Steckbrief

Name des Projekts: Smart-DLWD
Träger: Jülich (PTJ)
Kooperationspartner: Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, TU Dortmund -Lehrstuhl für Unternehmenslogistik (LFO), EDG Entsorgung Dortmund GmbH, IITS Consulting, Spherity GmbH, Building Information Cloud GLWG GmbH, Verband kommunaler Unternehmen e.V., Dortmunder Stadtwerke AG und Stadt Dortmund
Ziel des Projekts: Das Projekt verfolgt die Vision, dass kommunale Unternehmen stärker von datenbasierten Dienstleistungen und Künstlicher Intelligenz (KI) profitieren. Dabei soll KI zugänglicher werden und somit Unternehmen effizienter machen. Dies soll nicht nur einen Mehrwert für kommunale Unternehmen und den Staat generieren, sondern auch für die Bürger:innen.
Projektmaßnahmen: In fünf Anwendungsfallclustern werden diverse Einzelanwendungsfälle unter Verwendung des Werkzeugs künstlicher Intelligenz entwickelt, erprobt und hinsichtlich der Wirkung evaluiert. Die Anwendungsfälle reichen dabei von Onboarding-Chatbots über Planungsunterstützung und Zertifizierungen bis hin zur Bildverarbeitung.
Förderung: Im Rahmen des EFRE Programms NEXT-IN-NRW 

Fördergeber:

Interview

1. An wen richtet sich das Projekt? Wer profitiert vom Projekt?

Im Kern geht es um die Entwicklung datengetriebener Dienstleistungen für eine nachhaltige Wertschöpfung in der kommunalen Daseinsvorsorge. Von Anfang an war das Ziel klar definiert: Durch die Förderung sollen verschiedene KI-Anwendungsfälle aufgebaut werden, um gezielt Mehrwerte für Unternehmen der kommunalen Daseinsvorsorge zu generieren. Diese Unternehmen können dadurch ihre Wettbewerbsfähigkeit gegenüber privaten Anbietern stärken und gleichzeitig ihre Kostenstrukturen sowie Effizienz verbessern. Langfristig soll dies dazu beitragen, die Finanzierung aus öffentlichen Mitteln zu entlasten. Davon profitieren letztlich auch die Bürger:innen, da sie über Gebühren – etwa für Abfallentsorgung – direkt zur Finanzierung und Aufrechterhaltung des Betriebs beitragen. Ein konkretes Beispiel ist die EDG aus Dortmund, das kommunale Entsorgungsunternehmen. Die Müllabfallgebühren, die wir zahlen, finanzieren ihren Betrieb. Der Einsatz von KI bietet hier großes Potenzial, eben viele Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und möglicherweise sogar neue Wertschöpfungskanäle zu erschließen. Ziel ist es, langfristig – über die Projektlaufzeit hinaus – auch positive Effekte auf die Gebührenentwicklung zu erzielen.

Dabei ist es wichtig zu unterscheiden, ob Vorteile mittelbar oder unmittelbar entstehen. Unser Ansatz ist bewusst positivistisch: Wir sind überzeugt, dass starke, wettbewerbsfähige, kommunale Unternehmen im Interesse aller sind. Unternehmen mit soliden Geschäftsmodellen, effizienter Organisation und gesunder Kostenstruktur belasten die öffentlichen Haushalte eben nicht überdurchschnittlich. Davon profitieren Bürger:innen zumindest mittel- bis langfristig. Kurzfristig sind zwar keine direkten Kostensenkungen zu erwarten, doch der strategische Ansatz zielt klar auf nachhaltige Entlastung und Effizienzgewinne ab.

2. Was ist Ihre Rolle im Projekt?

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss- und Logistik IML übernimmt die Gesamtprojektleitung des Projekts. Es koordiniert die Kommunikation zwischen allen Projektpartnern und dem Projektträger, identifiziert Probleme, entwickelt Lösungen und bringt die richtigen Akteure zusammen. Gleichzeitig arbeitet das Team aktiv an technologischen Schwerpunkten wie Bildverarbeitung, Chatbots und digitalem Vertrauen. Dabei versteht es sich weniger als reine Koordination, sondern vor allem als Befähiger, der Hindernisse beseitigt und die Zusammenarbeit unterstützt, damit die Arbeitskreise möglichst gut arbeiten können.

