Potenzial: Energieeffizienz

Die Studie untersucht den Beitrag natürlicher Baustoffe, insbesondere von Lehm und Holz, zur nachhaltigen Entwicklung von Logistikimmobilien. Im Mittelpunkt steht eine Bewertung entlang ökologischer, ökonomischer und technischer Dimensionen über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Auf Basis von Literaturanalysen und Experteninterviews werden Potenziale, Restriktionen und fördernde Rahmenbedingungen identifiziert. Holz erweist sich insbesondere im Hochregalbau als technisch ausgereift und ökologisch vorteilhaft, während Lehm hohes Potenzial für energie- und ressourceneffizientes Bauen bietet. Die Arbeit schließt mit Handlungsempfehlungen für Forschung, Politik und Praxis zur Etablierung zirkulärer Bauweisen in der Logistik.

Elektrisch betriebene Lastkraftwagen (E-Lkw) spielen eine wichtige Rolle bei der Reduktion von CO₂-Emissionen, vor allem auf kurzen Strecken im Vor- und Nachlauf im Kombinierten Straßen-/Schienengüterverkehr (KV). Dieser Artikel zeigt am Beispiel eines KV-Terminals die logistischen und energetischen Herausforderungen beim Einsatz von E-Lkw für den Aufbau geeigneter Ladeinfrastrukturen sowie für die Sicherstellung der Stromversorgung.

Digitale Zwillinge stellen eine Verbindung zwischen physischen und digitalen Systemen dar. Diese steigern die Effizienz und ermöglichen vorausschauende Wartung und die Herstellung von individuelleren Produkten. Trotz dieser Vorteile stehen Herausforderungen wie hohe Kosten, Datensynchronisierung und Sicherheitsrisiken einer breiten Einführung im Wege. Dieser Artikel befasst sich mit dem Potenzial Digitaler Zwillinge und untersucht die wichtigsten Hindernisse für die Integration und Implementierung, wobei auch einige industrielle Anwendungen wie die additive Fertigung als relevanter Anwendungsfall betrachtet werden.

Je nach Industriezweig stellt die Versorgung von Produktionsprozessen und -gebäuden mit thermischer Energie einen bedeutenden Anteil am Gesamtenergiebedarf eines Industriestandortes dar. Die Nutzung von industrieller Abwärme bietet hier die Möglichkeit, den externen Bezug von Endenergien und damit die Ursache energiebedingter Emissionen und Kosten zu reduzieren. Aufgrund mangelnder Transparenz sowie ihrer Komplexität bleiben die Potenziale in der industriellen Praxis häufig ungenutzt. Im Forschungsverbundprojekt ETA im Bestand wurde eine anwenderorientierte Softwarelösung prototypisch realisiert. Diese ermöglicht die Entwicklung und Bewertung von industriellen Energiekonzepten, um somit Umsetzungshemmnisse zu reduzieren. Hierbei finden Ansätze aus den Forschungsgebieten des Operations Research sowie der dynamischen Simulation Anwendung.

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.