南极熊导读：在工业生产流程中，如果引入3D打印，能否赚钱？下面这个研究报告提供了非常详细的方法流程，让你进行评估。本文1.6万字，建议收藏分享后细读。重磅推荐！
续《重磅干货：激光熔化增材制造缺陷因素汇总》
原内容出自：欧洲耗时两年、耗资210万欧元的研究项目《AM 4 Industry》
译者：北京化工大学英蓝实验室 吴怀松、何其超、程月、王皓宇、张秀、刘俊丰，指导老师 焦志伟
报告第二篇《工业4.0-质量保证和成本模型支持增材制造的广泛使用》
增材制造质量优化和成本分析
目录
1 研究项目的动机 6
2.识别需求并分析现有模型 7
2.1确定增材制造评估系统的要求 7
2.2现有模型概述 9
2.2.1全生命周期成本分析的基础 9
2.2.2现有的增材制造成本模型 10
3增材制造评估系统的开发 18
3.1可用于增材制造的成本模型 18
3.1.1成本模型计算基础的说明 19
3.1.2将计算基础汇总到成本模型中 25
3.2可用于增材制造的收益模型 26
3.2.1增材制造的基本优势 31
3.2.2利益模型的应用 40
3.3基于网络的综合成本效益工具 42
4.资料来源 51
1 研究项目的动机
增材制造工业4.0项目的主要目标是开发一个模型，该模型展示了将增材制造集成到公司的生产技术中所产生的好处。为此，既要确定成本，又要确定增材制造生产所产生的收益。
成本效益模型旨在提供一种适用于该行业的模型，并可以比较特定零件的各种生产方法。这使的公司就是否要在其生产中运用增材制造做出明智的决定。如今，这些决策通常基于不完整的信息、部分成本和不正确的判断。
使用增材制造来制造零件通常会改变供应链的多个方面。因此，很难清楚地了解可能的收益和成本。为了进行比较并考虑到所有方面，需要采用整体方法。为此，必须考虑所有影响因素。特别是对整个全生命周期的合理考虑：产品设计/工程，生产/质量，服务/售后。增材制造生产的优势有很多，例如，将功能集成到单个组件中，或在备件生产中带来新的可能性。但是，另一方面，该技术的实施成本很高，有时还需要更长的生产时间。
由于不可能仅通过传统的成本比较来评估增材制造的优势，因此必须开发一种新的通用模型，该模型将整个全生命周期内产生的成本与技术优势进行比较。这种知识使公司可以获得竞争优势，因为该模型减少了耗时的反复试验的需要，从而可以加快决策过程并提高决策的成功率。
此外，通过在开发模型的应用中确定增材制造的新优势，并最终通过新优势，使得该技术可以在经济上更有效地被利用。即使没有准确的数据，该模型的早期应用也已使用户能够将精力集中在有前途的案例上，从而更有效地利用资源。
2.识别需求并分析现有模型
为了建立增材制造的评估系统，首先通过调查和专家访谈确定了系统要求。此外，还对现有模型进行了分析。
2.1确定增材制造评估系统的要求
在一项关于增材制造潜在效益评估的调查中，共有107家公司参与其中并回答了此问题，这些公司主要是来自工厂、设备制造、汽车工业和电气工程等工业领域的中小型企业。这些公司大多数都雇用了50至250人。3/4的公司认为他们是价值链中的生产者。
图2. 1 使用增材制造的调查结果
不到1/2的公司已经使用增材制造。增材制造工艺主要用于生产原型。因此，尚未直接用于最终产品的生产。尚未使用增材制造工艺的公司在评估成本和生产技术潜力方面存在不确定性，目前尚未广泛使用其数据。
图2. 2 AM的经济方面调查结果
受访公司对技术的应用表现出了普遍的兴趣。除技术优势外，使用增材制造的主要原因是减少生产时间和缩短产品上市时间。特别是将新功能或其他组件集成到当前设计中，这一点引起了使用者极大的兴趣。对于大多数公司来说实施成本是障碍，即使是那些已经具有增材制造技术经验的公司，也不会从生产技术的变化中获得经济利益。调查结果证实了以下理论：公司没有完全意识到增材制造的优势，并且缺乏对整体成本的了解。
除了需要建立清晰的成本结构并揭示经济优势外，还需要与项目合作伙伴在专家访谈中确定进一步的要求。一方面，必须根据整个全生命周期确定增材制造组件的成本，以便能够评估增材制造的经济优势。另一方面，必须有几种替代技术方案的成本比较，以便评估系统的经济效率。特别地，必须考虑到增材制造释放了传统工艺无法实现的新潜力。例如更高的设计几何自由度、允许将多个产品组件组合为一个组件，从而节省了组装成本等。因此，必须开发一种合适的评估模型，尤其是针对无法直接比较各种技术变体的此类应用案例。
根据调查结果和专家访谈结果对模型要求进行了总结。成本－收益模型将主要为具有或不具有增材制造知识的制造公司的技术人员、工程师或经理创建。它应该是全面的、本身一致的、相关的且可靠的。它主要用于产品开发阶段，并作为做出决策的有效依据。成本模型的另一个重要要求是保持模型分析过程尽可能的简洁，并且易于使用。
2.2现有模型概述
为了满足需求，通过全面的文献搜索工作比较了各种模型开发方法，并从文献中识别和分析了现有的增材制造成本模型。
2.2.1全生命周期成本分析的基础
选择全生命周期成本（LCC）作为经济分析方法。LCC是战略成本管理的模型。借助LCC，可以在整个产品全生命周期中计算出储蓄的潜力。必须考虑产品全生命周期中产生的成本和收益。见解：确定了核心问题。
图2. 3 通过LCC识别核心问题
DIN 60300-3-3标准（一个德国的标准代号）提供了全生命周期成本分析的应用指南，在此用作开发成本模型的基础（德国标准化学院，2014年）。这一标准定义了产品全生命周期的六个主要阶段：概念和定义，设计和开发，生产，安装，操作和维护以及处理。
原则上，可以从产品角度或从机器角度进行成本分析。因此，第一步，将两种观点与当前问题进行了比较。
图2.4 LCC-产品角度与机器角度（2005年德国工程师协会；LINDEMANN ET AL.2013年）
在此项目进一步实施的过程中，会将与产品相关的观点作为全生命周期成本考虑的起点。这是证明AM在产品使用中有独特优势的唯一方法。原则上应考虑的阶段包括组件的概念和定义、设计和开发、实际生产以及安装、使用和维护、最后是回收。这提供了进一步考虑的框架，尤其可以用来对收益进行分类。
2.2.2现有的增材制造成本模型
以下概述了关于增材制造现有成本的考虑因素。根据DIN 60300-3-3标准，这些模型被分为产品全生命周期的各个阶段。饼形图表示研究细节的定性水平。因此，可以发现关于增材制造技术整体成本考虑的研究空白。
图2. 5 现有成本考虑因素概述
与增材制造最相关的成本模型是HOPKINSON U. DICKENS（2005）、RUFFO ET AL（2006）、LINDEMANN ET AL（2012）和LINDEMANN ET AL（2013）。Ruffo等人的那些成本模型：SCHMIDT（2015），BAUMERS ET AL。（2015）和M. BAUMERS（2016），在其下面没有详细解释过进一步的成本考虑。
