KI-basiertes Bedienerassistenzsystem im Wertstoffkreislauf Papier
Papierrecycling und KI: "Die Verbindung von Nachhaltigkeit und Innovation".
Hintergrund.
Die Grundstoff- bzw. Prozessindustrie in Deutschland fördert die Krisenstabilität des Landes und erlaubt umfassende Prozess- und Produktinnovationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Die Ressourcen- und Energieintensität dieser Industriezweige erfordert in den nächsten Jahren entscheidende Innovationssprünge, sowohl hinsichtlich des ökologischen Fußabdrucks als auch der Produktionseffizienz. Dabei hat Deutschlands Papierindustrie, als elementarer Teil der Grundstoff- und Prozessindustrie, mit der kontinuierlichen Steigerung der Altpapier-Einsatzquote in den letzten Jahren große Erfolge in der Nachhaltigkeit erzielt. Dennoch bleibt die Herstellung von Papier, mit Altpapier als wichtigstem Rohstoff, vor allem energetisch ein ressourcenintensiver Prozess. Dafür wurde im Jahr 2021 das Foschungsvorhaben ODiWiP initiiert.
Das Projekt ODiWiP wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) in der Maßnahme „Digital GreenTechUmwelttechnik trifft Digitalisierung“ des Aktionsplans „Natürlich.Digital.Nachhaltig“ gefördert. Der Aktionsplan steht im Kontext der Strategie „Forschung für Nachhaltigkeit (FONA)“ des BMBF. „in diesen Textbaustein Laufzeit ODIWip integrieren“
Das Forschungsvorhaben ODIWiP hat erfolgreich einen funktionsfähigen Demonstrator eines KI-basierten Assistenzsystems für die Bedienung einer Papiermaschine entwickelt und implementiert. Dieses Assistenzsystem bietet eine effiziente Möglichkeit, den Produktionsprozess zu überwachen, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben sowie die Entscheidungshoheit der Maschinenbedienenden zu bewahren. Die Selbstoptimierungsfunktion und die Möglichkeit zur Erweiterung des Fachwissens stellen sicher, dass das System kontinuierlich verbessert wird und den sich wandelnden Anforderungen gerecht wird. ODIWiP zeigt das Potenzial von KI in der Industrie und hebt die Bedeutung von Intelligenten Assistenzsystemen für die Steigerung der Effizienz und Qualität in komplexen Produktionsprozessen hervor. Die erfolgreichenImplementierung des Demonstrators eröffnet die Möglichkeit zur weiteren Entwicklung und Anpassung des Assistenzsystems. Es bleibt zu erwarten, dass diese Technologie in der Papierherstellungsindustrie und darüber hinaus eine immer wichtigere Rolle spielen wird, um die Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität der Endprodukte zu sichern.
Ziel.
Das Ziel dieses Forschungsvorhabens ist, die Daten aus verschiedenen Unternehmen und Prozessen zu vernetzen und den Wertstoffkreislauf (siehe Abbildung unten) mit Hilfe von Big-Data-Ansätzen und ausgewählten KI-Tools übergreifend zu optimieren. Es wird der Prototyp einer KI-Anwendung entwickelt und eingesetzt, um den Wertstoffkreislauf von der Sammlung und Sortierung des Altpapiers bis zur Produktion des Papierprodukts zu optimieren und damit einen signifikanten Beitrag zur Reduzierung der benötigten Ressourcen zu leisten. Grundlage dafür ist erstens die bessere Erkennung und Beschreibung der Zusammensetzung des Altpapiers und zweitens, darauf aufbauend, der Einsatz intelligenter Systeme, welche in den folgenden Stufen des Wertschöpfungsprozesses diese Informationen für den effizienten Ressourceneinsatz nutzen.
