{"id":93755,"date":"2020-02-15T12:00:00","date_gmt":"2020-02-15T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/industry-science.com\/?post_type=article&p=93755"},"modified":"2024-04-16T16:32:12","modified_gmt":"2024-04-16T14:32:12","slug":"corporate-sustainability-management-4-0-information-consistency-through-methods-of-knowledge-representation","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/industry-science.com\/en\/articles\/corporate-sustainability-management-4-0-information-consistency-through-methods-of-knowledge-representation\/","title":{"rendered":"Corporate Sustainability Management 4.0"},"content":{"rendered":"\n

Die Transformation unseres Wirtschaftssystems zu einer nachhaltigeren Produktion ist eine der Mammutaufgaben nachhaltiger Entwicklung. Der Einfluss der Digitalisierung ist hier aus mehreren Blickwinkeln interessant, beispielsweise \u00fcber die Ver\u00e4nderungen von Gesch\u00e4ftsmodellen oder Konsummustern. Industrie 4.0 steht dabei f\u00fcr eine grundlegende durch Digitalisierung und Vernetzung getriebene Transformation des produzierenden Gewerbes, die auch in L\u00e4ndern wie den USA, Japan, Indien oder China aufgegriffen wird und so globale Wirkung entfaltet.<\/p>\n\n

Gleichzeitig hat die Industrie erheblichen Einfluss auf Nachhaltigkeit: laut Internationaler Energieagentur zeichnete der Sektor 2016 f\u00fcr 41,6 % des globalen Elektrizit\u00e4ts- und sogar 79,8 % des finalen Kohleverbrauchs verantwortlich [1]. Als Akteure mit gesellschaftlicher Verantwortung sind Unternehmen auch wichtige Akteure im Transformationsprozess in Richtung nachhaltiger Entwicklung. Dies gilt in besonderem Ma\u00dfe f\u00fcr multinational agierende Konzerne, die oft auch in L\u00e4ndern ohne hinreichende Sozial- und Umweltstandards t\u00e4tig sind.<\/p>\n\n

Trotz der sowohl von Praktikern [2] als auch in nicht-wissenschaftlichen Publikationen h\u00e4ufig ge\u00e4u\u00dferten Erwartungen hinsichtlich der Nachhaltigkeitspotenziale des Konzepts Industrie 4.0, ist dessen tats\u00e4chlicher Mehrwert f\u00fcr die \u00d6kobilanz von produzierenden Unternehmen wissenschaftlich keinesfalls belegt [3]. Der Beitrag solcher Ver\u00e4nderungen zu einer nachhaltigen Form des Wirtschaftens muss vielmehr systematisch untersucht und in sorgf\u00e4ltiger Abw\u00e4gung aller Faktoren identifiziert werden. Vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 bietet das betriebliche Nachhaltigkeitsmanagement besonderes Potenzial sich dem Thema nachhaltiges Wirtschaften und Digitalisierung aus Perspektive der Unternehmen zu n\u00e4hern.<\/p>\n\n

Betriebliches Nachhaltigkeitsmanagement<\/h2>\n\n

Das betriebliche Nachhaltigkeitsmanagement, als ein Instrument des nachhaltigen Wirtschaftens, erlaubt es, einen ganzheitlichen Blick auf die Nachhaltigkeitsperformance von Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten. So k\u00f6nnen auch m\u00f6gliche Verlagerungen von Umwelt- oder Sozialproblemstellungen angezeigt und zumindest in einem gewissen Umfang auch Auswirkungen der Digitalisierung selbst mit einbezogen werden. Ein ernsthaft betriebenes Nachhaltigkeitsmanagement, wie es Schneider in seinem Reifegradmodell bezeichnet, zielt darauf ab, \u201elangfristig zukunftsf\u00e4hige gesellschaftliche Wertsch\u00f6pfung zu erzeugen und einen nachhaltigen Beitrag f\u00fcr die Gesellschaft zu erbringen\u201c [4].<\/p>\n\n

In diesem Sinne ist das Nachhaltigkeitsmanagement ein wichtiges Instrument, um Wirtschaftsweisen nachhaltiger zu gestalten, auch wenn der Kausalzusammenhang \u201eein besseres Nachhaltigkeitsmanagement entspricht einer besseren Nachhaltigkeitsperformance\u201c kein Selbstl\u00e4ufer ist, sondern aktiv von Unternehmen herbeigef\u00fchrt werden muss. Ein solides Nachhaltigkeitsmanagement ist dadurch gekennzeichnet, dass es sich im unternehmerischen Kerngesch\u00e4ft abspielt und als systematisches, strategisches und integriertes Managementkonzept angelegt ist [4].<\/p>\n\n

