Yannick Becerra
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Institute
‚Invest4Health‘ ist ein von der EU in der Förderreihe ‚Horizon Europe – Health‘ finanziertes Projekt, das im Januar 2023 an den Start gegangen ist. Es soll dazu dienen, neue Modelle für die Finanzierung von Gesundheitsförderung und Krankheitsprävention zu entwickeln, bei denen die Vorteile für das Gesundheitswesen und andere Sektoren die anfänglichen Aufwendungen überwiegen und die Stakeholder somit zur Präventionsförderung bewegt werden. Von Beginn an werden in das Projekt vier Testumgebungen einbezogen, an denen die Konzepte neuartiger Finanzierungsmodelle in der Praxis validiert werden sollen. Das FIR ist für eine dieser Testumgebungen verantwortlich, die neue Finanzierungsmechanismen für ergonomische Arbeitsgestaltung im Homeoffice in den Fokus rückt.
CSOT (China Star Optoelectronics Technology), auch Shenzhen Huaxing Photoelectric Technology genannt, ist der führende LED-Lieferant der TCL Group und der zweitgrößte Produzent von LCD-Displays weltweit. Das Unternehmen nutzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Automatisierung von Fehlerprüfungsprozessen, um seinen Wettbewerbsvorteil zu erhalten und auszubauen. Das Labeln (dt. Beschriftung/Etikettierung) von Datensätzen für das Training mit aktuellen KI-basierten Methoden ist jedoch zeit- und arbeitsintensiv und erfordert insgesamt bis zu 1 500 Stunden Trainingszeit für eine typische Produktionsfabrik mit mehreren Produktionslinien.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, entwickelt das Hong Kong Industrial Artificial Intelligence and Robotics Centre (FLAIR) – gemeinsam initiiert vom RWTH Aachen Campus und dem Hong Kong Productivity Council – neue KI-basierte Segmentierungs- und Klassifizierungstechniken. Mit diesen Ansätzen wird das Data-Labeling von 20 Sekunden auf weniger als eine Sekunde reduziert. So werden mehr als 1 400 Arbeitsstunden pro Fabrik eingespart, was großes Potenzial für Qualitätsverbesserungen im Produktionsmanagement und geschätzte Einsparungen von mehr als 84.000 Euro bedeutet.
Dieser Bericht enthält die zentralen Ergebnisse einer Studie des Center Integrated Business Applications im Auftrag der proALPHA Business Solutions GmbH und wurde in Kooperation mit dem FIR e. V. an der RWTH Aachen durchgeführt.
Ziele der Studie:
- Analyse des Marktes von CO2-Management-Software,
- die Bestimmung der Informationsverfügbarkeit zur CO2-Bilanzierung sowie potenzieller Stellschrauben zur CO2-Reduktion mittels Business-Software.
Der gesellschaftliche Wandel hin zu mehr Nachhaltigkeit ist in vollem Gange und erfordert eine Neupositionierung der produzierenden Industrie. Durch immer stärker zunehmende wissenschaftliche Erkenntnisse über die voraussichtlichen und bereits
sichtbaren Auswirkungen einer bisher unzureichenden Anpassung wächst der Handlungsdruck, der die Regulatorien der Politik verändern und die Spielregeln der Industrie bestimmen wird. Das andauernde Streben nach Wachstum, Kostenoptimierung und Zeiteinsparung überschreitet längst die planetarischen Grenzen unseres Planeten. Ohne enorme Veränderungen des Wirtschaftens hin zu einer einfachen oder doppelten Entkopplung von Wirtschaft und Umwelt ist eine Trendumkehr nicht zu schaffen.
Industrieweit muss Verantwortung übernommen werden, einen Transformationsprozess zur Industrial Sustainability zu vollziehen, in dem die Industrie als Bestandteil eines sozial, ökologisch und wirtschaftlich nachhaltigen Gesamtsystems aktiv zur Gesundheit des Planeten beiträgt. Um Industrial Sustainability zu erreichen, benötigen Unternehmen einen Ordnungsrahmen zur Einordnung ihrer unternehmensweiten Initiativen. Es gilt, das normative Verständnis in konkrete Unternehmensstrategien zu übersetzen und diese in Organisationen zu operationalisieren.
Zu diesem Zweck wurde ein Ordnungsrahmen der Industrial Sustainability entwickelt, der die Komplexität der Problematik greifbar macht und eine methodische Unterstützung für Unternehmen bereitstellt, die individuellen Handlungsfelder zu identifizieren und unternehmensindividuelle Transformationspfade zu erkennen. Dazu zeigen die vier Handlungsfelder Produkte & Dienstleistungen, Management & Organisation, Produktion & Wertschöpfungsnetzwerk, Mitarbeitende &
Kultur auf, in welchen Bereichen der Transformationsprozess betrachtet werden muss. Best-Practice-Ansätze der Reifenhäuser GmbH & Co. KG, des
Siemens AG AI Lab, der AIXTRON SE und des Schaeffler Sondermaschinenbau geben Lesenden Denkanstöße, die Transformation hin zur Industrial Sustainability zu beschreiten.
Ausgangspunkt des Forschungsprojekts "UrbanMove“ ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsfreiheit und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen.
Ziel des Forschungsprojekts "UrbanMove" ist daher die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung, die mit einer Kollaboration aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen umgesetzt wird. Als Entwicklungsergebnis steht eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für Shuttle, die durch Berücksichtigung von Randbedingungen auch für autonom fahrende und elektrisch betriebene Fahrzeuge eingesetzt werden kann. Neben der Dienstleistungsplattform für ein neues Mobilitätskonzept, auf der Informationsströme unterschiedlicher Anspruchsgruppen gesammelt und intelligent verarbeitet werden, beinhaltet die Plattform auch technische Schnittstellen zu den Fahrzeugen und zu Nutzern über Apps.
Für dieses ganzheitliche Konzept werden verschiedene Perspektiven und Anspruchsgruppen, wie Nutzer, Betreiber, Stadt sowie Einzelhandel und Unternehmen der Region, zusammengeführt. Für die Einbeziehung der Anspruchsgruppen abseits dieser Projektentwicklung wird die Plattform mit offenen Schnittstellen gestaltet, die rechtlichen Rahmenbedingungen werden beachtet und die durchgehenden Nutzeranforderungen fokussiert. Für einen wirtschaftlichen Betrieb wird für das Mobilitätskonzept ein tragfähiges Geschäftsmodell entwickelt.
