Potenzial: Ressourceneffizienz

E-Lkw im Vor- und Nachlauf von Umschlagterminals

E-Lkw im Vor- und Nachlauf von Umschlagterminals

Auswirkungen auf Terminalprozesse im Kombinierten Straßen-/Schienengüterverkehr
Ralf Elbert ORCID Icon, Samira Ghaneian Sebdani ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 6 | Seite 70-77
Individualisierte Organe aus dem Weltall

Individualisierte Organe aus dem Weltall

Wie die Schwerelosigkeit Menschenleben verändern könnte
Der Weltraum bietet enorme Chancen für die Produktion. Denn die Mikrogravitation im erdnahen Orbit verändert die Randbedingungen für biologische Prozesse grundlegend. Im Zusammenspiel mit Stammzelltechnologie und 3D-Bioprinting öffnen sich neue technologische Chancen für die Transplantationsmedizin. Doch wenn Europa im Bereich Space Biotech und Produktion im All nicht nur Nutzer, sondern gestaltender Akteur sein möchte, sind gezielte Maßnahmen erforderlich.
Maschinelles Lernen zur Förderung von Nachhaltigkeit

Maschinelles Lernen zur Förderung von Nachhaltigkeit

Unternehmensanalyse auf Basis von Experteninterviews
Niklas Bode ORCID Icon, Lukas Nagel ORCID Icon, Oskay Ozen ORCID Icon, Matthias Weigold ORCID Icon
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 4 | Seite 44-51 | DOI 10.30844/I4SD.25.4.44
Schneller, einfacher Digitaler Zwilling

Schneller, einfacher Digitaler Zwilling

Mit Open-Source zum kosteneffizienten Digitalen Zwilling und Industrie 5.0: Eine Fallstudie
Shantall Cisneros Saldana ORCID Icon, Sonali Pratap, Parth Punekar, Sampat Acharya, Heike Markus ORCID Icon
Die Einführung Digitaler Zwillinge (DZ) scheitert oft an hohen Kosten, technischer Komplexität und fehlenden Fachkenntnissen. Diese Studie stellt ein kostengünstiges Modell eines DZ, welches mit Technology Readiness Level (TRL) 5 validiert ist. Es wurde innerhalb von nur zwei Wochen mithilfe von Open-Source-Lösungen und gängigen Unternehmenswerkzeugen entwickelt und integriert sensorbasierte Echtzeitdaten, prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und automatisierte Benachrichtigungen, um Effizienz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft zu steigern. Das System erreicht eine durchschnittliche relative Abweichung von nur 7,76 % und gibt automatisierte Warnungen in Echtzeit aus. Die Ergebnisse zeigen, wie fortschrittliche digitale Werkzeuge durch die Kombination von Open-Source-Technologien und Standardwerkzeugen zugänglich gemacht werden können: skalierbar, menschenzentriert und erschwinglich im Sinne von Industrie 5.0.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 3 | Seite 62-68 | DOI 10.30844/I4SD.25.3.62
Mit Digitalen Zwillingen die Zukunft der Fertigung gestalten

Mit Digitalen Zwillingen die Zukunft der Fertigung gestalten

Chancen und Hindernisse
Javad Ghofrani ORCID Icon, Darian Lemke, Tassilo Söldner
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.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 3 | Seite 72-81
Echtzeitfähige Überwachung des CO₂-Fußabdrucks für KMU

Echtzeitfähige Überwachung des CO₂-Fußabdrucks für KMU

Nachhaltigkeit in Echtzeit – Vom Betrieb bis zum fertigen Produkt
Henning Strauß ORCID Icon, Julian Sasse ORCID Icon
Obwohl KMU nicht direkt von den gesetzlichen Berichtspflichten zur CO₂-Bilanzierung betroffen sind, stehen sie als Zulieferer in der Pflicht, den Anforderungen der Nachhaltigkeitsberichterstattung gerecht zu werden. Hierfür ist neben einer ganzheitlichen Lebenszyklusanalyse eine qualitativ hochwertige Datenbasis innerhalb der Produktion erforderlich, um den spezifischen CO₂-Fußabdruck zu bestimmen. Ein zentrales Element ist dabei die Implementierung eines Machine Carbon Footprint (MCF). Die Entwicklung und Implementierung eines MCF unter dem Fokus der Anwendbarkeit für kleine und mittelständische Unternehmen soll Ziel dieses Beitrags sein. Hierfür werden Daten an einer Werkzeugmaschine in Echtzeit erfasst und visualisiert. Die Messdaten werden dann mithilfe von Open-Source Low-Code-Plattformen verarbeitet, gespeichert und visualisiert. Diese Echtzeitdaten bilden die Grundlage für die genaue Bestimmung des produktionsspezifischen CO₂-Fußabdrucks sowie in Verbindung mit ...
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 3 | Seite 102-109
Intelligentes Ladungsträgermanagement

