Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0
Studie der TU Darmstadt untersucht Chancen der digitalen Transformation
12.06.2017 von Schebek / Campitelli / feu
Welche Potenziale bietet Industrie 4.0, um Ressourcen noch effizienter einzusetzen? Diese Fragestellung hat ein Forschungsteam unter Leitung von Prof. Dr. rer. nat. Liselotte Schebek (Institut IWAR) in Zusammenarbeit mit Prof. Dr.-Ing. Eberhard Abele (Institut PTW) und Prof. Dr.-Ing. Reiner Anderl (Fachgebiet Dik) sowie Partnern des Fraunhofer IPA und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz untersucht. Im Rahmen einer Pressekonferenz der VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH wurde die Studie nun im Bundesumweltministerium vorgestellt.

Digitale Transformation und Industrie 4.0 sind derzeit zwei gängige Begriffe, um die Verbindung der physischen mit der digitalen Welt im industriellen Kontext zu beschreiben. Aufgrund der damit verknüpften Vorteile bergen sie große Chancen für die Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit der Industrie. Gleichzeitig verbinden sich mit der digitalen Transformation große Erwartungen, den Rohstoff- und Energiebedarf der Wirtschaft zu vermindern.
Unter Federführung von wurde die Studie „Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 – Potenziale für KMU des verarbeitenden Gewerbes“ erstellt. In dieser wurde der Einfluss der digitalen Transformation bis hin zu Industrie 4.0 auf die Ressourceneffizienz in Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes – mit Fokus auf kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) – untersucht. Prof. Dr. rer. nat. Liselotte Schebek
Um das Ressourceneffizienzpotenzial durch Industrie 4.0 einschätzen zu können, wurde ein methodisches Vorgehen auf Basis des Lebenszyklusansatzes („Ökobilanz“) entwickelt. Interviews mit zehn Unternehmen aus dem Maschinenbau, der Kunststoff- und Elektroindustrie gaben konkrete Aufschlüsse über die in der Praxis eingesetzten Maßnahmen der Digitalisierung und die Einsparungen betrieblicher Ressourcen. Die Fallstudienauswertung in Verbindung mit einer ausführlichen Literaturauswertung zeigte, in welchem Verhältnis die Einsparungen zu den dafür notwendigen Aufwänden (Hard- und Software) stehen.
Das Forschungsteam konnte anhand der untersuchten Praxisanwendungen typische Einsparungseffekte identifizieren – z.B. Verringerung von Fehlproduktion – sowie mögliche Einflüsse auf vor- und nachgelagerte Prozesse analysieren. Mittels der entwickelten Methodik wurden daraus die Einsparungen „natürlicher Ressourcen“ abgeleitet.
Einsparpotenziale besser erkennen
In der Studie werden elf Maßnahmen der digitalen Transformation beschrieben und KMU in Abhängigkeit des eigenen Digitalisierungsgrads empfohlen. Unternehmen fehlen oftmals betriebliche Datengrundlagen zu spezifischen Ressourcenverbräuchen der Produktion, um Einsparpotenziale zu quantifizieren. Hierfür wurde ein Rahmenkonzept in Form eines Tools (ReSET) entwickelt, das KMU helfen soll, die digitale Transformation für systematische Datenerfassung und -analyse zu nutzen und weiterführende Schritte abzuleiten, um Ressourcenpotenziale abschätzen zu können.
Weitere Erkenntnisse der Forschungen führten auch zur Ableitung von Handlungsempfehlungen Akteure der Politik und Wissenschaft: So wird die Vernetzung von Beratungsangeboten für KMU aus den Bereichen Ressourceneffizienz und Industrie 4.0 empfohlen, ebenso wie die Entwicklung von Labeln/ Kennzeichnungssystemen zur Energieeffizienz von IKT-Technologien und insbesondere von Internet-Diensten.
Förderer und Projektpartner
Beauftragt wurde die Studie von der in Zusammenarbeit mit dem Ministerium für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft Baden-Württemberg, dem Bayerischen Staatsministerium für Umwelt und Verbraucherschutz, dem Hessischen Ministerium für Wirtschaft, Energie, Verkehr und Landesentwicklung sowie dem Ministerium für Umwelt, Energie, Ernährung und Forsten Rheinland-Pfalz. Die Fördersumme beträgt rund 312.000 Euro. VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH (VDI ZRE)
Projektkoordination: – Institut IWAR der TU Darmstadt. Fachgebiet Stoffstrommanagement und Ressourcenwirtschaft
Kooperationspartner: und Fachgebiet Datenverarbeitung in der Konstruktion; Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen, Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung. Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz