Von der Entwicklung über die Materialbeschaffung, den Produktionsprozess bis zur Nutzung und schlussendlich Entsorgung – wer Produkte nachhaltiger gestalten will, steht vor einer komplexen Aufgabe. Doch technisch fortschrittliche Lösungen wie der Einsatz von Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz helfen Unternehmen, effiziente Lösungen für diese Herausforderungen zu finden. So gibt es neue Möglichkeiten für jede Phase des Produktlebenszyklus.
Autor: Tobias Thelemann, Produktmanager Mechanische Bauelemente + Automatisierungstechnik bei Reichelt Elektronik
Neue Technologien helfen Unternehmen in allen Stadien des Produktlebenszyklus, gute und effiziente Lösungen zu finden und Schritt für Schritt die Umweltbilanz ihrer Produkte zu verbessern.
Prototypen-Entwicklung – digitale Modelle schonen Ressourcen
Die Design-Phase – und damit die Geburtsstunde jedes Produkts – hält einige Schwierigkeiten und Entscheidungen bereit. Unzählige Entwürfe werden entwickelt und angepasst, Prototypen getestet und bearbeitet. Im schlechtesten Fall entsteht viel Müll aus verworfenen Ideen und Prototypen. Das ist nicht nur teuer für das Unternehmen, sondern auch schlecht für die Umweltbilanz.
Eine Möglichkeit, in diesem Stadium schneller und effizienter zu arbeiten, ist das Nutzen digitaler Modelle. Insbesondere in der Automobilindustrie sind diese bereits weit verbreitet. Neue Teile werden als digitales Modell erstellt und getestet. So lassen sich Fehler bereits in dieser frühen Phase beheben. Weniger Prototypen landen im Abfall und das Unternehmen wirtschaftet ressourcenschonender.
Beschaffung, Qualität und Produktion effizient geplant
Effizienz steht auch in der nächsten Phase im Fokus. Unternehmen setzen längst auf Machine Learning und KI, um ihre Produktivität zu steigern. Aber auch Nachhaltigkeitsbestrebungen profitieren von der Analyse und sinnvollen Nutzung von Daten. Durch moderne Supply-Chain-Management-Systeme kann die Beschaffung besser und effizienter geplant werden, umweltfreundlichere Transportmethoden gewinnen an Attraktivität.
Zudem kann KI gezielt im Qualitätsmanagement eingesetzt werden, um fehlerhafte Produkte sofort zu erkennen, auszusortieren und schnell die Ursache für Qualitätsmängel zu finden. So wird die Qualität der Produkte erhöht, es entsteht weniger Ausschuss und Material wird effizienter genutzt.
Im Arbeitsschritt der Produktion können Unternehmen auch besonders gut Maßnahmen ergreifen, um ihren eigenen ökologischen Fußabdruck zu verkleinern, beispielsweise durch das Nutzen erneuerbarer Energien. Und natürlich helfen Techniken wie Predictive Maintenance, die eigenen Maschinen besser instand zu halten, damit sie länger genutzt werden können.
Nutzung und Wiederverwendung
Immer mehr Menschen haben ein Bewusstsein für Nachhaltigkeit und verlangen langlebigere Produkte. Darauf müssen auch Unternehmen reagieren. Sie verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil, wenn sie dieses Bedürfnis durch nachhaltige und reparierbare Produkte erfüllen.
Auch in diesem Stadium des Lebenszyklus können Daten wertvolle Einblicke gewähren. Auswertungen zur Nutzung von Geräten oder Fehlermeldungen geben Einblicke, wo Probleme bei einem bestimmten Produkt liegen und wo sie in Zukunft verbessert werden können. Je länger ein Produkt genutzt wird, desto besser für die Umweltbilanz.
Recycling und Entsorgung
Wie aber können moderne Technologien helfen, wenn das Ende eingetreten ist und ein Produkt entsorgt wird? Die große Herausforderung unserer Zeit liegt darin, Produkte so zu recyceln, dass möglichst viel von ihnen wiederverwendet werden kann. Denn eines darf nicht vergessen werden: Unsere weitreichende Nutzung an elektronischen Geräten ist auch für einen immer größer werdenden Berg an Elektroschrott verantwortlich.
Derzeit werden jedoch nur etwa 1 % der kritischen Bestandteile und seltenen Erden richtig recycelt. KI kann eingesetzt werden, um effizientere Recyclingprozesse zu entwickeln. Das beginnt schon bei der Mülltrennung. Robotergreifarme mit speziellen Sensoren etwa können unterschiedliche Materialien automatisch erkennen und aussortieren. (jk/eve)
