Scope-3-Emissionen beziehen sich auf die indirekten Treibhausgasemissionen, die entlang der gesamten Wertschöpfungskette eines Unternehmens entstehen, aber nicht durch die direkten Aktivitäten des Unternehmens verursacht werden. Anders ausgedrückt: Scope-3 umfasst alle Emissionen, die nicht durch die direkte Produktion des Unternehmens entstehen, sondern durch Aktivitäten wie Lieferanten, Kunden, Transport, Entsorgung und Nutzung der Produkte.

Im Digitalisierungsprojekt “Klimaneutrale Lieferantenbewertung” arbeiten das Karlsruher Beratungsunternehmen be lean, das Ingenieurbüro Uwe Philippeit sowie das Mittelstand-Digital Zentrum Klima.Neutral.Digital zusammen. Für das Mittelstand-Digital Zentrum bringt das FZI Forschungszentrum Informatik seine Expertise ein.

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines innovativen Tools, das Unternehmen bei der Bewertung ihrer Lieferanten hinsichtlich ihrer Klimaschutzleistung unterstützt.

Scope-3 – die Herausforderungen

Die Emissionen aus Scope-3 sind oft schwer zu erfassen und zu kontrollieren, da sie von externen Akteuren und Prozessen außerhalb der direkten Kontrolle des Unternehmens verursacht werden. Dennoch können sie einen erheblichen Anteil an den Gesamtemissionen eines Unternehmens ausmachen, insbesondere in Branchen mit komplexen Lieferketten.

Die Berücksichtigung von Scope-3-Emissionen ist daher von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die ihre Umweltauswirkungen und Nachhaltigkeitsbemühungen ernsthaft verbessern wollen. Durch die Bewertung und Reduzierung von Scope-3-Emissionen können Unternehmen einen umfassenden Ansatz zur Reduzierung ihres ökologischen Fußabdrucks verfolgen und gleichzeitig ihre Lieferkette optimieren und nachhaltiger gestalten.

Die am Projekt beteiligten Unternehmen haben erkannt, dass kleine und mittlere Unternehmen (KMU) Zugang zu Instrumenten benötigen, um diese Aspekte adäquat analysieren zu können. In enger Zusammenarbeit und mit dem gebündelten Expertenwissen soll ein umfassender Fragebogen entwickelt und validiert werden.

Zentrales Instrument – Fragebogen “Klimaneutrale Lieferantenbewertung“

Der geplante Online-Fragebogen soll eine benutzerfreundliche Lösung bieten, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Lieferanten ohne explizite Beratung zu bewerten. Der Fragebogen soll daher selbst auszufüllen sein. Inhaltlich ist er auf Scope-3 fokussiert und soll eine vertiefte Betrachtung der Lieferanten (z.B. Lieferanten der Lieferanten) ermöglichen. Produktentwicklung/Produktplanung in Bezug auf Material, Prozess, Ressourcen werden einbezogen. Das Tool soll branchenoffen sein.

Die Projektergebnisse werden transparent kommuniziert, um den Wissenstransfer zu fördern und andere Unternehmen bei der Initiierung ähnlicher Initiativen zu unterstützen. Dadurch trägt das Projekt dazu bei, die Nachhaltigkeitsbemühungen von Unternehmen zu stärken und den Weg zu einer klimaneutralen Lieferkette zu ebnen.

Haben Sie Fragen zum Projekt, möchten Sie ein eigenes Digitalisierungsprojekt starten oder mit den Klima-Coaches des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital Aktoionspläne erarbeiten?


















    Die Druckbranche erlebt eine Phase des Wandels durch die digitale Transformation und verstärktes Umweltbewusstsein. Traditionelle Druckverfahren müssen sich an neue digitale Lösungen anpassen, während gleichzeitig die Nachfrage nach umweltfreundlichen Druckoptionen steigt. Druckereien stehen vor der Herausforderung, flexibel auf die sich  ändernden Marktanforderungen zu reagieren, um relevant zu bleiben und den Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden.