Dazu geh\u00f6rt auch die Einf\u00fchrung von Kennzahlen, die den sozialen und \u00f6kologischen Erfolg messbar machen. Ebenso wichtig ist, dass das Nachhaltigkeitsmanagement ver\u00e4ndernde Anforderungen oder Rahmenbedingungen der Gesellschaft erfassen und ggf. auf diese reagieren kann, indem es bspw. in einen fortw\u00e4hrenden Dialog mit Anspruchsgruppen (Stakeholder) tritt [4].<\/p>\n\n

In diesem Sinne ist ein regelm\u00e4\u00dfiger bidirektionaler Austausch zwischen Unternehmen sowie zivilgesellschaftlichen Akteuren (wie beispielsweise Nicht-Regierungsorganisationen mit Umweltschutz-Fokus) anzustreben, um ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis davon zu entwickeln, was aktuell als ein nachhaltiger Weg des Wirtschaftens angesehen werden kann. Dadurch k\u00f6nnen u. a. adaptionsbereite Unternehmen das Risiko daf\u00fcr reduzieren, dass ihr Gesch\u00e4ftsmodell unbemerkt vom Zeitgeist \u00fcberholt zu werden.<\/p>\n\n

Die Nachwuchsforschungsgruppe ProMUT (Nachhaltigkeitsmanagement 4.0 – Transformative Potenziale digital-vernetzter Produktion f\u00fcr Mensch, Umwelt und Technik) widmet sich daher der \u00fcbergeordneten Forschungsfrage: Wie kann Industrie 4.0 dazu beitragen, bisher ungenutzte transformative Potenziale des Nachhaltigkeitsmanagements von Unternehmen nutzbar zu machen und so einen Beitrag zu einer nachhaltigen Wirtschaftsweise zu leisten?<\/p>\n\n

Konkret wird dabei ein breites Spektrum an Forschungsfragen aus unterschiedlichen Disziplinen adressiert und in Zusammenarbeit mit Vertretern aus Wirtschaft, Politik und Zivilgesellschaft bearbeitet. Ein Teil der Arbeiten fokussiert dabei die konkreten Herausforderungen und Ans\u00e4tze, die aus informationstechnischer Sicht bestehen, um die in Industrie 4.0 anfallenden Daten f\u00fcr ein betriebliches Nachhaltigkeitsmanagement durchg\u00e4ngig und fortlaufend verf\u00fcgbar und effizient nutzbar zu machen.<\/p>\n\n

Durchg\u00e4ngigkeit von Informationen in Industrie 4.0<\/h2>\n\n

Um ein digitalisiertes Nachhaltigkeitsmanagement in Unternehmen der produzierenden Industrie fortlaufend mit Informationen zu unterst\u00fctzen, bedarf es einer systematischen Erfassung von Daten \u00fcber tats\u00e4chlich ausgef\u00fchrte Arbeits- und Produktionsprozesse, einer vertikalen Integration von Daten aus verschiedenen Ebenen sowie der Integration von unterschiedlichen Stakeholder-Gruppen des Unternehmens. Eine \u00dcbersicht \u00fcber die Vielfalt der informationell zu integrierenden Akteure und Nutzergruppen kann Bild 1 entnommen werden.<\/p>\n\n

Zentral f\u00fcr die Datenintegration sind Schnittstellen auf der Ebene von Unternehmensinformationssystemen sowie Planungs- und Steuerungssystemen, um Mitarbeiter*innen sowie auch anderen Unternehmen relevante BNM-Informationen zur Verf\u00fcgung stellen zu k\u00f6nnen. Gerade aus Perspektive des Nachhaltigkeitscontrollings, welches Informationen, Akteure zumeist aus einer daten- und risikogetriebenen Perspektive betrachtet, ist das Verst\u00e4ndnis der Zusammenh\u00e4nge eine wesentliche Grundlage f\u00fcr eine wirksame Steuerung erfolgsrelevanter Zusammenh\u00e4nge [10]. Demgem\u00e4\u00df bildet die Integration von Akteuren und Nutzergruppen sowie deren Daten die Basis f\u00fcr ein erfolgreiches BNM [11].<\/p>\n\n

\"Akteure
Bild 1: Akteure und Nutzergruppen einer durchg\u00e4ngigen und fortlaufenden Datenintegration in Industrieunternehmen zur Konzeption eines digitalisierten BNM.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n

