Классификация выбора запасных частей, пригодных для аддитивного производства

Аддитивное производство (AM) может быть экономически привлекательным, особенно для производства запасных частей небольшого объема, поскольку оно обеспечивает гибкость в производстве запасных частей по мере необходимости, в отличие от обычного производства, где требуются большие объемы и, следовательно, более высокие запасы, чтобы окупить высокие начальные инвестиции в оснастке (д’Авени 2015).

Например, Lego, датский производитель игрушек, тратит 20 миллионов евро на запасные части для своего оборудования, и они оценили потенциальную экономию в 1,2 миллиона евро при производстве некоторых из этих запчастей с использованием AM. Такая экономия возможна, поскольку подавляющее большинство этих запасных частей потребляется в очень небольших количествах в течение последних 5 лет, а некоторые из них вообще не потребляются, но Lego вынужден хранить запасы из-за требований к минимальным объемам заказа, что диктуется поставщиками этих запасных частей. части (Адар 2018). Кроме того, такие компании, как Daimler, начали использовать AM для производства запасных частей. Изначально Daimler использовал AM для производства запасных частей для старых грузовиков. После освоения этой технологии она начала производить специализированные детали и для новых моделей малотоннажных грузовиков (в мировой экономике актуальна проблема поставки запчастей для всех видов техники, например, запчасти с Японии на заказ). По мере роста количества обслуживаемых сегментов и увеличения количества проданных единиц на сегмент, будет необходимо производить достаточное количество деталей, чтобы стать прибыльным аспектом бизнеса (d’Aveni 2018).

Управление запасными частями является особенно сложной задачей, поскольку оно включает в себя запасные части большого ассортимента (Danas, Roudsari и Ketikidis 2006; Knofius, van der Heijden и Zijm 2016) и часто также характеризуется высокими требованиями к обслуживанию в сочетании с крайне спорадическим и непредсказуемым спросом. узоры. Финансовые последствия в случае дефицита и цены на отдельные детали часто бывают высокими (Коэн и Эрнст 1988; Дурао и др. 2017; Хуисконен 2001). Таким образом, обычной практикой является хеджирование от дефицита путем крупных инвестиций в запасные части для критически важных деталей (Bergman et al. 2017). Наличие такого высокого уровня запасов запасных частей, которые являются дорогостоящими, также приводит к высокой стоимости амортизации и морального износа, которые могут снизить прибыльность компаний (de Souza et al. 2011).

Аддитивное производство (AM) было идентифицировано как имеющее потенциал для производства запасных частей с преимуществом обеспечения более быстрой доставки без высоких уровней запасов (Pérès and Noyes 2006; Holmström et al. 2010; Holmström and Partanen 2014). Использование AM для производства запасных частей потенциально полезно в отраслях, которые сталкиваются со штрафами или негативными последствиями за поздние поставки (Holmström, Liotta и Chaudhuri 2017). К таким промышленным условиям относятся запасные части для горнодобывающей промышленности, компаний, занимающихся разведкой нефти (Weller, Kleer, и Piller 2015), и ветроэнергетических ферм.

Во всех приведенных случаях местоположения на объектах, как правило, являются удаленными, а простои производства могут быть дорогостоящими (Lipson and Kurman 2013). Использование AM в цепочке поставок запасных частей изучалось несколькими авторами (Muir и Haddud 2018; Ghadge и др. 2018; Li и др. 2017; Holmström и др. 2016; Zanardini и др. 2016; Khajavi, Партанен и др. Holmström 2014). Применение технологий AM в цепочках поставок послепродажного обслуживания может поддержать процесс обслуживания современных капитальных товаров на протяжении их жизненного цикла, который часто охватывает несколько десятилетий (Knofius, van der Heijden и Zijm 2016). Также были проведены исследования, связанные с правовыми аспектами и патентной защитой запасных частей, произведенных с использованием AM (Ballardini, Flores Ituarte и Pei 2018), а также о том, как AM будет оспаривать традиционные формы защиты интеллектуальной собственности (ИС) (Kurfess and Cass 2014).

Также были обзоры литературы, связанные с AM. Например, Хоррам Ниаки и Нонино (2017) в своем обзоре литературы по этой теме определили следующие восемь основных направлений исследований в области AM: (i) выбор технологии AM; (ii) соображения цепочки поставок; (iii) соображения дизайна продукта; (iv) модели себестоимости продукции; (v) экологические аспекты; стратегические проблемы; (vii) производственные системы и (viii) открытые инновации / бизнес-модели и экономика. Gardan (2016) рассмотрел наиболее выдающиеся технологии AM и определил новые тенденции, касающиеся новых приложений, топологической оптимизации, обмена файлами и разработки стандартов. Uriondo, Esperon-Miguez и Perinpanayagam (2015) представили обзор существующих и будущих применений AM для аэрокосмического сектора. Как видно из этих исследовательских работ, даже несмотря на то, что тема AM является относительно новой, по этой теме уже появляется много литературы.

