Wilhelmshaven. Mehr Nachhaltigkeit und Klimaschutz im Transportwesen – darum ging es beim Forschungsprojekt EDNA (Edge Datenwirtschaft in der nachhaltigen automatisierten Fertigungswirtschaft). Ziel war es, die Datenwirtschaft im Transportwesen im Hinblick auf Effizienz und Nachhaltigkeit zu optimieren und auszubauen. In Kooperation mit Partnern aus Industrie, Wissenschaft und Forschung untersuchte die Jade Hochschule die Möglichkeiten digitaler Technologien für eine nachhaltigere Fertigung in der Transport- und Logistikbranche. Das Projekt ist lief bis März diesen Jahres über drei Jahre und wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit knapp vier Millionen Euro gefördert.
Kurzbeschreibung
Steigende Energie- und Rohstoffpreise setzen die Produktion ebenso unter Druck wie die wachsende Bedeutung der CO2-Bilanz. Am Beispiel der Produktion von Lkw-Aufliegern hat EDNA Modelle und Softwarelösungen entwickelt, die ökologische und ökonomische Nachhaltigkeit in der Industriefertigung unterstützen. Unter Einsatz von digitalen Zwillingen, künstlicher Intelligenz und Edge Computing ist es gelungen, Energie‑ und Ressourcenverbrauch über Dashboards gezielt zu analysieren und zu optimieren.
Ausgangslage
Steigende Kosten für Energie, Rohstoffe sowie vorproduzierte Materialien und Komponenten belasten die fertigende Industrie zunehmend. Gleichzeitig rückt der CO2‑Fußabdruck als zentraler Faktor in den Fokus: Unternehmen stehen vor der Herausforderung, wirtschaftlich effizient zu produzieren und zugleich Emissionen zu reduzieren. Energieeffizienz, nachhaltige Lieferketten und innovative Produktionsprozesse werden damit zu entscheidenden Stellschrauben für die Zukunftsfähigkeit der Industrie. Mit der Einführung der digitalen Produktpässe gewinnt auch die Nachweisbarkeit der eigenen Verbrauchsprofile an Bedeutung. Ergebnisse EDNA hat drei Use Cases aufgesetzt, um die energieintensiven Prozesse innerhalb der Wertschöpfungskette des Lkw-Trailers „Dry Liner“ der KRONE Gruppe zu identifizieren und Einsparpotenziale zu heben. Die im Projekt entwickelten Lösungen wurden anwendungsnah an Standorten der KRONE-Gruppe erprobt. Im ersten Use Case wurden innerbetriebliche Abläufe der Fertigung und Beschichtung optimiert. Im Zentrum standen dabei automatisierte Schweißprozesse von großen Bauteilen, die in der Fertigung und Lagerung sowie im Handling einen hohen Ressourcenverbrauch aufweisen. Über eine im Projekt entwickelte Broker Architektur wurde ein Sustainability Dashboard realisiert, das dezentral an der Edge erfasste und verarbeitete Betriebsdaten visualisiert. Neben Energieverbrauch und -intensität können darüber auch Kennzahlen wie Wasser- und Materialverbrauch sowie Produktionszeiten abgebildet werden.
Im zweiten Use Case wurde die Optimierung der Nachhaltigkeit auf die Supply Chain ausgeweitet und die Logistik der Zulieferer einbezogen. Dies umfasst im Rahmen der Logistikprozesse die Optimierung der Routen und der eingesetzten Assets (Art, Nutzlast, Ladevolumen, Verbrauch etc.) sowie Analysen von Reifenprofiltiefen und Fahrverhalten. Im Fokus des dritten Use Case stand der CO2-Fußabdruck der Dry-Liner-Produktion und -Logistik, wofür CO2-Kennzahlen (KPIs) und nachhaltige Geschäftsmodelle in Fertigungsnetzwerken entwickelt wurden. Die produktionsorientierten Use Cases wurden mithilfe eines digitalen Zwillings abgebildet und durch maschinelles Lernen optimiert. Als Basis diente die im Projekt entwickelte Open Source Software „Digital Model Playground“ (https://gitlab.com/digitaltwinml/DMPG), die eine effiziente Modellierung und verteilte Simulation ermöglichte. Die Datengrundlage des digitalen Zwillings bildeten Informationen aus den Systemen von Krone (z. B. Auftrags- und Maschinendaten), ergänzt durch KI-gestützte Analysen wie die in dem Projekt zudem entwickelte automatisierte Erfassung manueller Tätigkeiten (z. B. von Nacharbeiten) oder Ausfallprognosen von Maschinen. Diese tiefgreifende Datenbasis schuf die Voraussetzung für die anschließende Optimierung der Produktionsprozesse, etwa um Rüstzeiten zu verkürzen und den Pulververbrauch in der Beschichtung zu senken.
Verwertungsperspektiven
Broker-Architektur und Sustainability Dashboard basieren auf Open Source und sind auf externe Verwertung durch andere Unternehmen ausgelegt. Der Open-Source-Code für das Sustainability Dashboard liegt auf GitHub, der Architecture Blueprint für die Integrationsplattform wird als Datenveröffentlichung auf GitHub und Zenodo aufbereitet. Die Forschungsergebnisse zum Nachhaltigkeitscontrolling in der Fertigung wurden im Controller Magazin des Internationalen Controller Vereins (ICV) publiziert und in die Fachdatenbank Haufe Sustainability Office aufgenommen. Die im Projekt ebenfalls durchgeführten Akzeptanzanalysen für KI-Technologien und daraus entwickelte Maßnahmen zur Steigerung der KI-Akzeptanz wurden qualitativ und quantitativ ausgewertet. Die Ergebnisse werden auf der Fachkonferenz EPAI 2026 im Juni vorgestellt und schriftlich veröffentlicht. Alle Informationen zum Projekt unter: https://edna-projekt.de
