Additive manufacturing : a proposal for a qualitative and a quantitative tool for decision-making

Additive Manufacturing (AM) is a technological advancement acknowledged to have the potential of disrupting the traditional way of manufacturing and running business. It has indeed a set of powerful and varied impacts on industrial fields, which may be grouped in two main categories: technological impacts, which deal with products and processes, and economic impacts, which concern organizational structures and business models. Notwithstanding the several opportunities offered by AM, there are some barriers that hinder its diffusion in the industrial environment, which may be divided into two classes: technical barriers and human-centered barriers. Nonetheless, the main reasons behind their existence are the low awareness of AM technologies and under-developed or missing AM capabilities, as well as the relative immaturity of AM compared to traditional manufacturing processes. Built on the trade-off between AM benefits and obstacles to its diffusion, the present dissertation aims to support the decision-making process of firms when dealing with AM opportunities. Specifically, this purpose is achieved by proposing two different decision-making tools. The first tool, based on a qualitative approach, is a novel positioning framework aiming at assisting incumbents and entrepreneurs in pinpointing the most strategic role they could play within the AM industry to gain competitive advantage. The second tool, instead, follows a quantitative approach and consists in the formulation of a new costing model based on the product lifecycle concept, which has the objective to evaluate the economical convenience of additive production, as opposed to traditional manufacturing. The two strategic tools were subjected to a process of theoretical and practical validation, performed combining interviews with experts and applications to case studies belonging to the Italian AM landscape. The validation phase proved the consistency, adequacy, and originality of the tools, as well as their ability to achieve their set objectives. To conclude, further researches are required to improve the tools and to make them reach their full potential.

L’Additive Manufacturing (AM) è un avanzamento tecnologico avente il potenziale di rivoluzionare la modalità tradizionale di produrre e di gestire un’impresa. Possiede infatti potenti e svariati impatti a livello industriale, che possono essere raggruppati in due categorie: impatti tecnologici, che riguardano prodotti e processi, e impatti economici, relativi a strutture organizzative e modelli di business. Nonostante le numerose opportunità offerte dall’AM, esistono una serie di barriere che ostacolano la sua diffusione nell’ambiente industriale, le quali possono essere divise in due classi: barriere tecniche e barriere umano-centriche. Nonostante questa divisione, la loro esistenza è ricondotta alla scarsa conoscenza delle tecnologie additive, al sotto-sviluppo o alla mancanza delle relative competenze, e all’immaturità dei processi additivi rispetto ai processi tradizionali. Costruito sul trade-off tra i benefici dell’AM e gli ostacoli alla sua diffusione, questo lavoro di tesi ha l’obiettivo di supportare il processo decisionale delle imprese relativamente alle opportunità offerte dall’AM. Questo obiettivo è raggiunto proponendo due diversi strumenti decisionali. Il primo, basato su un approccio qualitativo, è un nuovo framework di posizionamento volto ad assistere incumbents ed entrepreneurs nell’identificare il ruolo strategico da ricoprire nel settore additivo per ottenere un vantaggio competitivo. Il secondo, invece, adotta un approccio quantitativo e consiste nella formulazione di un nuovo modello di costo basato sul concetto di ciclo di vita del prodotto, avente l’obiettivo di valutare la convenienza economica della produzione additiva, in opposizione alla manifattura tradizionale. I due strumenti sono stati sottoposti a una fase di validazione teorica e pratica, condotta combinando interviste con esperti e applicazioni a casi di studio appartenenti al panorama additivo italiano. Tale validazione ha provato la coerenza, adeguatezza e originalità degli strumenti, oltre alla loro capacità di raggiungere gli obiettivi prefissati. In conclusione, sono necessarie ulteriori ricerche per migliorare i modelli proposti per realizzare il loro pieno potenziale.