Digitalisierung eines Demontageprozesses

Das Projekt Digma-DT zielt darauf ab, die Ressourceneffizienz in der Fahrzeugverwertung deutlich zu verbessern und dadurch zur Kreislaufwirtschaft und zum Klimaschutz beizutragen. Im Mittelpunkt steht der Einsatz Digitaler Zwillinge, um den CO₂-Fußabdruck von Bauteilen und Prozessen transparent darzustellen und innovative, zirkuläre Geschäftsmodelle zu entwickeln. Das Vorhaben wird am Beispiel der LRP GmbH, dem größten Autoverwerter Deutschlands, umgesetzt. Dieses Unternehmen verarbeitet jährlich etwa 20.000 Fahrzeuge und verfolgt das Ziel, so viele Materialien wie möglich effizient und wirtschaftlich in den Materialkreislauf zurückzuführen. Angesichts wachsender rechtlicher Anforderungen, eines steigenden Anteils von Sekundärmaterialien in Neufahrzeugen und der Notwendigkeit zur Reduktion von CO₂-Emissionen ist ein hoher Digitalisierungsgrad in der Fahrzeugverwertung unverzichtbar.

Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die Transparenz des CO₂-Fußabdrucks. Mithilfe von Methoden der Ökobilanzierung (Life Cycle Assessment, LCA) wird der CO₂-Ausstoß in den verschiedenen Prozessschritten detailliert ermittelt. Digitale Zwillinge dienen dabei als virtuelle Abbilder der Fahrzeugkomponenten und enthalten umfassende CO₂-Daten. Diese digitalen Abbilder ermöglichen nicht nur eine langfristige Überwachung, sondern auch die Identifikation von Optimierungspotenzialen entlang der gesamten Prozesskette.

Ein zentraler Schwerpunkt des Projekts liegt auf der detaillierten Erfassung und Bereitstellung von Daten zur Transparenz des CO₂-Fußabdrucks. Diese Transparenz wird zunehmend wichtiger, da Unternehmen wie die LRP GmbH zukünftig als Zulieferer für Fahrzeughersteller eine neue Rolle einnehmen könnten. Durch die exakte Dokumentation des Anteils an Sekundärmaterialien in Fahrzeugen könnten sie dazu beitragen, Nachhaltigkeitsanforderungen der Hersteller zu erfüllen. Gleichzeitig ermöglicht die Verfügbarkeit dieser CO₂-Daten den Fahrzeugherstellern, ihre Klimaziele zu erreichen und regulatorische Vorgaben zu erfüllen. Darüber hinaus fördert die exakte Erfassung die ressourcenschonende Rückführung von Materialien und unterstützt so den Übergang zu einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft.

Ein weiterer Fokus des Projekts liegt auf der Verbesserung der Effizienz bei der Lagerung und Wiederverwendung von Fahrzeugteilen. Hierzu wird ein Prognosemodell entwickelt, das Lagerbestände optimiert und Bauteile gezielt für die Wiederverwendung aufbereitet oder für Recycling und Remanufacturing weiterleitet. Mithilfe von Daten zu Nachfrage und Preisentwicklung kann das System vorhersagen, welche Komponenten wirtschaftlich sinnvoll sind, länger gelagert zu werden, und welche zeitnah recycelt werden sollten. Diese datenbasierte Optimierung erhöht die Wiederverwendungsquote und beschleunigt den Materialkreislauf erheblich.