(TITELBILD FEHLT) Digitale Modelle für nachhaltige Produktnutzung
Wie lassen sich Nutzung, Lebensdauer und Wirkung von Produkten mithilfe digitaler Daten besser verstehen? Forschende des Zukunftslabors Circular Economy analysieren Nutzungskontexte und entwickeln digitale Modelle, um Zusammenhänge sichtbar zu machen und Entscheidungen entlang des Produktlebenszyklus zu unterstützen.
Wie lange halten elektronische Geräte unter unterschiedlichen Nutzungsbedingungen? Welche Faktoren beeinflussen die Lebensdauer der Geräte? Und wie können Daten dabei helfen, die Geräte oder Teile davon möglichst lange zu nutzen? Mit diesen Fragen beschäftigen sich die Forschenden des Zukunftslabors Circular Economy. Als Anwendungsbeispiel untersuchen sie die Nutzung von Pedelecs – Fahrrädern mit elektrischem Antrieb. Pedelecs sind gut geeignet, um verschiedene Nutzungsszenarien zu untersuchen. Gleichzeitig enthalten sie ressourcenintensive Komponenten wie den Mittelmotor, die mithilfe geeigneter Strategien effizienter genutzt werden könnten als bisher.
Die Forschenden untersuchen das Anwendungsbeispiel Pedelec in den verschiedenen Use Cases private Nutzung, Flottennutzung und Sharing:
Für diese drei Use Cases betrachten sie zwei Produkte: das „normale“ Pedelec zur Beförderung einer Person und das Pedelec als Lastenrad (E-Cargo) zum Transport von Personen und Gütern. In der privaten Nutzung wird davon ausgegangen, dass eine Person 600 km pro Jahr fährt, während das E-Cargo als „Familienkutsche“ dient. In der Flottennutzung setzen Firmen oder Institutionen (z. B. die Polizei) Pedelecs als Transportmittel einzelner Personen oder E-Cargo-Pedelecs zum Warentransport ein (z. B. DHL). Sharing-Anbieter wie „Nextbike“ stellen sowohl normale Pedelecs als auch E-Cargo-Pedelecs zur Verfügung.
So gibt es sechs Referenzszenarien, die unterschiedliche Einsatzzwecke abbilden und damit zentrale Fragen aufwerfen: Wie viele Kilometer werden im Jahr gefahren? Wie häufig werden die Produkte gewartet/repariert – in Abhängigkeit der Nutzungslast? Welche wirtschaftlichen und ökologischen Faktoren sind für die Nutzer*innen entscheidend, wenn es um Reparatur oder Neukauf geht?
R-Strategien in der Kreislaufwirtschaft
Hier kommen die sogenannten R-Strategien der Circular Economy ins Spiel: Reuse (Wiederverwendung durch Dritte in Originalfunktion), Repair (Reparatur zur Herstellung des Originalzustandes), Refurbish (Aufarbeitung und Aktualisierung alter Produkte), Remanufacture (Wiederaufbereitung alter Teile für dieselbe Funktion in neuen Produkten), Repurpose (Weiterverwendung einzelner Komponenten für andere Zwecke), Recycle (Recycling von Materialien zur stofflichen Verwertung in neuen Produkten) und Recover (Verbrennung von Abfällen zur Energienutzung).
Die R-Strategien tragen dazu bei, den Lebenszyklus von Produkten zu verlängern. Der Lebenszyklus beschreibt alle Phasen, die ein Produkt von seiner Entstehung bis zum Ende seiner Nutzung durchläuft: Entwicklung/Design, Produktion, Nutzung, Wartung/Instandhaltung, Ende der Nutzung, Weiterverwendung/Verwertung. In der Circular Economy sind insbesondere die Schritte Weiterverwendung, Remanufacturing und Recycling wichtig, um Ressourcen zu schonen. Die Forschenden des Zukunftslabors Circular Economy untersuchen das Pedelec nicht nur als Produkt insgesamt, sondern auch die Lebenszyklusoptionen einzelner Komponenten. Jede Komponente kann nach der ersten Nutzung andere R-Strategien durchlaufen – je nach Zustand, Material oder Verschleiß.
Neben der Analyse, welche Lebenszyklusoptionen die einzelnen Komponenten haben, untersuchen die Forschenden auch die Umweltwirkungen der Lebenszyklen. Bei der Produktion prüfen sie z. B. wie viel CO2 bei der Herstellung der Komponenten freigesetzt wird. In der Nutzungsphase interessiert sie u. a., wie viel Strom der Motor des Pedelecs verbraucht. Zur Wartung und Instandhaltung analysieren die Forschenden, welche Ressourcen für Ersatzteile benötigt werden. Zum Ende der Nutzung stellt sich die Frage, welche Umweltwirkungen durch Recycling, Wiederverwendung oder Entsorgung der Komponenten entstehen (z. B. Energiebedarf für das Recycling, Transportaufwand, Materialverluste).
Besonders interessant ist der Vergleich der Umweltwirkungen zwischen Remanufacturing und Neuproduktion. Dies untersuchen die Forschenden am Beispiel des Mittelmotors. Dafür ist ein detailliertes Verständnis des Verschleißes und der erforderlichen Prozessschritte im Remanufacturing erforderlich. Hier werden die Forschenden ihre Praxispartner einbinden, z. B. eine Fahrradwerkstatt.