以前的成本模型主要关注单个增材制造技术零件的生产成本。通常，以前的成本模型只检查全生命周期的某个方面，尤其是对生产进行了严格检查。
根据HOPKINSON U. DICKENS（2005）的成本模型，是第一个对快速成型技术是否可用于直接生产进行了经济分析的模型。该分析将增材制造的成本组成与注塑工艺进行了比较。增材制造工艺包括立体光刻，熔融沉积和激光烧结。根据每个零件的成本（细分为机器成本，工资成本和材料成本），通过不同的批次大小分析了增材制造工艺是否可以成为更适合零件生产的方法。与注射成型相比，无需工具生产和制造复杂几何形状的可能性是优势。根据Hopkinson和Dickens（2005）的成本模型，应注意的是，该模型没有考虑材料，并且与增材制造工艺相比较的注塑工艺成本尚不明确。（比照HOPKINSON U. DICKENS 2005，第31-39页）
考虑以下内容：
直接机器成本
间接机器成本
机器运行成本
材料成本
模具成本
生产明细
RUFFO ET AL（2006年）评估并扩展了HOPKINSON U. DICKENS（2005年）的成本模型。在该模型中，将激光烧结与注射成型进行比较。在此成本分析中，已解决并克服了上述的一些缺点。生产过程的成本分为直接成本和间接成本，直接成本主要包括材料成本，间接成本主要包括人工，机械和间接费用。一个变化是，在此模型中，工资成本被视为间接成本，但分析中不包括后处理过程。此外，与Hopkinson和Dickens（2005）的模型相反，该假设不是恒定成本函数，而是类似于锯齿形的成本函数。这种锯齿状图案会导致相当大的共同承担的费用，尤其是对于小批量的生产（参见COSTABILE ET AL（2017），第269-270页）。
除其他外，还应考虑以下方面：
切合实际的机器利用率
切合实际的材料回收率
包装密度
LINDEMANN ET AL（2012）模型考虑增材制造的整个生产过程，而不是仅仅考虑机器成本。在此，为成本估算定义了四个相关过程：制造准备、制造过程、组件清洁、后处理和改善组件性能。因此，后处理也被视为与成本相关的过程，其中包括质量控制、表面后处理以及从施工过程中移除辅助结构。（参见COSTABILE ET AL.（2017）第272页）
他们采用时间驱动的基于活动的成本计算来对生产过程进行建模。还应考虑以下方面：
施工准备成本
后处理成本
时间
LINDEMANN ET AL（2013）超越了这一点，定义了一个全生命周期成本模型的需求，该模型考虑了从概念、定义到处理的整个全生命周期。从长远来看，增材制造被认为是传统制造的真正替代产品，这就是为什么要根据全生命周期成本分析来确定成本的原因。在这种方法中，生产方和消费者方均可看见成本因果关系。生产成本是根据HOPKINSON U. DICKENS（2005）和RUFFO ET AL（2006）的成本模型计算的，已经解释过了。在图2.6中，展示了此全生命周期模型的相关阶段：
图2. 6 全生命周期模型的相关阶段
主要的成本动因是设计、使用和维护以及生产阶段。因此，这些阶段的成本优化也是对整体成本效率影响最大的阶段。
在图2.7中，将RUFFO ET AL（2006）和HOPKINSON U. DICKENS（2001）的成本模型依据样品零件的生产量进行了比较。作为比较，给出了通过注射成型生产的曲线。
图2. 7 Ruffo等人的成本模型比较以及霍普金森和狄更斯（i.a.RUFFO ET AL.2006，p.1424）
HOPKINSON U. DICKENS（2001）的成本模型假设整个生产量的成本函数恒定。间接成本平均分配到所有组成部分这一事实证明了这一假设是正确的。与此相反，例如在注射成型过程中，最初的高工具成本通过生产大量部件来摊销。（HOPKINSON U.DICKENS 2001，第198页）。RUFFO ET AL（2006）模型认为，不能为低产量假设恒定成本函数，因为增材制造也必须摊销高投资成本，这主要包括机器的购置成本。此外，在这种成本模型中，高产量所产生的成本实际上是恒定的，并且比HOPKINSON U. DICKENS（2005）模型的成本高。通过考虑实际中60％的机器利用率和仅50％的材料回收率来达到这些更高的成本。该成本模型的最显著差异是成本函数的“锯齿形”，这是由于某些批次尺寸的安装空间利用率低而引起的（RUFFO ET AL 2006，第1420-1422页）。在进一步的研究中，RUFFO ET AL研究“并行生产”的成本效应，“并行生产”是指在一台机器中同时生产各种组件。在本研究中，开发了一种成本模型，用于计算通过有效安装空间填充而减少的成本（请参见RUFFO和HAGUE 2007，第1590页）。
与上述HOPKINSON和DICKENS以及RUFFO ET AL的成本模型相反，后者仅考虑制造成本的量化，即LINDEMANN ET AL希望开发一个完整的模型，通过该模型可以估算产品的全生命周期成本。为此，首先使用基于时间驱动的基于活动的成本核算（TDABC）开发了生产过程模型，该模型允许根据原因将生产过程的成本分配给各个组件。此外，除了制造成本外，还可以使用生产的前处理和后处理，分析了各种影响因素的影响，例如施工率，材料成本或投资成本对过程成本分配的影响 （参见LINDEMANN et al.2012，p.188）
然而，上面解释的LINDEMANN ET AL成本模型只是用于计算生产制造的生产成本的替代模型，其中不可能包括全生命周期的其他阶段。已经有许多方法可以计算生成制造的制造成本，但是目前整体成本的考虑仍然不完整。为了对生产制造的成本效益进行更详细的分析，必须开发成本模型，以便分别评估制造过程对产品全生命周期或整个供应链的经济影响。
总体而言，可以看出随着时间的推移，这种观点已经逐渐被认可。LINDEMANN ET AL（2013年）成本模型在全生命周期成本方面，开发了迄今为止最全面的成本模型。下图对成本模型的开发进行了定性概述：
图2.8 相关AM成本模型的概述（RUFFO ET AL.2006; LINDEMANN ET AL.2012; 2013）
通过将识别出的问题与评估模型中所确定的需求进行比较，从而确定了目标。
图2. 9 通过将问题和要求并列来确定目标
强调了高于单纯的成本分析的估值模型的需求。增材制造的潜力应以收益模型的形式进行量化。首先，借助文献搜索总结了增材制造的优势。
3增材制造评估系统的开发