    Die Stuttgarter optiplan GmbH daten & druck ist ein etablierter, mittelständischer Daten- und Druckdienstleister, der an der Optimierung der Betriebsabläufe und einer Nachhaltigkeitsstrategie arbeitet.

    Nach der erfolgreichen Entwicklung eines Aktionsplans mit den Klima-Coaches nutzte die optiplan GmbH die Chance um einen ersten Schritt im Rahmen eines Digitalisierungsprojekts umzusetzen. Mit dem Schwerpunkt auf alternative Energiequellen übernehmen die Expertinnen und -Experten aus dem ZSW – Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg die Betreuung.

    Aktuell wird der gesamte Strombedarf des Unternehmens aus dem öffentlichen Netz bezogen, ohne Einflussmöglichkeiten auf den Grad der physikalischen Nachhaltigkeit. Neben den komplexen städtischen Rahmenbedingungen stellt die vielschichtige Mietstruktur des Betriebsgeländes der Firma optiplan GmbH mit unterschiedlichen Akteuren eine Herausforderung dar.

    Das Ziel des Projekts besteht darin, Konzepte zu entwickeln, um Photovoltaik-Anlagen (PV) mit den Vermietern zu vereinbaren und das Potenzial zur Auswechslung des Netzbezugs durch lokal erzeugten Strom zu bewerten. Dies soll nicht nur die Unternehmensbilanz hinsichtlich des Anteils nachhaltiger Energie verbessern, sondern auch die Kosten senken.

    Um dieses Ziel zu erreichen, wird eine simulative Untersuchung des PV-Potenzials der Unternehmensgebäude durchgeführt. Diese umfasst eine detaillierte Kostenanalyse sowie die Entwicklung verschiedener Betreibermodelle.

    Das Projekt motiviert nicht nur das Unternehmen, sondern auch die Vermieter zur Installation von PV-Anlagen und zur Einrichtung der erforderlichen Zählerinfrastruktur entsprechend des gewählten Betreibermodells.

    Die Konzepte zur Nutzung von lokal erzeugtem Strom sollen nicht nur die ökologische Bilanz der optiplan GmbH verbessern, sondern auch langfristige ökonomische Vorteile bieten und können von Unternehmen aller Art adaptiert werden.

    Weitere Informationen zum Einsatz von erneuerbaren Energiequellen in Unternehmen finden Sie im Blog oder im Podcast.

    Sie möchten selbst aktiv werden und ein Digitalisierungsprojekt umsetzen? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf!


















      Photovoltaik (PV) und Windenergie sind zentrale Säulen der globalen Energiewende, die auf der Nutzung erneuerbarer Ressourcen basiert. Beide Technologien bieten eine nachhaltige Alternative zu fossilen Brennstoffen, reduzieren die Umweltbelastung und tragen zur Bekämpfung des Klimawandels bei.

      Die Firma W-I-N-D Energien GmbH aus Kirchheim/Teck, gelegen am Rande der windreichen Schwäbischen Alb betreibt in Baden-Württemberg mehrere PV- und Windenergieanlagen.

      Im aktuellen Projekt geht es um vorhandene PV- und Windparks, die an einem gemeinsamen und eigenen Umspannwerk für die Einspeisung der Energie in das Hochspannungsnetz angeschlossen sind. Die bereits installierte Leistung für PV und Wind beträgt ca. je 40 MW. Im Rahmen von weiteren Entwicklungsprojekten sollen in der Nähe des bestehenden Umspannwerks nochmals jeweils ca. 40 MW Wind- und PV-Anlagen installiert werden. 

      Abregelungen verhindern – Anlagen gut auslasten

      Zwar ist die Erzeugung von Wind und PV-Energie aufgrund der meteorologischen Verhältnisse in der Regel gegenläufig, so dass die volle Leistung der geplanten Wind- und PV-Anlagen von 80 MW sehr selten erreicht wird. Aber auch für geringere Einspeiseleistungen müssten die Anlagen unverhältnismäßig oft abgeregelt werden, was wiederum zu erheblichen Ertragseinbußen führt.

