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Um Transparenz über die Luftqualität im gesamten Stadtgebiet zu schaffen, fehlte ein engmaschiges Netz an Luftqualitätssensoren, welches lokale Problemzonen in Abhängigkeit der Tageszeit identifiziert. Im Rahmen des 'AirQuality'-Projekts führten der FIR e.V. an der RWTH Aachen und der kanadische Telematikanbieter Geotab GmbH einen Proof of Concept zur Entwicklung einer Methode durch, welche die Erhebung von Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität ermöglicht: Fahrzeugflotten, die innerhalb eines Stadtgebiets unterwegs sind – wie beispielsweise Fahrzeuge des Öffentlichen Personen Nahverkehrs (ÖPNV) – wurden mit Sensorik zur Erfassung der Luftqualität ausgestattet. Die so gesammelten Daten wurden analysiert und in einer über die Stadtkarte gelegten „Heatmap“ visualisiert. Mit dieser Luftqualitätskarte konnte die Luftqualität straßen- und uhrzeitgenau angezeigt werden. Durch die Ergebnisse des 'AirQuality'-Projekts ist es möglich, Orte mit erhöhter Feinstaubbelastung zu identifizieren und Maßnahmen zur Reduktion von Emissionen objektiv zu bewerten. Darüber hinaus bietet die feingranulare Datenerfassung eine Grundlage für verschiedene innovative Lösungen. Hierzu zählen beispielsweise auf aktuellen Luftqualitätswerten basierende Intelligente Lichtsignalanlagen oder optimierte Routenführungen für Bürger.
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms „KMU-innovativ: Produktionsforschung“ (Förderkennzeichen 02K19K010) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
Mikroplastik lässt sich zunehmend in der Umwelt nachweisen, wobei weder Herkunft noch Menge lokal bekannt sind. Unter der Prämisse negativer Auswirkungen auf die Umwelt kann sich eine fehlende Transparenz lokaler Mikroplastikemissionen zu einem strategischen Nachteil für unsere Gesellschaft entwickeln. Gemäß dem Vorsorgeprin-zip kann die präventive Daten- und Transparenzschaffung eine angemessene Reaktion im Sinne des Umwelt- und Gesundheitsschutzes erleichtern. Im Forschungsprojekt "mMEU Mobilitätsbedingte Mikroplastikemissionen in der Umwelt“ arbeiteten das Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie (WI) und der FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR) gemeinsam an der Frage, wie eine lokale Ermittlung der Mikroplastikemission anhand von Datenquellen, die sich vor allem aus der Verkehrsinfrastruktur ergeben, erhoben werden kann. Es wurden verschiedene Umgebungsdatenquellen und -typen untersucht und hinsichtlich ihrer Zugänglichkeit, Qualität und Anwendbarkeit bewertet, sodass eine effiziente Data-Governance ermöglicht wird.
Ziel des bearbeiteten Projekts war die Entwicklung einer teilautomatisierten Entschei-dungsunterstützung auf Basis von Dashboards in zwei Anwendungsunternehmen. Da-mit Unternehmen in Zukunft Entscheidungen datenbasiert treffen können, konnte im Projekt BaSys4Dash aufgezeigt werden, wie BaSys 4 als Grundlage dienen kann, um Auswertungen teilautomatisiert durchzuführen und Informationen situations- und an-wendungsgerecht auf Dashboards zu visualisieren. Dabei wurde die Architektur von BaSys 4 genutzt, um das Potenzial von einheitlichen Schnittstellen zu heben. Hierbei sind standardisierte Komponenten wie das Verwaltungsschalenkonzept berücksichtigt worden. Entscheidungsfindungsprozesse werden dadurch digital unterstützt, sodass nicht mehr nur auf Erfahrungen und Wissen zurückgegriffen werden muss. Anwen-dung findet BaSys4Dash zum einen zur Schaffung von Transparenz in der innerbe-trieblichen Auftragssteuerung und zum anderen zur Optimierung der Planung von In-standhaltungsmaßnahmen. Abschließend wurde eine Methode entwickelt, um in der Zukunft weitere Anwendungsfälle durch individuelle Konfiguration von Dashboards im Zusammenhang mit Micro-Services zu realisieren.