根据确定的要求，开发了一种可行的增材制造评估系统，该系统包括成本和收益模型。
3.1可用于增材制造的成本模型
在全面的文献搜索中确定了成本模型的相关参数及其相互联系。从产品的角度进行计算和相关性分析，以便一方面可以在产品全生命周期中考虑产品定价，另一方面可以考虑特定产品的成本优势。
根据DIN 60300-3-3标准，确定的成本分为概念和定义、设计与开发、生产、安装、操作与维护以及处理的产品全生命周期阶段。通过汇总文献中的不同方法，尽可能详细地描述了这些成本类别。因此，创建了用于成本模型编程的第一基本结构。在当前情况下，特别考虑了在生产、运营和维护阶段产生的成本。
图3.1 解决已发现问题的解决方案
3.1.1成本模型计算基础的说明
图3.2显示了开发的数据结构，成本模型基于该数据结构。用于增材制造的机器数据中包括诸如技术人员和工程师的工资成本、工作时间、能源成本和机器利用率之类的运营数据。此外，还有关于技术投资成本和间接材料成本等方面的数据。这些汇总自增材制造的机器数据与零件数据和原材料数据组合在一起。零件数据包括零件体积和零件ID。原材料数据包括材料ID，每千克成本和粉末回收率等。Job将零件、材料和机器数据组合在一起，并用进一步的数据（例如批量或层厚）进行补充。制造过程（SLM）记录作业数据并向其中添加过程数据。此处的过程数据是：机器准备时间、分解为各个因素的构造时间以及机器后处理时间。还补充了用于后处理的数据（分为强制处理和可选处理）。最后，列出了优势，包括改进的产品利用成本，生产成本和战略成本，以及缩短交货时间。
图3. 2 数据结构
该数据结构为成本模型提供了基础。为了将特定成本函数集成到模型中，使用了四种相关方法作为中心计算基础：
根据SCHMIDT的SLM（选择性激光熔融）生产的成本结构（vgl。SCHMIDT 2015，第145页）。
根据GIBSON ET AL的直接材料成本。（vgl。GIBSON ET AL。2010，S.388）
根据GIBSON ET AL估算施工时间。（vgl。GIBSON ET AL。2010，389 ff。）
每小时机器费率符合VDI 3258工作表1（VEREIN DEUTSCHER INGENIEURE 1962）
图3. 3 成本模型的主要概述
为了进行计算，首先考虑了全生命周期成本。成本被分解并根据产品全生命周期中确定的主要阶段进行显示。最初的重点是生产成本、包括准备成本、制造成本、质量控制成本和组装成本以及内部物流和存储成本，并且可以进一步细分。
起点是设计和开发成本的计算，见图3.4。
图3. 4 设计与开发
成本由三个部分确定：资源成本、资源可用性和流程时间。制造成本是计算的重点，见图3.5。
图3. 5 SLM制造
对于在项目中用作参考的SLM方法的生产成本，其成本函数已确定并相关，见图3.5。该计算基于SCHMIDT的方法（SCHMIDT 2015，S。145及以下）。
随后，计算了使用和维护成本。根据VDI 2884，这些因素包括辅助和操作材料、维护成本、备件成本以及性能和质量数据（VEREIN DEUTSCHER INGENIEURE 2005）。
最后，还包括处理成本，这是根据VDI 2884通过材料的报废和回收来确定的（VEREIN DEUTSCHER INGENIEURE 2005）。
图3. 6 处理费用
3.1.2将计算基础汇总到成本模型中
汇总各种计算方法和可用数据，并使用MS Excel创建了成本模型，这用作成本模型原型。该文件包括九页。其中八页可以实现单独计算或单独输入单个成本的可能性。另一页用于汇总成本，如下图所示。在这里，可以将增材制造的全生命周期成本与传统技术进行比较。
图3. 7 Excel中的成本模型
该模型的要求包括最小的分析工作量和用户友好的处理方式。用户应该能够将其特定的问题案例投影到成本模型中。为了首次轻松使用模型，应将不同的实际值作为数据库存储在模型中。为此，在成本模型原型中使用了最佳实践价值和来自文献的价值。
3.2可用于增材制造的收益模型
利益模型旨在发现潜力并揭示这些潜力及其相互依存关系。为了构建通过文献检索确定的优势和潜力，首先将这些优势和潜力区分为独特的功能和由此产生的附加值。为此，确定了增材制造的独特功能，和所有由此产生的附加值。这种结构为量化这些附加值提供了基础，以便它们可以反映在总体评估中。
纵向区分是基于均值-末端链，因此分为五个类别：
独特属性
独特属性的方法/应用程序
方法/应用程序的目的
通用目的
量化增值/优势
结果最初由MS Visio记录，见图3.8。
图3. 8 收益模型的结果
另外，创建了一个文献矩阵，其中记录了个人收益及其依赖性。根据潜力本身和潜力之间的关系在文献中被提及的程度来分类。区分产生了提及潜力、案例研究、实证研究、模拟和作者假设等类别。在文献矩阵的行中列出了所有确定的收益。这些列列出了各个参考。图3.9显示了矩阵的一部分。
图3. 9 关于收益的文献矩阵部分
在获得的数据的基础上，利益模型由个人利益的垂直和水平的相互依赖性进行补充，并在Cytoscape项目中实施。结果是一个图模型，它以节点的形式将收益垂直地划分为5个类别，并以链接的形式将它们之间的依赖关系映射到一个类别内和跨类别之间。
图3. 10 图形模型
图模型被设计为交互式的。每个节点后面都有收益的定义，并包括相应的来源。每个链接均来自于文献参考，单击节点或链接分别显示相应的信息。通过此概述，用户可以通过仅显示相邻的节点来仔细查看各个收益的关系。由于这种结构，用户自己就能发现所有潜力。这不仅简化了后续收益分析，而且还为许多产品和流程改进提供了灵感。这使公司能够了解现有的成功案例并为自己的生产制定措施。
3.2.1增材制造的基本优势
利益模型的组成部分是增材制造的基本优势，细分为增材制造的独特特征、方法、目的、目标和价值。
3.2.1.1增材制造的独特特征
增材制造的独特特征是材料属性、几何自由度、可能的材料组合、免工具制造、CAD生成产品的过程以及无定形的原材料。表1中描述了各个独特的卖点。
表 1 增材制造的独特功能
材料特性：AM与常规材料在材料属性方面的主要区别在于，AM技术可同时定义对象的几何形状及其材料属性（THOMPSON ET AL（2016），第738页）。因此，AM技术能够利用具有不同特性的多种材料。例如，尽管CNC适用于钢和其他金属合金等脆性材料，但AM并非针对特定材料。与传统材料特性的另一个区别是，最终的AM零件可能会存在空隙或各向异性，这取决于零件的方向、工艺参数或产品设计（GIBSON ET AL（2010），p10）。