Eine Voraussetzung f\u00fcr die Erzeugung von Durchg\u00e4ngigkeit von Information in Form eines verst\u00e4ndlichen, wiederholbaren und verl\u00e4sslichen Datenaustauschs zwischen verschiedenen Informationssystemen ist die Kl\u00e4rung der in den Systemen verwendeten Begriffe.<\/p>\n\n

Eine f\u00fcr alle Teilnehmer*innen verst\u00e4ndliche Datenintegration bedarf daher einer systematischen Analyse und qualitativen Integration von fachlichem Wissen \u00fcber die Modelle und Metriken mit denen die Nachhaltigkeit industrieller Produktionsprozesse aktuell gemessen werden kann. Die Basis daf\u00fcr bilden unterschiedliche Wissensst\u00e4nde aus Forschung und Praxis. Als inhaltliche Ordnungsstruktur f\u00fcr die Integration verschiedener Wissensst\u00e4nde k\u00f6nnen beispielsweise die Ebenen des ISA`95 Standards dienen. F\u00fcr den Austausch, die Abbildung und die Entwicklung der verschiedenen Nutzerperspektiven, sowie zur Datenintegration von der Ebene einzelner Maschinen bis hin zu Standorten werden semantische Netze genutzt.<\/p>\n\n

Wissensrepr\u00e4sentationen in der Anwendung im Internet der Dinge<\/h2>\n\n

Wie kraftvoll die Anwendung von Wissensrepr\u00e4sentationen z.\u2009B. bei der Harmonisierung von Schnittstellen unterschiedlicher Endger\u00e4te wirken kann, illustriert das \u201eEclipse Vorto\u201c Projekt. Es entwickelt explizite Beschreibungen potenzieller Datenquellen auf der Maschinenebene und versucht somit \u201eone at a time\u201c die Heterogenit\u00e4t des Internet der Dinge abzubilden. Explizite Repr\u00e4sentationen werden dazu in einem Repository gesammelt und erm\u00f6glichen somit Entwickler*innen und Fachanwender*innen den Dialog \u00fcber das Internet der Dinge.<\/p>\n\n

Das von der Firma Bosch Software Innovations mitentwickelte Vorto Projekt setzt bei der Harmonisierung der Schnittstellen unterschiedlichster \u201eDinge im Internet\u201c nicht nur auf Open Source, sondern ebenso auf Methoden der Wissensrepr\u00e4sentation. In einem globalen und offen lizensierten Katalog sammelt das Projekt maschinenlesbare Beschreibungen von Devices, damit Entwickler*innen von Internet of Things (IoT)-Anwendungen diese dort einsehen, weiterentwickeln und wiederverwenden k\u00f6nnen. In einer einheitlichen Sprache k\u00f6nnen so Ger\u00e4tehersteller und individuelle Software-Entwickler*innen Typen von Devices mit ihren speziellen Eigenschaften und Funktionalit\u00e4ten modellieren. Software-Entwickler*innen k\u00f6nnen diese Modelle dann einsetzen, um ihre IoT-Services und -Anwendungen Ger\u00e4te-, Hersteller- und Plattform-unabh\u00e4ngig zu entwickeln.<\/p>\n\n

\u00c4hnlich dem Einsatz konzeptioneller Modelle k\u00f6nnen derart konkrete Modelle von \u201eDingen\u201c in der Ziel- bzw. Aufgaben-orientierten Bedarfsanalyse n\u00fctzlich sein und dazu eingesetzt werden, den fachlichen Austausch mit unterschiedlichen Stakeholdern zu organisieren. Im Repository des Vorto Projekts kann, aufbauend auf den Modellen der Hersteller, diversen \u201eDingen\u201c mit der Brille des betrieblichen Nachhaltigkeitsmanagements begegnet werden.<\/p>\n\n

Konzeptionelles Modell des Nachhaltigkeitsmanagements<\/h2>\n\n

Laut [5] liegt die Herausforderung, eine informationstechnische Infrastruktur zum Monitoring der nachhaltigen Entwicklung von Organisationen zu realisieren, in der Komplexit\u00e4t und dem interdisziplin\u00e4ren Charakter des Nachhaltigkeitsbegriffs. F\u00fcr die Gestaltung eines solchen Informationssystems bedarf es daher einer pragmatischen und systemischen Beschreibung aller Begrifflichkeiten nachhaltiger Entwicklung in Unternehmen und deren Abh\u00e4ngigkeiten untereinander. Aktuell existiert jedoch noch kein offenes Vokabular, welches das betriebliche Nachhaltigkeitsmanagement in der Zusammenarbeit mit Software- und Equipment-Hersteller*innen unterst\u00fctzen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n