FIT4Platform – Bewertung und Implementierung von digitalen Plattformen in der Kontraktlogistik
(2022)
Ob Amazon oder Facebook, digitale Plattformen haben B2C- und C2C-Märkte fundamental verändert. Im Gegensatz zu Geschäftsmodellen, die den Schwerpunkt auf das Erzeugen von Produkten oder Dienstleistungen legen, fokussieren digitale Plattformen die Koordination von Angebot und Nachfrage, die Vernetzung von Teilnehmern sowie das Sammeln und Analysieren der Nutzungsdaten. Auch in der Logistikbranche gewinnen vergleichbare Plattformen zunehmend an Bedeutung und bieten Logistikdienstleistern die Chance, durch verschiedenste Plattformangebote ihren Unternehmenserfolg zu steigern. Gleichermaßen bringen digitale Plattformen jedoch auch Risiken und Herausforderungen
für bestehende Logistikdienstleister mit sich, die kurz- und langfristig das laufende Geschäft gefährden können. Um Chancen zu nutzen, gleichzeitig Risiken zu berücksichtigen und somit deren langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem sich wandelnden Markt aufrechtzuerhalten, sind Logistikdienstleister gefordert, komplexe Entscheidungen in Bezug auf Interaktionen mit digitalen Plattformen zu treffen. So können sich Logistikdienstleister beispielsweise für den Beitritt verschiedener grundlegender Plattformtypen entscheiden, die wiederum von verschiedenen Plattformbetreibern in variierender Ausgestaltung angeboten werden oder sogar die Gründung einer eigenen
Logistikplattform mit Partner- und Kundennetzwerk initiieren. Der deutsche Logistikmarkt setzt sich jedoch überwiegend aus kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zusammen. Diese laufen Gefahr, nicht über ausreichende Erfahrungswerte oder umfassendes Fachwissen in Bezug auf digitale Plattformen und deren breites, heterogenes Angebot zu verfügen, um diese Entscheidungen fundiert zu treffen und erfolgreich umzusetzen. Das Forschungsprojekt ‚Fit4Plattform‘ zielte daher darauf ab, KMU der Kontraktlogistik darin zu unterstützen, Entscheidungen in Bezug auf Interaktionen mit digitalen Plattformen der Logistikbranche
zu treffen und diese erfolgreich umzusetzen. Konkret sollte hierzu zunächst eine Typologie digitaler Plattformen erstellt werden, um das bestehende Plattformangebot übersichtlich zu kategorisieren und eine Strukturierung der Entscheidungs- und Umsetzungsunterstützung zu erleichtern. Auf der erstellten Typologisierung aufbauend sollten zur allgemeinen Beschreibung und Aufbereitung der Entscheidungssituation ein Entscheidungsbaum und die dazugehörigen Entscheidungskriterien entwickelt werden. Um Logistikunternehmen im Anschluss an die Entscheidungsfindung auch in der Umsetzung zu unterstützen, wurde des Weiteren die Erarbeitung von Umsetzungsstrategien und Orientierungshilfen fokussiert. Zur Gewährleistung der anwenderfreundlichen Nutzbarkeit der Ergebnisse sollte als zentrales Ergebnis des Forschungsprojekts ein Anwendungstool entwickelt werden,
welches aufbauend auf den konsolidierten Projektergebnissen Logistikdienstleister durch den Entscheidungsprozess bezüglich digitaler Plattformen begleitet und die anschließende Umsetzung
unterstützt. Im Rahmen des Forschungsprojekts erfolgte zunächst die Erarbeitung von Grundlagenwissen zu digitalen Plattformen in der Logistikbranche. Hierzu wurden deren fundamentale Funktionsweise, damit verbundene Potenziale und Risiken sowie die Branchenstruktur nach Porter ausgearbeitet. Im Folgenden wurde unter Verwendung des V4-Frameworks das angestrebte Kategorisierungsschema digitaler Plattformen der Logistikbranche erstellt. Demnach können drei zentrale Typen von Logistikplattformen unterschieden werden: erweiterte Frachtenbörsen als Marktplätze zum Handel von Ganz- und Teilladungen oder Transportkapazitäten, Visibility-Plattformen als Anbieter von datenbasierten Diensten wie Echtzeittracking oder Supply-Chain-Transparenz sowie Warehousing-Plattformen als Vermittler von Lagerkapazitäten und Fulfillment-Dienstleistungen. Als Ausgangspunkt für die Entscheidungsunterstützung wurden daraufhin Entscheidungskriterien abgeleitet, indem die Komponenten der Leistungserbringung und Kostenfaktoren typischer Logistikdienstleistungen über eine Morphologie dieser Dienstleistungen ermittelt wurden. Darüber hinaus wurden allgemeine sowie typenspezifische Chancen und Risiken identifiziert, die zusätzlich als Entscheidungskriterien zu berücksichtigen sind. Im Anschluss erfolgte die Entwicklung des Entscheidungsbaums bzw. des Entscheidungsprozesses. Der