材料组合：AM可用于组合不同组的材料。例如，在金属3D打印中，该技术可用于创建自定义冶金学（THOMPSON ET AL（2016），第743页）。在基于线材的技术中，可以通过不同的喷嘴进料来铺设不同的材料。具有独特性能的材料的局部差异化是AM的一个优势，这是传统技术无法在一个制造步骤中实现的。
几何自由度：通过AM的逐层特性，可以产生高度复杂的几何形状（BAUMERS ET AL 2012，第933页）。因此，产品设计几乎不受任何几何限制的影响（BAUER ET AL。2016，第17页）。与传统的制造技术相比，产品设计师具有更高的自由度。他可以轻松地创建凹陷或内部特征之类的几何形状，而无需进行大量工艺规划（GIBSON ET AL。2010，第11页）。
免工具制造和小批量生产：传统的制造技术（例如铸造，连接或机械加工）还在使用模板，工具或固定装置。通过使用这些辅助制造工具以提高批量生产的成本效益。由于增材制造不需要任何工具来构建产品，因此小批量生产变得更加可行（REEVES ET AL 2011）
CAD2产品：对于大多数常规技术，必须手动操纵CAD产品模型以准备生产过程（例如，通过使用CAM软件）。对于AM，产品模型可以直接用于制造零件（2013年，布吕宁格等人，第2页）。
材料： AM的原料有粉末，液体或细丝形式。无论哪种方式，原料的聚集状态都是无定形的。
3.2.1.2增材制造方法
表2说明了增材制造的方法。
表 2 收益模型的方法
局部材料差异：机械、热或化学性质的局部区分可以通过不同材料的组合或通过一种材料设置特定的局部性质来实现。可以在宏观和微观尺度上进行区分。微观材料差异化的一个示例是使用粉末床融合技术创建定制合金（THOMPSON ET AL。2016，p.743）。
利用不同的颜色：可以通过在原料中添加颜色、使用不同的颜色原料或通过对颜料进行过程中的活化，在单一原料中诱导不同的颜色来实现局部颜色的区分（KERMER ET AL 1998；POPAT U. EDWARDS 2000）。
向表面添加材料：某些增材制造技术（例如直接能量沉积或材料挤压技术）适合在3D表面上添加材料，这可用于修复损坏、磨损或腐蚀的零件（DUTTA U. FROES 2015，第456页）
利用更好的材料：如果以前使用过一种较弱的材料，则AM可以促进诸如钛之类的强度高的材料的利用。与常规技术相比，将钛与AM结合使用具有更高的成本效益，因为仅消耗了所需数量的材料，并且避免了困难的加工过程（BAUER ET AL 2016，第21页）。
减少材料种类：用AM生产相同的材料可以用来生产一个总装配件的不同部件或不同的产品。这可能使得公司原材料种类的全面减少（BEN-NER U.SIEMSEN 2017，p.9）。
流体力学优化：可以优化管道、阀门或节流阀等零件的流体力学性能。例如，可以通过使用自由形式的几何形状来优化热能、气体分布或临界强度的交换（GAUSEMEIER ET AL 2014，第12页）。
微观结构：AM还允许设计人员改变零件的微观和中观结构。典型的应用是创建网格或网格结构。（Thompson等人，2016年，第744页）
控制孔隙率：微观尺度上周期性原件的尺寸、类型、取向和边界条件会影响AM生产零件的孔隙率（THOMPSON ET AL. 2016，p.744）。
创建独特的几何形状：艺术家、工匠和工业设计师经常采用AM来创建独特、有趣和有吸引力的几何形状（THOMPSON ET AL 2016，第741页）。
零件合并：零件的合并被理解为是对具有更少但因此通常更复杂的零件装配的重新设计（KNOFIUS ET AL 2018，第1页）。
产品定制：AM产品可以轻松满足个人定制的需求。定制可以具有功能目的（例如在医疗领域），也可以通过创建独特的产品为单个客户增加个人价值。（DOUBROVSKI ET AL. 2011，第3页）
拓扑优化：拓扑优化通常使用有限元方法来生成最优的材料分布，从而根据给定的力学性能减轻重量。由于AM可以轻松产生高度复杂的几何形状，因此可以在不受很多制造限制的情况下生成优化的拓扑（BRACKETT ET AL.2011，第348页）。
减少整体生产/组装步骤：因为可以在一台AM机器上生产多种产品或同一组件的多个零件，所以通常会减少生产链中的步骤数（HEUTGER 2016，第4页）。
同时生产变体：使用AM可以在一台3D打印机中生产多种产品（HEUTGER 2016，p.4）
其它好处
嵌入系统：通过AM技术的逐层特性，可以在生产过程中集成传感器/执行器、电子线路或连接器（GAUSEMEIER ET AL。2014，第12页）。
将3D扫描转换为产品：AM不需要产品专用的机器设置，也不需要产品专用的工具。因此，可以“直接”使用3D扫描仪获得的3D数据进行制造。（GEBHARDT 2012，第104页）
避免昂贵的常规制造步骤：使用AM可以避免一些昂贵的传统制造步骤。例如：钛合金航空零件的数控铣削，速度慢，价格昂贵并且会产生大量的金属废料。通过AM方法生产这些部件，将减少这些缺点。（WOHLERS ASSOCIATES INC.2017，第193页）
减少供应商：使用AM生产时，供应商的总数减少了。例如：可以从数量有限的供应商那里订购大量的颗粒/细丝原料，而不是从不同的供应商那里采购各种材料和零件。（FELDMANN U.PUMPE 2017，第686页）
按需生产/数字仓库：有了AM，生产就有可能在需求点和消费点发生。因为产品和工具不需要实际存储，可以存储在数字仓库中，所以可以实现按需生产。（MOHR U. KHAN 2015，第22页）
分散制造：为了减少运输时间并提高服务水平，存在一种将生产地点分散的趋势。AM的许多特性促成了分散式的制造模式。（HEUTGER 2016，第4页）
持续的产品开发：增材制造的产品可以迭代开发，而无需在工具、机器或其他物理组件上的任何进一步投资。因此，有可能以最有效的成本持续改进产品。（2015年BALDINGER）
3.2.1.3增材制造的目的
表3说明了增材制造的目的。
表 3 增材制造的目的
材料资源效率：从理论上讲，仅消耗了形成每一层几何图形所需的材料量。与减材制造方法相比，AM消耗的材料更少，所以它具有更高的材料资源效率。（FELDMANN U.PUMPE 2017，第687页）
更少的产品界面：通过合并装配体的多个零件，可以减少这些零件之间的接口数量。产品界面通常被认为是产品的主要弱点。（GRUND 2015，第234页）
灵活的几何结构：像可膨胀(可展开)零件这一类柔性结构可以通过封闭网格来实现（MAHESHWARAA NAMASIVAYAM U. CONNER SEEPERSAD 2011）。