Ergänzend dazu bringt das Fraunhofer-Institut mit dem Lehrstuhl für Unternehmenslogistik die wissenschaftliche Expertise mit ein. Dabei übernimmt der Lehrstuhl die Aufgabe, den aktuellen Stand der KI-Nutzung zu untersuchen in Form von begleitenden Empirien, beispielsweise in Form von Interviews und Analysen im Bereich der Daseinsvorsorge. Da künstliche Intelligenz derart schnelllebig ist, will man hier den Zeitgeist und die Hürden, welche in der Realität bestehen, einfassen, als Teil der explorativen Forschung. Ziel ist es, Erkenntnisse aus dem Projekt mit externen Akteuren zu spiegeln und umgekehrt Impulse wieder einzufangen, welche an das Konsortium zurückgespiegelt werden. Hier ist es die Aufgabe, das Ganze auch evidenzbasiert zu untermauern.

Insgesamt verbindet das Projekt anwendungsnahe Umsetzung mit wissenschaftlicher Einordnung: Während praktisch KI-Lösungen erprobt und optimiert werden, wird parallel untersucht, wie übertragbar diese auf andere Bereiche der Daseinsvorsorge sind – auch auf das große und ganze Bild in Deutschland mit Implikationen für weitere Anwendungen im europäischen Raum. Langfristiges Ziel ist es, evidenzbasierte Leitfäden zu entwickeln, damit kommunalen Unternehmen in Deutschland prinzipiell anschlussfähig sind an die erreichten Erkenntnisse und Ergebnisse. Ebenfalls sollen die Unternehmen auch potenziell befähigt werden, KI-Anwendungen für sich mittelfristig zu erschließen.

3. Was macht das Projekt besonders? Was ist ein Alleinstellungsmerkmal?

Das Alleinstellungsmerkmal ist natürlich erst einmal das Konsortium per se. Wir sind überwiegend mit allen Partnern auch hier lokal vertreten. Dadurch haben wir die Möglichkeit, auch aus diesem Innovationsstandort Dortmund viel zu schöpfen und wieder nach außen zu tragen. Das ist neben unserer technologischen Expertise eine Besonderheit. Zusätzlich haben wir von Anfang an sehr viele Freiheiten bei der Ausrichtung des Themas gehabt, durch die Art und Weise, wie das Programm aufgebaut ist im Next.IN.NRW. Es gibt wenige Ausschreibungen, bei der wir mehr oder weniger alle Möglichkeiten, welche wir technologisch zur Verfügung haben, verwenden können. Wir können analysieren, wie sich die Organisation, die wir betrachten, mit bestimmten Lösungsansätzen verhält. Somit fragen wir uns wie verhalten sich diese fertigen Lösungsbausteine, die wir drauf werfen, in dieser spezifischen Problemstellung. Das ist super spannend zu erforschen. Diese Freiheit zu haben, alles draufwerfen zu können und gleichzeitig im sehr besonderen Umfeld mit sehr viel technologischer Expertise darauf zu schauen, wie verhält sich eigentlich die kommunale Daseinsvorsorge ist sehr besonders.

4. Wodurch kam die EU-Förderung zustande? Wie gestaltete sich der Prozess?

Wir sind für verschiedene Newsletter angemeldet, die uns immer wieder interessante Bekanntmachungen des Bundes, des Landes und der EU reinspülen. Dann sind wir immer in der Notwendigkeit, recht schnell abzuschätzen: Sind wir in der Lage einen Antrag zu schreiben und somit eine Idee zu erzeugen, die dieser Ausschreibung würdig ist? Bei diesem spezifischen Projekt konnten wir eine bereits vorhandene, zuvor gut bewertete Projektidee (aus einem gescheiterten nationalen Antrag) für das EFRE-NRW-Programm „Next.IN.NRW“ niedrigschwellig anpassen und erfolgreich einreichen. Die Ausschreibung war thematisch sehr offen gegenüber dem Aspekt „Künstliche Intelligenz“.

Den Bewerbungsprozess muss man sich folgendermaßen vorstellen: er ist zweistufig (erst die Skizze, daraufhin ein Vollantrag) und insgesamt äußerst zeitaufwendig. Somit vergeht von der ersten Idee bis zum Projektstart oft sechs bis neun Monate, mit etwa drei Monaten Vorlauf für Antragserstellung im Konsortium. Dies ist natürlich ein recht langer Prozess. Im konkreten Fall erfolgte die Einreichung im September 2023, die Zusage nach etwa vier Monaten und der Projektstart im August 2024. Während dieser Zeit entwickelte sich das KI-Feld stark weiter, insbesondere hin zu generativer KI, was auch den Projektfokus beeinflusste. Der ursprüngliche Gedanke beim Schreiben des Antrages war noch, die klassische KI vor allem mit in die Unternehmen der Daseinsvorsorge zu bekommen. Also das maschinelle Lernen, Prognose, Ausfallanalyse etc. In der Zwischenzeit, bis zur Bewilligung des Projektes, hat sich der Fokus sehr stark auf generativen KI verschoben. Somit trifft dies den absoluten Zeitgeist, obwohl wir natürlich als Forscher immer drei bis fünf Jahre in die Zukunft denken müssen. Fairerweise muss man festhalten, dass sich alles rund um generative KI sehr schnell entwickelt hat, was niemand von uns vorhergesehen hat.

