Sustainable Value Stream Mapping: Development of an Algorithm for the Identification of Sustainability Potentials within Value Streams

Abstract

Im Zuge internationaler Klimaschutzinitiativen wie dem Pariser Abkommen sowie dem European Green Deal wurden verbindliche Zielvorgaben zur Reduktion vonTreibhausgasemissionen formuliert, die produzierende Unternehmen betreffen. Der Industriesektor war im Jahr 2023 für 20,3 % der gesamten Treibhausgasemissionen innerhalb der Europäischen Union verantwortlich und trägt damit maßgeblich zur Erderwärmung bei. Um irreversible ökologische, soziale und wirtschaftliche Schäden zu vermeiden, sind drastische Emissionsreduktionen erforderlich. Unternehmen stehen dabei vor der Herausforderung, ihre Produktionsprozesse nachhaltiger zu gestalten, ohne ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren oder das Wohlbefinden ihrer Mitarbeitenden zu vernachlässigen. Mit wachsendem gesellschaftlichem Druck, verschärften regulatorischen Anforderungen sowie steigenden Erwartungen entlang der Lieferkette steigt die Relevanz, Nachhaltigkeitsaspekte in der industriellen Produktion systematisch zu erfassen und zu bewerten. Da die Umsetzung dieser Anforderungen eine nachvollziehbare Herleitung und kontinuierliche Verbesserung ökologischer und sozialer Wirkungen in operativen Prozessen voraussetzt, gewinnen automatisierte Ansätze zur Identifikation von Nachhaltigkeitspotenzialen in Wertströmen zunehmend an Bedeutung. Ein bewährter Ansatz zur Prozessoptimierung ist das Lean-Management-Werkzeug Value Stream Mapping (VSM). Durch die Erweiterung des klassischen VSM um ökologische und soziale Nachhaltigkeitskennzahlen entsteht ein methodisches Instrument zur ganzheitlichen Bewertung von Produktionsprozessen entlang der drei Säulen der Nachhaltigkeit. Gleichzeitig bieten digitale Technologien im Kontext von Industrie 4.0 neue Möglichkeiten, Produktionsdaten automatisiert auszuwerten und Entscheidungshilfen datenbasiert zu gestalten. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus zur automatisierten Identifikation und Bewertung von Nachhaltigkeitspotenzialen in industriellen Wertströmen. Hierzu werden bestehende Ansätze und Werkzeuge zur Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten in Produktionssystemen analysiert. Der entwickelte Algorithmus kombiniert etablierte Entscheidungsunterstützungsverfahren mit produktionstechnischen Kennzahlen und nutzt digitale Strukturen zur systematischen Bewertung von Nachhaltigkeitspotenzialen. Die Anwendung richtet sich insbesondere an produzierende Unternehmen, die klassische Lean-Methoden um Nachhaltigkeitsaspekte erweitern und datenbasiert Handlungsfelder identifizieren möchten. Die Praxistauglichkeit und Wirksamkeit des entwickelten Algorithmus wird abschließend anhand eines realen industriellen Fallbeispiels validiert und diskutiert.

International climate protection initiatives, including the Paris Agreement and theEuropean Green Deal, have established binding targets for reducing greenhouse gas emissions that directly impact manufacturing companies. The industrial sector was responsible for 20.3% of the total greenhouse gas emissions within the European Union in 2023 and thus contributes significantly to global warming. To avoid irreversible ecological, social, and economic damages, drastic emission reductions are required. Companies face the challenge of making their production processes more sustainable without losing their competitiveness or neglecting the well-being of their employees. With increasing societal pressure, tightened regulatory requirements, and rising expectations along the supply chain, the relevance of systematically identifying and evaluating sustainability aspects in industrial production is growing. Since theimplementation of these requirements presupposes a comprehensible derivation and continuous improvement of ecological and social impacts in operational processes, automated approaches to identifying sustainability potentials in value streams are becoming increasingly important. A proven approach to process optimization is the lean management tool Value Stream Mapping (VSM). By extending the traditional VSM with ecological and social indicators, a methodological instrument is created for a holistic evaluation of production processes along the three pillars of sustainability. At the same time, digital technologies in the context of Industry 4.0 offer new possibilities to automatically evaluate production data and design data-driven decision support. The objective of this work is the development of an algorithm for the automatedidentification and evaluation of sustainability potentials in industrial value streams. In this context, existing approaches and tools for considering sustainability aspects in production systems are analyzed. The developed algorithm combines established decision support methods with production-related indicators and uses digital structures for the systematic evaluation of sustainability potentials. The application is primarily aimed at manufacturing companies that want to extend classical lean methods with sustainability aspects and identify fields of action based on data. The practicability and effectiveness of the developed algorithm are finally validated and discussed using a real industrial case study.