62 Ingenieurwissenschaften
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Angesichts der akuten globalen Herausforderungen, die durch den Klimawandel und wachsende Ressourcenknappheit hervorgerufen werden, stehen traditionelle lineare Formen der Wertschöpfung verstärkt in der Kritik und Überprüfung. Die Kreislaufwirtschaft erscheint in diesem Kontext als vielversprechende Alternative und repräsentiert einen deutlichen Paradigmenwechsel im Vergleich zum herkömmlichen Take-Make-Dispose-Modell. Trotz des enormen Potenzials, das dieser umweltfreundlichen Wirtschaftsweise zugeschrieben wird, verläuft der Übergang zu einer Kreislaufwirtschaft und der damit einhergehenden kreislauffähigen Wertschöpfung nur zögerlich. Zentrale Hindernisse liegen dabei nicht nur in technologischen Herausforderungen, sondern auch in einem mangelnden Interesse und Bewusstsein auf Seiten der
Konsumentinnen und Konsumenten sowie einer zögerlichen Anpassung der Unternehmenskultur. Im Zentrum der wertsteigernden Kreislaufwirtschaft stehen die Kundinnen und Kunden mit ihren wahrgenommenen Werten Eine konsequent an diese angepasste Produktarchitektur, das Innovationsmanagement und die Wertschöpfung ermöglichen ein nicht nur ökologisch nachhaltiges, sondern auch ökonomisch attraktives Geschäftsmodell für Produkthersteller. Im Folgenden wird die Transformation des Wertschöpfungsnetzwerkes hin zu einer wertsteigernden und kreislauffähigen Wertschöpfung beschrieben.
The increasing decentralization and digitalization of energy distribution systems pose significant challenges to the management of operational and maintenance processes. The integration of renewable energy sources and the resulting dynamic grid conditions necessitate more adaptive, efficient, and technologically advanced workforce management (WFM) solutions. This work presents a systematic approach to modeling WFM processes tailored to the needs of modern smart grids. Based on a detailed evaluation of modeling languages and a requirements analysis informed by industry workshops, Business Process Model and Notation (BPMN) was identified as the most suitable formalism. An iterative development process was established, combining user story specification, process modeling, validation, and equirement refinement. The resulting WFM processes integrate real-time reactivity and AI-based decision support mechanisms. These include intelligent task classification, personnel selection, and resource planning, enabling human operators to make faster, more consistent decisions in dynamic grid environments. The work lays the foundation for a digitalized, flexible WFM-System that addresses the future demands of sustainable and secure energy distribution.
Im B2B-Solution-Selling reichen einzelne Verkaufsgespräche und Produktargumente nicht mehr aus, um komplexe Kaufentscheidungen erfolgreich zu begleiten. Das Expert-Paper zeigt, wie Verkaufsmethoden auf Makro-, Meso- und Mikroebene systematisch eingesetzt werden können, um Kunden entlang des gesamten Vertriebsprozesses zu priorisieren und Wertpotenziale zu identifizieren. Dabei werden zentrale Ansätze wie Key-Account-Management, Insight-Selling, Value-based Selling, Consultative Selling sowie SPIN-, MEDDIC- und SNAP-Selling in einen übergreifenden Ordnungsrahmen eingeordnet. Zentrale Erfolgsfaktoren sind dabei ein tiefes Verständnis der Kundenwertschöpfung, die konsequente Nutzenquantifizierung sowie die methodische Weiterentwicklung des Vertriebs. Mit Praxisbeispielen und konkreten Handlungsempfehlungen unterstützt das Expert-Paper Unternehmen dabei, ihren Vertrieb im Solution-Selling strategisch auszurichten und nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufzubauen.
Improving the sustainability of production systems requires decision support methods that can solve the problem of optimizing the combination of resources under ecological, operational, and compatibility constraints. This challenge arises in agriculture and manufacturing, particularly in Circular Industrial Production Systems (CIPS), where the creation of value depends on the coordinated use of materials, processes and resources, while minimizing waste and environmental impact. As production environments become more complex and dynamic, traditional rule-based or static optimization approaches struggle to cope with combinatorial decision spaces and evolving system constraints. To address this issue, the authors use intercropping as an example proxy domain with high complexity that mirrors these combinatorial challenges and compatibility constraints. This paper therefore presents a Deep Q-Network (DQN)-based Reinforcement Learning (RL) approach embedded in a domain-specific simulation environment for planning intercropping sequences. The RL-based Decision Support System (DSS) learns to maximize an aggregated reward comprising agronomic quality indicators and binary user preference feedback. Results from a simulation demonstrate a consistent convergence and structured long-term policy learning in complex combinatorial decision spaces. Beyond agriculture, this framework shows how RL-based sequencing policies can help CIPS facing similar optimization problems involving material combinations, process compatibility, and sustainability trade-offs.