Intelligentes Ladungsträgermanagement

KI-gestützte Überwachung und Reduktion von Verlusten in der Logistik
Dominik Augenstein, Lea Basler
Ladungsträger sind in Fertigungsunternehmen unverzichtbar für den Transport produzierter Teile. Meist sind diese trotz ihrer „Einfachheit“ teuer in der Anschaffung, da sie passgenau für den Zweck hergestellt werden. Zur Vermeidung des Verlusts der Ladungsträger können Trackingverfahren wie GPS-Tracking eingesetzt werden, was jedoch mit Überwachungsaufwand einhergeht und den Datenschutz herausfordert, sobald die Arbeitsleistungen der Mitarbeiter in der Intralogistik überwacht werden. Die Zuordnung von Ladungsträgern zu sogenannten Clustern und ihre gemeinsame Kontrolle bietet hierbei eine Lösung – ohne die Möglichkeit von Rückschlüssen auf die Leistung der Mitarbeiter. Und nicht nur das: Künstliche Intelligenz kann diesen Ansatz optimieren und gleichzeitig vor einem Diebstahl der Ladungsträger abschrecken.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 78-84
Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Datenqualität in der Entwicklung kreislauffähiger Produkte

Entscheidungsunterstützung für die zirkuläre Wertschöpfung durch Datenökosysteme
Iris Gräßler ORCID Icon, Sven Rarbach, Jens Pottebaum ORCID Icon
Im Entwicklungsprozess werden Entscheidungen mit Wirkung auf die Nachhaltigkeit von Produkten getroffen. Mit zunehmendem Entwicklungsfortschritt können auch Aussagen zur Nachhaltigkeit konkretisiert werden. Während zunächst nur Abschätzungen anhand von verwandten Produkten und Prozessen möglich sind, können später etwa Betriebs- und Maschinendaten genutzt werden. Werden Metriken für Kennzahlen verwendet, sollte die Qualität der verwendeten Daten nachvollziehbar sein. Dazu werden relevante Datenqualitätskriterien und -indikatoren ausgewählt und in Bezug gesetzt. Die Verfügbarkeit von Daten kann gesteigert werden, indem die Produktentwicklung auf Partner in Datenökosystemen zurückgreift. Die Grundlage bilden Datenräume wie Gaia-X, Catena-X und Manufacturing-X.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 12-19 | DOI 10.30844/I4SD.25.2.12
Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung

Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung

Mit Data Science und Künstlicher Intelligenz die Leistungsfähigkeit erhöhen
Iris Gräßler ORCID Icon, Jens Pottebaum ORCID Icon, Peter Nyhuis ORCID Icon, Rainer Stark ORCID Icon, Klaus-Dieter Thoben ORCID Icon, Petra Wiederkehr ORCID Icon
Technische Systeme sind durch eine zunehmende Interdisziplinarität, Komplexität und eine immer stärkere Vernetzung gekennzeichnet. Produkt und Produktionssystem erfordern eine disziplinübergreifende Mehrzieloptimierung. Durch den Anspruch auf Nachhaltigkeit und Kreislauffähigkeit steigt die Komplexität nochmals. Die Leistungsfähigkeit bislang etablierter Verfahren der Ingenieurwissenschaften stößt an ihre Grenzen – die sich wiederum nur durch die systematische Einbeziehung von Daten überwinden lassen. Das ist Ziel einer „Hybriden Entscheidungsunterstützung“: Data Science und Künstliche Intelligenz sollen zur Ergänzung der menschlichen Fähigkeiten in Verbindung mit bisherigen Heuristiken, Methoden, Modellbildung und Simulation genutzt werden können, um die Leistungsfähigkeit der Produktentstehung zu erhöhen.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 18-25 | DOI 10.30844/I4SD.25.1.18
Kreislaufwirtschaft als holistische Strategie

Kreislaufwirtschaft als holistische Strategie

Komplexitätsmanagement im Umgang mit den Herausforderungen der Nachhaltigkeit
Joseph W. Dörmann
Die Kreislaufführung hat sich seit Jahrzehnten als eine bedeutende Strategie zur Bewältigung der Herausforderungen im Bereich der Nachhaltigkeit etabliert. Ihr holistischer Ansatz zielt darauf ab, Ressourcen effizient zu nutzen und Abfälle zu minimieren. Einer erfolgreichen Umsetzung und Ausweitung dieses Konzepts stehen jedoch zahlreiche Herausforderungen entgegen. In diesem Beitrag werden die wichtigsten Hindernisse für die Kreislaufwirtschaft identifiziert und diskutiert. Dabei werden ökonomische, technologische, soziale und politische Aspekte beleuchtet, um einen umfassenden Einblick in die Komplexität dieser nachhaltigen Strategie zu geben. Es wird betont, dass eine erfolgreiche Kreislaufwirtschaft nur durch die koordinierte Zusammenarbeit verschiedener Akteure und die Entwicklung innovativer Lösungen für die identifizierten Herausforderungen erreicht werden kann.
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 1 | Seite 60-67
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