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Neu­es For­schungs­pro­jekt zur In­te­gra­ti­on von Nach­hal­tig­keit in der Pro­dukt­ent­wick­lung ge­st­ar­tet

09.11.2023  |  Nachhaltigkeit,  Forschung,  Pressemitteilung,  Heinz Nixdorf Institut,  Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik

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Die Bedeutung von Nachhaltigkeit in der Industrie nimmt kontinuierlich zu. Deshalb stehen Ingenieur*innen häufig vor einem Konflikt, bei dem sie sich zwischen ökonomischen und ökologischen Aspekten – zugunsten oder auf Kosten der Produkteigenschaften – entscheiden müssen. Um das zu ändern, haben sich die Universität Paderborn, Diebold Nixdorf, Harting, Miele, Siemens Industry Software, Wago und das Wuppertal Institut unter der Leitung des Fraunhofer-Instituts für Entwurfstechnik Mechatronik (Fraunhofer IEM) zusammengeschlossen. Gemeinsam wollen sie Lösungen dafür schaffen, wie Entwickler*innen und Produktmanager*innen zentrale Nachhaltigkeitsaspekte schon in der frühen Phase des Engineerings berücksichtigen können. Das neue Forschungsprojekt „Sustainable Lifecycle Engineering“ wird mit einer Summe von rund 3,7 Millionen Euro vom Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes NRW, dem Projektträger Jülich sowie dem it‘s OWL-Netzwerk gefördert und hat eine Laufzeit von drei Jahren.

Modellbasierter Ansatz bei intelligenten technischen Systemen soll Vorreiterrolle einnehmen

Stefan Pfeifer, Leiter der Abteilung Systems Engineering am Fraunhofer IEM, erklärt: „Für viele Unternehmen ist Nachhaltigkeit mittlerweile eine Notwendigkeit und eine enorme Herausforderung: Sie müssen den Spagat bewältigen zwischen einem verantwortungsvollen Umgang mit Ressourcen und wirtschaftlichem Denken und Handeln. Doch die Dimension Nachhaltigkeit bietet auch Chancen, insbesondere wenn innovative technische Lösungen den CO2-Fußabdruck reduzieren, ohne auf etwas verzichten zu müssen."

Auch Denis Tissen vom Heinz Nixdorf Institut sowie dem Institut für Informatik der Universität Paderborn sieht Nachhaltigkeit bereits bei der Systemkonzipierung als zentral an: „Design, Validierung und Produktion werden in den frühen Phasen der Produktentwicklung geprägt und festgelegt. Gerade hier ist der modellbasierte Ansatz Vorreiter als Entwicklungsmethodik für intelligente technische Systeme. Entsprechend müssen Nachhaltigkeitsaspekte auch von Anfang an berücksichtigt werden.“

„Sustainable Lifecycle Engineering" konzentriert sich auf die Entwicklung nachhaltiger Produkte und Systeme und erkennt hier eine Schlüsselrolle. In den frühen Phasen des Engineerings treffen Entwickler*innen fundamentale Designentscheidungen, die die Nachhaltigkeit von Produkten und Entstehungsprozessen beeinflussen. Das Ziel des Projekts ist es, Entwickler*innen dabei zu helfen, wirtschaftliche und nachhaltige Entscheidungen zu treffen.

Das Projekt ist in drei Handlungsfelder aufgeteilt: Im ersten werden die Aspekte der Nachhaltigkeit im Engineering untersucht und relevante Anforderungen und Auswirkungen auf Prozesse, Methoden und Organisationsstrukturen ermittelt. Im zweiten geht es um die modellbasierte Entscheidungsunterstützung, um Entwickler*innen bei der Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten zu helfen. Im dritten werden bestehende Ansätze des Produktlebenszyklusmanagements um Nachhaltigkeitsdaten erweitert, um in wichtigen Designentscheidungen zu unterstützen.

Innovative Lösungen, um Spagat zwischen Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit zu meistern

Durch die Integration von Nachhaltigkeitsaspekten in den gesamten Ingenieurprozess können Unternehmen zukünftig sowohl gesetzlichen Anforderungen gerecht werden als auch ökologische und ökonomische Chancen nutzen. Damit könnten Fragen wie „Sollten Spulen in Elektromotoren mit Kunststoff vergossen werden, um den Wärmeverlust zu reduzieren – oder ist es sinnvoller, auf den Kunststoff zu verzichten, um das spätere Recycling zu erleichtern?“ zukünftig der Vergangenheit angehören.

Symbolbild (Universität Paderborn, Besim Mazhiqi).
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Denis Tissen

Advanced Systems Engineering / Heinz Nixdorf Institut

Systems Engineering | Data-driven Model-based Systems Engineering | AI | Data Analytics

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