Die Digitalisierung und die Potenziale von Daten sind zentrale Treiber für die nachhaltige Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft. Ohne die systematische Verfügbarkeit und Nutzung von Daten sind fundierte Entscheidungen über Kreislaufwirtschaftsstrategien kaum möglich. Digitale Produktpässe und digitale Zwillinge schaffen die Transparenz über Produktlebenszyklen und damit die Basis für nachhaltige Geschäftsmodelle bilden. Gleichzeitig eröffnet die Künstliche Intelligenz (KI) vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, etwa bei der automatisierten Qualitätsprüfung retournierter Produkte, wodurch Rückführungs- und Wiederverwendungsprozesse effizienter gestaltet werden können. KI bietet zudem Potenziale für die effiziente Realisierung geschlossener Kreisläufe sowie für die Vorhersage von Lastspitzen und ein nachhaltiges Energiemanagement.
In diesem Zusammenhang Forschungsprojekte im Kontext von Digital Sustainability, wie die mehrwertstiftende Nutzung digitaler Technologien und Daten sowohl auf der Ebene einzelner Unternehmen als auch in gesamten Wertschöpfungsnetzwerken gelingen kann. Diese Verzahnung von digitaler Transformation und nachhaltiger Transformation wird auch als Twin Transformation bezeichnet und ist ein zentrales Leitmotiv unserer Forschung.
Laufende Forschungsprojekte
IT Service Management (ITSM) spielt eine zentrale Rolle in der digitalen Transformation von Organisationen und wird häufig durch das weit verbreitete Framework der IT Infrastructure Library (ITIL) strukturiert. Zeitgleich herrscht ein wachsender Handlungsdruck, nachhaltige Praktiken insbesondere im Kontext digitaler Praktiken zu verankern. Eine systematische Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsprinzipien und Ansätzen fehlt jedoch bislang in ITIL. Dieses Promotionsprojekt untersucht daher, wie ITIL gezielt weiterentwickelt werden kann, um nachhaltiges ITSM in digitalen Plattformen zu fördern. Durch die Analyse bestehender Strukturen und die Identifikation konkreter Erweiterungsmöglichkeiten soll ein effizienter und verantwortungsvoller Ressourceneinsatz gestärkt werden. Ziel ist es, ein konzeptionelles Rahmenwerk zu entwickeln, das die nachhaltige Transformation digitaler Plattformen unterstützt und damit sowohl ökonomische als auch ökologische Potenziale erschließt.
Das Forschungsprojekt MET-CIRCLE zielt darauf ab, den Rückfluss von Metallschrott effizienter zu gestalten, indem ein digitales Take-Back-System entwickelt wird. Durch Sensorik und Ortungstechnologien soll der Aufwand für die Schrottdatenerfassung bei Metallverarbeitern reduziert und diese zur eigenen Aufbereitung motiviert werden. Die Lösung ermöglicht eine durchgängige Datennutzung zwischen Metallverarbeitern, Schmelzwerken und der sus.raw GmbH, wodurch eine direkte Kombination von Schrottabholung und Neumetalllieferung möglich wird. Das Projekt wird im Rahmen von „Invest BW“ bis August 2026 gefördert, mit Fokus auf die Entwicklung eines unternehmensübergreifenden Informationssystems und KI-gestützter Logistikoptimierung.
Weitere Informationen zum Forschungsprojekt
Der zunehmende Metallverbrauch, bedingt durch technologische Entwicklungen und das globale Bevölkerungswachstum, bringt erhebliche ökologische Herausforderungen mit sich. Herkömmliche Recyclingmethoden sind oftmals ineffizient, was zu Ressourcenverschwendung und einem erhöhten ökologischen Fußabdruck führt. Intelligente Rücknahmesysteme bieten hier einen innovativen Lösungsansatz, indem sie durch den Einsatz smarter Technologien den Recyclingprozess optimieren.
Ziel dieser Forschung ist es, zu untersuchen, wie intelligente Rücknahmesysteme die verschiedenen Phasen des Metallrecyclings – insbesondere Sammlung, Sortierung und Verarbeitung – verbessern können. Dabei sollen effektive Strategien für die großflächige Implementierung dieser Systeme identifiziert werden. Die Studie basiert auf der Design Science Research (DSR)-Methodik, welche besonders geeignet ist, um komplexe Problemfelder systematisch zu analysieren und darauf aufbauend praxistaugliche Artefakte zur Problemlösung zu entwickeln und zu evaluieren.
