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  4. Datengesteuerte LCA am Beispiel von Werkzeugmaschinen

Datengesteuerte LCA am Beispiel von Werkzeugmaschinen

Other Titles
Data-driven Life Cycle Assessment for Machine Tools
Publikationstyp
Book Part
Date Issued
2026-07-08
Sprache
German
Author(s)
Bursac, Nikola
Smarte Entwicklung und Maschinenelemente M-19
Krause, Artur
Smarte Entwicklung und Maschinenelemente M-19
Jeyagobi, Yauanah
Smarte Entwicklung und Maschinenelemente M-19
Kull, Pascal
Smarte Entwicklung und Maschinenelemente M-19
Förster, Felix
Smarte Entwicklung und Maschinenelemente M-19
Herausgeber*innen
Bursac, Nikola
Smarte Entwicklung und Maschinenelemente M-19
Koch, Oliver
Schleich, Benjamin
Wartzack, Sandro
TORE-URI
https://hdl.handle.net/11420/63860
Volume
1
Start Page
99
End Page
118
Citation
Springer 978-3-658-52116-5: 99-118 (2026)
Publisher DOI
10.1007/978-3-658-52117-2_6
Publisher Link
https://rdcu.be/fsLur
Publisher
Springer Vieweg
ISBN of container
978-3-658-52116-5
978-3-658-52117-2
Is Part Of
10.1007/978-3-658-52117-2
11420/63663
Der Beitrag untersucht, wie eine datengesteuerte Lebenszyklusanalyse (LCA) am Beispiel einer Werkzeugmaschine umgesetzt werden kann. Im Fokus steht die Nutzung realer Betriebsdaten zur Quantifizierung und Bewertung der Umweltwirkungen in der Nutzungsphase sowie zur Ableitung konkreter Optimierungsmaßnahmen. Dazu wird die Betriebsphase einer Werkzeugmaschine datenbasiert modelliert und einer annahmenbasierten Modellierung gegenübergestellt. Der Vergleich zeigt eine durchschnittliche Abweichung von ca. 24 % und verdeutlicht damit die Relevanz, Betriebsdaten bei der Quantifizierung von Umweltwirkungen zu nutzen. Zudem werden Betriebsdaten zur Identifikation von Verbrauchstreibern herangezogen und als Grundlage für die Weiterentwicklung neuer Systemgenerationen genutzt. Darauf aufbauend werden drei Handlungsebenen zur Reduktion betriebsbedingter CO2e-Emissionen abgeleitet. Diese umfassen soft- und hardwareseitige Veränderungen an der Werkzeugmaschine, die Art und Weise, wie Werkzeugmaschinen betrieben werden, sowie die Veränderung geometriebezogener Bauteileigenschaften von Blechkonstruktionen. Abschließend werden die Lösungsansätze zusammengeführt und ihr potenzieller Beitrag zur Reduktion der CO2e-Emissionen in der Betriebsphase auf 35,8 % quantifiziert.
Subjects
Life Cycle Assessment
Systemgenerationsentwicklung
Nachhaltigkeit
Data Analytics
DDC Class
005: Computer Programming, Programs, Data and Security
620: Engineering
Lizenz
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
TUHH
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