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Institute
Sustainable ERP
(2023)
Ein betriebliches CO2-Management schafft die Grundlagen, um in Geschäftsprozessen nachhaltige Entscheidungen unter Berücksichtigung von CO2-Emissionen treffen zu können. Die Basis dafür stellt die datenbasierte Bilanzierung dar, welche durch die Nutzung bestehender Daten aus betrieblichen Anwendungssystemen, wie ERP, MES, CRM und weitere, effizient gestaltet werden kann. Moderne Business Applications, insbesondere ERP-Systeme, kommen also zukünftig um die Berücksichtigung
von Nachhaltigkeitsaspekten nicht herum.
Die Umsetzung kann dabei als ein integriertes Modul oder durch die Integration von spezialisierter Software in eine modulare IT-Systemlandschaft gestaltet werden.
Gap Analysis for CO2 Accounting Tool by Integrating Enterprise Resource Planning System Information
(2023)
Detailed carbon accounting is the foundation for reducing CO2 emissions in manufacturing companies. However, existing accounting approaches are primarily based on manual data preparation, although manufacturing companies already have a variety of IT systems and resulting data available. The gap analysis carried out based on the GHG Protocol and an reference ERP system shows how much of the required information for CO2 accounting can be integrated from an ERP system. The ERP system can cover 20 % of the required information. The information availability can be increased to 49 % through additionally identified modifications of the ERP system. Integrating the CO2 accounting tool with other systems of the IT landscape, e. g. Energy Information System, enables an additional increase.
Massenproduktion und Massenkonsum waren gestern. Heute konzentrieren sich Unternehmen zunehmend auf Nachhaltigkeit, Effizienz und Individualität, um erfolgreich die Herausforderungen anzugehen, die durch den Klimawandel, Ressourcenknappheit sowie gestiegene regulatorische Nachhaltigkeitsanforderungen, etwa das Lieferkettensorgfaltsgesetz, entstehen. Die Grundlage dafür bildet ein nachhaltiges Produktionsmanagement, das alle Schritte des Wertschöpfungsprozesses integriert: die Auftragsabwicklung inkl. der Produktionsplanung und -steuerung sowie die dazugehörigen IT-Systeme. Eine losgelöste Betrachtung der wertschöpfenden Produktionsprozesse ist in der heutigen industriellen Praxis nicht mehr möglich, zu sehr greifen die Vorgänge der Auftragsabwicklung und dazugehöriger IT-Systeme, wie ERP, MES und Co., mittlerweile ineinander.
Das moderne Produktionsmanagement als Organisator der Entscheidungen und Prozesse in der industriellen Auftragsabwicklung ist ein zentraler Baustein zur Umsetzung der Nachhaltigkeitswende. Seine Aufgabe besteht darin, nachhaltige und kreislaufwirtschaftliche Prozesse durch den geeigneten Einsatz von effizienten IT-Systemlandschaften zu fördern und umzusetzen. Die Digitalisierung dient dabei als zentrales Element der Umsetzung ökonomischer, ökologischer und sozialer Unternehmensziele.
iP4MoVE
(2023)
In dem Projekt ‚iP4MoVE‘ (Intelligente Plattform für E-Mobilität und Vernetzung von Energieinformationen) wurde eine Intelligente, datenbasierte Plattform entwickelt, die es ermöglicht, den E-Mobilitätssektor mit innovativen Energiequartieren zu koppeln.
Die Plattform bildet gemeinsam mit einer kontextbasierten Applikation die Grundlage für die Vermittlung zwischen den Energieinformationen, also dem Energieangebot und der Energienachfrage, sowie dem echtzeitfähigen Austausch zwischen Elektrofahrzeugen und -quartieren bzw. der Verfügbarkeit von Ladestationen innerhalb und außerhalb eines Quartiers. Das Forschungsprojekt stellt einen wichtigen Beitrag zur ökologischen und ökonomischen Gestaltung der Elektromobilität, mit dem Fokus auf den Straßengüterverkehr, und der nachhaltigen Quartiersbildung dar. Es wird dazu beigetragen, dass durch die Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien Treibhausgasemissionen reduziert werden. Wichtige Bestandteile dessen sind die Ermittlung des optimalen Elektrifizierungsgrads im Lastverkehr und die Bestimmung des ressourcenoptimalen Einsatzes von Transporten und Logistikketten. Die prototypische Umsetzung des Vorhabens zeigt exemplarisch synergetische Potenziale, insbesondere am Standort NRW, auf und bildet einen Baustein für eine Smarte Mobilität (Mobilität 4.0).
In short-term production management of the Internet of Production (IoP) the vision of a Production Control Center is pursued, in which interlinked decision-support applications contribute to increasing decision-making quality and speed. The applications developed focus in particular on use cases near the shop floor with an emphasis on the key topics of production planning and control, production system configuration, and quality control loops.