产品识别 为了识别外观相似的产品或保护制造商和客户免受假冒伪劣产品的影响，可以打印特定的识别措施，例如压印的序列号或QR码（FELDMANN U.PUMPE 2017，p.692）。
减少紧固件：如果将零件整合在一起或设计出能够通过复杂的几何形状实现多种功能的产品，则会使得许多简单的零件（例如紧固件）变得过时（CAMPBELL U.BERNABEI 2017，第73页）。
轻巧的设计：轻量化设计是指在不降低产品功能与规格的情况下减轻部件重量（WOHLERS ASSOCIATES INC 2017，p。186）。
功能性能的优化：使用AM产品可以针对功能优化进行设计，而不会影响制造过程中的限制条件（CAMPBELL U.BERNABEI 2017，第77页）。
剽窃保护：嵌入式系统（例如RFID芯片、条形码或表面结构）的集成可用于防剽窃（SCHMIDT 2015，第131页）。
创建绝缘：可以创建多功能结构以建立隔音或隔热效果（GAUSEMEIER ET AL 2014，p。10）。
创建独特的连接器：通过打印组件的嵌入式接口，可以创建与标准紧固件有很大不同的独特连接器，例如：生物医学中的植入物（GAUSEMEIER ET AL.2014，p.10）
整合新功能：通过使用多功能的结构化组件，可以增强和升级零件的功能（GAUSEMEIER ET AL 2014，第10页）。
更好的需求预测准确性：由于只有少数几个原料供应商补充了原料，计划的活动减少了，预测原料需求的准确性提高了（FELDMANN U. PUMPE 2017，第685页）。
审美产品创造：通过AM的高几何自由度，产品设计师可以探索美学形式以改善情感价值（CAMPBELL ET AL。2013，第7页）。
更好的搬运和运输性：对于原材料、组件或成品，可以实现更好的处理和运输（BEN-NER U. SIEMSEN 2017，第10页）。
快速进行设计变更：如果进行设计更改，则无需生产新工具。因此，可以更快地实现产品的设计更改（HOPKINSON U. DICKENS 2005，第32页）。
生产能力缓冲：即使为了其他目的购买了增材制造机器，它也可以用作其他生产系统的产能缓冲器。因此，AM可以在需求意外激增的情况下提供帮助。（KHAJAVI ET AL.2014，第58页）
缩短交货时间：可以减少交货时间（例如，与注塑成型相比），因为不需要事先生产任何工具，这可以缩短上市时间。（WOHLERS ASSOCIATES INC.2017，第181页）
减少设备磨损：用钛等坚固材料来生产零件时，传统的技术设备磨损严重。由于AM不使用减材步骤，因此可以减少设备的磨损。（GRUND 2015，第234页）
减少下游涂装：一些增材制造技术可以直接以不同的颜色打印零件。这可能省去了下游喷涂操作。（Thompson等人，2016年，第741页）
产品体积的灵活性：无需更改机器设置即可生产不同的产品。因此，产量可以迅速调整，以适应不断变化的需求。（WOHLERS ASSOCIATES INC.2017，第182页）
产品组合灵活性：由于不需要工具，因此可以在短时间内更改产品组合。因此，AM的使用可实现较高的产量灵活性。（WOHLERS ASSOCIATES INC.2017，第182页）
减少管理费用：可以通过合并零件来减少文档、检查、生产计划等的管理开销（WOHLERS ASSOCIATES INC 2017，p.182）。
规模经济：AM使产能更贴近市场需求（BEN-NER U.SIEMSEN 2017，p.9）
实现快速维修和再制造：如果可以随时重新制造缺少的备件，客户将从更短的停机时间中获利（BAUER ET AL。2016，p。18）
3.2.1.4增材制造的目标
表4描述了增材制造的目标。
表 4 增材制造的目标
在用产品的消耗：如果实现了产品改进（例如，通过轻量化设计），那么在部署AM生产部件的地方，可以减少产品的能源消耗。（YANG ET AL.2017，p.838）
保护专有技术：通过刻印隐藏的特征，AM可以用于保护制造商和客户免受伪造的侵害（FELDMANN U.PUMPE 2017，p.692）。
产品寿命更长：通过合并部件可以达到更长的使用寿命，因为更少的功能接口会带来更少故障可能性（DEUTSCHES INSTITUTFüRNORMUNG 2017，第234页）。
可持续发展：使用AM可以带来许多可持续性收益。例如：通过更高的原材料效率，可以减少能源消耗或降低生产量，使其更贴近客户。（SREENIVASAN ET AL.2010，第82页）
长期保存备件：如果有数字模型，则可以随时复制任何零件。因此，不需要物理空间就可以长期储存备件。（WOHLERS ASSOCIATES INC.2017，第182页）
增强内在的客户价值：内在的客户价值是指情感上的客户关系。通过提供定制产品可以增加内在的客户价值。（SPALLEK U.KRAUSE 2017，第74页）
提升外部客户价值：外部客户价值是指定制的功能，可以增强客户定制产品的可用性（SPALLEK U. KRAUSE 2017，第74页）。
减少生产过程中的能源：生产过程中的能源可以降低，例如通过避免能源密集型的制造步骤（例如：铸造或数控加工）（SREENIVASAN ET AL 2010，第82页）。
快速的时间/对市场的反应：主要是因为不需要工具并且可以快速调整设计，所以AM可以对市场活动做出快速反应（SCHMIDT 2015，S. 33）。
改善整体制造/装配性能：可以通过减少要组装的零件数量来提高组装性能（ATZENI U. SALMI 2012）。连接器可以自由设计成符合人体工程学的产品。
更好地服务客户群：AM使公司能够低成本高效率地服务小客户群体，因为可以在不增加生产工作量的情况下生产单个零件（FELDMANN U. PUMPE 2017，第677页）。
快速可靠的送货服务：在长途运输的情况下，基于增材制造的分布式生产系统可以减少交货时间，从而提高交货服务水平（HEUTGER 2016，第4页）。
减少缺货风险：缺货风险描述了不能为客户提供产品的风险。可以通过数字存储零件来减少缺货风险。（SIRICHAKWAL U.CONNER 2016，57ff。）
减少库存：许多方面，尤其是AM的数字化工作流程和免工具化，使得库存减少和所需车间面积减少（WOHLERS ASSOCIATES INC。2017，p182）。
绕过贸易壁垒：可以通过数字方式发送产品并分散生产来避免高关税和贸易壁垒（FELDMANN U.PUMPE 2017，p.686）。
3.2.1.5增材制造的价值
表5说明了增材制造的值。
表 5 增材制造的价值
减少使用中产品的运营成本：无论是对客户还是公司来说，使用有收益的AM可以节省成本。
