Parametrisches Entscheidungsmodell zur integrierten Bewertung von Produkt- und Produktionsparametern in der virtuellen Produktentwicklung

Abstract

Die Auswahl geeigneter Fertigungsverfahren gehört zu den frühen, zugleich aber weitreichenden Entscheidungen in der Produktentwicklung. Sie beeinflusst Werkstoffauswahl, erreichbare Qualität, Kostenstruktur, Werkzeug- und Anlagenbindung, Lieferzeit sowie die spätere Skalierbarkeit eines Produkts. In der frühen Konzeptphase liegen jedoch häufig nur unvollständige Informationen vor. Detaillierte CAD-Modelle, freigegebene Zeichnungen, Lieferantenangebote oder belastbare Prozesspläne stehen zu diesem Zeitpunkt oft noch nicht zur Verfügung. In der industriellen Produktentwicklung entsteht dadurch ein Bedarf an Werkzeugen, die eine nachvollziehbare Vorbewertung mit wenigen, aber entscheidungsrelevanten Eingaben ermöglichen.Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein numerisches Entscheidungsunterstützungssystem zur Vorbewertung von Fertigungsverfahren und Material-Verfahrens-Kombinationen entwickelt. Ausgangspunkt war die praktische Beobachtung, dass in der Produktentwicklung ein transparentes Vergleichswerkzeug für frühe Phasen fehlt: Online-Angebotsplattformen und auf digitalen Bauteilmodellen basierende Kostenwerkzeuge liefern wertvolle Informationen, setzen aber meist hinreichend reife Modelldaten voraus und legen ihre Bewertungslogik nur begrenzt offen. Der entwickelte Fertigungsberater arbeitet deshalb bewusst ohne CAD- oder STEP-Import. Stattdessen verarbeitet er strukturierte numerische Eingaben zu Geometrie, Qualität, Mechanik, Funktion, Wirtschaft und Projektanforderungen.Die Methode kombiniert harte Machbarkeitsprüfung, gewichtetes Scoring, parametrische Kostenschätzung, Kalibrierung mit realen Angebots- oder Nachkalkulationsfällen, Datenqualitätsbewertung sowie Sensitivitäts- und Schwellwertanalysen. Materialdaten, Kostenannahmen, Modellkonstanten, Gewichtungen und Entscheidungspresets werden extern gepflegt. Die Software wurde in Python implementiert und als ausführbares Anwendungspaket bereitgestellt, um die praktische Anwendbarkeit der entwickelten Lösung evaluieren zu können.Die Validierung umfasst automatisierte Tests, Datenvalidierung und repräsentative Probefälle. Datenvalidierung und Probefälle sollen zeigen, ob die hinterlegten Daten für unterschiedliche Bauteil- und Projektsituationen realistische Verfahren und Materialien empfehlen. Die externe Kostenvalidierung mit den Softwaretools verschiedener Fertigungsanbieter ist als eigener Validierungsschritt Bestandteil der Arbeit.Der entwickelte Fertigungsberater ersetzt keine finale technische Auslegung, keine Lieferantenanfrage und keine detaillierte Prozessplanung. Sein Nutzen liegt in der frühen, transparenten und dokumentierbaren Eingrenzung des Lösungsraums. Besonders wertvoll ist die Verbindung aus Empfehlung und Begründung: Das System zeigt nicht nur, welcher Kandidat bevorzugt wird, sondern auch, warum Alternativen ausscheiden, welche Parameter das Ergebnis treiben und bei welchen Annahmen die Entscheidung kippen kann.

The selection of suitable manufacturing processes is one of the early yet far-reaching decisions in product development. It influences material selection, achievable quality, cost structure, tool and equipment commitment, lead time, and the subsequent scalability of a product. In the early concept phase, however, the available information is often incomplete. Detailed CAD models, approved drawings, supplier quotations, or reliable process plans are frequently not yet available at this stage. In industrial product development, this creates a need for tools that enable a transparent preliminary assessment based on a limited number of decision-relevant inputs.Within the scope of this thesis, a numerical decision-support system was developed for the preliminary evaluation of manufacturing processes and material–process combinations. The starting point was the practical observation that a transparent comparison tool for early development phases is often lacking in product development. Online quotation platforms and CAD-based cost-estimation tools provide valuable information, but generally require a sufficiently mature CAD model and disclose their evaluation logic only to a limited extent. For this reason, the developed manufacturing advisor deliberately operates without CAD or STEP import. Instead, it processes structured numerical inputs relating to geometry, quality, mechanics, functionality, economics, and project requirements.The method combines hard feasibility checks, weighted scoring, parametric cost estimation, calibration using real quotation or post-calculation cases, data quality assessment, as well as sensitivity and threshold analyses. Material data, cost assumptions, model constants, weighting factors, and decision presets are maintained externally. The software was implemented in Python and provided as an executable application package in order to evaluate the practical applicability of the developed solution.The validation comprises automated tests, data validation, and representative test cases. Data validation and test cases are intended to demonstrate whether the stored data recommend realistic manufacturing processes and materials for different component and project scenarios. External cost validation using the software tools of various manufacturing providers is included as a separate validation step within the thesis.The developed manufacturing advisor does not replace final technical design, supplier inquiries, or detailed process planning. Its value lies in the early, transparent, and documentable narrowing of the solution space. Particularly valuable is the combination of recommendation and justification: the system not only indicates which candidate is preferred, but also explains why alternatives are excluded, which parameters drive the result, and under which assumptions the decision may change.