Nachhaltig digitalisieren

Nachhaltigkeit ist längst mehr als ein Trend – sie ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen. Die GreenGate unterstützt ihre Kunden dabei, ihre Betriebsabläufe effizienter, ressourcenschonender und nachhaltiger zu gestalten. In unserem aktuellen Best Practice Report zeigen wir Ihnen drei Beispiele, wie Sie mithilfe unserer Software messbare Nachhaltigkeitsvorteile erzielen konnten:

Best Practice Digitalisierung: Beschaffung, Lagerung und Bereitstellung von Ersatzteilen in produzierenden Umgebungen

Digitales Ersatzteilmanagement

Auf einen Blick

Analoges Ersatzteilmanagement – basierend auf Zuruf, Kopfwissen, Aktenordner und Klemmbrett – ist ineffizient und fehleranfällig. Moderne, IT-gestützte Systeme dagegen sind Mittel der Wahl. Sie bringen nicht nur alle grundsätzlichen Vorteile der Digitalisierung mit sich, sondern verknüpfen das klassische Ersatzteilmanagement (Beschaffung, Lagerung und Bereitstellung von Ersatzteilen) auch mit Prozessen aus Instandhaltung, Betriebsführung und Materialwirtschaft. Die GreenGate AG, Softwareanbieter im Bereich des technischen Anlagen- und Ersatzteilmanagements, der Instandhaltungsplanung sowie für Betriebsführungsaufgaben, hat eine 10-Punkte-Roadmap für die Etablierung digitaler Lagerwirtschaft entwickelt.

Problemstellung

Konventionelle Lagerhaltung von Ersatzteilen, bei der Bestände und Prozesse ohne digitale Unterstützung verwaltet werden, weist zahlreiche Effizienzmängel auf. Nicht notwendige, nicht wertschöpfende Tätigkeiten werden durch analoge Lagerhaltung ebenso initiiert wie unnötige Kapitalbindung und irrational hohe Ausgaben, die in einem Missverhältnis zum tatsächlichen Bedarf stehen. Verbunden ist ökonomische Ineffizienz mit ökologischen Nachteilen bei den Faktoren Energieverbrauch, Transport, Verpackung, Maschinenstillstand und (Über)bestand.

Fehlende Transparenz und intransparente Bestandsführung

Bestandsdaten werden oft manuell erfasst (Papierlisten, Excel-Tabellen), was zu ungenauen oder veralteten Informationen führt.
Fehlende Echtzeit-Daten erschweren eine präzise Bestandskontrolle.
Unklare Lagerplätze (Schwarzlager) und schlechte Dokumentation führen zu langen Suchzeiten, erhöhten Wegezeiten und ineffizienter Nutzung des Lagerraums

Hohe Lagerkosten durch ineffiziente Bestandsverwaltung

Fehlende Bedarfsprognosen führen zu Überbeständen, wodurch Kapital gebunden wird.
Fehlende Automatisierung erschwert eine Just-in-Time-Lieferung und führt zu unnötigen Lagerhaltungskosten.
Veraltete oder nicht benötigte Ersatzteile verbleiben ungenutzt (unverkauft) im Lager, was zusätzlichen Platz beansprucht.

Verzögerte Ersatzteilbereitstellung und lange Suchzeiten

Mitarbeiter müssen benötigte Teile manuell suchen, was zu Produktionsverzögerungen führen kann.
Ohne digitale Suchsysteme ist eine schnelle Identifikation und Zuordnung von Ersatzteilen schwierig.
Fehlende Bestandswarnungen führen dazu, dass kritische Ersatzteile zu spät nachbestellt werden

Geringe Flexibilität und schlechte Skalierbarkeit

Analoge Lagerverwaltung kann schwer auf sich verändernde Nachfrage oder neue Produktionsanforderungen reagieren.
Eine wachsende Anzahl an Ersatzteilen ist schwer zu verwalten, da keine automatisierten Systeme zur Optimierung der Lagerkapazitäten genutzt werden.
Fehlende Vernetzung mit Lieferanten erschwert eine flexible Anpassung an Produktionsänderungen

Keine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)

Ersatzteile werden oft erst nach einem Ausfall bestellt („reaktive Wartung“), was zu ungeplanten Maschinenstillständen führt.
Ohne digitale Sensorik und Datenauswertung sind Verschleißmuster schwer erkennbar, was präventive Wartung erschwert.
Manuelle Überprüfungen von Ersatzteilverfügbarkeiten sind zeitaufwendig und führen teils zu Notstandskäufen

Höheres Risiko für Diebstahl, Verlust und Schwund

Ohne digitale Nachverfolgung sind Entnahmen schwer nachvollziehbar, was das Risiko von Diebstahl oder Verlust erhöht.
Fehlende Berechtigungssteuerung ermöglicht unkontrollierten Zugriff auf das Lager.
Nachverfolgung und Dokumentation von Garantieansprüchen und Rücksendungen sind mühsam und fehleranfällig