更高的收入：该公司在利用AM的同时获得了更高的效益。主要原因是：更好的交付可靠性、更短的交货时间、更高的灵活性以及种类繁多的产品组合（FELDMANN U. PUMPE 2017，第692页）。
减少人工成本：例如：如果零件可以合并而不用进行装配，则可以降低人工成本（M. ZANARDINI ET AL。2015，第5页）。
减少材料成本：当使用更少的材料或具有更高的材料回收率时，可以节省材料成本。
降低排放成本：像二氧化碳排放这样的排放是可以计算成本的，因此可以评估减排成本降低的情况。
减少制造/组装成本：通过减少生产的步骤，可以降低总体制造/组装成本（CAMPBELL ET AL 2013，第9页）
减少运输成本：通过轻巧的设计或通过数字化发送产品并在本地进行打印，可以降低运输成本（FELDMANN U. PUMPE 2017，第690页）。
减少库存成本：库存成本可以通过按需生产来节省，而且不需要工具库（GIFFI ET AL。2014，第4页）。
减少基础设施成本：更少的生产步骤使得物料搬运设备和其他基础设施组件变少，从而节省了投资和运营成本。
减少设备维护/维修费用：可以节省维护和维修费用，例如：如果不需要工具，则无需维护工具等（WOHLERS ASSOCIATES INC。2017，p181）。
减少报废/处理成本 报废和处理的成本降低了，例如，当按需打印时，因为并没有储存被逐步淘汰的产品，从而降低了成本（FELDMANN U.PUMPE 2017，第686页）。
降低风险成本：“风险总成本是组织运营中与风险相关的所有方面的总和，包括保留（未保险）损失以及相关的损失调整支出、风险控制成本、转移成本和管理成本。”https://www.irmi.com/term/insurance-definitions/风险成本
降低生产成本：提高生产量（推出新产品）可以减少时间和成本，例子：不需要工具（HOLMSTR MET AL。2010，第692页）。
3.2.2利益模型的应用
在图3.11中，显示了利益模型的垂直分化，分为五个类别。在这个模型中，增材制造的独特特征是材料特性、几何自由度、可能的材料组合、免工具制造、CAD到产品的过程以及无形原料。基于这些特定属性或已知优势，该模型使用户能够以结构化的方式对优势进行识别和组合，以便在成本框架内确定所有潜在用例中经济用例与其效益的评估。其步骤如下所述：
图3. 11 利益模型的纵向差异
图3.12显示了收益模型中的原因和可能导致的直接后果是如何产生的。从考虑特殊利益（例如优化流体力学）开始，可能对通用目的和成本优势（例如更高的生产率和因此更短的零件加工时间）的水平产生直接影响。此外，所考虑的节点的根源显示在上一级别上，在这种情况下，它对应于内部几何在应用类别中
图3.12 效益模型–根本原因和直接后果
利益模型的结构还允许显示任何其他节点相邻的节点，如图3.13所示。除了优化流体力学可能带来的直接后果外，此处还显示了连接到上一级别内部几何结构的节点。当出现可能的后果时，允许对节点上位的流体力学的变化进行附加的分析。对于这种重新设计，不仅会对正在考虑的（起始）节点产生影响，而且还可能导致进一步的影响。内部几何形状的优化，除了对流体力学的影响之外，还可以在无需付出太多努力的情况下提高防止复制的安全性，这反过来对专有技术的保护产生有利的影响，从而降低了反剽窃的成本。
图3.13 收益模型– I°原因和可能的间接后果
以与前面段落中描述的过程类似的方式，下一个更高级别节点的重新设计可能产生的结果在图3.14中进行了映射。通过改变几何自由度，除了内部几何形状以及流体力学的优化之外，还可以在拓扑优化和零件合并方面产生积极的影响。这些反过来又会影响应用目的、通用目的和成本收益等从属级别节点。
图3.14 收益模型– II°原因和可能的间接后果
因此，利益模型的主要成功之处在于，它概述了增材制造的特征及特征之间的关系。这使得可以估计特征最优化对关联特征的影响，从而在改进产品的过程中显示出极大的潜力。
3.3基于网络的综合成本效益工具
结果是一个成本模型原型，它允许简单的通用应用程序和成本计算，只需要几个参数。在此基础上，成本模型被转换为使用Python编程语言的指示板。下图概述了成本效益模型的结构。
图3.15 成本效益模型
用户可以在这个仪表板上的各个选项卡之间导航。概述页和每一页输入产品，机器，材料，工作，业务和后处理数据是可用的。最后一页包含与利益模型部分相关的利益。
在“概述”页面上，将清楚汇总根据输入的参数计算出的数据。在这里，成本也被细分为成本类别。
图3.16 成本效益模型–概述
可以使用控制器来设置要考虑的批量的范围。敏感性分析显示了取决于批量的生产成本。这个饼图以百分比表示生产成本的相对构成。这些费用分为机器成本、直接和间接材料成本、后处理成本和人工成本。所有计算均基于已经说明的结构和计算基础。通过使用已识别的优点（与之前解释的过程类似），可以将成本并置并节省成本，从而使用户能够评估输入。下面说明模型的各个输入页面：
在“产品”下输入特定于产品的信息。
图3.17 成本效益模型–产品
在“机器”下，可以输入与机器有关的信息，SLM处理参数和间接材料成本。从文献中识别出的示例数据已经存储在低成本初始应用程序的机器信息中。这些可以由用户修改，添加新行。
图3.18 成本效益模型–机器
在“材料”下，列出了有关所用材料的信息。这里的样本数据也已经存储。用户可以编辑它们，或在新行中添加新材料。用户可以选择相应的物料进行计算。
图3.19 成本效益模型-物料
在工作目录下，添加特定订单的信息。
图3.20 成本效益模型–工作
在“商业”下，输入特定于企业的信息。
图3.21 成本效益模型-商业价值输入数据
“后处理”数据列出了可能的后处理步骤的成本。示例数据也可以在此处进行编辑，或者可以添加新数据。“描述”字段允许向每个过程添加注释。例如，在此可以指定后处理过程是可选的还是强制性的。为了进行计算，用户选择要执行的后处理步骤。后处理成本一次只涉及一个部分。
图3.22 成本效益模型–后处理数据
在“收益”中选择模型后，用户可以在基于Web的评估中找到相关的用户维度，并可以单独量化它们以实现可比性（图3.23）。
图3.23 收益模型
4.资料来源
ATZENI, E.; SALMI, A.: Economics of additive manufacturing for end-usable metal parts. In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 62 (2012) 912, S. 1147 – 1155.
