Einführung in KI, Kreislaufwirtschaft und digitale Materialrückverfolgbarkeit:
Grundlagen KI-gestützter Ansätze in der Kreislaufwirtschaft und der Übersetzung von Zirkularitätsstrategien wie Reduce, Reuse und Recycle in datengetriebene Modelle
Verständnis der Modellierung von Materialflüssen, der Erstellung digitaler Produktpässe und der lückenlosen Rückverfolgbarkeit über den gesamten Lebenszyklus
Definition des Scopes auf Produkt-, Lieferketten- und Ökosystemebene sowie relevanter Outputs wie Zirkularitäts-Score, Materialpass und Demontage-Anleitung
Einführung in regulatorische Grundlagen wie ESPR, Batterieverordnung und Standards für digitale Produktpässe
Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Design for Circularity, Rücknahmesysteme und Compliance-Management
Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen:
Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie PLM-, ERP- und MES-Daten, Stücklisten, Materialzusammensetzungen sowie Reparatur- und Recyclinginformationen
Aufbau interoperabler Datenmodelle für digitale Produktpässe und Materialpässe
Einführung in Schnittstellen zu Lieferanten, Recyclern, Reparaturbetrieben und Regulierungsstellen
Nutzung persistenter Identifikatoren zur eindeutigen Kennzeichnung von Produkten und Komponenten
Überblick über Daten-Lineage, Traceability-Graphen sowie KI- und Toolchain-Ansätze für Sortierung, Dokumentenextraktion, Reverse Logistik und Passmanagement
Automatisierung von Circularity-, Traceability- und Passprozessen:
Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Design - Manufacture - Use - Collect - Sort - Remanufacture/Recycle"
Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Erstellung von Compliance-Berichten und zur Beantwortung von Anfragen zur Materialherkunft
Automatisierte Steuerung von Sortieranlagen und Recyclingprozessen auf Basis von Echtzeit-Sensordaten
Human-in-the-Loop-Konzepte zur Validierung von Materialpässen und zur Freigabe von Demontage-Anweisungen
Entwicklung eines Operating Models für zirkuläre Geschäftsmodelle wie Product-as-a-Service und Take-Back-Systeme
Anwendungsfelder, Governance und Compliance:
Anwendung auf digitale Batteriepässe, Rückverfolgbarkeit kritischer Rohstoffe, Recyclingoptimierung, Materialpässe für Gebäude und Plattformen für Sekundärrohstoffe
KI-gestützte Optimierung von Sammelquoten, Materialsortierung, Rückflussprognosen und Wiederverwendungsstrategien
Audit-Ready-by-Design mit revisionssicherer Dokumentation von Materialflüssen und Zirkularitäts-KPIs
Compliance mit ESPR und weiteren branchenspezifischen Anforderungen unter Wahrung von Datenhoheit und vertraulichem Umgang mit sensiblen Lieferkettendaten
Transparente Kommunikation der Zirkularitätsleistung gegenüber Kunden, Investoren und Regulierungsbehörden sowie Modell-Risikomanagement für KI-gestützte Qualitäts- und Reportingprozesse