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Produzierende Unternehmen nutzen Reverse Logistics als Baustein der Kreislaufwirtschaft für mehr Nachhaltigkeit. Fallbeispiele zeigen, dass sich daraus strategische Chancen ergeben können. Dieser Beitrag fasst eine Analyse von Experteninterviews über den Wertbeitrag von Reverse Logistics zur Supply-Chain-Resilienz zusammen. Mögliche Nutzenpotenziale werden aufgezeigt und Unternehmen angeregt, den Ansatz zu prüfen und mit innovativen Lösungsansätzen umzusetzen. Das Ergebnis ist ein thesenbasiertes Wertmodell als Orientierungshilfe für Entscheidungsträger.

Im Rahmen der Digitalen Transformation steigt die Anzahl der Softwareanwendungen in Unternehmen kontinuierlich an. Dies betrifft speziell Industriebetriebe, die aufgrund ihrer oft komplexen Geschäftsprozesse vor besonderen Herausforderungen stehen. Eine ganzheitliche und nachhaltige Integration dieser Geschäftsprozesse erfordert eine enge Verknüpfung der eingesetzten Informationssysteme. In diesem Kontext gewinnt die Anwendungsintegration, auch bekannt als Enterprise Application Integration (EAI), zunehmend an Bedeutung. Moderne Ansätze wie die Verwendung von Microservices bieten dabei eine besonders flexible und effiziente Lösung, um unterschiedliche Anwendungen nahtlos miteinander zu verbinden und so die Agilität und Skalierbarkeit der IT-Landschaft zu fördern.

Die Digitale Transformation ist seit Jahren ein zentraler Fokus wissenschaftlicher Diskussionen. Fragen zu datengetriebenen Entscheidungen, Künstlicher Intelligenz und resilienten Lieferketten stehen im Mittelpunkt aktueller Forschung. Die Beiträge dieser Ausgabe erläutern zentrale Trends und präsentieren wissenschaftliche Erkenntnisse sowie praxisnahe Lösungen – von der Automatisierung über die Kreislaufwirtschaft bis hin zu Cloud Computing.

In modernen Produktionsbetrieben verkompliziert oft eine heterogene IT-Landschaft den Arbeitsalltag. Ein vielversprechendes Gegenmittel ist der Einsatz intelligenter Agenten. Diese nutzen generative KI für Routineaufgaben und können so die Effizienz steigern. Ob die Integration dieser intelligenten Systeme in bestehende Netzwerke gelingt, entscheidet darüber, ob der Informationsfluss verbessert und manueller Aufwand reduziert werden kann.

Künstliche Intelligenz wird zunehmend in Fahrzeuge integriert, doch herkömmliche Produktentwicklungsprozesse erfassen die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten oft nicht vollständig. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wurde ein Referenzprozessmodell speziell für die Entwicklung von KI-Funktionalitäten in der Automobilbranche entwickelt. Dieses Modell soll Unternehmen dabei unterstützen, ihre herkömmlichen Softwareentwicklungsprozesse einfacher an die Besonderheiten von KI- Projekten anzupassen.

Die Reduzierung von CO2-Emissionen ist eine der dringendsten Aufgaben unserer Zeit. Gleichzeitig schreitet die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz schnell voran. Doch KI bringt oft eine erhebliche CO2-Belastung mit sich. Eine experimentelle Erprobung grüner KI-Strategien ist daher entscheidend für ihren langfristigen Erfolg. Ein Management-Tool kann diesen Prozess unterstützen, damit sowohl Anwender als auch Führungskräfte KI als Werkzeug optimal nutzen können.

In der industriellen Montage arbeitet der Mensch dank Werkerassistenz immer enger mit Maschinen zusammen. Doch trotz ihres großen Potenzials ist die Implementierung digitaler Systeme zeitaufwendig, was hohe Schulungsanforderungen mit sich bringt. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stoßen hier an Grenzen. Ein neu entwickeltes Einrichtungssystem soll die Einführung und Nutzung solcher Montageassistenzsysteme erleichtern und ihre Akzeptanz erhöhen.