BALDINGER, M.: Ans tze zum Management der Additive Manufacturing Supply Chain. http://www.rtejournal.de/ausgabe12/4235.
BAUER, D.; BORCHERS, K.; BURKERT, T.; CIRIC, D.; COOPER, F.; ENSTHALER, J.; GAUB, H.; GITTEL, H. J.; GRIMM, T.; HILLEBRECHT, M.; KLUGER, P. J.; KL DEN, B.; KOCHAN, D.; KOLB, T.; L BER, L.; LENZ, J.; MARQUARDT, E.; MUNSCH, M.; MüLLER, A. K.; MüLLER-LOHMEIER, K.; MüLLER-TER JUNG, M.; SCHAEFLEIN, F.; SEIDEL, C.; SCHWANDT, H.; VAN DE VRIE, R.; WITT, G.; Z H, M.: Handlungsfelder Additive Fertigungsverfahren. 1. Auflage. Verein Deutscher Ingenieure, Düsseldorf 2016.
BAUMERS, M.; HOLWEG, M.; ROWLEY, J.: The economics of 3D Printing: A total cost perspective 2015.
BAUMERS, M.; TUCK, C.; WILDMAN, R.; ASHCROFT, I.; ROSAMOND, E.; HAGUE, R.: Combined Build-Time, Energy Consumption and Cost Estimation for Direct Metal Laser Sintering. In: Proceedings of Twenty Third Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium—An Additive Manufacturing Conference 13 (2012) 1, S. 932 – 944.
BEN-NER, A.; SIEMSEN, E.: Decentralization and Localization of Production. In: California Management Review 59 (2017) 2, S. 5 – 23.
BRACKETT, D.; ASHCROFT, I.; HAGUE, R.: Topology Optimization for Additive Manufacturing. In: Proceedings of the Solid Freeform Fabrication Symposium (2011) 1, S. 348 – 362.
BREUNINGER, J.; BECKER, R.; WOLF, A.; ROMMEL, S.; VERL, A.: Generative Fertigung mit Kunststoffen. Konzeption und Konstruktion für Selektives Lasersintern. Springer, Berlin, Heidelberg 2013.
CAMPBELL, R. I.; BERNABEI, R.: Increasing product attachment through personalised design of additively manufactured products. In: Proceedings of the 21st International Conference on Engineering Design (ICED17) 21 (2017) 5, S. 71 – 79.
CAMPBELL, R. I.; JEE, H.; KIM, Y. S. (Hrsg.): Adding product value through additive manufacturing. The Design Society 2013.
COSTABILE, G.; FERA, M.; FRUGGIERO, F.; LAMBIASE, A.; PHAM, D.: Cost models of additive manufacturing. A literature review. In: International Journal of Industrial Engineering Computations 8 (2017) 2, S. 263 – 283.
DEUTSCHES INSTITUT FüR NORMUNG (DIN): Zuverl ssigkeitsmanagement – Teil 3-3: Anwendungsleitfaden – Lebenszykluskosten DIN EN 60300-3-3, September 2014.
DEUTSCHES INSTITUT FüR NORMUNG (DIN): Additive Fertigung - Grundlagen DIN EN ISO/ASTM 52900, Juni 2017.
DOUBROVSKI, Z.; VERLINDEN, J. C.; GERAEDTS, J. M.P.: Optimal Design for Additive Manufacturing: Opportunities and Challenges. In: Proceedings of the ASME 2011 International Design Engineering Technical Conferences & Computers and Information in Engineering Conference (2011) 1, S. 1 – 12.
DUTTA, B.; FROES, F. H.: The additive manufacturing (AM) of titanium alloys. In: Titanium Powder Metallurgy. Hrsg.: M. Qian; F. H. Froes. ButterworthHeinemann, Boston 2015, S. 447 – 468.
FELDMANN, C.; PUMPE, A.: A holistic decision framework for 3D printing investments in global supply chains. In: Transportation Research Procedia 25 (2017) 1, S. 677 – 694.
GAUSEMEIER, J.; ECHTERHOFF, N.; KOKOSCHKA, M.; WALL, M.: Thinking ahead the Future of Additive Manufacturing - Future Applications. Hrsg.: DMRCUniversity of Paderborn, Paderborn 2014.
GEBHARDT, A.: Understanding additive manufacturing. Rapid prototyping, rapid tooling, rapid manufacturing. Hanser Publishers, Munich, Cincinnati 2012.
GIBSON, I.; ROSEN, D.; STUCKER, B.: Additive Manufacturing Technologies. 3D Printing, Rapid Prototyping, and Direct Digital Manufacturing. 2. Springer, New York, Heidelberg, Dordrecht, London 2010.
GIFFI, C. A.; GANGULA, B.; ILLINDA, P.: 3D opportunity in the automotive industry. Additive manufacturing hits the road 2014.
GRUND, M.: Implementierung von schichtadditiven Fertigungsverfahren. Mit Fallbeispielen aus der Luftfahrtindustrie und Medizintechnik. Springer Vieweg, Berlin 2015.
HEUTGER, M.: 3D Printing and the future of Supply Chains. A DHL perspective on the state of 3D printing and implications for logistics. Hrsg.: M. HeutgerDHL Customer Solutions & Innovation 2016.
HOLMSTR M, J.; PARTANEN, J.; TUOMI, J.; WALTER, M.: Rapid manufacturing in the spare parts supply chain. In: Journal of Manufacturing Technology Management 21 (2010) 6, S. 687 – 697.
HOPKINSON, N.; DICKENS, P.: Rapid prototyping for direct manufacture. In: Rapid Prototyping Journal 7 (2001) 4, S. 197 – 202.
HOPKINSON, N.; DICKENS, P.: Analysis of rapid manufacturing—using layer manufacturing processes for production. In: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science 217 (2005) 1, S. 31 – 39.
KERMER, C.; RASSE, M.; LAGOGIANNIS, G.; UNDT, G.; WAGNER, A.; MILLESI, W.: Colour stereolithography for planning complex maxillofacial tumour surgery. In: Journal of Cranio-Maxillofacial Surgery 26 (1998) 6, S. 360 – 362.