Zur Erreichung dieses Ziels ist der Einsatz eines Prognosesystems erforderlich, welches, angelernt über Vergangenheitsdaten, anhand der aktuellen Situation erkennt, dass der Bediener steuernd eingreifen muss (Entscheidungsunterstützung und Hinweisfunktion). Durch ein Assistenzsystem, welches Prognose und aktuellen Zustand mit dem Wissen der Experten verknüpft, werden daraus Vorschläge für Maßnahmen generiert, aus denen der Bediener auswählt und dann steuernd eingreift (Vorschlagsfunktion). So kann der Maschinenbediener frühzeitig auf drohende Abweichungen bei den Eigenschaften des Fertigprodukts oder Störungen im Produktionsprozess hingewiesen werden, damit dieser rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen kann. Das Assistenzsystem lernt durch die vom Bediener getroffene Auswahl und dem daraus resultierenden Einfluss auf die Prozesskenngrößen laufend dazu (Selbstoptimierungsfunktion). Zur Realisierung werden unternehmensübergreifend automatisiert Daten ausgetauscht.
Wie sieht unsere Arbeit aus ?
Die Umsetzung des Forschungsvorhabens soll in sieben Arbeitspaketen (AP) erfolgen. Das beantragte Projekt zeichnet sich, wie bei Softwareentwicklung üblich, durch eine agile Vorgehensweise und viele schnelle Iterationsschritte zwischen den einzelnen AP aus. Durch diese agile und iterative Vorgehensweise kommt es zu einer hohen Parallelisierung von einzelnen AP, da im Prozess gewonnene neue Erkenntnisse über die gesamten AP zurückgegeben und anschließend eingearbeitet werden. Die zeitliche Bearbeitung der einzelnen Arbeits- und Teilpakete erfolgt entlang definierter Meilensteine.
Arbeitspaket 1
Anforderungsmanagement
Definition und Beschreibung der Use Cases
Lead: IPEM
Co-Lead: LEIPA
Mitarbeit: CTAG, IVV-DD, TOMRA
Es werden zu unterschiedlichen Bereichen des Wertstoffkreislaufs Anforderungen für den Einsatz der angestrebten KI-gestützten Lösung abgeleitet, konkretisiert und priorisiert.
Gemeinsam mit allen Partnern und Akteuren der Papierwirtschaft wird der Bedarf weiterer Features des Bedienerassistenzsystems über die Funktionalitäten des prototypischen Demonstrators hinaus mit Fokus auf qualitative Materialeigenschaften, Performancekennzahlen, Anzahl an Störungen, Vorhersage von Störungen oder Qualitätsabweichungen, Optimierung von Ressourceneinsatz und Maschinenfahrweise (Erhöhung der Maschinengeschwindigkeit, Annäherung an Prozessgrenzen) ermittelt. Dazu werden an dieser Stelle bereits Einflussfaktoren der Durchführbarkeitsstudien skizziert, welche dann in den AP2 und 3 weiter detailliert werden. Fokussiert werden die für die Skalierung notwendigen Faktoren aus den Bereichen Data Science und Kreislaufwirtschaft, angefangen beim Altpapierlieferant (Daten zum sortierten Altpapier), der Stoffaufbereitung (Daten zu u. a. Chemikalieneinsatz) und der Papiermaschine (Prozess- und Anlagendaten, Umgebungsparameter). Elementarer Bestandteil ist dabei die Identifizierung von Vertrauensdefiziten und Lösung gegenläufiger Geschäftsinteressen, die eine umfangreiche Vernetzung der Kreislaufpartner bislang erschwert haben. (IPEM, LEIPA, VEOLIA, CTAG, PPM, HM, ITA, IVV)
Zur Erfassung relevanter Nutzungsanforderungen für die Bedienerassistenz werden zunächst die Arbeitsaufgaben des Bedienpersonals mit Hilfe einer CWA identifiziert und analysiert. In diesem Kontext wird ein Abstraction Decomposition Space als strukturiert aufbereitetes Ergebnis der CWA angefertigt, welcher die Extraktion der Nutzungsanforderungen erlaubt. Diese werden abschließend zur Definition von Zielkriterien für die spätere Bewertung der Nützlichkeit des Assistenzsystems verwendet. (IVV, LEIPA)
Der Beschreibung von Anforderungen, Zielgrößen und Einflussfaktoren folgt eine gemeinsame Priorisierung. Als Ergebnis dieses AP resultiert eine Anforderungsliste (Backlog), welche für das gesamte Projekt als Leitfaden dient.