The Unified Namespace (UNS) has gained attention in academia and industry as an enabling concept for real-time data integration, event-driven architectures (EDAs), and semantic interoperability in Industry 4.0.
However, the concept is marked by divergent interpretations and inconsistent terminology. This paper systematically analyzes existing UNS publications, identifies and classifies recurring characteristics, and proposes a synthesized definition. Establishing a unified definition is essential to provide orientation for the ongoing conceptual discourse. The UNS is defined as a logically centralized, semantically structured integration layer that exposes real-time industrial information across enterprise systems, emphasizing standardized addressing, event publication and subscription, and technology independence to form a consistent basis for research and practice.
15 Jahre Industrie 4.0
(2026)
Seit 2011 steht Industrie 4.0 für die Vision einer vollständig vernetzten, intelligenten Produktion. Rund 15 Jahre später zeigt sich jedoch: Die deutsche Industrie ist von dieser Vision noch weit entfernt. Dieser Beitrag beleuchtet den aktuellen Reifegrad deutscher Unternehmen, identifiziert zentrale Herausforderungen und diskutiert mögliche Lösungsansätze.
Strukturierung regionaler Produktionsökosysteme für die multidimensionale Kreislaufwirtschaft
(2026)
Der Aufbau regionaler Kreislaufwirtschaftssysteme erfordert ein funktionierendes Ökosystem, dessen Rollen und Beziehungen bislang nur unzureichend beschrieben sind. Ziele des Beitrags sind die Darstellung der im Arbeitspaket (AP) 4.1 des Projekts DiCES erarbeiteten Akteursgruppen-Profile sowie die Ableitung einer Ökosystemkarte für die Kreislaufwirtschaft. Methodisch basiert die Arbeit auf einem qualitativen, explorativen Ansatz mit Expertenworkshops, Fokusgruppen und einer projektbasierten Fallstudie. Darauf basierend werden zentrale Akteursgruppen wie OEM, Logistik, Dienstleister und Kunden identifiziert und ihre Interdependenzen im Produktionsökosystem aufgezeigt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Transparenz über Rollen, Abhängigkeiten und Schnittstellen die gezielte Gestaltung zirkulärer Netzwerke sowie die effiziente Organisation von Materialkreisläufen ermöglicht. Der Beitrag umfasst Stand der Technik, methodisches Vorgehen, Ergebnisse sowie Diskussion und Fazit.
Die Dynamik moderner Arbeitswelten stellt kleine und mittlere Unternehmen vor Herausforderungen im Kompetenzmanagement. Fachkräftemangel, Fluktuation und technologische Transformationen erfordern praxisnahe Verfahren zur Erfassung, Analyse und Prognose relevanter Kompetenzen.
Im Forschungsprojekt pro-kom wurde ein partizipativ entwickeltes Befragungsinstrument mit elf Kompetenzclustern erstellt, das auf bestehenden Kompetenzmodellen und empirischen Vorarbeiten basiert. In Workshops und Expert*inneninterviews konnte das Instrument validiert werden, um die Akzeptanz sicherzustellen und die Praxisrelevanz zu prüfen und zu bestätigen. Durch die modulare Clusterstruktur bildet das Instrument somit die Basis für ein digitales Tool zur prognosebasierten Kompetenzreflexion und eröffnet Perspektiven für datenbasiertes Personalmanagement und Forschung in KMU.
Viele Dienstleistungsunternehmen verfügen über digitale Lösungen, scheitern jedoch an deren erfolgreicher Skalierung. Hauptursachen sind unpassende oder nicht weiterentwickelte Geschäftsmodelle sowie unzureichende Zusammenarbeit im Kunden-Anbieter-Verbund. Um Unternehmen dabei zu unterstützen, wurde im vom BMFTR geförderten Projekt diaMant (Förderkennzeichen 02J21C003) vom FIR gemeinsam mit den Praxispartnern Belfor, Databay, Etabo, Henkel und Yncoris eine Geschäftsmodell-Klinik entwickelt. Sie bietet Unternehmen die Möglichkeit, bestehende und konkurrierende Geschäftsmodelle systematisch zu prüfen, deren technische wie soziokulturelle Auswirkungen zu beschreiben und auf Basis eines Ordnungsrahmens zu strukturieren. Darüber hinaus unterstützt die Geschäftsmodell-Klinik dabei, den Reifegrad bestehender Modelle zu bewerten, Wandlungsbedarfe zu identifizieren und Maßnahmen für den partizipativen Wandel abzuleiten. Grundlage bilden vier praxisrelevante Geschäftsmodelltypen, die in dem Ordnungsrahmen definiert sind, der zentrale Dimensionen zur Strukturierung umfasst und den notwendigen Wandel im Kunden-Anbieter-Verbund sichtbar macht. Durch ein Planspiel wird die Geschäftsmodell-Klinik zudem erlebbar und unterstützt Unternehmen dabei, die Auswirkungen von verschiedener Unternehmensstrategien und Investitionen spielerisch zu erproben.