Daten- und Informationsmodelle
Um die Referenzszenarien konkret zu bestimmen, unterscheiden die Forschenden in Prozess- und Informationsdefinitionen. Die Prozessdefinition umfasst Informationen zu den Lebenszyklen des Pedelecs und zu den komponentenspezifischen R-Strategien. Sie unterscheidet dabei nach Use Case und Produkt. Die Informationsdefinition beschreibt die ökonomischen und ökologischen Aspekte, die sich insbesondere in Bezug auf die Use Cases unterscheiden können: Für Privatpersonen ist es unter Umständen günstiger, ein neues Produkt zu kaufen, statt teure Ersatzteile zu bestellen/einbauen zu lassen (ökologisch bedenklich, ökonomisch vorteilhaft). Ein Flottenbetreiber muss prüfen, ob er lange Transportwege aus dem Ausland in Kauf nimmt (ökologisch bedenklich), falls die Kosten für im Ausland produzierte Teile deutlich günstiger sind (ökonomisch vorteilhaft). All diese Informationen sind notwendig, um die Referenzszenarien detailliert zu beschreiben und Handlungsoptionen/eine Entscheidungsmatrix zu erstellen. Je nach Bewertung können verschiedene Entscheidungsmöglichkeiten angeboten werden (z. B. Einzelteile ersetzen, Produkt komplett neu kaufen etc.).
Unser Ziel ist es, die Bandbreite der Optionen aufzuzeigen. Nur so wird die Komplexität der Circular Economy greifbar. Außerdem erfahren wir in diesem Zusammenhang, welche Daten recherchiert werden müssen. Mögliche Datenquellen sind z. B. technische Informationsblätter zu den Pedelecs, Nutzungsdaten aus dem Motor und der digitalen Steuerung der Pedelecs, Auskünfte der Sharing-Dienste zur Auslastung der Flotte, Informationen von Fahrradwerkstätten zu Reparaturen etc. Diese Daten werden wir in Daten- und Informationsmodellen zusammentragen. Diese Modelle sind die Grundlage für digitale Zwillinge und digitale Produktpässe.
Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften, Institut für verteilte Systeme
Digitale Zwillinge, digitale Produktpässe und Data Spaces
Digitale Zwillinge bilden Produkte detailliert ab. Sie beschreiben die einzelnen Komponenten und ihre Wechselwirkungen. Die Forschenden werden exemplarisch anhand eines Pedelecs einen digitalen Zwilling erstellen, um Praxispartnern den Nutzen und die Einsatzmöglichkeiten zu erläutern. Digitale Produktpässe stellen Informationen zu den einzelnen Lebenszyklen der Produkte bereit. Damit wird die Rückverfolgbarkeit von Ressourcen für das Recycling verbessert und Entscheidungen zur Wiederverwendung von Komponenten erleichtert. Die Forschenden untersuchen die allgemeinen Rahmenbedingungen, die für einen Produktpass erforderlich sind, auch mittels einer Literaturrecherche.
Um die Daten zusammenzuführen, die für die Analyse der Referenzszenarien und für die Entwicklung der digitalen Zwillinge und Produktpässe erforderlich sind, werden die Forschenden verteilte Datenräume aufbauen, sogenannte Data Spaces. Diese bieten den Vorteil, Daten getrennt voneinander aufbewahren zu können. Denn perspektivisch sollen Hersteller von Pedelecs, private Nutzer*innen, Betreiber von Firmenflotten, Sharing-Dienste, Fahrradwerkstätten, Recyclinghöfe und viele weitere Stakeholder Informationen zu Komponenten und zur Nutzung der Pedelecs bereitstellen. Verständlicherweise möchten die Stakeholder die Hoheit über ihre Daten behalten und nicht alle Details mit anderen teilen. Verteilte Data Spaces bieten die Option, Daten getrennt zu halten und mithilfe Künstlicher Intelligenz auszuwerten. Um die Möglichkeiten der Data Spaces experimentell zu testen, haben die Forschenden bereits eine Testumgebung aufgebaut, in der sie frei zugängliche Daten rund um die Referenzszenarien einspielen und die Datenhaltung prüfen können.
In den kommenden Jahren werden die Forschenden u. a. folgenden Fragen nachgehen: Welche Daten werden für die Umsetzung der R-Strategien in den einzelnen Referenzszenarien benötigt und sollten in die Data Spaces aufgenommen werden? Welche Zugriffs-, Kontroll- und Interventionsmöglichkeiten benötigen die Anwender*innen? Unter welchen Rahmenbedingungen wären Praxispartner bereit, Daten zu teilen?
Darüber hinaus wollen sie einen interaktiven Demonstrator entwickeln, auf dem die Referenzszenarien und die R-Strategien unter verschiedenen Einstellungsmöglichkeiten durchgespielt werden können. Zudem werden die Forschenden die Recherche zur erforderlichen Prozess- und Informationsdefinition fortführen und in weiterer Zukunft den digitalen Zwilling und den digitalen Produktpass exemplarisch umsetzen.