Arbeitspaket 2
Datenaustausch
Quantitative Datenanalyse & Feature Engineering
Lead: CTAG
Co-Lead: IVV-DD
Mitarbeit: LEIPA, TOMRA
Um die unternehmensübergreifende Nutzung von Daten skalieren zu können, werden in AP2 ein standardisierter, neutraler Datenraum geschaffen und für alle benötigten Schnittstellen Standards realisiert.
In einem ersten Schritt wird dazu der sichere, zentrale Datenaustausch realisiert. Der Einsatz etablierter oder aussichtsreicher Technologien, insbesondere Gaia-X, wird favorisiert. Maßgeblich für den Einsatz von Gaia-X ist die Verfügbarkeit von einsetzbaren Basiskomponenten und Bibliotheken, da eine komplette Implementierung den Rahmen des Projekts sprengen würde.
Diese zentrale Schnittstelle dient der weiteren Skalierung, sodass zukünftig mehr Sortierer und Papierproduzenten Daten zu ver- bzw. gekauftem Papier sicher austauschen können. Der Datenraum wird von einer Treuhandstelle verwaltet und stellt sicher, dass Unternehmen genau auf die Daten Zugriff haben, auf die sie vertraglich Zugriff haben und für die sie bezahlen. Die verwendeten Standards verringern die Einstiegshürde für weitere Unternehmen an diesem Ökosystem selbstständig und souverän teilzunehmen und zu profitieren. Zum Austausch der Daten werden domänen-spezifische Datenmodelle, bspw. über Ontologien, definiert. (PPM, Unterauftrag für Datenraumentwicklung)
Passend dazu werden grundlegende Strukturen für den unternehmensübergreifenden Datenhandel entworfen und umgesetzt, sodass Daten mit Altpapierlieferungen und dem monetären Gegenwert verknüpft werden können. (PPM, Unterauftrag Datenraumentwicklung, VEOLIA, LEIPA, CTAG)
Es werden parallel dazu die Prozessdaten aus der Papiersortierung bei Veolia gesammelt, vorverarbeitet und an den Datenaustauschpunkt angeschlossen (Datenerschließung und -harmonisierung). Entscheidend ist hierbei die TOMRA-Sensorik am Ende des Sortierprozesses. Auch hier finden die domänenspezifischen Datenmodelle Anwendung. (CTAG, VEOLIA, PPM)
Das bestehende Assistenzsystem an der Papiermaschine 3 (PM3) beim Projektpartner Leipa wird zu Untersuchungen der Übertragbarkeit auch an der Papiermaschine 5 (PM5) implementiert. Dazu werden die entsprechenden Datenschnittstellen an der PM5 geschaffen. (IVV, LEIPA, CTAG)
Außerdem soll das Assistenzsystem zukünftig Informationen aus der in der Papierindustrie verbreiteten Lochdetektionvon Parsitec mit anzeigen können. Dadurch können mehr Informationen im Bedienerassistenzsystem handlungsorientiert gebündelt werden. Diese Systemanbindung muss realisiert und die Informationen in das vorhandene Datenformat des Assistenzsystems überführt werden. (ITA, IVV, LEIPA, CTAG)
Arbeitspaket 3
Produktionstest
Quantitative Datenanalyse & Feature Engineering
Lead: CTAG
Co-Lead: IVV-DD
Mitarbeit: LEIPA, TOMRA
Um die unternehmensübergreifende Nutzung von Daten skalieren zu können, werden in AP2 ein standardisierter, neutraler Datenraum geschaffen und für alle benötigten Schnittstellen Standards realisiert.
In einem ersten Schritt wird dazu der sichere, zentrale Datenaustausch realisiert. Der Einsatz etablierter oder aussichtsreicher Technologien, insbesondere Gaia-X, wird favorisiert. Maßgeblich für den Einsatz von Gaia-X ist die Verfügbarkeit von einsetzbaren Basiskomponenten und Bibliotheken, da eine komplette Implementierung den Rahmen des Projekts sprengen würde.