Die wachsende Zahl an Elektrofahrzeugen wird in den kommenden Jahren zu einem deutlichen Anstieg ausgedienter Traktionsbatterien führen. Ein effizientes Batterierecycling ist notwendig, um eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft zu fördern und kritische Rohstoffe zurückzugewinnen. Insbesondere das Pretreatment (inkl. Diagnose, Sortierung, Demontage) beeinflusst maßgeblich die Effizienz, Sicherheit und Umweltverträglichkeit nachgelagerter Verwertungswege sowie die Qualität zurückgewonnener Materialien. Diese Prozesse sind jedoch hochkomplex, stark variabel und häufig geprägt von begrenzter Datenverfügbarkeit, hohen Sicherheitsanforderungen und manuellem Aufwand.
Künstliche Intelligenz (KI) bietet das Potenzial, den Automatisierungsgrad der Prozesse zu erhöhen und diese effizienter und sicherer zu gestalten. Doch obwohl viele Unternehmen KI als Chance erkennen, fehlt es an einer fundierten Entscheidungsgrundlage, in welchen Anwendungen, unter welchen Voraussetzungen und in welcher Form KI im Batterierecycling nachhaltig eingesetzt werden kann.
Ziel des Promotionsvorhabens ist daher die Entwicklung einer wissenschaftlich fundierten und praxisorientierten Entscheidungsunterstützungsmethode, mit welcher Unternehmen den KI-Einsatz im Batterierecycling, insbesondere im Pretreatment, systematisch bewerten können.
Relevanz der Themenstellung
Produzierende Unternehmen durchlaufen eine "Twin Transformation", die sowohl die digitale als auch die Nachhaltigkeitstransformation umfasst. Diese Transformationen beeinflussen sich gegenseitig und werden durch die Gesetzgebung der Europäischen Union verstärkt, insbesondere durch den Green Deal und die Advanced Digital Technology Policy. Diese Gesetze haben bereits jetzt erheblichen Einfluss auf produzierende Unternehmen und werden in den kommenden Jahren noch stärker wirken, da weitere Vorschriften in Kraft treten. Bei Nichteinhaltung drohen hohe finanzielle Strafen. Durch diese Transformationen können Unternehmen ihre Geschäftsmodelle innovieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Der Fokus liegt darauf, wie Unternehmen digitale Technologien (insb. Daten und Informationen) und nachhaltige Praktiken effektiv integrieren können, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Wissenschaftliche Fragestellung und Ergebnisse
Auf dieser Basis wird ein systematischer und wissenschaftlich hergeleiteter Ansatz konzipiert, um produzierende europäische Unternehmen zu befähigen Innovationen von Geschäftsmodellen im Kontext der Twin Transformation zu entwickeln. Dabei soll untersucht werden, wie sich die parallelen Herausforderungen der Digitalisierung und der ökologischen Nachhaltigkeit auf die Geschäftsmodelle dieser Unternehmen auswirken und welche Strategien zur Bewältigung dieser Herausforderungen beitragen können. Zunächst wird die Frage behandelt, welche spezifischen Herausforderungen für europäische produzierende Unternehmen im Umgang mit der Twin Transformation bestehen. Die nächste Forschungsfrage konzentriert sich darauf, wie die Twin Transformation und die damit verbundene Gesetzgebung europäische produzierende Unternehmen beeinflussen. Hierbei wird untersucht, inwiefern gesetzliche Vorgaben und politische Rahmenbedingungen die Transformation unterstützen oder behindern.
