A mathematical model for evaluating spare parts qualification costs considering different manufacturing technologies
Abstract
Ideelt sett lagrer bedrifter en tilstrekkelig mengde reservedeler for å unngå nedetid. Til gjengjeld er det ønskelig at lagerstørrelsen ikke overskrider hva som er nødvendig, da dette fører til høye lagerkostnader. Det å håndtere reservedeler på en god og effektiv måte kan imidlertid være utfordrende fordi det involverer deler med høy kompleksitet og lavt volum. I tillegg preges reservedeler av høye servicekrav kombinert med uforutsigbar etterspørsel. Additiv produksjon (AM), også kjent som 3D-utskrift, har blitt identifisert som en mulig løsning på flere av disse utfordringene takket være "print on demand" funksjonen ved slik teknologi.
Så langt er det imidlertid ikke kjent hvordan kvalifiseringskostnader påvirker evaluering av økonomisk lønnsomhet ved metall AM sammenlignet med konvensjonell produksjon (CM). Denne mangelen er et problem fordi kostbar og tidkrevende testing hindrer metall AM i å ha ett større nedslagsfelt i industrien, spesielt for kritiske reservedeler.
Målet med denne masteroppgaven var derfor å utvikle en brukervennlig matematisk modell for å evaluere kostnadene for kvalifisering av reservedeler for AM og CM. Modellen som ble utviklet er basert på kvalifikasjonsstandarden kjent som DNV-ST-B203, og den beregner kostnader for ni ulike kvalifiseringsveier for begge produksjonsteknologiene. De ni alternativene er et resultat av at en reservedel kan gjennomgå 3 ulike scenarioer for hver av de 3 nivåene av kritikalitet.
Modellen ble utviklet ved å kombinere kvalitative og kvantitative metoder. Den kvalitative fasen bestod av et litteraturstudium og et møte med eksperter innenfor fagfeltet. Dette resulterte i at nevnte kvalifikasjonsstandard ble valgt, samt at forutsetningene som lå til grunn for modellen, ble formulert. Deretter fulgte den kvantitative fasen hvor utviklingen av selve modellen ble gjennomført. I tillegg ble den anvendt på to casestudier.
Kvalifikasjonsmodellen representerer dermed det unike bidraget til denne masteroppgaven siden det så langt ikke er utviklet verktøy for å evaluere kvalifikasjonskostnader for AM og CM. Dette kan komme til god nytte for både bedrifter og forskere innenfor det aktuelle fagfeltet. I tillegg demonstrerte casestudiene at DNV-standarden i mange tilfeller er for omstendelig og derav dyr. En konsekvens av å bruke kvalifikasjonsmodellen var at det som opprinnelig ble sett på som lovende reservedeler for metall AM, ikke nødvendigvis var like lovende lengre. Ideally, companies store a sufficient amount of spare parts to avoid downtime while keeping the number of spare parts as low as possible to avoid high storage costs. However, efficient spare parts management can be challenging because it involves high-mix, low-volume parts and is often characterized by high service requirements coupled with unpredictable demand patterns. Additive manufacturing (AM), also known as 3D printing, has been identified as having the potential to overcome some of the above challenges thanks to a "print on demand" approach.
So far, however, the impact of qualification costs on when metal AM is economically convenient compared to conventional manufacturing (CM) has been overlooked. This lack of qualification assessment is a problem because costly and time-consuming non-standard testing is deterring the wider applications of metal AM, especially for critical end-use components.
Thus, this master thesis proposes an easy-to-use mathematical model for evaluating spare parts qualification costs for AM and CM. The developed model is based on the DNV-ST-B203 qualification standard, and it calculates costs for nine different qualification routes for both manufacturing technologies. The nine options are derived from 3 levels of criticality and their 3 case scenarios, ranging from best to worst-case.
A mixed-method approach was performed using qualitative and quantitative methods to develop the qualification model. The qualitative phase consisted of a literature review and a focus group meeting, which led to the qualification standard and assumptions underlying the model. This was followed by the quantitative phase, i.e., the development of the model itself and its application to two case studies.
The qualification model developed herein represents the main contribution of this master thesis since no tool has been developed so far to support managers and practitioners in evaluating qualification costs for AM and CM. Additionally, the two case studies demonstrated that the DNV-ST-B203 standard is, in many cases, too rigid and expensive. Consequently, promising metal AM spare part candidates were not necessarily as promising anymore by applying the qualification model.