Diese zentrale Schnittstelle dient der weiteren Skalierung, sodass zukünftig mehr Sortierer und Papierproduzenten Daten zu ver- bzw. gekauftem Papier sicher austauschen können. Der Datenraum wird von einer Treuhandstelle verwaltet und stellt sicher, dass Unternehmen genau auf die Daten Zugriff haben, auf die sie vertraglich Zugriff haben und für die sie bezahlen. Die verwendeten Standards verringern die Einstiegshürde für weitere Unternehmen an diesem Ökosystem selbstständig und souverän teilzunehmen und zu profitieren. Zum Austausch der Daten werden domänen-spezifische Datenmodelle, bspw. über Ontologien, definiert. (PPM, Unterauftrag für Datenraumentwicklung)
Passend dazu werden grundlegende Strukturen für den unternehmensübergreifenden Datenhandel entworfen und umgesetzt, sodass Daten mit Altpapierlieferungen und dem monetären Gegenwert verknüpft werden können. (PPM, Unterauftrag Datenraumentwicklung, VEOLIA, LEIPA, CTAG)
Es werden parallel dazu die Prozessdaten aus der Papiersortierung bei Veolia gesammelt, vorverarbeitet und an den Datenaustauschpunkt angeschlossen (Datenerschließung und -harmonisierung). Entscheidend ist hierbei die TOMRA-Sensorik am Ende des Sortierprozesses. Auch hier finden die domänenspezifischen Datenmodelle Anwendung. (CTAG, VEOLIA, PPM)
Das bestehende Assistenzsystem an der Papiermaschine 3 (PM3) beim Projektpartner Leipa wird zu Untersuchungen der Übertragbarkeit auch an der Papiermaschine 5 (PM5) implementiert. Dazu werden die entsprechenden Datenschnittstellen an der PM5 geschaffen. (IVV, LEIPA, CTAG)
Außerdem soll das Assistenzsystem zukünftig Informationen aus der in der Papierindustrie verbreiteten Lochdetektionvon Parsitec mit anzeigen können. Dadurch können mehr Informationen im Bedienerassistenzsystem handlungsorientiert gebündelt werden. Diese Systemanbindung muss realisiert und die Informationen in das vorhandene Datenformat des Assistenzsystems überführt werden. (ITA, IVV, LEIPA, CTAG)
Arbeitspaket 4
Quantitative Datenanalyse, Feature-Engineering und Modellentwicklung
Entwicklung des Prognosesystem-Prototypen
Lead: CTAG
Co-Lead: IVV-DD
In AP4 werden die anfallenden Daten vorverarbeitet und analysiert, Datenmodelle aufgebaut und ML- Modelle berechnet.
Dazu werden datengetrieben ML-basierte Prognosen erstellt, um Ereignisse bei Papierproduzenten wie Bahnabrisse, Qualitätswerte (z. B. Berstfestigkeit) und Prozessparameter (z. B. notwendiger Chemikalieneinsatz, Stromverbrauch, Trocknungsbedarf) inline vorherzusagen. Außerdem wird ein Modell aufgebaut, dass die aktuelle Situation der Papiermaschine auf Basis von historischen Daten wiedererkennt. Zur schnelleren Anpassung an neue Systeme wird Automated ML eingesetzt, das bei der Merkmalsselektion und der Modellparametrierung unterstützt und so eine schnellere Inbetriebnahme verspricht. Die Prognose und die Situationserkennung werden so mit Expertenwissen verknüpft, dass das Assistenzsystem auf dieser Basis geeignete, ganzheitliche und nachhaltige Handlungsvorschläge dem Bedienpersonal vermitteln kann und dadurch zur Optimierung des Maschinenlaufs in der Papierindustrie beiträgt. (CTAG, IVV, ITA, LEIPA)
Außerdem sollen dem bestehenden Assistenzsystem noch weitere Funktionalitäten hinzugefügt werden, die die Nachhaltigkeitsaspekte verbessern, indem Daten zur Ressourcennutzung erschlossen und zusätzliche Datenauswertungen durchgeführt, eingebunden und visualisiert werden. Beispielhaft soll hier der prognostizierte Ressourcenverbrauch von Wasser, CO2und Energie genannt sein. (IVV, LEIPA, ITA, IPEM)
Auch beim Partner Veolia werden datenbasierte Optimierungen des Sortierprozesses, insbesondere bei der Bewertung paralleler, nicht datentechnisch erfasster Stoffströme, vorgenommen. Um die Sortierleistung der Sortiermaschinen zu bewerten, werden die Stoffströme auf Basis der erfassten Sensordaten bilanziell modelliert. (CTAG, VEOLIA)
Arbeitspaket 5
HMI-Gestaltung nach Ecological Interface Design (EID)
Entwicklung des Assistenzsystem-Prototypen
Lead: IVV-DD
Co-Lead: CTAG
In AP 5 wird ein Human Machine Interface (HMI) für das Assistenzsystem konzipiert und implementiert, das durch eine selbsterklärende UX-Gestaltung den Einführungsaufwand drastisch reduziert und die Akzeptanz des Assistenzsystems deutlich erhöht.