Das Projekt VERENA soll prototypisch eine von den Akteuren akzeptierte IoT-Plattform für digitale Ladelösungen entwickelt und über ein IoT-Modul in die Ladestation (privat und halböffentlich) integriert werden, die die Bereitstellung modularer Ladedienstleistungen ermöglicht. Die IoT-Plattform soll über die Bereitstellung einer modularen Softwarearchitektur es ermöglichen, Drittanbietern erstmalig ihre Software-Produkte auf allen Ladestationen ausführen und mittels eines Services Stores anbieten zu können, die mit dem als Hardware einzubindenden IoT-Modul ausgestattet sind. Das Projekt setzt hierbei auf eine rechtliche Offenheit und Standards, die herstellerunabhängig genutzt und erweitert werden können. So werden Ladestationen zu individualisierbaren "Touchpoints” für E-Mobilisten und können durch eine Bündelung digitaler Services, prototypisch umgesetzt am Beispiel der Energiemanagementapplikation, einen überlegenen Mehrwert für die Ladestationsnutzer entfalten.
Projektpartner
- chargeIQ GmbH
- Stöhr GmbH
- Universität Stuttgart, Betriebswirtschaftliches Institut, Abt. VIII: Wirtschaftsinformatik II
Projektlaufzeit
Februar 2023 - Februar 2025
Das Projekt BALANCE soll als Folgeprojekt von VERENA eine innovative Prognoseanwendung für Ladeinfrastruktur und Heimenergie-Management-Systeme entwickeln. Über einen Zeitraum von 18 Monaten soll durch die Analyse und Optimierung des Ladeverhaltens von E-Fahrzeugen, die Integration erneuerbarer Energien und intelligentes Lastmanagement die Netzstabilität verbessert werden. Das System soll die Vorhersage von Störungen bei Ladestationen ermöglichen und bietet flexible HEMS-Integration über einen Service-Store. Dank der so gewonnenen IoT-Daten aus den Ladevorgängen und dezentralen Verbrauchs- und Erzeugungsdaten lässt durch die zu entwickelte Prognoseanwendung digitale Dienstleistung in Bezug auf Flexibilität Energiemarkt und zukünftig in Richtung Redispatch 3.0 erreichen. Durch zukünftig abzusehenden Anstieg an erneuerbaren Energieerzeugung bedarf es zunehmend mehr Möglichkeiten Erzeugung und Verbrauch in Balance zu bringen.
Projektpartner
- chargeIQ GmbH
- Stöhr GmbH
- mondas GmbH
- Fraunhofer-Institut für Solare Energiesystems ISE
- Universität Stuttgart, Betriebswirtschaftliches Institut, Abt. VIII: Wirtschaftsinformatik II
Projektlaufzeit
April 2025 - September 2026
Das gemeinsame Forschungsprojekt des WIUS und dem Lehrstuhl für Handel, Mobilität & Logistik an der Zeppelin Universität (Prof. Dr. habil. Wolfgang H. Schulz) untersucht, wie interorganisationale Kooperation und Lernen die Innovations- und Effizienzpotenziale im Mobilitätssektor beeinflussen.
Im Zentrum steht die Frage, wie Organisationen – von Automobilherstellern über Technologieanbieter bis hin zu öffentlichen Institutionen – in datengetriebenen Ökosystemen gemeinsam Wissen generieren, austauschen und anwenden, um den Wandel zu nachhaltiger und digitaler Mobilität („Verkehrswende“) erfolgreich zu gestalten.
Methodisch kombiniert das Projekt systematische Literaturanalysen, Experteninterviews und mehrere Fallstudien (u. a. GAIA-X4 ROMS, SeQueRe, Catena-X), um die Erfolgsfaktoren und Mechanismen interorganisationalen Lernens zu identifizieren. Dabei stehen Vertrauen, Kommunikation, Governance-Strukturen und Datenräume als Treiber kollaborativer Innovation im Fokus.
Ziel ist die Entwicklung eines kontextsensitiven Modells interorganisationaler Kooperation, das sowohl wissenschaftlich neue Erkenntnisse liefert als auch praktische Handlungsempfehlungen für Unternehmen, Forschungseinrichtungen und öffentliche Akteure bietet.
Das Projekt ist Teil einer langfristig angelegten Kooperation zwischen der Universität Stuttgart und der Zeppelin Universität Friedrichshafen und leistet einen Beitrag zum Verständnis, wie digitale, lernende Netzwerke den Wandel der europäischen Mobilität gestalten können.
Projektpartner
- Universität Stuttgart, Betriebswirtschaftliches Institut, Abt. VIII: Wirtschaftsinformatik II
- Zeppelin Universität Friedrichshafen, Lehrstuhl für Mobilität, Handel & Logistik