Volume 120, Issue 12

Wie können Unternehmen kurz- bis mittelfristig Energie sparen? Welchen Beitrag kann die Industrie als relevanter Verbraucher zur Stabilisierung von Stromnetzen erbringen – und wie selbst davon profitieren? Welche Synergien zwischen Industrie und anderen Sektoren gilt es zukünftig zu nutzen? Mit Antworten auf diese und weitere Fragen befassen sich seit mehr als 20 Jahren produktionstechnische Forschungsinstitute in Deutschland. Zur EMO Hannover 2025 ist ein gemeinsames Standpunktpapier der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktionstechnik (WGP) entstanden, das hervorhebt, welche Lösungen bereits heute sowohl in Laborumgebungen als auch in realen Industrieanwendungen erprobt wurden. Darüber hinaus wird aufgezeigt, in welchen Bereichen der Forschung weitere Innovationen für die Zukunft erwartet werden.

Die Automobilindustrie ist für ihre komplexen Produktionsnetzwerke (PNW) bekannt. So hat Toyota weltweit fast 75 und der Volkswagen Konzern rund 115 Fertigungsstandorte. Um die Produktion der Fahrzeuge, Motoren, Getriebe, Baugruppen und Einzelteile aufeinander abzustimmen, muss das gesamte Produktionsnetzwerk digital abgebildet werden [1]. Normalerweise wird der Produktionsstandort als ein Fertigungswerk abgebildet und mit einer Werksnummer verschlüsselt. Der Standort eines Werkes ist aber für die exakte Steuerung der Produktion und des Materialflusses viel zu grob. Die betriebliche Fertigungs- und Materialflussstruktur wird so nicht genau genug abgebildet, um den Materialfluss im internationalen Fertigungsverbund Fertigungsverbund zu steuern.

Die Entwicklung von Fabrikkonzepten erfordert die Integration vieler Disziplinen unter steigenden Produktionsanforderungen. Diese Arbeit stellt einen modellbasierten Ansatz vor, der die RFLP-Methodik anwendet, um bereits in frühen Entwicklungsphasen Verhaltenssimulationen durchzuführen. So lassen sich für frühe, abstrakte Konzepte industrielle Kennzahlen wie Zeit und Energieverbrauch sowie das Systemverhalten abschätzen. Die Methode ermöglicht eine strukturierte und durchgängige Herleitung, Bewertung und Simulation von Konzeptvarianten.

Datenräume gewinnen im Kontext digitaler Ökosysteme zunehmend an Bedeutung, was sich in der Entstehung zahlreicher nationaler, europäischer und internationaler Initiativen widerspiegelt. Dieser Beitrag analysiert aktuelle Datenräume sowie deren konzeptionelle Ausgestaltung mit dem Ziel, Kollaboration zwischen unterschiedlichen Partnern zu ermöglichen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Datenraum-Initiativen ihre Strukturen beschreiben. Durch einen vergleichenden Ansatz wird herausgearbeitet, inwiefern diese Vorgaben die Zusammenarbeit erleichtern und welche Herausforderungen dabei entstehen.

Die Transformation zur Klimaneutralität erfordert ein wirksames Emissionsmanagement entlang ganzer Wertschöpfungsketten. In der variantenreichen Einzel- und Kleinserienfertigung (EuK) erschweren geringe Losgrößen, Zulieferabhängigkeit und begrenzte Ressourcen die Umsetzung. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist eine kollaborative Zusammenarbeit im Produktionsnetzwerk erforderlich. Der Beitrag stellt ein Konzept des kollaborativen Emissionsmanagements in Produktionsnetzwerken vor. Es integriert netzwerkweit Kompetenzen, Aufgaben und Daten und reduziert somit den Aufwand für die einzelnen Unternehmen.