5. Wie lange dauert Ihr Projekt? Wann ist die Fertigstellung angesetzt?

Das Projekt läuft über drei Jahre (bis August 2027). Ziel ist nicht nur die Durchführung während der Förderzeit, sondern eine nachhaltige Wirkung darüber hinaus zu erzielen, etwa durch Netzwerke, neue Geschäftsmodelle oder Folgeprojekte. Zentrales Ergebnis sind praxisnahe Whitepaper (statt rein wissenschaftlicher Publikationen), welche Grundlagen und Potenziale von KI in der Daseinsvorsorge erklären, Methoden zur Entwicklung und Bewertung von Use Cases liefern und konkrete Anwendungsbeispiele und Umsetzungsempfehlungen geben. Der Fokus liegt darauf, KI schrittweise und praxisnah einführbar zu machen. Die Ergebnisse sollen als Leitfaden dienen und kommunale Unternehmen befähigen, KI sinnvoll einzusetzen – insbesondere durch verständliche, positiv belegte Anwendungsfälle. Das ist ja unsere Aufgabe, das auch sicherzustellen, auch durch solche Leitfäden. Nicht nur für die akademische Welt verständlich zu machen, sondern am Ende des Tages auch diese Nahbarkeit an die Praxis zu gewähren. Am Ende des Tages müssen wir auch sicherstellen, dass Akteure der Daseinsvorsorge auch in der Lage sind, diese Leitfäden zu nutzen, also bedienen zu können.

Der Blick in die Zukunft bleibt naturgemäß unsicher. Zwar wird in Forschungsanträgen häufig eine klare Verwertungsperspektive erwartet, doch lassen sich wirtschaftliche Erfolgsaussichten nur bedingt prognostizieren. Unser Anspruch ist, bis zum Projektlaufzeitende den Leitfaden als sehr zugängliches Papier zu veröffentlichen. Dabei werden wir in drei einzelnen Whitepapern beleuchtet, was KI in der Daseinsvorsorge eigentlich ausmacht. Fragen wie: Wie tickt die Daseinsvorsorge? Welche Potenziale ergeben sich? Werden dort ebenfalls beantwortet werden. Das zweite Whitepaper widmet sich der Entwicklung und Bewertung von Use Cases und stellt ein strukturiertes Rahmenwerk zur Verfügung. Während im dritten Whitepaper konkret die Umsetzung solcher Use Cases skizziert wird und eine Sammlung mit aufführt, welche Use Cases sich aus der Erfahrung unseres Forschungsprojektes als geeignet anbieten, für welche bestimmten Rahmenbedingungen. Diese Ergebnisse werden öffentlich zugänglich gemacht, was zeitgleich auch die Begrenzung unseres Forschungsprojektes im Nachgang darstellt. Als Forschungsprojekt können wir in erster Linie Orientierung bieten und zur Nachahmung inspirieren.

Ein hilfreicher Vergleich ist der technologische Wandel im Arbeitsalltag: Heute stellt niemand mehr infrage, ob neue Mitarbeitende einen Laptop statt einer Schreibmaschine erhalten. Die Vorteile sind bekannt und akzeptiert, durch positiv besetzte Use Cases. Im Bereich der künstlichen Intelligenz – insbesondere der generativen KI – fehlen jedoch vielerorts noch klar positiv belegte Anwendungsfälle. Wie genau kann ich das möglichst positiv für mich einsetzen?  Genau hier setzen wir an: Wir wollen für den ganz spezifischen Bereich der kommunalen Daseinsvorsorge und den Unternehmen der öffentlichen Hand einen Grundstein setzen und konkrete, nachvollziehbare und positiv besetzte Beispiele schaffen.

Damit legen wir einen wichtigen Grundstein. Wie stark sich dieser in der Praxis verbreitet, hängt unter anderem von der Vernetzung der beteiligten Partner ab. Gerade im Bereich der Abfallwirtschaft bestehen hier gute Voraussetzungen. Es bleibt jedoch offen, in welchem Zeitraum andere Unternehmen die entwickelten Ansätze adaptieren – ob eigenständig oder gemeinsam mit den Projektpartnern.