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Die Elektromobilität gewinnt in Deutschland zunehmend an Aufmerksamkeit und Akzeptanz in der Bevölkerung. Dies haben auch die Automobilhersteller erkannt und bringen seit wenigen Jahren stets diverse neue Modelle mit zunehmenden Reichweiten in verschiedenen Preissegmenten auf den Markt. Neben einem Wunsch der Nutzer nach einem reichweitenstarken und preisgünstigen Fahrzeug benötigen diese auch gesicherte Zugangsmöglichkeiten zu Ladeinfrastruktur. Dabei findet eine weit überwiegende Anzahl aller Ladevorgänge an privaten Orten statt. Hierzu zählen Eigenheime, Tiefgaragen und Firmenparkplätze. Steigendes Umweltbewusstsein von Unternehmen und deren Mitarbeitern sowie staatliche Subventionen in Elektromobilität erhöhen den Druck, die Ladeinfrastruktur auszubauen. Integrierte, unternehmensübergreifende Lösungen sind derzeit nur in Ausnahmefällen vorhanden. Daher beginnt mit dieser Studie ein innovatives Projekt auf dem RWTH Aachen Campus, um Unternehmen den Einstieg in die Elektromobilität so einfach wie möglich zu gestalten und gleichzeitig die „Post-App-Ära“ einzuleiten.

Das wirtschaftliche Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) im produzierenden Gewerbe ist mittlerweile unumstritten. Die Technologie ist in der produzierenden Industrie zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um eine Vielzahl von Unternehmenszielen zu erreichen. Bei der Umsetzung von KI-Projekten wird jedoch häufig nur die Entwicklung der KI-Modelle betrachtet, weshalb viele Projektergebnisse als Prototypen verstauben und nicht erfolgreich in Prozessen oder Produkten angewendet werden. Ein Grund dafür ist, dass eine ganzheitliche Betrachtung der KI-Anwendung über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg fehlt. Insbesondere Aufgaben, die im Betrieb sowie bei der Integration einer KI-Anwendung in die Prozesse und Produkte eines Unternehmens anfallen, sind oft unbekannt oder werden unterschätzt. Ebenso stehen KMU vor der Herausforderung, die für die anfallenden Aufgaben benötigten KIKompetenzen – nicht nur für die Anwendung selbst, sondern auch für vor- und nachgelagerten Prozesse – zu identifizieren. Das Forschungsvorhaben „VoBAKI“ hat zum Ziel, Unternehmen in die Lage zu versetzen, die Aufgaben und erforderlichen Kompetenzen im gesamten Lebenszyklus einer KI-Anwendung bereitzustellen sowie passende Sourcing-Strategien abzuleiten. Im Rahmen des Projekts wurde dazu unter Beteiligung des projektbegleitenden Ausschusses sowie weiterer Expert*innen aus der Wirtschaft unter Anwendung verschiedener, sich ergänzender Methoden (u. a. Literaturrecherchen, Interviews, Workshops und qualitative Inhaltsanalysen) ein umfassendes Vorgehensmodell entwickelt. Zu den Ergebnissen zählen die Sammlung von betrieblichen Zielen für den Einsatz von KI-Anwendungen sowie die Beschreibung von KI-Anwendungsfällen. Ein weiteres zentrales Ergebnis stellt die detaillierte Erarbeitung von Rollen, Aufgaben und benötigten Kompetenzen im KI-Lebenszyklus dar. Ferner werden als Ergebnis der durchgeführten Forschungsaktivitäten Voraussetzungen für KI-Projekte benannt sowie zentrale Kriterien erläutert, die bei der Auswahl von Strategien für die Beschaffung der relevanten KI-Kompetenzen berücksichtigt werden sollten. Weitere Ergebnisse sind Wirkungsmatrizen, die Zusammenhänge zwischen Unternehmenszielen und Sourcing-Strategien aufzeigen, sowie Empfehlungen für die organisatorische Ausgestaltung. Das entwickelte Vorgehensmodell unterstützt KMU sowie weitere Unternehmen mit unterschiedlichen KI-Erfahrungsgraden bei der erfolgreichen Bewertung und Auswahl von Sourcing-Strategien für KI-Kompetenzen und der Umsetzung von KI-Projekten.