KHAJAVI, S. H.; PARTANEN, J.; HOLMSTR M, J.: Additive manufacturing in the spare parts supply chain. In: Computers in Industry 65 (2014) 1, S. 50 – 63.
KNOFIUS, N.; VAN DER HEIJDEN, M. C.; ZIJM, W.H.M.: Consolidating spare parts for asset maintenance with additive manufacturing. In: International Journal of Production Economics 208 (2018) 1, S. 269 – 280.
LINDEMANN, C.; JAHNKE, U.; MOI, M.; KOCH, R.: Analyzing Product Lifecycle Costs for a Better Understanding of Cost Drivers in Additive Manufacturing. In: Proceedings of the Solid Freeform Fabrication Symposium (2012) 1, S. 177 – 188.
LINDEMANN, C.; JAHNKE, U.; MOI, M.; KOCH, R.: Impact and Influence Factors of Additive Manufacturing on Product Lifecycle Costs. 24th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium - An Additive Manufacturing Conference, Austin, TX 2013.
M. BAUMERS, M. H.: Cost Impact Of the Risk of Build Failure in Laser Sintering. In: Solid Freeform Fabrication 2016: Proceedings of the 26th Annual International Solid Freeform Fabrication 2016: Proceedings of the 27th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium (2016) 1, S. 1910 – 1921.
M. ZANARDINI; A. BACCHETTI; M. ASHOUR POUR; S. ZANONI: Benefits and costs of additive manufacturing applications: a holistic evaluation guide 2015.
https://www.researchgate.net/publication/306100171_Benefits_and_Costs_of_Additive_Manufacturing_Applications_An_Evaluation_Guideline.
MAHESHWARAA NAMASIVAYAM, U.; CONNER SEEPERSAD, C.: Topology design and freeform fabrication of deployable structures with lattice skins. In: Rapid Prototyping Journal 17 (2011) 1, S. 5 – 16.
MOHR, S.; KHAN, O.: 3D Printing and Its Disruptive Impacts on Supply Chains of the Future. In: Technology Innovation Management Review 5 (2015) 11, S. 20 – 25.
POPAT, A. H.; EDWARDS, M. R.: Process for forming a colored three-dimensional article, USA 2000.
REEVES, P.; TUCK, C.; HAGUE, R.: Additive Manufacturing for Mass Customization. In: Mass Customization. Engineering and Managing Global Operations. Hrsg.: F. S. Fogliatto; G. J. C. da Silveira. Springer Series in Advanced Manufacturing. Springer-Verlag London, London 2011, S. 275 – 289.
RUFFO, M.; TUCK, C.; HAGUE, R.: Cost estimation for rapid manufacturing - laser sintering production for low to medium volumes. In: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture 220 (2006) 9, S. 1417 – 1427.
SCHMIDT, T.:Potentialbewertung generativer Fertigungsverfahren für Leichtbauteile, Technischen Universit t Hamburg-Harburg Institut für Laser- und Anlagensystemtechnik (iLAS) und LZN Laser Zentrum Nord GmbH, Dissertation 2015.
SIRICHAKWAL, I.; CONNER, B.: Implications of Additive Manufacturing for Spare Parts Inventory. In: 3D Printing and Additive Manufacturing 3 (2016) 1, S. 56 – 63.
SPALLEK, J.; KRAUSE, D.: Entwicklung individualisierter Produkte durch den Einsatz Additiver Fertigung. In: Additive Manufacturing Quantifiziert. Hrsg.: R. Lachmayer; R. B. Lippert. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg 2017, S. 69 – 83.
SREENIVASAN, R.; GOEL, A.; BOURELL, D. L.: Sustainability issues in laser-based additive manufacturing. In: Physics Procedia 5 (2010) 1, S. 81 – 90.
THOMPSON, M. K.; MORONI, G.; VANEKER, T.; FADEL, G.; CAMPBELL, R. I.; GIBSON, I.; BERNARD, A.; SCHULZ, J.; GRAF, P.; AHUJA, B.; MARTINA, F.: Design for Additive Manufacturing. Trends, opportunities, considerations, and constraints. In: CIRP Annals 65 (2016) 2, S. 737 – 760.
VEREIN DEUTSCHER INGENIEURE (VDI): Kostenrechnung mit Maschinenstundens tzen VDI 3258 Blatt 1, Oktober 1962.
VEREIN DEUTSCHER INGENIEURE (VDI): Beschaffung, Betrieb und Instandhaltung von Produktionsmitteln unter Anwendung von Life Cycle Costing (LCC) VDI 2884, Dezember 2005.
WOHLERS ASSOCIATES INC.: Wohlers report 2017. 3D printing and additive manufacturing state of the industry: annual worldwide progress report. Wohlers Associates, Fort Collins, Colorado 2017.
YANG, S.; TALEKAR, T.; SULTHAN, M. A.; ZHAO, Y. F.: A Generic Sustainability Assessment Model towards Consolidated Parts Fabricated by Additive Manufacturing Process. In: Procedia manufacturing 10 (2017) 1, S. 831 – 844.
研究背景
2020年3月，奥地利技术公司Ecoplus Plastics和Mechatronics Cluster公布了他们的一项研究结果，内容主要是关于将增材制造应用于工业生产中的发现。两年前，这两家公司启动了这项耗资210万欧元的研究项目，称为“增材制造的工业4.0”（AM 4 Industry）。
项目目的是使企业能够在把增材制造引入生产领域时，做出更明智的决策。研究表明，增材制造技术能否成功应用于工业，主要取决于几大关键因素：
●质量特征的定义以及设计
●3D打印工艺的发展
●可靠的生产过程监控
●合适的后处理指南
●合适的成本效益模型
该报告一共包括五个细分报告：
●激光束熔化（LBM）增材制造缺陷研究
●增材制造设计非常重要
●增材制造中的设计与流程相关注意事项
●实施增材制造工艺之前，做好质量优化和成本分析
●应用示例介绍OpenFoam和chtMultiRegion
这项研究，南极熊认为非常有价值，有利于激光熔化类的3D打印企业深入展开工业应用，推动我国智能制造的发展。
本报告的翻译，得到北京化工大学英蓝实验室 吴怀松、何其超、程月、王皓宇、张秀、刘俊丰等同学，和老师焦志伟的大力支持。正是由于这个也做3D打印相关研究的团队，付出了约1个月的时间和精力，本报告的中文版才得以问世。南极熊特此感谢！
小通知
微信公众号“南极熊3D打印”底部菜单栏，发布了多个3D打印入口