Auf Basis der erfassten Nutzungsanforderungen und beschrieben Arbeitsaufgaben aus AP1 werden einzelne Konzepte in Form von Mockups für die künftige Bedienschnittstelle mit dem Werkzeug Adobe XD entwickelt. Die Bedienschnittstelle soll die Suche nach Ursachen und Auswirkungen für die von der Papiermaschine gesendeten Alarme und Meldungen unterstützen, sodass das Bedienpersonal in der Wissensdatenbank des Assistenzsystems recherchieren kann, während die Maschine weiter produziert. Dabei ist sicherzustellen, dass sich das Personal auf die Diagnose konzentrieren kann, ohne durch kontinuierliche im Vordergrund auftauchende Alarme abgelenkt und kognitiv überlastet zu werden. In Abhängigkeit der Relevanz auftretender Ereignistypen (Stillstände, Störungen, Hinweise) werden unterschiedliche Visualisierungen in einem Style Guide für die Konzeption zusammengetragen. Im Besonderen werden bei der Konzeptionierung psychologische Prinzipien des EID und des Representation Aidings angewandt. Dadurch kann das Bedienpersonal während der Interaktion mit dem System grundlegendes Wissen über den komplexen Produktionsprozess erlernen und künftig Handlungskonsequenzen schneller abschätzen (Lernförderliche Gestaltung). Die formative Evaluation der erstellten Mockups mit allen Projektpartnern liefert abschließend Vorzugsvarianten für die Gestaltung, die zu einer Gesamtvariante zusammengesetzt und durch einen Unterauftrag iterativ implementiert werden. Durch die EID-basierte Umsetzung des HMI wird ein ganzheitlicher Beitrag zur nachhaltigen Produktion geleistet, die soziale Verträglichkeit des Assistenzsystems und damit die Akzeptanz deutlich erhöht. (IVV, LEIPA)
Arbeitspaket 6
Übertragbarkeit Assistenzsystem
Anwendung und Validierung
Lead: CTAG
Co-Lead: LEIPA
Mitarbeit: IPEM, IVV-DD, TOMRA
In AP6 werden Konzepte und Algorithmen für die Übertragbarkeit des Assistenzsystems von einer Anlage auf eine andere entwickelt. Besondere Herausforderungen gibt es bei der Übertragung von Expertenwissen, den Trainingsdaten und den ML-Modellen.
