Das Zukunftslabor Circular Economy entwickelt Referenzszenarien und Daten-, Informations- und Lebenszyklusmodelle für KI-basierte digitale Zwillinge und Produktpässe.

Der globale Ressourcenverbrauch und die Endlichkeit von Ressourcen zwingen zu einem Umdenken hin zur Circular Economy, um ökologische, ökonomische und soziale Nachhaltigkeit zu erreichen. Die derzeitige Linearwirtschaft verursacht enorme Abfallmengen und schädigt das Ökosystem. Die Circular Economy nutzt Produkte durch Produktservicesysteme effizienter, verlängert deren Lebensdauer und schließt Kreisläufe durch die konsequente Wiederverwendung von Produkten, Komponenten oder Materialien, wodurch Ressourcen gespart und CO2-Emissionen reduziert werden. Die Digitalisierung beschleunigt diesen Wandel. Digitale Zwillinge, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, und digitale Produktpässe, die in Produktservicesystemen und Recyclingprozessen integriert sind, tragen zur Entwicklung einer Digitized Circular Economy bei.

Digitale Zwillinge ermöglichen eine umfassende digitale Abbildung von Produkten und Geräten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Dadurch können Produkte kontinuierlich optimiert werden, wodurch die Ressourcennutzung verbessert wird. Mithilfe digitaler Produktpässe werden Informationen zur Herstellung, Nutzung und Recycling von Materialen, Teilen und Prozessen erfasst und bereitgestellt. Diese Informationen können verschiedenen Zeitpunkten des Lebenszyklus zugeordnet werden. Der digitale Produktpass verbesserst die Rückverfolgbarkeit von Ressourcen für das Recycling.

Neben den digitalen Zwillingen und den digitalen Produktpässen spielen Informationsplattformen eine zentrale Rolle. Sie verwalten die Daten der digitalen Zwillinge und Produktpässe. Die Plattformen können organisationsübergreifend zum Austausch von Daten genutzt werden. Standardisierte Datenmodelle fördern die Zusammenarbeit verschiedener Akteure entlang der Wertschöpfungskette. Darüber hinaus sind Daten in solchen Informationsplattformen die Grundlage für KI-basierte Ansätze. Im Rahmen der Circular Economy kann KI zur Automatisierung, Systematik, Nachverfolgbarkeit und Recyclingfähigkeit von Materialien beitragen. Weitere Einsatzfelder sind die Abfalltrennung und die Überwachung von Abfallströmen.

Das Zukunftslabor Circular Economy konzipiert Szenarien und zugehörige Daten- und Informationsmodelle für KI-basierte digitale Zwillinge und Produktpässe. Hierfür ermitteln die Wissenschaftler*innen Bedarfe und Ansprüche an die digitale Transformation hin zu einer Circular Economy mit Praxispartner*innen und weiteren Akteuren aus Niedersachsen.

Auf dieser Basis erarbeiten sie übergreifende Konzepte für Daten-, Informations- und Lebenszyklusmodelle. Hier fließen die Anforderungen der Stakeholder ein sowie übergreifende Strukturen des Forschungsdatenmanagements, Prozessabläufe und Schnittstellenbeschreibungen. Daraus können Konzepte für virtuelle Modelle, wie digitale Zwillinge und Produktpässe, abgeleitet werden. Bei der Entwicklung der KI-basierten digitalen Zwillinge und Produktpässe steht die Produkttransparenz und der Informationsaustausch im Fokus. Hierzu wird eine Architektur der digitalen Pässe und Zwillinge skizziert, die Schnittstellen zu anderen Systemen und Infrastrukturanforderungen ermöglicht.

An dieser Forschung sind folgende Wissenschaftler*innen beteiligt:

• Prof. Dr.-Ing. Gert Bikker (Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften, Institut für Verteilte Systeme)
• Prof. Dr.-Ing. Christoph Herrmann (Technische Universität Braunschweig, Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik)
• Prof. Dr.-Ing. David Inkermann (Technische Universität Clausthal, Institut für Maschinenwesen, Lehrstuhl für Integrierte Produktentwicklung)
• Prof. Dr. Benjamin Leiding (Technische Universität Clausthal, Institut für Software and Systems Engineering)
• Prof. Dr.-Ing. Jorge Marx Gómez (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung Wirtschaftsinformatik)
• Dr.-Ing Alexandra Pehlken (OFFIS – Institut für Informatik, FuE-Bereich Produktion)
• Prof. Dr.-Ing. Annika Raatz (Leibniz Universität Hannover, Institut für Montagetechnik und Industrierobotik)
• Prof. Dr. Andreas Rausch (Technische Universität Clausthal, Institut für Software and Systems Engineering)
• Prof. Dr. Thomas Spengler (Technische Universität Braunschweig, Institut für Automobilwirtschaft und industrielle Produktion)
• Prof. Dr. Michael Thomas (Fraunhofer-Institut für Schicht- und Oberflächentechnik, Abteilung Grenzflächenchemie und adaptive Haftsysteme)