Die Verbindung globaler Wettbewerbsfähigkeit und lokaler Anpassungsfähigkeit erlangt für Unternehmen zunehmend an Relevanz, insbesondere für die Ausrichtung der Produktion und für das Supply-Chain-Management. Der Fokus liegt auf der Glokalisierung, um auf geopolitische Unsicherheiten, technologische Entwicklungen und unterschiedliche Marktbedingungen flexibel reagieren zu können. Eine strategische Herangehensweise umfasst die Wahl des Produktionsstandortes, die Art der Verlagerung, die Lieferkettenstruktur und die Versorgung kritischer Ressourcen sowie die Ausrichtung auf lokale oder globale Absatzmärkte. Durch eine strukturierte Analyse dieser Faktoren können Unternehmen maßgeschneiderte Strategien entwickeln, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen globalen und lokalen Anforderungen zu meistern. Das Resultat ist eine gesteigerte Resilienz gegenüber externen Einflüssen sowie eine erhöhte Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz.

Die Sicherung und Stärkung eines Produktionsstandorts erfordert in Zeiten globalen Wettbewerbs und steigenden Kostendrucks neue Ansätze zur Zusammenarbeit mit Lieferanten. Die enge räumliche An- und Einbindung eines Partners in die Wertschöpfungskette kann Flexibilität, Wirtschaftlichkeit und Resilienz der Fertigung erhöhen, Reaktionszeiten verkürzen und eine effiziente Steuerung komplexer Produktionsnetzwerke ermöglichen. Bei der Realisierung spielt der Einkauf eine zentrale Rolle.

Die Einführung eines neuen ERP-Systems stellt für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar. Die Auswahl einer geeigneten Einführungsstrategie, eines Vorgehensmodells und Projektmanagement-Ansatzes ist stark abhängig von unternehmensindividuellen Rahmenbedingungen. Hierfür soll im Forschungsvorhabens „OptiMig“ eine Praxisstudie vergangener ERP-Migrationsprojekte durchgeführt und daraus eine Entscheidungshilfe für die optimale Gestaltung derartiger Software-Projekte insbesondere für KMU entwickelt werden.

Die systematische Erhebung von Anforderungen ist eine zentrale Herausforderung in der Software-, Konzept- und Dienstleistungsentwicklung. Klassische Methoden hängen stark von Erfahrung und Zusammenarbeit ab und weisen häufig eine eingeschränkte Prozessbezogenheit auf, während prozessnahe Ansätze Stakeholder durch ihre Komplexität überfordern. Das hier vorgestellte modellbasierte Requirements Elicitation Tool (RET) löst diese Problematik, indem es auf einem Geschäftsprozessmodell basiert und Stakeholdern ausschließlich ihre relevanten Prozessschritte präsentiert. Somit wird eine strukturierte, kontextspezifische Erhebung von Anforderungen ermöglicht, in der die Stakeholder das eigentliche Modell nicht zu sehen bekommen.

Die Wettbewerbsfähigkeit zukünftiger Geschäftsmodelle und Wertversprechen technischer Systeme wird davon abhängen, ob sie über die Bereitstellung rein materieller Güter hinausgehen und gleichzeitig einen positiven Beitrag zur industriellen Nachhaltigkeit leisten können. Neben dem Zusatzangebot von Dienstleistungen stellt die Bereitstellung datengetriebener Funktionen einen vielversprechenden Faktor dar, um den Leistungsumfang und damit den potenziellen Wert technischer Systeme auf nachhaltige Weise zu steigern. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur Erweiterung des Leistungsumfangs technischer Systeme mittels datengetriebener Nachhaltigkeitsfunktionen vor, welcher anhand der Zustandsüberwachung eines Batteriepacks konkretisiert wird.

In den letzten Jahren hat der regulatorische Druck auf mittelständische Unternehmen im Bereich nachhaltiger Beschaffung erheblich zugenommen. Besonders relevant ist die indirekte Betroffenheit, wenn Großkunden regulatorische Anforderungen entlang der Lieferkette an den Mittelstand weitergeben. Diese Studie analysiert die Auswirkungen aktueller Nachhaltigkeitsregulatorik auf den Einkauf. Zentrale Herausforderungen umfassen begrenzte finanzielle und zeitliche Ressourcen, komplexe Kunden- und Lieferanforderungen sowie regulatorische Unsicherheiten. Demgegenüber eröffnen sich Chancen durch gesteigerte Transparenz, Effizienzpotenziale und eine strategische Marktpositionierung.