Das in einem Demonstrator bereits genutzte Assistenzsystem enthält bereits Expertenwissen zur Papierproduktion an der Beispielmaschine. Dieses Wissen ist aber nur bedingt auf eine weitere Maschine übertragbar. Dazu werden Ansätze zur Generalisierung und Formalisierung des Expertenwissens untersucht und die praktische Übertragung durchgeführt. Die gefundene Lösung soll sowohl den Fall abdecken, dass Wissen innerhalb einer Firma an einer anderen Maschine genutzt wird, als auch den Fall, dass Wissen einer anderen Firma verallgemeinert zur Verfügung zu stellen. (PPM, HM, LEIPA, IVV)
Bei der Übertragbarkeit der Trainingsdaten werden sowohl Dimensionen und Datenart unterschieden und Konzepte und Algorithmen zur Datenvereinheitlichung entwickelt, sodass die Daten trotz leicht unterschiedlicher Dimension übertragen werden können und damit für ML einsatzfähig sind. Für die Übertragbarkeit der ML-Modelle werden Ansätze des Federated ML geprüft und umgesetzt, sodass Modelle voneinander lernen können, ohne die Trainingsdaten austauschen zu müssen. Für die Mechanismen der Übertragbarkeit muss die Softwarearchitektur erweitert werden. (IVV, CTAG)
Zur Reduktion der sehr großen Anzahl der Alarme der Maschinensteuerung wird ein generischer Alarm Flood Filterentwickelt. Hier kann das IVV auf einen ersten Prototyp aufbauen, der aber noch nicht auf seine Übertragbarkeit hin untersucht und optimiert werden konnte. (IVV)
Außerdem wird eine Systematisierung und Vereinfachung des Einführungsprozesses durchgeführt, sodass die Einführung des Systems in der Papierbranche an neuen Maschinen drastisch verkürzt werden kann. (CTAG, IVV, LEIPA, VEOLIA)
Arbeitspaket 7
Technische und umweltökonomische Validierung
Entwicklung des Prognosesystem-Prototypen
Lead: CTAG
Co-Lead: IVV-DD
In AP7 wird das Bedienerassistenzsystem ganzheitlich aus ökologischer, nutzerseitiger, datentechnischer und wirtschaftlicher Sicht validiert bzw. evaluiert.
Der positive Effekt auf die Umwelt, welcher sich durch die Nutzung der Sensordaten bei der Altpapiererkennung in Verbindung mit dem selbstlernenden Bedienerassistenzsystem ergibt, wird kontinuierlich validiert. Es wird eine Nachhaltigkeitsbewertung erstellt, die neben einer CO2- und Energiebilanz auch weitere Indikatoren, wie bspw. den Wasser- und Chemikalienverbrauch sowie die Zirkularität berücksichtigt. Die aus Erfahrungswerten durch das Recycling eingesparte Energie und der positive Klimaaspekt werden ausgewiesen. Dies wird durch eine quantitative Ermittlung der eingesparten Ressourcen, unter Betrachtung der Einflüsse auf die Ziele SDG6, SDG9, SDG11 und SDG12, sichergestellt. Unter Verwendung der in AP1 aufgestellten Zielkriterien ist ein Bewertungsmodell zu erstellen, welches die Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Teilsystemen berücksichtigt, aber auch deren separate Betrachtung und Bewertung der Teilsysteme bzgl. der Ressourcenschonung zulässt. (IPEM, LEIPA, VEOLIA)
Für die Schaffung hochwertiger Arbeitsplätze sowie die Verbesserung der Arbeitsbedingungen wird sowohl die Akzeptanz als auch die Benutzerfreundlichkeit der Anwendung bewertet. Dazu wird eine Beobachtungsstudie zur nutzerseitigen Evaluierung des Assistenzsystems konzeptioniert. Konkret werden Probandentests, mit Testszenarien an der realen Anlage und Materialien (Fragebögen, Interviewleitfäden) zur Erfassung von Nutzerfeedback vorbereitet. Im Rahmen der Studie soll insbesondere das lernförderliche Design des HMI und die allgemeine Systemnützlichkeit bewertet werden, sodass die zugehörigen Tests und Befragungen über verschiedene Zeitstadien hinweg durchgeführt werden. Feedback wird dabei stets dokumentiert und abschließend gesamtheitlich, deskriptiv ausgewertet. Auf dieser Basis werden die angestrebten Einschätzungen möglich. (IVV, LEIPA)
Außerdem kann die Nutzung des Systems durch verschiedene anonymisierte Nutzungsdaten ausgewertet werden. Dazu werden zunächst die Validierungskriterien (Metriken) definiert, welche anschließend durch geeignete Datenauswertungen quantitativ überprüft werden. (IVV, CTAG)
Parallel zu der Betrachtung der ökologischen Indikatoren wird eine ökonomische Bewertung der neu entwickelten Prozesse und skalierten KI-Lösung durchgeführt. Diese befasst sich neben der Bewertung aus industrieller Sicht auch mit einer Betrachtung aus Endkundenperspektive sowie der Etablierung neuer Geschäftsmodelle. (IPEM, CTAG)
Arbeitspaket 8
Analyse und Bewertung Datenbasierte Geschäftsmodelle
Entwicklung des Assistenzsystem-Prototypen
Lead: CTAG & IPEM
Mitarbeit: CTAG, IPEM, VEOLIA, LEIPA
Arbeitspaket 8 befasst sich mit der Analyse und Bewertung neuer, datenbasierter Geschäftsmodelle, die durch die angestrebte Dateninfrastruktur und KI-Lösung ermöglicht werden.
Die Betrachtung potenzieller Geschäftsmodelle umfasst dabei alle Maßnahmen, die im Rahmen eines Geschäftsmodell-Lebenszyklusses wichtig sind. Folglich gehört zur Analyse und Bewertung sowohl das Erstellen eines integrierten Geschäftsmodells als auch dessen Umsetzung, bis hin zur Anpassung und Veränderung bereits umgesetzter Geschäftsmodelle. Je nachdem, ob die Geschäftsmodellentwicklung im Rahmen einer Unternehmensgründung oder in einem etablierten Unternehmen stattfindet, wird in dieser Phase die spezifische Situation des Unternehmers und die Marktsituation oder das bestehende Geschäftsmodell untersucht. Die in Arbeitspaket 1 und 2 ausgearbeiteten Inhalte dienen dabei als zentraler Input. Veränderungen entscheidender Einflussfaktoren, die Auswirkungen auf das bestehende Geschäftsmodell haben, sollen in diesem Prozessschritt erkannt und analysiert werden. (CTAG, IPEM, VEOLIA, LEIPA)
Für eine erfolgreiche Etablierung muss die Erreichung des übergeordneten Ziels des Geschäftsmodells, die Generierung und Sicherung von Wettbewerbsvorteilen, bewertet werden. Für die Kontrolle des Leistungsversprechens sind objektive Beurteilungskriterien auszuarbeiten, um relevante Maßnahmen bewerten zu können. Weiterhin ist eine umfassende Kontrolle der Kundenbedarfsbefriedigung anhand Kundenkennzahlen und der Analyse wesentlicher Einflussfaktoren vorzunehmen. Für dieKontrolle der Profitabilität sind insbesondere bedarfsgerechte Profitabilitätszahlen einzuführen. (CTAG, IPEM)
Es erfolgt eine Potentialabschätzung für die Übertragbarkeit des Assistenzsystems in weitere Anwendungen wie bspw. die Papiersortierung. (VEOLIA, IPEM, PPM)
Arbeitspaket 9
Wissenstransfer
Anwendung und Validierung
Lead: CTAG & IT
Mitarbeit: CTAG, ITA, IPEM, IVV, VEOLIA, LEIPA
In Arbeitspaket 9 wird akteursspezifisches
Transfermaterial
zu Digitalisierungspotentialen des Wertstoffkreislaufs Papier und zum aktuellen Fortschritt bei der Skalierung der KI-Lösung entwickelt und auf Messen (IFAT, ZELLCHEMING-Expo), Fachtagungen (Kasseler Abfalltage), Kongressen (SBSC) und Symposien (INGEDE, BVSE-Altpapiertag) allen weiteren Stakeholdern der Prozesskette außerhalb des Projekts zugänglich gemacht. Dies soll dazu dienen die Strahlkraft des Projekts zu erhöhen, Barrieren zu überwinden und die Übertragbarkeit der Lösung innerhalb der Kreislaufwirtschaft Papier zu unterstützen. Zur besseren Übertragbarkeit sowie des Transfers in die Praxis werden kontinuierlich Stakeholder-Dialoge und Anwender-Events mit dem Akteuren im Wertstoffkreislauf Papier abgehalten.
IMPRESSUM
Univ.-Prof. Dr. Stefanie Reese
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Persönliche Referentin Dr. Stephanie Sarah Wernet (ehem. Lauke) AR-NA 516 Telefon: +49 271 740-4956 E-Mail: wernet@rektorat.uni-siegen.de