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Ein reibungsloser Ablauf der Logistiksteuerung ist elementar für das Überleben von Unternehmen, wird aber durch akteurs- und organisationsbezogene Stolpersteine der Produktionsplanung und -steuerung behindert. Die Berufliche Hochschule Hamburg fördert gezielt jene Zukunftskompetenzen, die der „Wandlungsbefähiger Mensch“ zur Bewältigung von Stolpersteinen in digitalisierten Arbeitsumgebungen benötigt. Dieses Konzept wird im folgenden Beitrag vorgestellt.

Firmen stehen vor der Herausforderung ihre globalen Supply Chain Netzwerke zu steuern, zu optimieren und agil sowie flexibel an sich verändernde Gegebenheiten anzupassen. Dies bedingt unter anderem die Einbindung der gesetzlichen Anforderungen des Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes (LkSG), der European Sustainability Reporting Standards (ESRS) oder die Berücksichtigung betriebswirtschaftlicher Interessen zur Steigerung der Performance. Folglich muss die Transparenz gesteigert und die Versorgungssicherheit resilienter gestaltet werden. Ziel ist eine effizientere Steuerung und Gewährleistung der Materialversorgung sowie Optimierung und Simulation von Szenarien zur Kostenminimierung.

Für eine erfolgreiche Implementierung sowie nachhaltige Nutzung und Pflege Digitaler Zwillinge für Produktions- und Logistiksysteme ist es notwendig, relevante Anwendungsfälle zu identifizieren und die damit einhergehenden Herausforderungen zu meistern. Dieser Beitrag analysiert wissenschaftliche Literatur zu gängigen Anwendungen und Herausforderungen bei der Implementierung Digitaler Zwillinge für die Planung und den Betrieb von Produktions- und Logistiksystemen. Um die Praxisrelevanz der Ergebnisse zu bestätigen, sind zudem die Resultate einer empirischen Befragung einbezogen worden. Aus den gewonnenen Erkenntnissen werden wesentliche Handlungsfelder für die erfolgreiche Implementierung und langfristige Nutzung von Digitalen Zwillingen in Produktion und Logistik abgeleitet.

Die Einführung Digitaler Zwillinge (DZ) scheitert oft an hohen Kosten, technischer Komplexität und fehlenden Fachkenntnissen. Diese Studie stellt ein kostengünstiges Modell eines DZ, welches mit Technology Readiness Level (TRL) 5 validiert ist. Es wurde innerhalb von nur zwei Wochen mithilfe von Open-Source-Lösungen und gängigen Unternehmenswerkzeugen entwickelt und integriert sensorbasierte Echtzeitdaten, prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und automatisierte Benachrichtigungen, um Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft zu steigern. Das System erreicht eine durchschnittliche relative Abweichung von nur 7,76 % und gibt automatisierte Warnungen in Echtzeit aus. Die Ergebnisse zeigen, wie fortschrittliche digitale Werkzeuge durch die Kombination von Open-Source-Technologien und Standardwerkzeugen zugänglich gemacht werden können: skalierbar, menschenzentriert und erschwinglich im Sinne von Industrie 5.0.