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Um die Energiewende in Deutschland voranzutreiben, werden alternative Speichermedien und Antriebsstoffe benötigt. Grüner Wasserstoff, der mit Energie aus regenerativen Quellen erzeugt wird, spielt dabei eine tragende Rolle. Der nationale Wasserstoffbedarf bis 2030 beträgt dabei 5 Gigawatt Elektrolyse-Kapazität, sodass eine schnelle Steigerung
der Kapazitäten benötigt wird. Um das zu erreichen, sollen Elektrolyseurproduzenten wie Siemens Energy bei einem schnellen Ausbau ihrer Kapazitäten unterstützt werden. Im Projekt „SEGIWA – Serienproduktion von Elektrolyseuren im Gigawatt-Bereich” sollen Grundlagen erarbeitet werden, die SILYZER 300®-Serie von der manuellen Fertigung in die Serienfertigung im Gigawattbereich zu überführen. Im Sinne der nationalen Wasserstoffstrategie soll somit ein reibungsarmer Markthochlauf erreicht werden. Ein Fokus liegt hierbei auf der Konzeption und Implementierung weitgehend automatisierter Produktionsprozesse sowie deren Verknüpfung in einem übergeordneten Produktionskonzept. Zur Sicherstellung eines schnellen Produktionshochlaufs bei hoher Effizienz wird ein stufenweise skalierbares Fabriksystem konzipiert. Innerhalb des Produktionskonzepts werden die einzelnen Fertigungs- und Montageprozesse durchgängig digital abgebildet und ein synchronisierter Informationsfluss aufgebaut. Über das Manufacturing-Execution-System (MES) und die digitale Infrastruktur werden die Planung, die Steuerung, der Betrieb und die Optimierung
der Produktion im Zusammenspiel mit dem digitalen Zwilling der Elektrolyseure realisiert. Das FIR entwickelt dabei Konzepte zur Prozesskontrolle und Qualitätssicherung durch die digitale Vernetzung in der Fertigung. Die Kernaspekte zur durchgängigen, digitalen Synchronisation der Produktionsprozesse bilden das MES, Automatisierung und digitale Zwillinge der Produkte. So soll das Ziel der Sicherstellung einer wirtschaftlichen und effizienten Serienfertigung der Wasserelektrolyseure am Hochlohnstandort Deutschland erreicht werden.
Die Siemens Energy AG verfügt über 80 Produktionsstandorte auf der ganzen Welt. Die IT-Systemlandschaft in der Produktion ist – wie in gewachsenen Strukturen üblich – sehr heterogen. Folgerichtig stellt sich das übergeordnete Ziel, diese IT-Systemlandschaften zu harmonisieren. Dabei ist es unumgänglich, die unterschiedlichen Anforderungen aus den verschiedenen Unternehmensbereichen zu berücksichtigen. Nur so können die übergeordneten Effizienzgewinne mit einer Harmonisierung erreicht werden. Die Verbindung der Expertise von FIR und Siemens Energy war hier das Erfolgsrezept.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.