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Bauteilidentifizierung

Potenzial für Additive Fertigung finden

| Autor / Redakteur: Frank Jankowski / Simone Käfer

Wie die Nadel im Heuhaufen suchen derzeit Unternehmen Bauteile, die sie additiv fertigen können. 3yourmind hat dafür seine Software AMPI weiterentwickelt.
Wie die Nadel im Heuhaufen suchen derzeit Unternehmen Bauteile, die sie additiv fertigen können. 3yourmind hat dafür seine Software AMPI weiterentwickelt. (Bild: ©emese73 - stock.adobe.com)

Wo steckt das AF-Potenzial in Ihren Produkten? Eine Software hilft Ihnen dabei, die Nadel im Bauteil-Heuhaufen zu finden.

Das Potenzial für Additive Fertigung (AF) im eigenen Unternehmen genau zu kennen, war das Ziel eines Kunden des Softwareunternehmens 3yourmind. Der Kunde hatte weltweit bereits mehrere Hundert eigene Maschinen zur additiven, industriellen Fertigung im Betrieb und sich vorgenommen, den kompletten Produktbestand auf AF-Potenzial zu prüfen. Egal ob diese Objekte bereits als Mesh-/CAD-Datei erfasst waren, ihre Geometrien in Form hinterlegter Meta­daten, wie Abmessungen, Werkstoffe oder Funktionali­täten, zwar digital vorlagen – aber nicht in 3D – oder ob sie noch gar nicht digital erfasst worden waren, sodass zugleich spezifische Scanning-Workflows konzipiert werden mussten.

Auf der Grundlage seiner bereits vorhandenen Software und der Investitionen seines Kunden entwickelte 3yourmind den Additive Manufacturing Part Identifier (AMPI) weiter. Die Software dient der Teile­identifizierung. Zum Beispiel berücksichtigt AMPI die wichtige Frage, in welchem Abschnitt des Produkt­lebenszyklus sich ein Bauteil befindet, und liefert daraufhin die Information, wann das Bauteil sinnvoll additiv herstellbar ist – und wann nicht.

Wie viel Prozent meines vorhandenen Inventars bergen ein hohes AF-Potenzial? Nach vielen unterschiedlichen Studien und Testanalysen größerer Datenbestände scheint sich im Automotive-Ersatzteil-Sortiment weltweit die Antwort auf 4 % einzupendeln. Hier ein typisches Beispiel des ​International Performance Research Institute.
Wie viel Prozent meines vorhandenen Inventars bergen ein hohes AF-Potenzial? Nach vielen unterschiedlichen Studien und Testanalysen größerer Datenbestände scheint sich im Automotive-Ersatzteil-Sortiment weltweit die Antwort auf 4 % einzupendeln. Hier ein typisches Beispiel des ​International Performance Research Institute. (Bild: 3yourmind)

Kriterien für die Tauglichkeitsprüfung

Zu den Erweiterungen der Software zählt das „Use Case Screening”. Damit kann jeder Mitarbeiter im Unternehmen, vom Konstrukteur bis zum Außendienstmitarbeiter, weitere Komponenten anhand eines klar strukturierten, digitalisierten Prozesses auf den wirtschaftlich und technisch sinnvollen Einsatz im 3D-Druck prüfen lassen.

Mit dem Modul „Order Screening” werden 3D-­Druck-­Aufträge vor der Bestellung geprüft, ob es sinnvoll ist, die Bauteile per Additiver Fertigung herzustellen. Damit soll verhindert werden, dass beispielsweise eine einfache Platte gedruckt wird beziehungsweise dass die Mitarbeiter ihre Zeit mit unsinnigen Aufträgen verschwenden, die der AM-Dienstleister dann ablehnen muss.

Damit die Software entscheiden kann, ob es sinnvoll ist, ein Bauteil additiv zu fertigen, wurden unter anderen folgende Kriterien hinterlegt:


1) Technische Kriterien

  • Seriennummer
  • Hersteller
  • Lebensmittelkontakt erforderlich
  • Dimensions or size
  • Volumen
  • Oberflächenbeschaffenheit


2) Ökonomische Kriterien

  • jährlicher Bedarf
  • Kosten für Lagerbestand
  • Losgröße / Mindestbestellmenge
  • Wiederbeschaffungszeit

Nicht immer sind alle notwendigen Daten, die hauptsächlich aus PLM- oder ERP-Systemen stammen, unmittelbar verfügbar. Aber oft indirekt. Zum Beispiel verraten Seriennummern so einiges. 3yourmind-Experten entschlüsseln viele Informationen aus den verschiedenen internationalen, standardisierten Artikel- und Katalog-Codierungen, wie sie in Warenwirtschaftssystemen gebräuchlich sind: European Article Number (EAN), „BMECat“, Strich-, Bar-, 2D-, QR-, BIDI-Codes oder Global Trade Item Number (GTIN). Weil mit fast jedem Drucker sehr unterschiedliche Prozess- und Kostenfaktoren (wie AM-Verfahren, Verwendungszweck, Werkstoffe, Temperaturen, Laufzeiten, Geometriekomplexitäten, Bauraumvolumen, Postprocessing-Aufwand et cetera) verbunden sind, spielt für viele Anwender auch die spezifische Anpassung an die jeweiligen additiven Fertigungsanlagen eine wichtige Rolle. Diese Anpassung wiederum muss kontinuierlich neu definiert werden. Auch dieser Aspekt wurde mittlerweile als eines von vielen individualisierbaren Setting-Attributen in den AM Part Identifier integriert.

Wirtschaftlichkeit nur bedingt prüfbar

Einer automatisierten Evaluierung solcher technischen Potenziale stünde natürlich auch eine Wirtschaftlichkeitsanalyse sehr gut zu Gesicht. Diese würde dann auch die Frage beantworten, bis zu welcher Stückzahl sich die additive Herstellung des jeweiligen Bauteils – im Vergleich zu anderen Herstellungs­verfahren – lohnt. Dies zu automatisieren, ist jedoch derzeit nur bedingt möglich. Ein Grund dafür ist, dass gesicherte Erkenntnisse zu den jeweiligen Kosten konventioneller Fertigungsmethoden vorliegen müssen. Das ist bei bereits vorhandenen Objekten der Fall, bei geplanten jedoch nicht. Hinzu kommt: je komplexer die Geometrien, desto schwieriger eine Kostenschätzung.

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* Frank Jankowski ist Content Manager bei 3yourmind in 10625 Berlin, Tel. (0 30) 55 57 87 48, info@3yourmind.com

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