OPUS documents https://epub.fir.de/index/index/ Wed, 22 Apr 2026 09:07:21 +0200 Wed, 22 Apr 2026 09:07:21 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4400 Philipp Kotzur bachelorthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4400 Wed, 22 Apr 2026 09:07:21 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4379 John von Stamm; Antoine Gaillard bookpart https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4379 Tue, 21 Apr 2026 21:28:05 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4381 Stefanie Berninger; Martin Perau bookpart https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4381 Tue, 21 Apr 2026 21:25:23 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4377 Gerrit Hoeborn; David Evers bookpart https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4377 Tue, 21 Apr 2026 21:24:08 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4356 Florian Schuldt; Regina Schrank bookpart https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4356 Tue, 21 Apr 2026 21:20:36 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4359 In light of increasing regulatory requirements and international climate ambitions, the decarbonization of global supply chains is gaining strategic importance. The manufacturing sector is central to this transformation, given its substantial contribution to global greenhouse gas emissions. This study aims to develop a practical model for evaluating suppliers according to their emissions performance. A structured set of evaluation criteria was derived from a systematic literature review, analysis of established sustainability standards, and five expert interviews. These criteria were consolidated into a structured model capturing key indicators of a company’s decarbonization efforts and subsequently translated into a supplier evaluation tool. By enabling a more transparent assessment of supplier decarbonization efforts, the model supports informed decision-making and facilitates the integration of decarbonization objectives into procurement practice. The tool enables companies to systematically collect relevant information, enhances transparency and comparability along the supply chain, and supports the integration of emissions-related criteria into procurement strategies. Validation through practitioner interviews confirmed the model’s practical applicability while also highlighting key challenges, such as inconsistent PCF data and limited data availability. Overall, this work contributes to the operationalization of corporate decarbonization strategies in industrial procurement and addresses a gap between theoretical frameworks and their implementation in emissions-related supplier evaluation. Anna Hover; Nathalie Lellig; Gerrit Hoeborn; Wolfgang Boos conferenceobject https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4359 Tue, 21 Apr 2026 10:35:21 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4395 Nachhaltiger wirtschaften, ohne Erträge und Effizienz zu verlieren – diese Doppelanforderung prägt die moderne Landwirtschaft. Der Mischkulturanbau, also der gemeinsame Anbau mehrerer Kulturarten, bietet dafür überzeugende Hebel: bessere Ressourcennutzung, stabilere Böden und mehr Biodiversität bei geringerem Dünge- und Pflanzenschutzmitteleinsatz. In der industriellen Praxis bleibt das Potenzial jedoch oft ungenutzt, weil die Ernte zum Engpass wird: Konventionelle Maschinen sind für Reinkulturen optimiert und geraten an Grenzen, sobald unterschiedliche Pflanzen gleichzeitig erkannt, getrennt, geerntet und verarbeitet werden müssen. Diese Dissertation adressiert genau diese Lücke. Sie zeigt, wie KI‑gestützte Computer Vision als Schlüsseltechnologie die industrielle Ernte von Mischkulturen ermöglichen kann, und stellt dafür ein praxisorientiertes Bewertungsinstrument für Landmaschinenhersteller, Agrarrobotik‑Teams und Softwareentwickler bereit. Im Zentrum steht eine systematische Technologiebewertung, die die Anforderungen künftiger Mischkultur‑Erntemaschinen transparent macht und Computer‑Vision‑Fähigkeiten gezielt daran spiegelt. Dazu werden zunächst industrielle Mischkultur‑Ernteanwendungsfälle typisiert und in drei Erntetypen überführt. Auf dieser Basis leitet die Arbeit Funktionsstrukturen für Erntemaschinen ab und bewertet sie mithilfe einer Wirkungsmatrix gegenüber vier funktionalen Fähigkeiten der KI‑gestützten Computer Vision. Die Analyse zeigt differenzierte Einsatzpotenziale: Während der Mehrwert bei reinkulturnahen Mischkulturernten begrenzt ist, kann Computer Vision bei segmentierten Polykulturen insbesondere durch optische Sortierung zur Kernfunktion werden. Das größte Potenzial liegt bei hochdiversen Mischkulturen – von präziser Umwelterfassung über autonome Entscheidungen bis zur Koordination kleiner, kooperierender Maschinen. Zwei industrielle Fallstudien belegen die Anwendbarkeit und den Nutzen im Produktentwicklungsprozess: Anforderungen schärfen, Funktionen priorisieren, Technologieoptionen vergleichen und Entwicklungsentscheidungen beschleunigen. Damit liefert die Arbeit einen belastbaren Rahmen, um Innovationen in der Erntetechnik für den Mischkulturanbau systematisch und effizient voranzutreiben. (Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/einsatz-von-ki-gestutzter-computer-vision-in-erntemaschinen-des-mischkulturanbaus.html) Tim Benedikt Walter doctoralthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4395 Wed, 15 Apr 2026 10:51:47 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4397 Die industrielle Wertschöpfung verändert sich derzeit grundlegend. Rohstoffpreise steigen, regulatorische Anforderungen nehmen zu und gleichzeitig wächst der Druck, Lieferketten resilienter und unabhängiger aufzustellen. Für produzierende Unternehmen bedeutet das: Die Frage, wie Produkte, Komponenten und Materialien im eigenen System gehalten werden können, wird zunehmend zu einer strategischen Kernfrage. Neue Geschäftsfelder, in deren Mittelpunkt das Ziel einer wertsteigernden Kreislaufwirtschaft steht, werden diskutiert. Dieses Whitepaper ordnet Circular- Products- Logistics (dt. Kreislauflogistik oder zirkuläre Logistik) als strategisches Wachstums- und Transformationsfeld ein. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie produzierende Unternehmen gemeinsam mit Logistikdienstleistern sowie Handel und Re-Commerce- Produkte, -Komponenten und -Materialien über mehrere Lebenszyklen hinweg im europäischen Wertschöpfungssystem halten können und damit verbundene Wachstumsfelder erschließen können. Gerhard Gudergan workingpaper https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4397 Fri, 10 Apr 2026 08:15:49 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4390 In einer Welt, die sich durch eine beispiellose Dynamik in Technologie und Wirtschaft auszeichnet, steht die produzierende Industrie vor der Herausforderung, die Potenziale der Digitalisierung voll auszuschöpfen. Der Einsatz von automatisiertem maschinellen Lernen (Auto-ML) bietet einen vielversprechenden Ansatz, die Schlüsseltechnologie Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnbringend einzusetzen. Trotz der hohen Erwartungen und des potenziellen wirtschaftlichen Wachstums, das KI-Technologien versprechen, zeigen aktuelle Studien, dass der Einsatz von KI in der Produktion hinter anderen Technologien zurückbleibt. Die Diskrepanz zwischen den Erwartungen an KI und deren tatsächlicher Nutzung in der Fertigung weist auf komplexe Herausforderungen hin, darunter hohe Kosten, ungeeignete IT-Infrastruktur, mangelnde Datenverfügbarkeit und ein Defizit an Fachkräften. Diese Dissertation zielt darauf ab, eine methodische Lösung für die Auswahl von Auto-ML-Softwarelösungen für Prognosen in produzierenden Unternehmen zu entwickeln. Die Arbeit umfasst eine Analyse existierender Auto-ML-Funktionen, eine praxisnahe Identifikation der Anforderungen an ihren Einsatz in der Industrie sowie die Entwicklung eines Prozesses zur systematischen Auswahl von Auto-ML-Softwarelösungen. Dafür werden zudem die Wechselwirkungen zwischen den technischen Möglichkeiten der Softwarelösungen und den spezifischen Bedürfnissen der produzierenden Unternehmen beleuchtet. Das Ergebnis dieser Dissertation stellt eine Ressource für Entscheidungsträger dar, die sich der Herausforderung gegenübersehen, aus einer Vielzahl von Auto-ML-Softwarelösungen die am besten geeignete auszuwählen. Durch die Bereitstellung eines klar definierten Prozesses zur Bewertung und Auswahl von Auto-ML-Softwarelösungen trägt diese Arbeit dazu bei, die Lücke zwischen der technologischen Entwicklung und ihrer praktischen Anwendung in der Fertigungsindustrie zu schließen. In einer Zeit, in der die effiziente Nutzung von Daten und KI-Technologien immer mehr zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor wird, leistet diese Dissertation einen Beitrag zur Stärkung der Innovationskraft und Zukunftsfähigkeit produzierender Unternehmen. Justus Aaron Benning doctoralthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4390 Wed, 01 Apr 2026 15:31:38 +0200 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4358 Ferhan Kantasli masterthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4358 Wed, 04 Mar 2026 11:27:09 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4385 Yuwei Stefan Li masterthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4385 Wed, 04 Mar 2026 11:18:31 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4382 Im Forschungsprojekt SEGIWA wurden Grundlagen zur Überführung der SILYZER 300®-Serie von der manuellen Fertigung in die Serienfertigung erarbeitet. So kann ein im Sinne der nationalen Wasserstoffstrategie reibungsarmer Markthochlauf erreicht werden. Ein Fokus lag hierbei auf der Konzeption und Implementierung weitgehend automatisierter Produktionsprozesse sowie deren Verknüpfung in einem übergeordneten Produktionskonzept. Tobias Schröer; Niklas Münstermann; Tholomé Cassin report https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4382 Tue, 03 Mar 2026 09:44:58 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4380 Originating in 2011, Industry 4.0 describes the digital revolution of industry and has since become a collective term for smart, mutable and data driven factories. During the last decade systemic and methodical solutions were designed and implemented that enable corresponding data driven use cases for producers. Today's system providers offer complex data ecosystems in which data-driven use cases are built-in and implementers offer focused digitalisation projects to rapidly address quick wins. While an assessment of expectations around Industry 4.0 results in requirements within the domains of modifiability, connectivity, data and organisation for an IT-architecture, many such solutions are found to be violating essential requirements as systemic flexibility and data-availability. Not only is this a relevant matter for architectural purists, but it highlights real problems that industry is still facing while applying digitalisation measures in pursuit of Industry 4.0. While