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Die Metropolregion Rhein-Ruhr zeigt beispielhaft, wie sich Regionen in Deutschland wandeln: Wo einst Kohlebergwerke und die Montanindustrie die Landschaft prägten, entstehen heute langsam neue Industrien; aus alten Tagebauen wird langsam eine Seenlandschaft. Allerdings wächst die Wirtschaft im Ruhrgebiet noch immer langsamer als im Rest Deutschlands. Es benötigt neue Impulse, um Regionen wie diese wirtschaftlich zu unterstützen und zusammenzuführen. Ein solcher Impuls ist eine zentrale Datenplattform, in der nicht nur einzelne Städte, sondern die gesamte Metropolregion vernetzt werden. Genau wie die Grenzen zwischen Städten wie Essen, Bochum und Dortmund bei der Durchfahrt verschwinden, sollen damit auch bestehende digitale Grenzen der Vergangenheit angehören. Als digitale Infrastruktur ermöglichen solche Plattformen neue digitale Geschäftsmodelle für Unternehmen der Region auf Basis von datenbasierten Anwendungsfällen und bilden so die Basis für eine vernetzte Region. Eine Untersuchung des Status Quo in Bezug auf digitale Plattformen und die Datenbereitstellung aus den Kommunen in der Metropolregion Rhein-Ruhr ergibt, dass noch umfangreicher Handlungsbedarf besteht: So besteht weder eine einheitliche Strategie zur Bereitstellung von Daten, noch werden von einzelnen Kommunen relevante Live-Daten auf bestehenden Plattformen veröffentlicht. Auch innerhalb der Kommunen ist die bestehende Sensorbasis und deren Konnektivität nicht ausreichend für die Befüllung einer zentralen Datenplattform - allenfalls bestehen im Kontext von Smart-City-Initiativen Leuchtturmprojekte. Der vorliegende Artikel stellt daher eine IoT-gestützte Architektur für eine zentrale, metropolregionsübergreifende Datenplattform auf Basis des International Data Space, Data Lakes und IoT-Vernetzungstechnologien vor. Er zeigt außerdem auf, wie durch die technische und organisatorische Einbindung von Unternehmen der Wirtschaft ein skalierbares Ökosystem geschaffen werden kann. Anhand von konkreten Beispielen wird erklärt, wie die Umsetzung der Architektur begonnen hat und wie die weitere Implementierung geplant ist.

Die ersten Fahrzeuge sind übergeben, viele weitere sollen es demnächst werden. Besucher, die das Werk 1 der e.GO Mobile AG (kurz e.Go) auf dem ehemaligen Philips-Gelände in Aachen-Rothe Erde betreten, sehen zunächst eines: e.GO-Life-Fahrzeuge, die nur darauf warten, das Werk zu verlassen und das Straßenbild um ein weiteres Fahrzeugmodell zu ergänzen. Danach fällt der Blick auf die Montagelinie. Besuchern, die bereits Montagen anderer Automobilhersteller kennengelernt haben, fällt sofort auf, dass in dieser Fabrik etwas anders ist: Anstelle von Förderbändern und Hängebahnen bewegen sich die Fahrzeuge in der Montagelinie auf sogenannten „Fahrerlosen Transportsyste- men“ (kurz „FTS“) durch die verschiedenen Stationen.1 Vernetzt werden die FTS, wie auch andere Geräte, deren Daten erfasst werden sollen, über 5G. Im Juni 2019 stellte e.GO zusammen mit seinen Partnern Vodafone und Ericsson die erste auf Basis von 5G vernetzte Automobilproduktion in Deutschland vor.2 Mitarbeiter des FIR an der RWTH Aachen waren dabei intensiv an den Vorbereitungen, Planungen und der Umsetzung beteiligt. Durch 5G sollen eine komplette Vernetzung und die Industrie-4.0- Referenzfabrik entlang des Internet of Pro- duction (im Folgenden „IoP“ genannt, s. Bild 1, S. 15) realisiert werden. Damit soll es möglich sein, ein Produkt wie den e.GO Life in einem Hochlohn- land wie Deutschland zu fertigen und zu einem konkurrenzlosen Preis in dieser Fahrzeugklasse anbieten zu können. Als Partner der ersten Stunde war und ist das FIR in den vielfältigsten Aufgaben- bereichen bei e.GO involviert. Als Experten für Digitalisierung und Industrie 4.0 haben die Mitarbeiter des FIR entlang der drei Zyklen des IoP und an dem Infrastrukturaufbau sowie an der Umsetzung der Industrie-4.0-Referenzfabrik maßgeblich mitgewirkt.

