Nachhaltigkeit

Die Vermittlung der Komplexität und Vielschichtigkeit der Energiewende an ein breites Publikum ist eine Herausforderung. Dieser Beitrag zeigt auf, wie interaktive Serious Games auf einem Multitouch-Tisch dazu beitragen können, Zusammenhänge erfahrbar und begreifbar zu machen. Spiele und Tisch wurden in verschiedenen Gesprächskontexten eingesetzt. Diese werden hier in drei Fallvignetten dargestellt, die auf teilnehmender Beobachtung der unterschiedlichen Einsätze, situierter und gemeinsamer Reflexion basieren. Die Vignetten zeigen, wie Interaktion epistemische Prozesse anstoßen, Perspektivwechsel ermöglichen und kollektives Denken fördern kann, das für gesamtgesellschaftliche Zukunftsgestaltung notwendig ist.

Nachhaltigkeitsfördernde Transformationsprozesse sind in allen Sektoren notwendig, wenn wir innerhalb der planetarischen Grenzen bleiben wollen. Dies gilt auch für den Industriesektor als bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Mitarbeiter benötigen neue Kompetenzen, um diese komplexe Aufgabe der industriellen Transformation zu bewältigen. Diese reichen von der CO2-Äquivalenzbilanzierung bis zur Entwicklung und Bewertung von Transformationsszenarien einschließlich technischer Maßnahmen. Das hier entwickelte Lernmodul greift diese Kompetenzanforderungen auf und zeigt am Beispiel der ETA-Fabrik, wie ein kompetenzorientiertes Lernmodul für die industrielle Transformation aufgebaut sein kann. Es umfasst im Wesentlichen vier Phasen: Datenerhebung und CO2-Äquivalenzbilanzierung, Ursachenanalyse, Maßnahmenentwicklung und Maßnahmenbewertung.

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.

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 ...

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.

In der heutigen Fertigungsindustrie sind Digitale Zwillinge ein entscheidender Schlüssel zur Optimierung von Produktionsprozessen und der effizienten Nutzung von Ressourcen. Das Erstellen Digitaler Zwillinge ist allerdings oft mit hohen oder schwer abschätzbaren Aufwänden verbunden und häufig werden unbekannte Kennwerte wie Materialparameter benötigt, was den Einsatz in der Realität erschwert. Mit RAPIDZ stellen wir ein Werkzeug zur Erstellung und Nutzung Digitaler Zwillinge vor, welches durch seinen modularen Aufbau, diese Barriere durchbricht. Die virtuellen Modelle physischer Systeme ermöglichen dann eine umfassende Analyse und Prognose von Materialflüssen, Energieverbrauch und Maschinenleistung in Echtzeit. Die Nutzung von RAPIDZ steigert die Effizienz von Produktionslinien, verbessert Flexibilität und Reaktionszeit und ermöglicht proaktive Wartungen, sodass Ausfallzeiten minimiert werden.

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.

Gegenwärtige Entwicklungen der Digitalisierung und Datenökonomie, insbesondere multilateraler Plattformen zum Datenaustausch, bieten das Potenzial für eine beschleunigte Umsetzung von Kreislaufwirtschaftspraktiken in der produzierenden Industrie. Der Beitrag untersucht systematisch und anhand originärer Forschung, inwieweit die Digitalisierung als Katalysator der Kreislaufwirtschaft im Beschaffungswesen solcher Unternehmen dienen könnte. Dafür wurden acht Experten aus fünf weltweit führenden Herstellern und Zulieferern der Automobil- und Luftfahrtbranche interviewt. Es werden praxisnahe Hypothesen für die nachhaltige Gestaltung von Lieferketten entwickelt und zwei spezifische Use Cases für Kreislaufwirtschaftspraktiken vorgeschlagen, die dem Ressourceneinsatz proaktiv entgegenwirken können.