event-driven architectures go back to the design of modern operating systems, the emergence of powerful, resilient and cheap broker-technologies has risen the polarity of event-driven IT-architectures for businesses in the last decade. Although its occurrence is predominantly represented in ecommerce, finance and insurance, many prominent manufactures have since begun their transformation into an event-driven IT-architecture. Reasons for this architectural adaptation include exceptional data availability, resilience, scalability and especially data sovereignty. An assessment of event-driven IT-architecture's properties and implications reveals an excellent fit for the architectural requirements of Industry 4.0. In this work the subject of Industry 4.0 is analysed along literature to derive a collective understanding of expectations from a factory implementing Industry 4.0. Subsequently, IT-architectural requirements are derived that describe an architecture capable of satisfying these expectations. Then event-driven IT-architectures are analysed regarding their structural composition and capabilities. Finally, the fit of event-driven IT-architecture is evaluated against the architectural requirements of Industry 4.0, discussing congruence and divergence. Sebastian Kremer; Leon Konrad; Max-Ferdinand Stroh; Günther Schuh conferenceobject https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4380 Tue, 24 Feb 2026 12:36:35 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4361 Das Whitepaper thematisiert die existenziellen Herausforderungen für Automobilzulieferer durch den Strukturwandel zur Elektromobilität und stellt Methoden zur Analyse der eigenen Transformationsreife vor. Unternehmen erfahren konkret, wie sie die Zukunftsfähigkeit ihres Produktportfolios bewerten und mithilfe praxisnaher Roadmaps ihre Organisation Schritt für Schritt auf die neuen Marktanforderungen ausrichten, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Philipp Dinsing; Anna Hover; Adrian Knauer workingpaper https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4361 Thu, 19 Feb 2026 15:50:38 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4354 Valentin Kurz masterthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4354 Wed, 28 Jan 2026 12:37:01 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4353 Roozhina Esmaeili; Alper Sorgun studythesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4353 Wed, 28 Jan 2026 09:54:45 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4344 Mohamed Hatata masterthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4344 Wed, 21 Jan 2026 14:46:47 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4332 In dieser SolutiKo-Studie wird untersucht, wie Unternehmen der produzierenden Industrie in Deutschland Solution-Selling aktuell in der Praxis umsetzen und vor welchen zentralen Herausforderungen sie auf dem Weg vom Produkt- zum Lösungsanbieter stehen. Auf Basis einer quantitativen Befragung von Führungskräften wird in der Studie der aktuelle Stand des Solution-Sellings systematisch entlang der neun Dimensionen des SolutiKo-Kompasses analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Solution-Selling zwar an strategischer Bedeutung gewinnt und mit höheren Wachstums- und Margenerwartungen verbunden ist, Unternehmen jedoch in nahezu allen Dimensionen noch Entwicklungsbedarf aufweisen. Die Studie liefert damit fundierte Einblicke in aktuelle Umsetzungspraktiken und identifiziert zentrale Handlungsfelder für eine erfolgreiche Transformation zum Lösungsanbieter. Timo Spatzier; Matthias Rief; Wolfgang Boos; David Evers; Jan-Philipp Nickel; Christian Schmitz; Regina Schrank; Jan Wieseke other https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4332 Mon, 19 Jan 2026 11:04:34 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4343 Cansu Kahveci; Lina Boughezala book https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4343 Mon, 19 Jan 2026 09:52:06 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4346 Yannik Gabelmann; Jan-Philipp Nickel image https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4346 Mon, 12 Jan 2026 14:33:01 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4345 Jan-Philipp Nickel lecture https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4345 Mon, 12 Jan 2026 14:22:23 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4331 Ilyas Laihem bachelorthesis https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4331 Tue, 06 Jan 2026 13:38:40 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4045 Clara Herkenrath; Laura Vetter report https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4045 Tue, 23 Dec 2025 10:04:32 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4333 Industrieunternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre IT-Systemlandschaften zukunftsfähig auszurichten und dabei tiefgreifende Veränderungen in Prozessen, Daten und angebundenen Systemen zu bewältigen. Katharina Berwing; Jonas Reck contributiontoperiodical https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4333 Mon, 22 Dec 2025 15:53:11 +0100 https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4310 Die Anforderungsprofile bündeln die häufigsten Anfragen zu Nachhaltigkeitskriterien, die verschiedene Stakeholder-Gruppen an ein Unternehmen richten. Die Profile gliedern sich in formelle, ökologische, soziale und Governance Anforderungen. Anna Hover other https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/4310 Mon, 22 Dec 2025 10:29:32 +0100