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In diesem Beitrag werden die Ergebnisse von zehn Experteninterviews über den Einsatz von Maschinellem Lernen zur Förderung der unternehmerischen Nachhaltigkeit skizziert und der Literatur gegenübergestellt. Die Untersuchung zeigt, dass wirtschaftliche Faktoren den Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) antreiben. Die Einführung der Technologie wird sowohl durch das Top-Management als auch durch die Fachabteilungen initiiert. Fundierte Strategien zur Umsetzung von ML-Anwendungsfällen sind selten vorhanden. Dabei basieren Anwendungsfälle häufig auf überwachtem Lernen. Die ökologischen Auswirkungen überwiegen gegenüber den sozialen Auswirkungen. Häufig können Emissionsreduktionen realisiert werden, wobei Quantifizierungen schwerfallen. Jedoch behindert der Mangel an Vertrauen, Fachwissen und Kommunikation die Einführung von Maschinellem Lernen, während einige technischen Herausforderungen bezüglich der Datenanforderungen auch Probleme für Maschinelles Lernen bereiten.

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.

Die Strategische Produktplanung (SPP) muss sich aktuellen Herausforderungen wie Kreislaufwirtschaft, Digitale Geschäftsmodelle und Interdisziplinarität stellen. Etablierte Vorgehensmodelle sind beispielsweise nur bedingt auf Produkt-Service-Systeme anwendbar. In diesem Beitrag wird ein neues Modell der SPP vorgestellt, das auf einer Analyse von 230 existierenden SPP-Ansätzen basiert und Digitale Zwillinge zur kontinuierlichen Informationsrückführung aus dem gesamten Produktlebenszyklus integriert. Dies ermöglicht eine vorläufige Produktüberwachung und eine dynamische Anpassung der SPP. Das Modell folgt einem agilen, iterativen Ansatz bestehend aus fünf zyklischen Kernaktivitäten, die entlang der zunehmenden Reife durch fünf Kontrollpunkte strukturiert werden. Die frühzeitige Berücksichtigung der Kreislauffähigkeit sorgt für ressourcenschonende Produkte und Produktionsprozesse. Durch Flexibilität, Informationszirkularität und Nachhaltigkeit ist das Modell zukunftsfähig ...

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.