Lösung: Verfahren und technische Umsetzung

10 Schritte

Schwachstellenanalytik – Identifikation von Ineffizienzen
Erfassung Ist-Zustand in Beschaffung, Lagerung, Bereitstellung Ersatzteile
Ermittlung operativer & strategischer Ziele des Ersatzteilmanagements
Auswahl Beschaffungsstrategie, Lagerhaltungsstrategie, Bereitstellungsstrategie
Abgleich mit Teilstrategien im Unternehmen – Organisatorische Gestaltung
Auswahl, Implementierung, Schulung IT-System Instandhaltung
Physisch-digitaler Neustart
Intelligenz durch Vernetzung
Produktivbetrieb Ersatzteilmanagement
Fortlaufende Datenpflege

Zusammenfassung und Fazit

Auf Basis einer 10-Punkte-Roadmap lassen sich die Schwächen konventionell analoger Lagerhaltung durch digitalisiertes Ersatzteilmanagement überwinden. Integrierte, intelligente Software-Lösungen für Instandhaltung, Betriebsführung und Ersatzteilmanagement sorgen in industrietypisch heterogenen IT-Umgebungen als Gehirn der Smart Factory für signifikante Vorteile unter Effizienzgesichtspunkten. Das Optimierungspotenzial der digitalen Lagerhaltung ist unter anderem abhängig vom eingesetzten System und seinen hinterlegten Algorithmen sowie der Einbettung in die Unternehmens-IT. Je mehr digitale Ersatzteil-Daten aus dem Lager in nahtlosen End-to-end-Prozessen in allen beteiligten Abteilungen und IT-Systemen des Unternehmens zirkulieren und auch zur KI-basierten Optimierung genutzt werden können, desto größer werden die ökonomischen, auch ökologischen Vorteile. Die analoge Lagerhaltung generiert einen erheblichen CO₂-Footprint durch hohen Energieverbrauch, ineffiziente Logistik und unnötige Ressourcenverschwendung.

Best Practice Digitalisierung: Wie Ladekapazität und Akkulebensdauer erhöht werden können.

KI-gestützte Elektromobilität

Auf einen Blick

Die Elektromobilität gilt als Schlüssel der Energiewende – sie steht allerdings vor mehreren Herausforderungen. Zu den zentralen Problembereichen werden unter anderem begrenzte Reichweite und Ladeinfrastruktur, die Akkukapazität und -degradation, die notwendige Ressourcengewinnung sowie die Netzbelastung und Energieversorgung gezählt. Als in der Praxis direkt wirksame Engstelle des E-Fahrzeugbetriebs gelten die Ladekapazität und Akkutechnologie. Was direkt suboptimal wirkt, kann theoretisch so modifiziert werden, dass die Optimierung ebenso unmittelbar greift: Maximiert man Lebensdauer und Kapazität der Batterien, werden Ressourcen im gesamten Nachhaltigkeitsspektrum geschont.

Problemstellung

Auch wenn als vordringliches Problem der Elektromobilität die suboptimale Nutzung vorhandener Kapazitäten gilt, fokussieren Lösungsansätze und Zukunftsperspektiven nachgeordnete Aspekte der Elektromobilität wie:

Neue Batterietechnologien wie Feststoffakkus könnten höhere Energiedichten und längere Lebensdauern ermöglichen.
Verbesserte Ladeinfrastruktur mit flächendeckenden Schnellladestationen könnte Ladezeiten verkürzen und Reichweitenängste abbauen.
Nachhaltige Rohstoffgewinnung und effiziente Recyclingprozesse sind essenziell für eine grüne Elektromobilität.
Intelligente Netzsteuerung kann Lastspitzen abfedern und die Integration erneuerbarer Energien fördern.

Lösung

Kriterien und technische Umsetzung

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz startete 2024 mit F&E-Partner GreenGate AG das Forschungsprojekt EVIDENT. Fördergeber: BMUV – Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz.

Das Projekt untersucht den Einsatz fortschrittlicher KI zur Verbesserung der Disposition und Routenoptimierung, indem es die Grenzen konventioneller Einzelpunktprognosen durch Unsicherheitsquantifizierung (UQ) überwindet. Diese Integration soll die Transparenz und Zuverlässigkeit der Modelle erhöhen und Zusammenhänge zwischen Routenplanung, Fahrverhalten und umweltbewusstem Fahrzeugeinsatz aufdecken. Verschiedene UQ-Methoden, einschließlich ad-hoc-Techniken und Conformal Predictions, werden erforscht. Zudem werden erklärbare KI-Methoden (XAI) implementiert, um Entscheidern und Planern Modellvorhersagen verständlich zu machen und unerwünschte Konsequenzen, wie defekte Akkus oder Verzögerungen, zu vermeiden. Der holistische Ansatz kombiniert lokale und globale post-hoc Erklärungstechniken, um ein umfassendes Verständnis KI-getriebener Entscheidungen zu fördern und so verantwortungsvollere Entscheidungen in der Routenoptimierung und Disposition zu ermöglichen, wodurch die Lebensdauer von E-Fahrzeug-Akkus maximiert wird.