Als Ausgangspunkt f\u00fcr die Begriffe des Nachhaltigkeitsmanagements 4.0 dienen einerseits die verschiedenen Standards und Normen zur Nachhaltigkeitsberichterstattung, insbesondere die des Deutschen Nachhaltigkeitskodex (DNK) und der Global Reporting Initiative (GRI). Weitere fachliche Ausgangspunkte f\u00fcr die Entwicklung eines solchen Modells k\u00f6nnen beispielsweise Konzeptionen des Begriffs Sustainable Manufacturing sowie einige der Indikatoren-basierten Ans\u00e4tze, speziell die sogenannten \u201eSustainability Assessment Tools for Manufacturing\u201c sein.<\/p>\n\n

Sustainable Manufacturing wird z. B. bei [6] vorrangig als Reconfigurable Manufacturing begriffen, welches unter Gesichtspunkten der Nachhaltigkeit fortlaufend optimiert wird. Reconfigurable Manufacturing wiederrum zeichnet sich dabei unter anderem durch die Eigenschaften Modularit\u00e4t, Skalierbarkeit und Integrierbarkeit aus. Zugang f\u00fcr eine vergleichende Analyse bieten [7] mit ihrer Arbeit zur Kategorisierung von Sustainability-Indikatoren f\u00fcr Fertigungsprozesse. Einige der dort entwickelten Kategorien finden sich auch in Modellen zum Sustainable Manufacturing wieder.<\/p>\n\n

Zusammenfassende Studien von [6, 8, 9] machen deutlich, wirksame Modelle nachhaltiger Produktionsprozesse m\u00fcssen nicht nur die Produkt- und Prozessebenen, sondern auch die zugrundeliegenden bzw. nachfolgenden Wertsch\u00f6pfungsketten zwischen Unternehmen ber\u00fccksichtigen. Zusammen mit den eingangs beschriebenen gesellschaftlichen Anforderungen, die eine kontinuierliche Ber\u00fccksichtigung von Stakeholder-Input erfordern, ergeben sich somit die in Bild 2 dargestellten S\u00e4ulen als informationstechnisches Ger\u00fcst f\u00fcr ein konzeptionelles BNM-Modell, das Nachhaltigkeitsparameter abbilden kann.<\/p>\n\n

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\"Informationssäulen
Bild 2: Informationss\u00e4ulen eines konzeptionellen BNM-Modells.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Aus der Tiefenanalyse der wissenschaftlichen Literatur zur Konzeption und Messung der Nachhaltigkeit von Produktionsprozessen und internationalen Reporting-Richtlinien soll ein offenes semantisches Netz zur fortlaufenden Integration von Nachhaltigkeitsanalysen in produzierenden Unternehmen entwickelt werden.<\/p>\n\n\n\n

Das Potenzial und die Gefahren des Einsatzes von semantischen Netzen zur maschinenlesbaren Ver\u00f6ffentlichung von Nachhaltigkeitsberichten untersucht gerade auch die Volkswagen AG, die sich u. a. durch die Einsetzung eines Nachhaltigkeitsbeirates im Bereich des betrieblichen Nachhaltigkeitsmanagements weiterentwickeln m\u00f6chte [12].<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

Um die Praxistauglichkeit der im Rahmen des Projekts zu entwickelnden Informationssysteme zu gew\u00e4hrleisten, sollen empirische Erkenntnisse \u00fcber aktuelle Herausforderungen daten-getriebener Anwendungsszenarien im betrieblichen Umwelt- und Nachhaltigkeitsmanagement gewonnen werden. Dazu z\u00e4hlen die Identifikation und Ber\u00fccksichtigung von Rollen in denen Teilnehmer*innen in global-vernetzten Produktionsprozessen aus Sicht des betrieblichen Nachhaltigkeitsmanagements agieren, sowie Nutzwerte und neue Anwendungsszenarien, welche diese Nutzergruppen in einzelnen Bereichen der konzeptionellen Beschreibung von Sustainability-Informations-Systemen sehen.<\/p>\n\n

Um eine wirksame und anwendbare Entwicklung sicherzustellen, ist zudem die Einbindung verschiedener relevanter Akteure zwingend angezeigt. Die Autor*innen dieses Beitrags sch\u00e4tzen daher jeden Input aus der Praxis, da diese die Forschungsarbeit der Nachwuchsforschungsgruppe ProMUT bereichern.<\/p>\n\n