Exoskelette können körperliche Beanspruchungen bei manueller Arbeit reduzieren. Ihre Auswahl, Testung und Einführung stellen Unternehmen jedoch vor Herausforderungen. Anhand von zwei Praxisfällen aus der Industrie werden Erfahrungen eines Vorgehens zur strukturierten Auswahl und Erprobung vorgestellt und diskutiert. Die Studien verdeutlichen die Relevanz kontextspezifischer und nutzerindividueller Anpassung von Exoskeletten für deren nachhaltige und zweckmäßige Nutzung.

Dieser Beitrag stellt eine Methodik vor, die entwickelt wurde, um KI-Potenziale auf Aktivitätsebene systematisch zu bewerten und strategische Roadmaps abzuleiten. Die Methodik kombiniert technische und betriebswirtschaftliche Bewertungsfaktoren und entspringt einer Studie in der Energiewirtschaft. Dabei wurden über 300 Aktivitäten untersucht, um Anwendungsfälle mit erhöhtem Automatisierungspotenzial zu identifizieren. Dieser Beitrag erläutert die Methodik, ihre Anwendung und diskutiert ihre Übertragbarkeit auf andere Branchen, um Unternehmen eine praxisnahe Grundlage zur strategischen Nutzung von KI zu bieten.

Die intelligente Dokumentenverarbeitung dient als Brückentechnologie zwischen papierbasierten Logistikprozessen und automatisierten IT-Systemen. Sie steigert Effizienz, Datenqualität und Transparenz. Im Projekt InstaScan werden KI-basierte Methoden, wie z. B. Large Language Models (LLM), und Blockchain-Technologie kombiniert, um Transportdokumente zu erfassen, zu analysieren und manipulationssicher zu speichern. Mit diesem Ansatz können Unternehmen den Weg in eine datengetriebene Logistik ebnen.

Lieferketten können durch eine bessere IT-Integration resilienter werden. Low-Code-Plattformen gelten hierbei als Enabler, da sie die Nachfrage nach IT-Fachkräften reduzieren können. Ein Experiment mit Citizen Developer im Supply Chain Management vergleicht drei Low-Code-Plattformen. Dieses zeigt Chancen, aber auch den Schulungsbedarf und Risiken durch komplexe Entwicklungsumgebungen. Abschließend skizzieren die Autoren ein Vorgehen für Digitalisierungs- und Innovationsprojekte.

Komponentenhersteller verfügen über wertvolles Know-how, das Endanwender bislang kaum nutzen. So bleiben Potenziale wie datenbasierte Services und innovative Geschäftsmodelle und somit Wertschöpfung über den Produktverkauf hinaus unerschlossen. Souveräner Datenaustausch in Daten- und Service-Ökosystemen ist der Schlüssel, um diese Potenziale zu heben. Ein am PTW der TU Darmstadt entwickelter Demonstrator zeigt dies anhand von Verschleißprognosen und Zustandsüberwachung und dient zugleich als Schulungs- und Transferinstrument für die industrielle Umsetzung.

Energieeffizienz in der Produktion gewinnt in Folge des Klimawandels und zunehmender Ressourcenknappheit an Bedeutung. Industrie 4.0 und das Internet of Things (IoT) ermöglichen die Überwachung und Optimierung des Energieverbrauchs, stoßen jedoch aufgrund der Komplexität vieler Produktionssysteme an Grenzen. Der Beitrag stellt einen Ansatz zur Auswahl geeigneter Produktionssysteme und das Prinzip einer geeigneten Messkette vor. Er erläutert relevante Energieindikatoren und deren Ableitung aus Edge-basierten Rohdaten. Eine IoT-Architektur wird beschrieben, die Energiedaten mit digitalen Maschinenzwillingen verknüpft und Methoden des maschinellen Lernens zur Identifikation von Ineffizienzen werden diskutiert. Ein Praxisbeispiel zeigt abschließend die Energieüberwachung einer zentralen Druckluftanlage.