• Projektstart: 01.01.2025
• Projektende: 31.12.2027
• Laufzeit: 3 Jahre
• Projektträger: PTKA Karlsruhe

Ökonomische 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 Absatzmärkte und Rohstoffe, indem es auf den Aufbau widerstandsfähiger Lieferketten und die Integration in komplexe Wertschöpfungsnetzwerke (WSN) setzt. Resiliente Lieferketten ermöglichen es, die Auswirkungen von Ein- und Ausfuhrkontrollen, Strafzöllen und Einfuhrbeschränkungen frühzeitig zu erkennen und durch gezielte Maßnahmen abzumildern. Gleichzeitig eröffnet der proaktive Umgang mit Decoupling neue Absatzmärkte, indem potenzielle Risiken minimiert werden. Dadurch entstehen Wachstumschancen, die unter den aktuellen Marktbedingungen möglicherweise ungenutzt blieben.

Zur Schaffung resilienter Produktionssysteme und einer agilen und anpassungsfähigen 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 Abhängigkeiten innerhalb von Wertschöpfungsnetzwerken zu ermöglichen, werden die Auswirkungen unterschiedlicher Stressszenarien mit Hilfe von drei industriellen Anwendungsfällen betrachtet.

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

Am Lehrstuhl für Produktionsinformatik steht zunächst 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.