      Mit dem Einsatz von Elektrolyseanlagen in der unmittelbaren Nähe des bestehenden Umspannwerks, kann mit der überschüssigen Energie aus PV und Wind grüner Wasserstoff erzeugt werden. Dieser kann an die umliegende Industrie verkauft werden. Da hier der Wasserstoffbedarf recht hoch ist, wirkt sich das Projekt auf die ganze Region aus.

      KI-Einsatz ist Teil der Problemlösung

      Ziel des Projekts im Rahmen des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital ist es, die Erzeugung von grünem Wasserstoff im Zusammenhang mit der geplanten Erweiterung der bestehenden PV- und Windparks zu optimieren. Dazu werden KI-Methoden des Reinforcement Learnings eingesetzt. Die Betreuung des Vorhabens übernehmen KI-Expertinnen und -Experten aus dem ZSW – Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg.

      Volllast für die Elektrolyse

      Mit der Kombination von PV- und Windenergie lassen sich hohe Volllaststunden für die Elektrolyse erreichen, was wiederum die Gestehungskosten für grünen Wasserstoff minimiert. Weiterhin bleibt die Wertschöpfung in der Region uns schafft bzw. sichert Arbeitsplätze. Im Rahmen der Dekarbonisierung z.B. von Kommunen, kann diese Methode der Kombination von PV- und Windenergie und die daraus erfolgende lokale Erzeugung von grünem Wasserstoff weit verbreitet Anwendung finden.

      Haben Sie Fragen zum Projekt? Wollen Sie ebenfalls ein Digitalisierungprojekt in die Wege leiten oder Ihr Unternehmen klimaneutral aufstellen? Dann nehmen Sie Kontakt mit dem Team von Klima.Neutral.Digital auf.

      Mit der geeigneten digitalen Sensorik zu guter Datenqualität

      Textilien, die Feuerwehrleute schützen, die vor Regen schützen, in einer bestimmten Farbe verwendet werden oder hoher Beanspruchung standhalten müssen – damit Textilien ihre volle Funktion in verschiedenen Anwendungen entfalten können, werden sie mit bestimmten Eigenschaften ausgerüstet bzw. veredelt. Der Veredlungsprozess ist dabei auf die Eigenschaften des verwendeten Textils abgestimmt. Die Trocknungs- und Thermobehandlungsprozesse in Textilveredlungsunternehmen gilt es kontinuierlich zu optimieren, z. B. indem textile Eigenschaften des Trägermaterials automatisiert mittels eines Textilscanners erkannt werden.

      An dieser Aufgabe arbeiten derzeit die Expertinnen und Experten der Mittelstand-Digital Zentren Klima.Neutral.Digital und Smarte Kreisläufe in einem Tandem-Projekt. Gemeinsam mit dem Unternehmen Brückner Textile Technologies GmbH & Co. KG und den Projektpartnern Hahn-Schickard sowie den Deutschen Instituten für Textil- und Faserforschung, DITF, soll herausgefunden werden, welche Sensoren sich in einem Textilscanner besonders eignen, um textile Eigenschaften automatisiert zu erkennen.

      Dafür wurden bereits vorhandene Datensätze von rund 120 Stoffproben, welche bei Hahn-Schickard über NIR-Spektroskopie und Impedanzspektroskopie gemessen wurden, herangezogen. Diese Daten wurden von den Projektpartnern eingelesen und erstmals analysiert. Die Projektpartner sind in einem gemeinsamen Online-Meeting zunächst in die Analyse des Datenraums eingestiegen. Hier wurde geprüft, wie häufig welche Werte der einzelnen Eigenschaften bei den untersuchten Textilproben vorkommen. Dies hat nachher Einfluss auf die Interpretation der von einer KI erzeugten Aussagen.