Die Notwendigkeit, Insellösungen zugunsten einer integrierten IT-Landschaft abzuschaffen, wird seit über 30 Jahren diskutiert. Produzierende Unternehmen haben Konzepte bisher nur unzulänglich umgesetzt, selbst im Bereich der klassischen Office-IT. Es besteht eine große Vielfalt an Systemen, die redundant Daten speichern und nicht zur Entscheidungsfindung genutzt werden. Im Rahmen von Industrie 4.0 spielt das Integrationsmanagement eine außerordentliche Rolle, da die Digitalisierung des Unternehmens vor allem die Nutzung und Erweiterung der vorhandenen Datenquellen des Unternehmens erfordert. Darin sind sowohl die klassischen Informationssysteme als auch Operational Technology (OT) auf dem Shopfloor inbegriffen. Durch die Konvergenz von IT und OT werden Datensilos zunehmend aufgelöst. Der entwickelte Integrationsprozess wird in sieben Phasen unterteilt: (1) Bestimmung der allgemeinen Integrationsziele, (2) Ist-Analyse, (3) Detaillierung der Integrationsziele in Anwendungsfällen (4) Abgleich zum Status quo, (5) Ableiten von Anwendungsfällen, (6) Nutzwert-Analyse sowie (7) Erstellung der Gesamtroadmap. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_16)

It is crucial today that economies harness renewable energies and integrate them into the existing grid. Conventionally, energy has been generated based on forecasts of peak and low demands. Renewable energy can neither be produced on demand nor stored efficiently. Thus, the aim of this paper is to evaluate Deep Learning-based forecasts of energy consumption to align energy consumption with renewable energy production. Using a dataset from a use-case related to landfill leachate management, multiple prediction models were used to forecast energy demand.The results were validated based on the same dataset from the recycling industry. Shallow models showed the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE), significantly outperforming a persistence baseline for both, long-term (30 days), mid-term (7 days) and short-term (1 day) forecasts. A potential decrease of up to 23% in peak energy demand was found that could lead to a reduction of 3,091 kg in CO2-emissions per year. Our approach requires low finanacial investments for energy-management hardware, making it suitable for usage in Small and Medium sized Enterprises (SMEs).

Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigte schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Framework entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert und ihre Stärken gezielt aufnimmt. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert ADAM die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung ausgehend von den Kundenanforderungen. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Die Beschreibung der Gestaltungsfelder bietet einen detaillierten Einblick in die wesentlichen Aufgaben auf dem Weg zu einem digital vernetzten Unternehmen. Dabei stellt das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe dar, sondern beinhaltet mit den Gestaltungsfeldern einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Das Vorgehen differenziert zwischen der Entwicklung der Digitalisierungsstrategie und der Umsetzung der Digitalarchitektur. Drei unterschiedliche Case-Studys zeigen zudem auf, wie ADAM in der Industrie konkret genutzt, welche Strukturierungshilfe es leisten und wie die digitale Transformation konfiguriert werden kann. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg der digitalen Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung außer Acht zu lassen. Dies qualifiziert ADAM zu einem nachhaltigkeitsorientierten Framework, da es die wirtschaftliche Skalierung, die bedarfsgerechte Anpassung und die zukunftsgerichtete Robustheit von Lösungsbausteinen in den Fokus der digitalen Transformation rückt.