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Methodik für eine nachhaltigkeitsoptimierte Produktentwicklung = Methodology for sustainability-optimized product development
2020
Dissertation, RWTH Aachen University, 2019
Genehmigende Fakultät
Fak04
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2019-10-24
Einrichtungen
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Konstruktionsmethodik (frei) ; Nachhaltigkeit (frei) ; Produktarchitektur (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
Um den stetig fortschreitenden Klimawandel einzudämmen und letztendlich aufzuhalten, ist zu erwarten, dass in Zukunft neben Großunternehmen auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) von neuen Umweltregulierungen, u. a. mit dem Ziel der Emissionsreduktion, betroffen sein werden. Insbesondere die Ausweitung des CO2-Emissionshandels wird dazu als vielversprechendes Mittel eingeschätzt. Dies kann zu einer Problematik für KMU führen, da Nachhaltigkeit in der Regel kein Kernthema ist und weder Expertenwissen hinsichtlich Umwelttechnik noch Ressourcen in ausreichendem Umfang vorhanden sind. Damit die zu erwartenden Regulierungen erfolgreich erfüllt werden können, liegt die Herausforderung darin, mit vorhandenen Ressourcen das bestehende, unternehmensspezifische Nachhaltigkeitspotential zu identifizieren und dieses daraufhin konstruktiv und wirtschaftlich effektiv auszunutzen. Um die beschriebene Problemstellung zu adressieren, wird in dieser Arbeit eine Methodik entwickelt, die bestehende Ansätze der vereinfachten Lebenszyklusbilanzierung mit Elementen der klassischen Konstruktionsmethodik kombiniert und diese gezielt erweitert. Die Methodik erfasst dabei zunächst mit minimalem Ressourcenaufwand die Umwelteinwirkung bestehender Produktfamilien und Einzelprodukte über alle Lebensphasen. Neben den Komponenten werden indirekt über eine Produktarchitektur auch die Funktionen des Produktes bilanziert. Auf diese Weise wird die Sicherstellung aller funktionalen Zusammenhänge gewährleistet. Weiter wird auf dieser Basis ein Algorithmus entwickelt, der die nachhaltigsten Teilkomponenten einer Produktfamilie automatisiert auswählt, ohne dass die Produkte dabei an Funktionalität verlieren. Ein weiterer Fokus der Arbeit liegt auf der ganzheitlichen Visualisierung und Auswertung von Komponenten und Funktionen der umweltbilanzierten Produktdaten. Dies ermöglicht es Konstrukteuren ohne Umweltfachwissen, konstruktiv sinnvolle Stellparameter für eine Nachhaltigkeitsoptimierung zu identifizieren. Die erkannten Parameter werden zuletzt sukzessive unter Beachtung der Wechselwirkung mit anderen Parametern des Produktentstehungsprozesses hinsichtlich ihrer Umweltauswirkungen über alle Lebensphasen optimiert. Die Methodik wurde anhand einer Fallstudie validiert. Deren Ergebnisse stützen die Hypothese, dass eine automatisierte und systemische Umweltbilanzierung aufbauend auf firmeninternem Produktwissen eine effektive Basis für die gezielte, unternehmensspezifische Nachhaltigkeitsoptimierung der Produktportfolios darstellt. Für eine neue Variante in einer Produktfamilie, deren Ursprungsprodukte die größte Umweltauswirkung in der Primärproduktion aufweisen, wurde das CO2-Äquivalent über alle Lebensphasen um bis zu 77 % gesenkt. Eine Optimierung auf Basis eines Einzelprodukts, welches die meisten Umweltauswirkungen in der Nutzungsphase verursacht, führte zu einer Emissionsreduktion von bis zu 43 %.To curb the effects of climate change and to finally halt it, it is to be expected that in the near future, in addition to large companies, small and medium-sized enterprises (SMEs) will also be affected by new environmental regulations e.g. targeting the reduction of emissions. In particular, the expansion of the CO2 emissions trading system is seen as the most promising means of achieving this. As a consequence, since sustainability is not a core issue in SMEs and expert knowledge and resources with respect to environmental engineering are often not sufficiently available, this can lead to problems. To successfully comply with new regulations the challenge for SMEs is therefore first and foremost to identify the company-specific sustainability potential with existing resources and secondly to make constructive and economically effective use of it. To address the described problem a methodology is developed, which combines existing approaches of simplified life cycle assessment with elements of classical engineering design methodology and extends them in a targeted manner. Using minimal resources, the methodology initially determines the environmental impact of existing product families and individual products over all life cycle phases. In addition to the components, the functions of the product are also assessed indirectly via a product architecture. Hence, it is ensured that all functional relationships are maintained. Moreover, an algorithm is developed on this basis that automatically selects the most sustainable subcomponents of a product family without losing any of the product’s functionality. A further focus is on the holistic visualization and evaluation of components and functions of the environmental product data. This enables designers to identify meaningful design parameters for sustainability optimization without being an environmental expert. The parameters are finally successively optimized with regard to their environmental impact over all life cycle phases, taking into account the interaction with other parameters of the product development process. The methodology was validated by means of a case study. The results support the hypothesis that an automated and systemic life cycle assessment based on company-internal product knowledge represents an effective basis for the targeted, company-specific sustainability optimization of product portfolios. For a new variant in a product family whose original products have the greatest environmental impact in primary production, the CO2 equivalent was reduced by up to 77% over all life cycle phases. An optimization based on a single product, which has the greatest environmental impact in the utilization phase, led to an emission reduction of up to 43 %.
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book
Format
print
Sprache
German
Externe Identnummern
HBZ: HT020377163
Interne Identnummern
RWTH-2020-02189
Datensatz-ID: 782945
Beteiligte Länder
Germany
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