Der Grad der Digitalisierung eines Unternehmens kann zur groben Orientierung in verschiedene Stufen unterteilt werden. Die Erfassung des jeweiligen Entwicklungsstands innerhalb eines Unternehmens ermöglicht die Einteilung und Identifikation passender Maßnahmen, welche die weitere Entwicklung hin zu einer höheren Entwicklungsstufe und somit zu einem erhöhten Ressourceneinsparpotenzial fördern. Die Einordnung des Digitalisierungsgrades kann grob in fünf Kategorien erfolgen: Erkundende, Einsteiger*innen, Fortgeschrittene, Expert*innen und Vorreiter*innen. 

Da die Kriterien zur Bewertung des Reifegrades nicht immer eindeutig sind, ist diese Einteilung nicht als starres Schema zu verstehen. Vielmehr bietet sie einen flexiblen Rahmen, um Unternehmen eine erste Einordnung zu ermöglichen und mögliche Maßnahmen zur Steigerung der Ressourceneffizienz aufzuzeigen.

Unternehmen beginnen gerade erst, die Potenziale von Digitalisierung und Ressourceneffizienz zu erkunden. 

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Die Ermittlung des Ressourcenverbrauchs erfolgt bislang ohne die Anwendung einer strukturierten Methodik. Die vorhandenen Daten werden nicht miteinander in Verbindung gesetzt, sodass ein umfassendes Verständnis des Ressourcenverbrauchs nicht vorhanden ist. Der erste Schritt besteht in der Entwicklung eines Verständnisses für diese Ressourcenverbräuche, indem Daten gesammelt und ausgewertet werden. Auf Basis dieser Informationen können erste Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz und zur Integration digitaler Lösungen identifiziert werden.

Unternehmen in dieser Phase haben Potenziale zur Effizienzsteigerungen identifiziert und bereits erste Maßnahmen zur digitalen Transformation initiiert. 

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Wichtige Kennzahlen wurden festgelegt und ein methodisches Vorgehen zur Datensammlung eingeführt. Im nächsten Schritt erfolgt eine tiefergehende Analyse der bereits gewonnenen Erkenntnisse, um gezielte Schwerpunkte für die Weiterentwicklung festzulegen und konkrete Handlungsschritte zu formulieren.

Erste Lösungen in ausgewählten Bereichen wurden bereits umgesetzt. 

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Die IT-Infrastruktur ist so weit entwickelt, dass Virtualisierung einzelner Elemente möglich ist. Daten und Software sind zentral verfügbar, etwa über die Cloud oder interne Netzwerke. 

Das Unternehmen verfügt bereits über eine solide Ressourcendatenbank, anhand welcher bereits ein gutes Verständnis für Stoffströme und den Ressourcenverbrauch entwickelt wurde. Darauf aufbauend können im nächsten Schritt die Ressourcendaten mit Maschinen- und Prozessdaten kombiniert werden. Diese Verknüpfung ermöglicht neue und tiefere Einblicke in den Ressourcenverbrauch und den Produktionsprozess. Mittels fortgeschrittener Analysen lassen sich dann Muster und Trends erkennen, wodurch nicht nur reaktive Maßnahmen zur Effizienzsteigerung abgeleitet werden können, sondern auch proaktive Ansätze wie Predictive Maintenance vorangetrieben werden können.

Unternehmen auf dieser Stufe nutzen eine Vielfalt an Digitalisierungslösungen, die von Mitarbeitenden und Führungskräften erkannt und auf die Unternehmensprozesse abgestimmt wurden. 

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Dank umfassender Daten, vorhandener Softwaresystemen und digitaler Fähigkeiten werden manuelle Datenanalysen und Eingriffe in die Produktion zunehmend überflüssig. Eine durchgängige Datenintegration ermöglicht den flexiblen Abruf von Produktdaten und eine dezentrale Steuerung der Produktion.

Künstliche Intelligenz (KI) wird teilweise eingesetzt und spielt nun eine zentrale Rolle bei der Vernetzung digitaler Lösungen, der automatisierten Datenverarbeitung und der umfassenden Optimierung von Produktionsprozessen. Durch maschinelles Lernen werden Muster erkannt und Algorithmen treffen fundierte Vorhersagen, sodass das Systeme auf neue Daten reagieren und eigenständig Optimierungsmaßnahmen zur Ressourceneffizienz vorschlagen können, die von den Mitarbeitenden umgesetzt werden.

Unternehmen nutzen Digitalisierungslösungen zielgerichtet und zukunftsorientiert, wobei Mitarbeitende und Führungskräfte digitale Trends verinnerlicht haben und aktiv in die Unternehmensstrategie einbringen. Potenziale der Digitalisierung und von Industrie 4.0 werden proaktiv verfolgt und bilden zentrale Elemente der strategischen Weiterentwicklung.

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Auf dieser Entwicklungsstufe basiert die Produktion auf dynamisch kooperierenden Systemen, die Optimierungen maschinell ableiten und autonom umsetzen können. Voraussetzung dafür ist eine durchgängige Integration relevanter Datenquellen und Unternehmenssysteme sowie eine vollständige Vernetzung der vorhandenen Sensorik und Aktorik. Digitale Zwillinge spielen hier eine entscheidende Rolle, indem sie physische Produkte und Prozesse digital abbilden und Daten über deren Lebenszyklus hinweg sammeln. Die Einbindung von KI-Modellen ermöglicht eine fortlaufende Datenauswertung und die Ableitung eigenständiger Handlungsoptionen, sodass das Gesamtsystem autonom agieren kann.

Dieser hohe Grad an Datentransparenz sowie die umfassende Datenintegration ermöglichen es den Unternehmen, innovative digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln. Dabei kann der Fokus von der physischen Produktleistung abstrahiert werden und die Produkte können als Plattformen für externe Dienstleistungen dienen. Durch die Einbindung von Wertschöpfungspartnern entlang des gesamten Produktlebenszyklus lassen sich zudem digitale Ökosysteme schaffen, die vielfältige neue Chancen eröffnen.