Within the Predictive Quality application, predictive models are used to derive insights from production data and subsequently improve the process- and product-related quality as well as enable automated Root Cause Analysis. The Parameter Prediction application uses invertible neural networks to predict process parameters that can be used to produce components with desired quality properties. The application Production Scheduling investigates the feasibility of applying reinforcement learning to common scheduling tasks in production and compares the performance of trained reinforcement learning agents to traditional methods. In the two applications Deviation Detection and Process Analyzer, the potentials of process mining in the context of production management are investigated. While the Deviation Detection application is designed to identify and mitigate performance and compliance deviations in production systems, the Process Analyzer concept enables the semi-automated detection of weaknesses in business and production processes utilizing event logs.
With regard to the overall vision of the IoP, the developed applications contribute significantly to the intended interdisciplinary of production and information technology. For example, application-specific digital shadows are drafted based on the ongoing research work, and the applications are prototypically embedded in the IoP.
In diesem White Paper wird zunächst die Bedeutung von Nachhaltigkeit beschrieben und die neue CSRD-Berichtspflicht in einen größeren Zusammenhang gestellt. Anschließend wird aufgezeigt, wie ein ERP-System bei der Erstellung des CSRD-Berichts unterstützen kann. Mit einer Reihe verschiedener Praxisbeispiele wird das Thema veranschaulicht.
Gemeinsam mit Miele & Cie. KG, dem Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, All for One Group S, Forcam GmbH, IconPro GmbH und Klima.Metrix GmbH arbeitet der FIR e. V. an der RWTH Aachen als Konsortialführer an einem wegweisenden Projekt, das die Art und Weise verändern wird, wie produzierende Unternehmen in Zukunft arbeiten werden. Ziel ist es, ein innovatives, datenbasiertes Wertschöpfungssystem zu entwickeln, das die Kreislaufwirtschaft nahtlos in den operativen Geschäftsbetrieb von Unternehmen integriert. Hierbei werden durch den Einsatz von KI-Modellen prädiktive Vorhersagen der Kreislaufwirtschaftsaufwände für Produkte im Nutzungszyklus ermöglicht, um eine optimale Kreislaufwirtschaftsstrategie zu definieren, die sowohl ökonomische
als auch ökologische Aspekte berücksichtigt. Das Projekt basiert auf der Entwicklung einer multizirkulären Auftragsabwicklung und einer skalierbaren, hybriden Produktion. Zusätzlich untersuchen wir die Auswirkungen auf die Produktkonfiguration und kreislaufwirtschaftsfähige Geschäftsmodelle. Die praxisnahe und validierte Implementierung zeigt die Umsetzbarkeit des Vorhabens und eröffnet ein breites Anwendungsfeld in der gesamten deutschen Industrie.
Based on a systematic literature review, different approaches to modularization of IT system landscapes were analyzed. This publication contains the metadata of the literature analysis, the initial set of relevant publications, the documentation of the filtering and screening process of the literature search, and the final set of publications. For the analysis of the final set of publications, please refer to the related publication Junglas et al., "Towards A Modular IT Landscape For Manufacturing Companies" (2023) (which can be found here in this repository or under DOI 10.15488/1530210.15488/15302).
In diesem Beitrag wird ein neuartiges Konzept für ein hybrides Produktionssystem vorgestellt, das sowohl neue als auch aufbereitete Produkte verarbeiten kann. Im Kern zeichnet es sich durch einen multifunktionalen De- und Remontagearbeitsplatz aus, der mehrere Strategien der Kreislaufwirtschaft in das Wertschöpfungssystem integriert. Damit wird das Ziel verfolgt, die industrielle Transformation hin zu einer kreislauffähigen Produktion zu fördern und effizient zu gestalten.
Das Forschungsprojekt ‚DiCES‘ bringt verschiedene Industriepartner zusammen, um gemeinsam ein datenbasiertes, integriertes Wertschöpfungssystem für eine nachhaltige, multidimensionale Kreislaufwirtschaft zu entwickeln. Zur Sicherstellung der Praxisnähe des Projekts fanden Workshops mit Industriepartnern aus unterschiedlichen Industriezweigen statt. Dabei wurden Anforderungen an IT-Systeme, Produktkonfigurationen, Geschäftsmodelle und Produktionskonzept behandelt. Alle erhobenen Anforderungen wurden anschließend für die Kategorisierung aufbereitet.
The research outlines a concept to conduct the double materiality assessment through the synergistic use of Generative AI and the AHP method. In the first step, we employ interactive, moderated workshops as our chosen methodology to create a tailored set of sustainability target criteria. This process is enriched by the inclusion of Generative AI. The outcome is a comprehensive set of company-specific sustainability target criteria.