industrieunternehmen einen barrierefreien, zuverlässigen Zugang zur 3D-Produktion von Ersatzteilen zu verschaffen. Durch die Entwicklung eines integrierten Dienstleistungskonzepts sollen Logistikdienstleister dazu befähigt werden, durch die Einbindung additiver Fertigungsquellen ihr Leistungsspektrum in der Ersatzteillogistik zu erweitern. Eine Lieferantenbewertungsmetrik bildet die Grundlage für die Realisierung eines Dienstleistungskonzepts für den Logistikdienstleister.
Die andauernde Globalisierung stellt Unternehmen weiterhin vor erhebliche Herausforderungen. Während sich zum einen die Wettbewerbssituation verschärft, steigen zum anderen die Kundenansprüche. Um dem Kundenwunsch nach individuellen Produkten gerecht zu werden, differenzieren Unternehmen ihr Produktangebot. Gleichzeitig erlaubt die fortschreitende Vernetzung eine höhere Innovationsgeschwindigkeit, die u. a. eine Verkürzung der Produktlebenszyklen bewirkt. Dieser Anstieg an zeitgleich zu erbringenden Leistungen sorgt für immer komplexere Unternehmensprozesse und Wertschöpfungsketten. Auch die zunehmende Anzahl an Partnern und Dienstleistungen sowie deren beständiger Wechsel steigern die Komplexität und damit den Koordinationsbedarf in Supply-Chains. Dieser Aufwand nimmt dabei mit steigender Anzahl der Faktoren exponentiell zu. Darüber hinaus rufen die steigende Anzahl an IT-Systemen sowie deren Änderungsgeschwindigkeit hochkomplexe und dynamische Strukturen hervor. Insbesondere die wechselseitigen Beziehungen zwischen den genannten Einflussfaktoren führen zu einem intransparenten Gesamtsystem.
3D-Druck in der Lieferkette
(2018)
Die fortwährende Digitalisierung sämtlicher Industriezweige macht auch vor kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) der Logistikbranche nicht Halt und fördert so den Aufbau neuer und bis dato unkonventioneller Vertriebswege. Im Projekt 'Fit4Platform' wird dazu ein öffentliches, frei nutz-bares Entscheidungstool zur Auswahl der passenden Logistikplattform entwickelt und durch Um-setzungsstrategien zur Einführung und Nutzung ergänzt. Logistikdienstleister haben so die Möglichkeit, effizient die richtige Plattform für ihr Geschäftsmodell zu selektieren und aufwandsarm zu implementieren. In der ersten Phase des Projekts werden die derzeitigen Plattformlösungen am Markt evaluiert und über Morphologien den Bedarfen der Logistikbranche gegenübergestellt.
Es geht um die Entwicklung eines Software-Tools zur Unterstützung bei der Auswahl von geeigneten 3D-Druckdienstleistern im Kontext der additiven Ersatzteillogistik. Im Fokus steht der Logistikdienstleister als potentieller Nutzer des Softwaretools. Das Softwaretool erfüllt zwei zentrale Funktionen: Überprüfung ob ein Ersatzteil additiv gefertigt werden soll und Auswahl eines konkreten Produzenten durch Matchingalgorithmus.
Influenced by the high dynamic of the markets and the steadily increasing demand for short delivery times the importance of supply chain optimization is growing. In particular, the order process plays a central role in achieving short delivery times and constantly needs to evaluate the trade-off between high inventory and the risk of stock-outs. However, analyzing different order strategies and the influence of various production parameters is difficult to achieve in industrial practice. Therefore, simulations of supply chains are used in order to improve processes in the whole value chain. The objective of this research is to evaluate two different order strategies (t, q, t, S) in a four-stage supply chain. In order to measure the performance of the supply chain the quantity of the backlog will be considered. A Design of Experiments approach is supposed to enhance the significance of the simulation results.
Task-Specific Decision Support Systems in Multi-Level Production Systems based on the digital shadow
(2019)
Due to the increasing spread of Information and Communication Technologies (ICT) suitable for shop floors, the production environment can more easily be digitally connected to the various decision making levels of a production system. This connectivity as well as an increasing availability of high-resolution feedback data, can be used for decision support for all levels of the company and supply chain. To enable data driven decision support, different data sources were structured and linked. The data was combined in task-specific digital shadows, selecting clustering and aggregation rules to gain information. Visual interfaces for task-specific decision support systems (DSS) were developed and evaluated positively by domain experts. The complexity of decision making on different levels was successfully reduced as an effect of the processed amounts of data. These interfaces support decision making, but can additionally be improved if DSS are extended with smart agents as proposed in the Internet of Production.