      Um die KI später möglichst gut anzulernen, liegt bestenfalls eine Gleichverteilung der Stoffproben mit ihren jeweiligen Eigenschaften (Dicke, Druckverlust, Material etc.) über den gesamten Datenraum vor. Dies ist aber nicht für alle analysierten Proben und deren Eigenschaften gegeben. Es gibt Stoffproben mit Eigenschaften, die häufiger vertreten sind als andere. So sind z. B. bei der Eigenschaft „Bindungsunterstruktur“ Jersey und Leinwand häufiger vertreten als Doppel Jersey (DJ) und Satin und bei der Eigenschaft „Material“ Baumwolle häufiger als Wolle.

      Im Verlauf des Projektes wird das Team von Hahn-Schickard und den DITF eine Machine Learning (ML)-Methode anwenden, um herauszufinden, ob die Datensätze der jeweiligen Sensortypen zur Bestimmung von textilen Eigenschaften geeignet sind. Wichtig hierbei ist es herauszufinden, welche Merkmale in den Sensordaten benötigt werden, um die KI anzulernen, die sogenannte Feature Extraction. Letztlich geht es darum herauszufinden: Wie gut sind die ML-Testdaten? Wie gut stimmen sie mit den angelernten Daten überein? Was kann ich von meinen Ergebnissen erwarten? Wie gut ist die ML-Methode für den Einsatz geeignet? Die Antworten auf diese Fragen sollen eine Basis für die Entscheidung des Projektteams legen, welcher Sensor zur Bestimmung von textilen Eigenschaften geeignet ist.

      Wissenswertes zum Schwerpunkt KI im Mittelstand finden Sie hier.

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        Bei der Herstellung von Komponenten aus Edelstahl und anderen schwer zerspanbaren Werkstoffen, kommt es vor allem auf Genauigkeit an. Die Produktion muss effizient und gleichzeitig qualitativ hochwertig sein. Es entsteht ein Dreiklang aus Einkauf von Standardteilen, Produktion von Sonderteilen und Spezialanfertigungen.

        Doch auch wenn der handwerkliche Anteil in metallverarbeitenden Unternehmen hoch ist, wirkt sich die Digitalisierung in dieser Branche aus –  das Unternehmensumfeld ist in ständigem Wandel. Die Firma Schoch Edelstahl ist seit fast 60 Jahren in der Bearbeitung z.B. von Edelstahl tätig. Bereits in den 1980er Jahren etablierte das familiengeführte Unternehmen Importe aus Asien und erweiterte so das Portfolio in Richtung Handel. Nun steht es vor der Herausforderung, dass durch die Entwicklungen im Markt, die traditionellen Geschäftsmodelle unter Druck stehen. Die Chance sich vorbeugend abzusichern, möchte das Unternehmen nutzen und digitale Technologien und Geschäftsmodelle einführen.

        Mit dem Anspruch täglich an zukunftsweisenden Lösungen mit höchstem Qualitätsanspruch zu arbeiten, traf die die Geschäftsführung von Schoch Edelstahl auf die Klima-Coaches des Mittelstand-Digital Zentrum Klima.Neutral.Digital, zunächst um einen Aktionsplan zu erstellen. Daraus entwickelten sich unterschiedliche Projektideen, mit denen sich das Unternehmen für die Zukunft rüsten kann.

        Mit den Experten des Projektpartners Hahn-Schickard wurde in einem gesonderten Workshop das Thema Digitale und nachhaltige Geschäftsmodelle bearbeitet.

        Dafür wurde zunächst das Modell „D3-Model – Digitization Driven Design“ in Form eines Ideenworkshops eingesetzt, welches zur Bedarfsermittlung dient. Als Ergebnis der Analyse, bei der Aktivitäten aus 3 Perspektiven (Kunden, Geschäftspartner, Intern) systematisch abgeleitet werden, konnten über 25 konkrete Ansätze jenseits des klassischen Geschäftsmodells der Firma Schoch ermittelt werden. So wurde z.B. die datengetriebene Auswertung und Optimierung des eigenen Angebotsportfolios oder der Einsatz ressourcenschonender Fertigungsverfahren (Metall 3D-Druck) als Empfehlung abgeleitet.

