Visual Analytics on Digital Product Passports to Optimize Production Chains

Aufgrund der Klimakrise hat die Europäische Union den europäischen Grünen Deal entwickelt, der den Digitalen Produktpass (DPP) miteinbezieht um transparente, nachhaltigkeitsbezogene Daten zu fördern. Diese Arbeit befasst sich mit dem Potenzial von DPP-Daten zur Verbesserung der Nachhaltigkeit in Produktionsketten mittels Visual Analytics (VA). Daten im DPP ermöglichen Unternehmen die Reduzierung der Umweltbelastung durch detaillierte Nachhaltigkeitsanalysen über alle Produktionsphasen hinweg. Aufgrund seiner Neuartigkeit muss sich der DPP noch als Instrument zur Produktoptimierung etablieren. Themenverwandte Ansätze fokussieren sich eher auf die Vorschrifteinhaltung, statt auf das Potenzial zur Produktionskettenoptimierung. Daher sind Umsetzungen rar und benötigen zudem langwierige Prozesse wegen uneinheitlicher oder beschränkter Daten - ein Problem, das der DPP lösen kann. Folglich erforscht diese Arbeit das Potenzial des DPPs und von VA zur Nachhaltigkeitsverbesserung in Produktionsketten. Daher wurde ein menschenzentriertes VA-Konzept entwickelt, das Benutzern die Möglichkeit bietet, Nachhaltigkeitsbemühungen über die gesamte Produktionskette hinweg durch interaktive und intuitive Visualisierungen zu analysieren und zu simulieren. Die Asset Administration Shell (AAS) wurde als Implementierung des DPPs ausgewählt, da sie sich in einer Analyse als fortgeschrittenster Ansatz erwiesen hat. Umgesetzt wurde ein webbasiertes VA-System, das ein standardisiertes Interface in ein AAS-basiertes Backend integriert. Die Benutzeroberfläche bietet verschiedene Tools zur Produktübersicht, zur Emissionsnachverfolgung sowie zur Identifizierung emissionsgeladener Produkte, Lebenszyklusphasen oder Transportwege. Zudem besteht die Möglichkeit, die Auswirkungen von Produktionsänderungen auf Emissionen zu simulieren. Die Effektivität des Systems wurde durch Anwendungsfallanalysen bestätigt, obgleich gewisse Einschränkungen durch Inkonsistenzen im AAS-Ökosystem zu verzeichnen waren. Die Umsetzung lieferte durchgehend wertvolle Erkenntnisse und betont die Wirksamkeit von DPPs zur Unterstützung umweltverträglicher, datengestützter Prozessentscheidungen.

To address the climate crisis, the European Union has introduced the European New Green Deal, including the Digital Product Passport (DPP) to promote transparency of production data, especially sustainability data. This thesis explores the potential of DPP data to drive sustainability in production chains through Visual Analytics (VA). DPPs allow companies to analyze their sustainability across all stages of production, offering significant potential for the reducing environmental impact. Given its novelty, the DPP has yet to be established as tool for product optimization. Related work focuses more on ensuring regulatory compliance than leveraging its potential for product chain optimization. Hence, solutions are sparse and, moreover, often involve tedious processes due to heterogeneous and limited data - a problem the DPP aims to solve. Accordingly, this thesis explores the potential of the DPP and VA to enhance sustainability in production chains. To address the aforementioned issues we developed a concept which comprises a humancentered VA approach, enabling users to analyze and simulate sustainability efforts over the whole production chain through interactive and intuitive visualizations. The Asset Administration Shell (AAS) was selected as the framework representing DPPs due to its viability, as determined by an analysis of its contents. The implementation encompasses a web-based VA system, integrating a standardized interface into an AAS-based backend. The user interface provides tools to navigate available products, identify high emitting products, track emissions, and identify specific life cycle stages or transport routes that contribute to greenhouse gas emissions. Users can test the impact of changes, such as replacing components, on emissions. Use case analyses confirmed the system’s effectiveness in supporting sustainable manufacturing despite some limitations due to inconsistencies in the AAS ecosystem. The system consistently provided valuable insights, emphasizing the viability leveraging DPPs to support environmentally responsible, data-driven manufacturing decisions.