Несмотря на эти исследования AM, было уделено мало внимания вопросу выбора запасных частей, подходящих для AM. Это отсутствие внимания к производству запасных частей, подходящих для AM, может быть объяснено из-за недостаточной осведомленности о возможностях AM среди профессионалов в цепочках поставок, логистов и инженеров-конструкторов, каждый из которых в той или иной мере отвечает проблемы логистики для улучшения цепочек поставок послепродажного обслуживания (Knofius, van der Heijden и Zijm 2016). Ключевой проблемой, с которой сталкиваются компании, которые рассматривают возможность применения AM для производства запасных частей, является сложность определения наиболее подходящих деталей, которые могут быть изготовлены с использованием AM (Chaudhuri et al. 2017). AM подходит для производства запасных частей, чтобы компенсировать затраты на запасы в течение срока службы этих деталей, но потребует инвестиций в создание файлов запасных частей для печати (Holweg 2015). Следовательно, компании, которые желают изучить возможность использования AM для производства запасных частей, должны сначала определить наиболее подходящие запасные части, которые подходят для AM. Таким образом, существует необходимость в систематических исследованиях по классификации запасных частей, а затем понимания характеристик, которые делают классифицированные запасные части наиболее подходящими для AM.

Использованные источники

  1. Achillas, Ch, D. Aidonis, E. Iakovou, M. Thymianidis, and D. Tzetzis. 2014. “A Methodological Framework for the Inclusion of Modern Additive Manufacturing Into the Production Portfolio of a Focused Factory.” Journal of Manufacturing Systems 37: 328–339.
  2. AM-motion. 2018. “Additive Manufacturing Roadmap: Vision, Challenges and Actions”. am-motion.eu/images/D5.4- FINAL-rev10.pdf.
  3. Antosz, Katarzyna, and R. M. C. Ratnayake. 2016. “Classification of Spare Parts as the Element of a Proper Realization of the Machine Maintenance Process and Logistics — Case Study.” IFAC-PapersOnLine 49 (12):1389–1393. doi:10.15713/ins.mmj.3.
  4. Arcam EBM. 2018. “Arcam EBM — Additive Manufacturing for Implants and Aerospace.” arcam.com/.
  5. ASTM International. 2013. “F2792-12a — Standard Terminology for Additive Manufacturing Technologies.” Rapid Manufacturing Association 12: 10–12.
  6. Attaran, Mohsen. 2017. “The Rise of 3-D Printing: The Advantages of Additive Manufacturing Over Traditional Manufacturing.” Business Horizons 60 (5): 677–688.
  7. Atzeni, Eleonora, and Alessandro Salmi. 2012. “Economics of Additive Manufacturing for End-Usable Metal Parts.” International Journal of Advanced Manufacturing Technology 62 (9–12): 1147–1155.
  8. Ballardini, R. M., I. Flores Ituarte, and E. Pei. 2018. “Printing Spare Parts Through Additive Manufacturing: Legal and Digital Business Challenges.” Journal of Manufacturing Technology Management 29 (6): 958–982.
  9. Baykasoglu, Adil, Kemal Subulan, and Fatma Selen Karaslan. 2016. “A New Fuzzy Linear Assignment  Method  for  Multi- Attribute Decision Making with an Application to Spare Parts Inventory Classification.” Applied Soft Computing 42: 1–17. doi:10.1016/j.asoc.2016.01.031.
  10. Behfard, S., M. C. Van Der Heijden, A. Al Hanbali, and W. H. M. Zijm. 2015. “Last Time Buy and Repair Decisions for Spare Parts.” European Journal of Operational Research 244 (2): 498–510.
  11. Ben-Ner, Avner, and Enno Siemsen. 2017. “Decentralization and Localization of Production.” California Management Review 59 (2): 5–23.
  12. Bergman, Jennifer J., James S. Noble, Ronald G. McGarvey, and Randolph L. Bradley. 2017. “A Bayesian Approach to Demand Forecasting for New Equipment Programs.” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 47 (December 2015): 17–21.
  13. Berman, Barry. 2012. “3-D Printing: The New Industrial Revolution.” Business Horizons 55 (2): 155–162.
  14. Bhattacharya, Arijit, Bijan Sarkar, and Sanat K. Mukherjee. 2007. “Distance-Based Consensus Method for ABC Analysis.” International Journal of Production Research 45 (15): 3405–3420.
  15. Braglia, Marcello, Andrea Grassi, and Roberto Montanari. 2004. “Multi-Attribute Classification Method for Spare Parts Inventory Management.” Journal of Quality in Maintenance Engineering 10 (1): 55–65.
  16. Brickwede, Stefanie. 2017. “Deutsche Bahn: Sweet Fruits are Hard to Reach: How to Find Intriguing 3D Printing Cases.” Connectivity, Spare Parts Planning and 3D Printing workshop held at Aalborg University, Copenhagen, November 20, 2017.

In search for classification and selection of spare parts suitable for additive manufacturing: a literature review
Casper Selmer Frandsen, Martin Mathias Nielsen, Atanu Chaudhuri, Jayanth Jayaram, Kannan Govindan

Закладка Постоянная ссылка.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *