Kleine und mittlere Unternehmen stehen erst am Anfang der digitalen Transformation, messen ihr aber schon aus Gründen der Wettbewerbsfähigkeit einen hohen Stellenwert bei. Unternehmen müssen in die Lage versetzt werden, Daten zu Ressourcenverbräuchen in ihrem Betrieb systematisch zu erheben. Unternehmen sollten daher die digitale Transformation in stärkerem Maße als Chance für die Steigerung der Ressourceneffizienz betrachten und dazu eine gezielte Strategie entwickeln.
Die Studie „Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0 – Potenziale für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des verarbeitenden Gewerbes“ untersucht die Umsetzung von Maßnahmen der Digitalisierung im Hinblick auf Ressourceneffizienz in KMU des verarbeitenden Gewerbes. Ziel der Studie ist es, den aktuellen Entwicklungsstand der digitalen Transformation herauszuarbeiten und die Zusammenhänge zwischen Digitalisierung und Ressourceneffizienz zu untersuchen. Vor dem Hintergrund der Studienergebnisse erhalten KMU, Politik und Wissenschaft Handlungsempfehlungen.
Es werden die in KMU eingesetzten Technologien und die bisherigen Erkenntnisse zu Auswirkungen der digitalen Transformation auf die Ressourceneffizienz von industriellen Prozessen beleuchtet. Im Rahmen von zehn Fallstudien aus der Elektro- und Kunststoffbranche sowie dem Bereich Maschinenbau werden Praxisanwendungen und Lösungen präsentiert, bei denen bestimmte Technologien bereits zur Einsparung von Ressourcen in Unternehmen beitragen.
KMU erfassen Ressourceneinsparungen bislang nicht systematisch. Nach Selbsteinschätzung der befragten Unternehmen belaufen sich die möglichen Einsparungen von Material und Energie jedoch auf bis zu 25 Prozent. Im Fokus stehen elf Maßnahmen der Digitalisierung, die Einsparungen betrieblicher Ressourcen bewirken können. Neben der Verringerung des Stromverbrauchs und des Materialeinsatzes sind dies zum Beispiel die Reduzierung fehlerhafter Teile und damit Ausschuss sowie die Einsparung von benötigtem Lagerraum.
Drei Fachgebiete der TU Darmstadt aus den Bereichen Umweltingenieur-wissenschaften und Maschinenbau, das Fraunhofer IPA sowie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz haben die Studie in interdisziplinärer Zusammenarbeit erarbeitet.
Weitere Informationen finden Sie hier, die Studienergebnisse gibt es hier.