entwickelte Entscheidungsbaum gliedert sich, basierend auf strategischen Kriterien wie Wachstum, Kostenreduktion sowie Personal- und Finanzressourcen, frühzeitig in einen Gründungs- und einen Beitrittsast. Der Gründungsast beinhaltet dabei die wesentlichen Inhalte der vorherigen Ergebnisse zu den fundamentalen Mechanismen und Herausforderungen, die mit dem erfolgreichen Aufbau und Betrieb von digitalen Plattformen verbunden sind. Der Beitrittsast wiederum untergliedert sich über Kriterien der typenspezifischen Werteversprechen und Mehrwerte in Äste für die drei Plattformtypen. Diese vorläufige Typenauswahl wird anschließend über detailliertere typenspezifische Kriterien validiert, worauf im Anschluss die Auswahl einer konkreten Plattform anhand operativer Entscheidungskriterien erfolgt. Ausgehend von den hieraus resultierenden terminalen Entscheidungsmöglichkeiten wurde an die übergeordneten Möglichkeiten, also Gründung oder Beitritt, hinsichtlich deren Umsetzungsunterstützung angeknüpft. Hierzu wurde
auf der Beitrittsseite ein auf der Business-Transformation-Canvas und Fallstudien basierendes Framework entwickelt, das wesentliche Handlungsfelder eines Plattform-Betritts beinhaltet. Für jedes dieser Handlungsfelder wurden jeweils Vorgehensbeschreibungen und Fallstudien als Orientierung für Anwender aufbereitet und die Gesamtheit der Handlungsfelder in eine Roadmap für den Plattformbeitritt integriert. Auf der Gründungsseite wurden mögliche Alleinstellungsmerkmale der verschiedenen Plattformtypen, zu berücksichtigende Markteintrittsbarrieren, anwendbare Pricingsowie Skalierungsstrategien und eine phasenorientierte Kennzahlsystematik entwickelt. Zusätzlich
wurde ein generisches Plattformlastenheft für eine digitale Plattform der Logistikbranche erstellt, das Anwendern einen greifbaren Anknüpfungspunkt zur Umsetzung bietet. Abschließend erfolgte die Entwicklung eines browserbasierten Anwendungstools. Das Anwendungstool ermöglicht es KMU der Logistikbranche, die zuvor beschriebenen Entscheidungs- und Umsetzungsinhalte strukturiert zu durchlaufen. Dabei werden dem Anwender auf dessen Angaben basierende Visualisierungen, selektierte Informationen und interaktive Inhalte bereitgestellt. Insbesondere besteht die Möglichkeit, eine individualisierte Nutzenanalyse konkreter Plattformen durchzuführen. Das Anwendungstool kann unter https://fit4platform-tool.fir.de/ direkt, kostenlos und ohne zusätzliche Downloads oder Installationen genutzt werden.
Aufgrund der Komplexität von Software-Einführungsprozessen und um den diversen Anforderungen eines Energiemanagementsystems (EnMS) nach DIN 50001 zu entsprechen, ist die Einführung eines EnMS insbesondere bei KMU herausfordernd. Darüber hinaus stellen fehlende finanzielle Ressourcen, fehlende Informationen und fehlendes Wissen die zentralen Hemmnisse für KMUs bei der Implementierung eines Energiemanagementsystems dar. Durch die sich ändernden Anforderungen müssen KMU sich mit EnMS im Kontext des Nachhaltigkeitsmanagements auseinandersetzen.
Das in EIS4IoP entwickelte Tool adressiert diese Problematik, indem die komplexe Einführung von Energiemanagementsystemen durch die Entwicklung eines Gestaltungsmodells zur Einführung von Energieinformationssystemen (EIS) als Entscheidungshilfe für KMU verbessert wird.
Dabei werden nicht nur ökonomische, sondern auch ökologische und soziale Aspekte der Nachhaltigkeit (Def. nach Elkington) berücksichtigt.
Der Nutzen besteht darin, Kosten für den Aufbau und die Integration eines EIS zu reduzieren und durch ein datenbasiertes Energiemanagement langfristig Energiekosten einzusparen. Zudem lassen sich durch die ganzheitliche Herangehensweise zukünftige Kosten vermeiden, da KMU keine nachträglichen Änderungen an ihren Systemen angehen müssen.
Für KMU ergeben sich hieraus drei Bereiche der Kostenoptimierungspotentiale. So ergeben sich Einsparungen bei einem EIS-Einführungsprojekt, zum anderen eine Reduzierung der eigenen Energiekosten (durch Effizienzmaßnahmen, Abgabenreduzierung oder Regelenergieeinnahmen) und Reduzierung der Energieabgaben durch eine Reduzierung der volkswirtschaftlichen Kosten für den Netzausgleich.
Neben den reinen Kostenoptimierungspotenzialen existieren eine Reihe von Potenzialen, die sich nicht trivial quantifizieren lassen. Dazu gehören Imageverbesserungen der KMU, eine verbesserte Lieferantenqualifikation von KMU und eine verbesserte Vorbereitung auf aktuelle Entwicklungen wie die Kreislaufwirtschaft.