Durchlaufzeit im Lieferkettenmanagement der additiven Fertigung: Probleme bei Durchlaufzeitberechnung von Systemen Fertigung

Dieses Buch befasst sich mit der Unfähigkeit herkömmlicher ERP- und MRP-Systeme, Durchlaufzeiten in Lieferketten der additiven Fertigung (AM) genau zu berechnen. Feste, deterministische Durchlaufzeitparameter - die für die stabile, traditionelle Fertigung konzipiert wurden - versagen systematisch in AM-Umgebungen, in denen die Bauzeiten je nach Teilegeometrie variieren, die Nachbearbeitung stark schwankt, die Maschinenverfügbarkeit stochastisch ist und die Beschaffung von Spezialmaterialien mit langen, ungewissen Vorlaufzeiten verbunden ist. Die Studie entwickelt eine fünfphasige AM-Durchlaufzeit-Taxonomie, die die Vorproduktion, die Maschinenwarteschlange, den Bauvorgang, Unterbrechungen während des Prozesses und die Nachbearbeitung abdeckt, und erstellt anschließend das "AM-SCM Lead Time Computation Framework" (AMLTCF) - ein modulares stochastisches Modell, das vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Durchlaufzeit liefert, anstatt Einzelpunkt-Schätzungen. Das AMLTCF wurde anhand von Fallstudien aus den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Medizintechnik und Konsumgüter validiert und reduziert den Fehler bei der Vorlaufzeitprognose von 22-39 % (ERP-Basiswert) auf 7-12 %, was präzise Lieferzusagen gegenüber Kunden, eine optimierte Terminplanung und reduzierte Sicherheitsbestände ermöglicht. Modelle des maschinellen Lernens (XGBoost, LSTM) verbessern die Prognosegenauigkeit zusätzlich, sofern ausreichende historische Daten vorliegen.