        Schematische Darstellung des D3-Modells
        Schema der D3-Methode

        Im Ergebnis der D3-Analyse liegt der Fa. Schoch nun ein umfangreicher Ideenkatalog für den zielgerichteten Einsatz digitaler Werkzeuge für die Optimierung des Geschäftsmodells vor, der in einem internen Priorisierungsprozess selektiert und zur Umsetzung gebracht werden soll.  

        Kennen Sie schon den Klima.Neutral.Digital-Podcast? In Folge 13 können Sie sich einen ersten Überblick zum Thema digitale Geschäftsmodelle verschaffen.

        Haben wir Ihr Interesse geweckt? Kontaktieren Sie uns gerne!

        Je nach geplantem Verwendungszweck, erhält textile Rohware im Herstellungsprozess die notwendigen Eigenschaften wie Form, Farbe und Funktion. So wird die spätere einwandfreie Anwendung, etwa als Filtermembran, medizinischer Artikel, Möbelstoff, Sonnenschutztextil, Regen- oder Sportbekleidung, ermöglicht. Weit verbreitet ist die Beschichtung mit flüssigen Lösungen. In Textilveredlungsanlagen werden dabei sehr häufig Stoffe unterschiedlicher Hersteller und aus nicht vollständig bekannten Vorprozessen als Trägermaterial verarbeitet. In jedem Fall ist eine Trocknung und Wärmebehandlung bei Temperaturen im Bereich 150 bis 190 °C über mehrere Sekunden notwendig, um die Beschichtung entsprechend zu verfestigen und die Gebrauchsfähigkeit herzustellen. Ein zeitaufwändiger als auch extrem energieintensiver Prozess, dessen Produktionsparameter stets von den textilen Eigenschaftsdaten abhängig sind.

        Die Brückner Textile Technologies GmbH & Co. KG entwickelt Maschinen zur Funktionalisierung und Beschichtung von textilen Flächen. Mit seinem Technologiezentrum ist das Unternehmen laufend auf der Suche nach Lösungen, die Trocknungs- und Thermobehandlungsprozesse zu optimieren bzw. Potentiale zum Energiesparen und zur Produktivitätssteigerung anhand der textilen Eigenschaftsdaten zu erschließen.

        In diesem Zusammenhang hat sich das Unternehmen an die Expertinnen und Experten des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital gewendet. Das Team von Hahn-Schickard arbeitet gemeinsam mit dem Team der DITF des Mittelstand-Digital Zentrums Smarte Kreisläufe und dem Unternehmen daran herauszufinden, mit welchen Sensoren textile Eigenschaften erkannt werden können.

        Aufgrund der hohen Komplexität der mittels Sensoren von Hahn-Schickard gewonnenen Messdaten ist eine Datenanalyse mit einfachen Verfahren nicht möglich. Als ein möglicher Lösungsansatz wird die KI-unterstützte Vorab-Analyse (sog. Feature Extraction) gesehen. Dieses Analyse-Verfahren soll das Unternehmen bei der Entscheidung unterstützen, welche Sensoren zur Erfassung geeignet sind, um Textilien zu erkennen.

        Gemeinsam werden die Projektpartner im Laufe des Projektes eine geeignete Machine Learning Methode (ML) identifizieren und das Modell mit einem ersten Satz der generierten Messdaten anlernen. Im weiteren Verlauf soll mit einem zweiten Satz der generierten Messdaten festgestellt werden, ob die ML-Methode für den Einsatz geeignet ist. Am Projektende soll durch die Bewertung der Ergebnisse die Frage beantwortet werden können, welcher Sensor zur Bestimmung von textilen Eigenschaften geeignet ist.

        Mit einer automatischen Textilerkennung via Sensoren könnte der hohe Energieaufwand für den Trocknungsprozess deutlich minimiert werden. Außerdem wären solche Sensoren auch in der Recyclingindustrie, zum Trennen von Textilien unterschiedlicher Art, von großer Bedeutung.

        Haben Sie auch ein Digitalisierungsthema, bei dem Sie Unterstützung wünschen? Schreiben Sie uns!

        Eine Übersicht bisheriger Digitalisierungsprojekte finden Sie hier.