Fazit

Die Erforschung vertrauenswürdiger KI-Ansätze zur Verlängerung der Lebensdauer von Elektrofahrzeug-Akkus im Kontext der Routenoptimierung kann Nachhaltigkeit in der Elektromobilität generieren. Unter Zuhilfenahme KI-basierter Vorhersagemodelle, die sowohl die Route als auch die Instandhaltungsprozesse optimieren, lassen sich Mehrfahrten verhindern, Ladezyklen optimieren und das Arbeitsmaterial bestmöglich schonen.

Best Practice Digitalisierung: Was die Nutzungsdauer von Instandhaltungssoftware positiv beeinflusst

Nachhaltige Softwarenutzung

Auf einen Blick

Die durchschnittliche Nutzungsdauer von Instandhaltungssoftware (Computerized Maintenance Management Systems, CMMS) variiert je nach Branche, Unternehmensgröße und technologischer Entwicklung. Auswertungen zufolge liegt sie typischerweise zwischen 7 und 15 Jahren. Steuerrechtliche Abschreibungsmodelle gehen sogar von durchschnittlich nur 3 Jahren aus. Eine Nutzungsdauer von 20 Jahren und mehr – etliche GreenGate-Kunden nutzen GS-Service seit Anfang der 2000er – ist absolute Ausnahme. Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein, damit Software langfristig und damit nachhaltig genutzt werden kann?

Problemstellung

Das wirft die Frage auf, inwieweit Ansätze, die für die Nachhaltigkeit physischer Produkte entwickelt wurden, auch im Softwarebereich Anwendung finden können. Zu diesen Ansätzen gehören unter anderem:

Einflussfaktoren für die Nachhaltigkeit konventioneller Produkte:

Designstrategien für Langlebigkeit (Modularität, Zeitloses Design, Hochwertige Materialien)
Wartung & Reparatur ermöglichen (Einfache Wartung, Reparaturfreundliche Konstruktion, Predictive Maintenance)
Wiederverwendung & Refurbishment (Refurbishment-Programme, Second-Hand & Sharing-Modelle)
Geschäftsmodelle für Langlebigkeit (Product as a Service (PaaS), Garantieverlängerungen & Updates)
Bewusstseinsbildung & Regulierung (Konsumentenaufklärung, Gesetzliche Vorgaben)

Lösung: Kriterien und technische Umsetzung

Digitale Nachhaltigkeit, die sich u. a. in der Nutzungsdauer von Software (On-Premise-Lösungen) manifestiert, fußt empirischen Erhebungen der GreenGate AG zufolge auf mehreren Faktoren.

Einflussfaktoren für Nachhaltigkeit von Softwarelösungen

Nur Software, die im Alltag durchgängig genutzt wird, hat eine lange Lebensdauer. Entscheidend dafür sind zehn Faktoren:

Praktische Systemnutzung – Software wird langfristig genutzt, wenn sie Anwender in konkreten Situationen schnell und einfach unterstützt.
Skalierbarkeit & Flexibilität – Modulare, weitgehend komponentenunabhängige Lösungen lassen sich leichter aktualisieren und sind robuster gegenüber wechselnden Betriebssystemen und Frameworks.
Anpassungsfähigkeit – Software, die mit den Anforderungen eines Unternehmens wachsen kann, wird seltener ersetzt.
Low Code / No Code – Lösungen, die auch von Laien anpassbar sind, senken Kosten, erhöhen die Unabhängigkeit und steigern die Akzeptanz.
Durchgängigkeit – Ideal ist eine Lösung, die systemübergreifend und geräteunabhängig – ob PC, Smartphone oder Tablet – nutzbar ist.
Schnittstellenstrategie – Schnittstellen zu ERP, GIS, DMS und Prozessleittechnik sind essenziell. Abhängigkeiten von Fremdkomponenten dagegen erhöhen das Risiko.
Anbieterqualität – Finanzstärke, Support, Schulungsangebot, kontinuierliche Weiterentwicklung und persönlicher Ansprechpartner sichern eine nachhaltige Nutzung.
Prozess-Know-how – Anbieter, die Instandhaltungsprozesse verstehen und technisch auf dem aktuellen Stand sind, erhöhen die Chance auf langfristige Nutzung.
Mobilität – Instandhaltungssoftware muss online wie offline zuverlässig funktionieren.
Kosteneffizienz – Langfristige Nutzung vermeidet die Wechselkosten für Einführung, Datenmigration und Schulung, die bei jedem Systemwechsel anfallen.

Fazit

Die Nutzungsdauer von Software wird primär durch ihre Praxistauglichkeit definiert. Entscheidende Kriterien sind u. a. einfache Benutzung, simples Handling der Software bei Anpassungen und Erweiterungen, durchgängige Datennutzung sowie Mobilität in der Anwendung. Sind diese Voraussetzungen gegeben, können Ressourcen gespart werden – das trägt zu nachhaltiger Wertschöpfung bei.