Zusammenfassung<\/h2>\n\n

Das betriebliche Nachhaltigkeitsmanagement kann eine wesentliche Rolle dabei spielen, Industrie 4.0 als Chance f\u00fcr eine nachhaltigere Entwicklung in der Wirtschaft zu nutzen. Daf\u00fcr bedarf es jedoch einer Durchg\u00e4ngigkeit von Informationen vom Maschinen- bis zum Managementlevel sowie einer gemeinsamen Wissensbasis, welche eine fortlaufend verf\u00fcgbare sowie effiziente Nutzbarmachung erlauben. Informationstechnische Voraussetzung daf\u00fcr ist u. a. ein offenes und konzeptionelles Modell f\u00fcr das betriebliche Nachhaltigkeitsmanagement, welches Methoden der Wissensrepr\u00e4sentation integriert. Aktuelle Herausforderungen und Ans\u00e4tze dazu waren der zentrale Gegenstand dieses Beitrags.<\/p>\n\n

Dieser Beitrag entstand im Rahmen der Nachwuchsforschungsgruppe ProMUT \u201eNachhaltigkeitsmanagement 4.0 \u2013 Transformative Potentiale digital-vernetzter Produktion f\u00fcr Mensch, Umwelt und Technik\u201c (Kennzeichen 01UU1705A\/B), die vom Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung in Rahmen der F\u00f6rderinitiative \u201eSozial-\u00f6kologische Forschung\u201c gef\u00f6rdert wird.<\/em><\/p>\n

Bibliography <\/h2>[1] IEA (2016): Key World Energy Statistics. Hg. v. IEA. URL: www.iea.org\/publications\/freepublications\/publication\/KeyWorld2016.pdf, Abrufdatum 07.04.2017.\r
[2] Niehoff, S.; Beier, G.: Industrie 4.0 and a sustainable development. A short study on the perception and expectations of experts in Germany. DOI: 10.1504\/IJISD.2018.091543. In: IJISD 12 (2018) 3, S. 360ff.\r
[3] Fritzsche, K.; Niehoff, S.; Beier, G.: Industry 4.0 and Climate Change\u2014Exploring the Science-Policy Gap. DOI: 10.3390\/su10124511. In: Sustainability 10 (2018) 12, S. 4511.\r
[4] Schneider, A.: Reifegradmodell: CSR \u2013 eine Begriffserkl\u00e4rung und -abgrenzung. In: Schneider, A.; Schmidpeter, R. (Hrsg): Corporate Social Responsibility. Berlin Heidelberg 2015.\r
[5] Golinska, P.; Fertsch, M.; Marx-G\u00f3mez, J.: Information Technologies in Environmental Engineering. New Trends and Challenges. Berlin Heidelberg 2011.\r
[6] Bi, Z.: Revisiting System Paradigms from the Viewpoint of Manufacturing Sustainability. In: Sustainability 3 (2011) 9, S. 1323-1340.\r
[7] Joung, C. B.; Carrell, J.; Sarkar, P.; Feng, S. C.: Categorization of indicators for sustainable manufacturing. In: Ecological Indicators 24 (2013), S. 148-157.\r
[8] Sala, S.; Ciuffo, B.; Nijkamp, P.: A systemic framework for sustainability assessment. In: Ecological Economics 119 (2015), S. 314-325.\r
[9] Huang, A.; Badurdeen, F.: Sustainable Manufacturing Performance Evaluation: Integrating Product and Process Metrics for Systems Level Assessment. In: Procedia Manufacturing 8 (2017), S. 563-570.\r
[10] Schaltegger, S.: Marktorientiertes Nachhaltigkeitscontrolling. In: Meffert, H. u. a. (Hrsg): Sustainable Marketing Management. Wiesbaden 2014.\r
[11] Dyllick, T.: Konzeptionelle Grundlagen unternehmerischer Nachhaltigkeit. In: Linne, G.; Schwarz, M. (Hrsg): Handbuch Nachhaltige Entwicklung. Wiesbaden 2003.\r
[12] Volkswagen AG: Nachhaltigkeitsbericht 2018, M\u00e4rz 2019, S. 25-30. URL: www.volkswagenag.com\/presence\/nachhaltigkeit\/documents\/sustainability-report\/2018\/Nichtfinanzieller_Bericht_2018_d.pdf, Abrufdatum 23.05.2019.<\/div>

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