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Durch die aktuell gestiegenen Energiekosten, sowie der zusätzlich von der Bundesregierung gesetzten Herausforderung, bis zum Jahr 2045 CO2-neutral zu werden, gewinnt die Energieeffizienz in nahezu allen Branchen des produzierenden Gewerbes immer mehr an Bedeutung. Mit Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens (ML) können innovative Lösungen entwickelt werden, die eine energieeffizientere Produktherstellung ermöglichen, wodurch ML-gestützte Prozessführung einen entscheidenden Beitrag zur Steigerung der Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens leisten kann. Entscheidend sind hierbei die prozess- und rohstoffabhängigen Parameter, die maßgeblich für die Qualität des zu produzierenden Produktes verantwortlich sind. Gegenstand dieses Beitrags ist ein Vorgehen zur Analyse der komplexen Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Einflussparametern zur Steigerung der Energieeffizienz im produzierenden Gewerbe.

Die Circular Economy (CE) ist eine Wirtschaftsform, die die Nutzung von Produkten und Ressourcen verlängert, indem diese im Kreislauf geführt werden. Die lineare Supply Chain (SC) wird somit zu einer zirkulären SC. Für die Wiederaufbereitung von Produkten und für das Recycling sind jedoch weitere Inputs notwendig. Außerdem entstehen bei diesen Prozessen zusätzliche Umweltbelastungen. Fraglich ist daher, ob sich die Kreislaufführung von Produkten nur aus finanzieller, ökonomischer Sicht lohnt oder auch unter ökologischen Aspekten Vorteile mit sich bringt. Ein Ansatz, der die ökonomische Auswirkung eines Produkts ins Verhältnis mit der ökologischen Auswirkung setzt, ist der Green Productivity Index (GPI). Nachfolgend wird dieser für die CE weiterentwickelt. Weiter untersucht der vorliegende Beitrag, wie sich die Digitalisierung auf die Green Productivity (GP) der CE auswirkt und an welchen Stellen ein Steigerungspotenzial durch die Digitalisierung entsteht.

Der Einsatz von Industrierobotern in der Additiven Fertigung erfährt in den letzten Jahren eine steigende Anwendung. Insbesondere aufgrund des voluminösen Bauraums und der großen Flexibilität sind diese für eine Herstellung von großvolumigen, individualisierten Bauteilen prädestiniert. Durch die vielachsigen Bewegungsmöglichkeiten des, am Endeffektor angebrachten Druckkopfs in Verbindung mit einer Schwenkkippeinheit der Bauplattform, kann auf Stützstrukturen verzichtet werden, was einen großen wirtschaftlichen Vorteil darstellt.

Klimaneutralität und Digitalisierung sind zwei zukunftsrelevante und miteinander verknüpfte Themenfelder, die für produzierende Unternehmen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Doch gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist es oft schwierig, einen Überblick über die Konzepte und konkreten Maßnahmen in diesen Themenfeldern zu erhalten. In diesem Artikel wird ein Reifegradmodell vorgestellt, welches Unternehmen eine praktische Hilfestellung bietet, die Ziele Klimaneutralität und Digitalisierung zu verbinden und für das Unternehmen geeignete (Digitalisierungs-)Maßnahmen zu identifizieren, welche die Transformation in Richtung einer klimaneutralen Produktion unterstützen.

Der Wettbewerbsdruck in der Kontraktlogistikbranche ist groß. Logistikanbieter müssen schnell und mit überzeugenden Konzepten auf Ausschreibungen reagieren. Dieser Beitrag zeigt erste Ansätze, wie die Prozessplanung der Logistik im Ausschreibungsmanagement mit Methoden des überwachten Lernens beschleunigt werden kann. Unter der Prämisse, dass ähnliche Prozesse aus vergangenen Projekten auf ein neues Projekt übertragen und angepasst werden können, schlägt ein KI-basiertes Assistenzsystem während der Planung mittels Methoden des überwachten Lernens geeignete Prozessschritte in Form von MTM-Codes (Methods-Time Measurement) vor. Dieses Vorgehen beschleunigt die Prozessplanung und kann zu einer Steigerung der Qualität der geplanten Logistikkonzepte führen.