In der Kreislaufwirtschaft spielt der Werterhalt sowohl endlicher als auch erneuerbarer Ressourcen eine zentrale Rolle, indem diese über möglichst lange Zeiträume im Wirtschaftskreislauf gehalten werden. Vor dem Hintergrund des fortschreitenden Klimawandels und des Ziels der Europäischen Union, bis 2050 klimaneutral zu werden, steht insbesondere die produzierende Industrie vor der Verpflichtung, ihre Investitionsgüter nachhaltiger und ressourcenschonender einzusetzen. Eine zentrale Herausforderung, der Unternehmen dabei begegnen, ist das begrenzte Angebot an Informationen über gebrauchte und aufbereitete Investitionsgüter, obwohl diese im Vergleich zu Neuprodukten oft günstiger und umweltfreundlicher sind. Ein Lösungsansatz ist der digitale Produktpass, der durch eine verbesserte Digitalisierung von Produktdaten die lückenlose und effiziente Informationsverfügbarkeit über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts gewährleisten soll. Dies ist besonders relevant, da bestehende Informationsdefizite zwischen Herstellern und Nutzern die Implementierung von Kreislaufstrategien erheblich erschweren. Obwohl digitale Produktpässe in der wissenschaftlichen Diskussion zunehmend Beachtung finden, fehlt es bislang an klaren, domänenspezifischen Definitionen ihres Inhalts. In der vorliegenden Dissertationsschrift wird ein Modell entwickelt, welches die erforderlichen Informationsbestandteile entlang des Lebenszyklus von Investitionsgütern im Maschinen- und Anlagenbau definiert. Dadurch wird eine Grundlage für die Gestaltung digitaler Produktpässe geschaffen. Im ersten Schritt werden Kreislaufstrategien identifiziert, die für Investitionsgüter im Rahmen digitaler Produktpässe anwendbar sind. Diese Strategien, zusammengefasst unter der Kategorie unternehmensübergreifender Werterhalt, umfassen Reuse, Remanufacturing und Repurposing. Darauf aufbauend wird ein ökosystembasierter Ansatz verwendet, um das Unternehmensnetzwerk zu beschreiben, das am nachhaltigen Lebenszyklus einer Maschine beteiligt ist. Im Rahmen einer Klassifikation wird festgelegt, welche Daten für einen digitalen Produktpass erforderlich sind, um insbesondere die Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen. Zu den wesentlichen Datenkategorien gehören Produkt-, Nutzungs-, Netzwerk- und Nachhaltigkeitsdaten. Die Ergebnisse dieser Vorarbeiten führen schließlich zu einem Erklärungsmodell, das die Informationsentitäten und das zugrunde liegende Ökosystem integriert und die Verantwortlichkeiten für die Bereitstellung der erforderlichen Daten definiert. Die Validierung des Modells erfolgte anhand von Fallstudien mit den Unternehmen Schaeffler, BMW, Reifenhäuser und PTC, welche die praktische Anwendbarkeit des Modells bestätigten.

Der Transformation-Hub für umformtechnische Wertschöpfungsketten im Antriebsstrang (TuWAs) behandelt disruptive Megatrends in der Automobilindustrie speziell für die Zuliefererindustrie. Er adressiert besonders kleine und mittlere Unternehmen und es wird ein interaktiver Hub aufgebaut. In diesem wird der Austausch zwischen Forschung und Industrie stattfinden, sodass Kompetenzen in der Zuliefererindustrie aufgebaut werden können.

Im Jahr 2021 verursachten Lieferkettenunterbrechungen in der Eurozone wirtschaftliche Verluste von 112,7 Milliarden €. Diese hohen Verluste zeigen die Verwundbarkeit des europäischen Verkehrsnetzes gegenüber Disruptionen wie Naturkatastrophen, Pandemien, Cyberangriffen, Handelskonflikten und geopolitischen Spannungen. Der bisherige Mangel an Standards, Digitalisierung und nachhaltigen Geschäftsmodellen hat die Entwicklung eines robusten und effizienten Transportnetzes behindert. Ein weiterer Schwachpunkt ist der mangelnde Informations- und Datenaustausch, der die Verkehrsnetze anfällig macht. Das Projekt ‚ReMuNet‘ setzt genau hier an, indem durch die angestrebten Ergebnisse der Datenaustausch erleichtert und mehr Transparenz hinsichtlich alternativer Routen geschaffen werden soll, was die Resilienz des Verkehrsnetzes nachhaltig stärken wird. Zudem sollen die angestrebten Ergebnisse der zu entwickelnden Plattformlösung dazu dienen, die Stabilität des europäischen Verkehrsnetzes zu erhöhen und die Effizienz derTransportkorridore zu verbessern. Der ReMuNet-Algorithmus wird disruptive Ereignisse erkennen und signalisieren, deren Auswirkungen bewerten und alternative Transportrouten an Logistikbetreiber und Transportführer*innen kommunizieren. In der Folge werden schnellere Reaktionen auf Veränderungen oder Einschränkungen möglich. Die vorhandenen Kapazitäten können zudem viel effizienter ausgeschöpft werden. Dies wird die Effizienz der Güterverkehrskorridore auch und vor allem beim Eintreten von Störereignissen umfangreich und signifikant steigern.