„Welche Auswahlentscheidung der vorgegebenen Möglichkeiten passt am besten zu meinen Produktanforderungen?“ – „Kann der 3D-Druck mit Hilfe von Funktions-, Design-, sowie Kommunikationsmodellen für Endkunden und den eigenen Vertrieb vorteilhaft eingesetzt werden?“ – Fragen wie diese beantwortet Nils in seiner Bachelor-Thesis.
Durch die immer engere Verknüpfung der industriellen Produktion mit moderner Informationstechnik (IT) im Rahmen der Industrie 4.0 sowie der stetig steigenden Einsatz von IT im Umfeld des Internet der Dinge (IoT) werden den Unternehmen im Bereich dieser Technologien neue Geschäftsfeldmuster ermöglicht. Zu den übergeordneten Trends dieser Geschäftsfeldmuster gehören sowohl die Dienstleistungsorientierung mit den Aufgaben des digitalen Kontaktes zum Kunden im Bereich des After-Sales-Prozesses, als auch der Trend zur digitalen Analyse und Sammlung von Daten sowie die Integration von Kunden in die Wertschöpfungskette von Unternehmen. Hierbei ermöglicht der Einsatz von IT den Unternehmen die Übertragung von Aufgaben aus der Wertschöpfungskette an den Kunden. Als Beispiel für die Umsetzung dieser Strategie gilt die kundenindividuelle Massenproduktion, auch Mass Customization genannt, welche ein essenzielles Ziel der Industrie 4.0 darstellt. In diesem Zusammenhang soll eine Individualisierung von Produkten anhand von den Kunden definierten Merkmalen erzielt werden mit dem Ziel der Befriedigung von individuellen Kundenbedürfnissen. Durch die hohe Komplexität und Variantenvielfalt einzelner Produkte entstehen sowohl für Unternehmen, als auch für Kunden Schwierigkeiten in der Umsetzung von Merkmalen eines individualisierten Produktes. Infolge von Abhängigkeiten und Einschränkungen sowie der enorme Menge an Kombinationsmöglichkeiten im Rahmen der Definition individualisierter Produkte verfolgen Produktkonfiguratoren das Ziel, diese Problematik weitestgehend zu minimieren.
In Bezug auf die erwähnte Problematik stehen Produktkonfiguratoren vor der Herausforderung, die Auswirkung der Menge an Kombinationsmöglichkeiten von Produktmerkmalen auf das Kaufverhalten der Kunden zu beeinflussen. Eine zu große Produktvielfalt sowie zu große Informationsvielfalt in Bezug auf Kombinationsmöglichkeiten eines Produktes stellen Kunden hierbei häufig vor Probleme, die oftmals auch als Auslöser für Kundenverwirrtheit, auch Mass Confusion genannt, stehen. Infolgedessen sinkt die Wahrscheinlichkeit einer optimalen Kaufentscheidung in Bezug auf den größtmöglichen Nutzen eines konfigurierten Produktes für den Kunden, welche schlussendlich zu sowohl kurzfristigen Folgen, beispielsweise einem Kaufabbruch, als auch zu langfristigen Folgen, beispielsweise Imageschäden für ganze Unternehmen, führen können.
Diese Herausforderung könnte durch den Einsatz der additiven Anwendungstechnologie Rapid Prototyping bei komplexen sowie variantenreichen Produkten reduziert werden, indem das individualisierte Produkt dem Kunden als Prototyp vor der Kaufentscheidung für die Überprüfung der optimalen Kaufentscheidung anhand durchführbarer Tests zur Verfügung steht. #rapidprototyping