Return to search

Decision support model for selecting additive or subtractive manufacturing

Additive manufacturing (AM), or 3D printing, is a manufacturing method where components are produced by successively adding material to the product layer by layer, unlike traditional machining where material is subtracted from a workpiece. There are advantages and disadvantages with both methods and it can be a complex problem to determine when one method is preferable to the other. The purpose of this study is to develop a decision support model (DSM) that quickly guides the end user in selecting an appropriate method with regards to production costs. Information is gathered through a literature study and interviews with people working with AM and CNC machining. The model takes into consideration material selection, size, times, quantities, geometric complexity, post-processing and environmental aspects. The DSM was formulated in Microsoft Excel. The difference in costs between each method in relation to quantity and complexity was made and compared to the literature. The AM model is verified with calculations from the Sandvik Additive Manufacturing. The margin of error is low, around two to six percent, when waste material isn’t included in the calculations. Unfortunately, verification of the CNC model hasn’t been performed due to a lack of data, which is therefore recommended as future work. The conclusion of the study is that AM will not replace any existing manufacturing method anytime soon. It is, however, a good complement to the metalworking industry, since small, complex parts with few tolerances benefits from AM. An investigation of existing solutions/services related to the study was also performed with the ambition that the DSM can complement existing solutions. It was found that while there are many services that helps companies with implementing AM through consulting, few provides any software to assist the company. Regarding the question if AM is profitable for certain products, only one software fulfilled that demand, though it didn’t provide any actual costs. The DSM therefore fills a gap among the existing services and software. / Additiv tillverkning (AM), eller 3D-printing, är en tillverkningsmetod där komponenter produceras genom att succesivt addera material till produkten lagervis, till skillnad från skärande bearbetning där material subtraheras från ett arbetsstycke. Det finns fördelar och nackdelar med respektive metod och det kan vara ett komplext problem att avgöra när den ena metoden är att föredra framför den andra. Syftet med denna studie är att utveckla en beslutstödjande modell (DSM) som hjälper användaren välja lämplig metod med avseende på produktionskostnader. Information inhämtas genom en litteraturstudie samt intervjuer med personer som arbetar med AM och skärande bearbetning. Modellen tar hänsyn till material, storlek, tider, geometrisk komplexitet, efterbearbetning och miljöeffekter. Den beslutstödjande modellen skapades i Microsoft Excel. Skillnaden i pris mellan respektive tillverkningsmetod beroende på antal och komplexitet jämfördes mot litteraturstudien. Modellen för AM verifieras med hjälp av kostnadskalkyler från Sandvik Additive Manufacturing. Felmarginalen är förhållandevis låg på cirka två till sex procent när spillmaterial inte tas hänsyn till. Tyvärr har modellen för skärande bearbetning inte verifieras på grund av en brist på data, vilket därför rekommenderas som fortsatt arbete.  Slutsatsen är att AM inte kommer ersätta någon nuvarande tillverkningsmetod. Det är dock ett bra komplement till metallindustrin eftersom små, komplexa komponenter med få toleranskrav gynnas av AM. En undersökning över nuvarande tjänster relaterat till studien genomfördes med ambitionen att utreda om den beslutstödjande modellen kompletterar dessa. Resultatet av undersökningen visar att medan det finns många konsulttjänster som hjälper ett företag implementera AM så är det få som erbjuder någon form av mjukvara. Gällande frågan om AM är lönsam för vissa produkter så var det bara en mjukvara som kunde besvara den, dock utan att visa några kostnader. Den beslutstödjande modellen framtagen i denna studie fyller därmed en funktion bland nuvarande tjänster och mjukvaror.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hig-26996
Date January 2018
CreatorsMadeleine, Wedlund, Jonathan, Bergman
PublisherHögskolan i Gävle, Maskinteknik, Högskolan i Gävle, Maskinteknik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0026 seconds