• Projektstart: 01.01.2025
• Projektende: 31.12.2027
• Laufzeit: 3 Jahre
• Projekttr?ger: PTKA Karlsruhe

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?konomische Turbulenzen haben in den vergangenen Jahren massiv zugenommen. Neben dem Klimawandel, der Covid-Pandemie und geopolitischen Schocks wie dem Krieg Russlands in der Ukraine ist eine langfristige Entkopplung der Weltwirtschaft zu beobachten, sogenanntes Decoupling.

Das Projekt Smart Decoupling begegnet gezielt den Herausforderungen des Decouplings in den Bereichen Absatzm?rkte und Rohstoffe, indem es auf den Aufbau widerstandsf?higer Lieferketten und die Integration in komplexe Wertsch?pfungsnetzwerke (WSN) setzt. Resiliente Lieferketten erm?glichen es, die Auswirkungen von Ein- und Ausfuhrkontrollen, Strafz?llen und Einfuhrbeschr?nkungen frühzeitig zu erkennen und durch gezielte Ma?nahmen abzumildern. Gleichzeitig er?ffnet der proaktive Umgang mit Decoupling neue Absatzm?rkte, indem potenzielle Risiken minimiert werden. Dadurch entstehen Wachstumschancen, die unter den aktuellen Marktbedingungen m?glicherweise ungenutzt blieben.

Zur Schaffung resilienter Produktionssysteme und einer agilen und anpassungsf?higen Organisation werden kritische Ketten innerhalb des Produktionssystems datengetrieben identifiziert und darauf aufbauend Strategien zum Umgang mit Decoupling simulations- und stresstestbasiert entwickelt. Um eine ganzheitliche Betrachtung der Abh?ngigkeiten innerhalb von Wertsch?pfungsnetzwerken zu erm?glichen, werden die Auswirkungen unterschiedlicher Stressszenarien mit Hilfe von drei industriellen Anwendungsf?llen betrachtet.

Der Aufbau resilienter Produktionssysteme steht dabei im Fokus von Smart Decoupling. Mit Hilfe von digitalen Zwillingen lassen sich potenzielle ?nderungen im Produktionsprozess (bspw. alternative Materialien aufgrund eines Lieferantenwechsels) zun?chst virtuell erproben, bevor die Prozesse umgestellt werden.

Am Lehrstuhl für Produktionsinformatik steht zun?chst die Entwicklung von Kriterien zur Identifikation unternehmensrelevanter Lieferketten und deren Schwachstellen in einem WSN im Fokus. Des Weiteren soll die Erprobung und Validierung der Forschungszelle im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks für weitere Forschungen im Bereich des Ressourcen-Produktions-Sharing vorangetrieben werden.

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