TY  - THES
A1  - Kunkel, Stefanie
T1  - Green industry through industry 4.0? Expected and observed effects of digitalisation in industry for environmental sustainability
T1  - Grüne Industrie durch Industrie 4.0? Erwartete und beobachtete Auswirkungen der Digitalisierung in der Industrie auf ökologische Nachhaltigkeit
N2  - Digitalisation in industry – also called “Industry 4.0” – is seen by numerous actors as an opportunity to reduce the environmental impact of the industrial sector. The scientific assessments of the effects of digitalisation in industry on environmental sustainability, however, are ambivalent. This cumulative dissertation uses three empirical studies to examine the expected and observed effects of digitalisation in industry on environmental sustainability. The aim of this dissertation is to identify opportunities and risks of digitalisation at different system levels and to derive options for action in politics and industry for a more sustainable design of digitalisation in industry. I use an interdisciplinary, socio-technical approach and look at selected countries of the Global South (Study 1) and the example of China (all studies). In the first study (section 2, joint work with Marcel Matthess), I use qualitative content analysis to examine digital and industrial policies from seven different countries in Africa and Asia for expectations regarding the impact of digitalisation on sustainability and compare these with the potentials of digitalisation for sustainability in the respective country contexts. The analysis reveals that the documents express a wide range of vague expectations that relate more to positive indirect impacts of information and communication technology (ICT) use, such as improved energy efficiency and resource management, and less to negative direct impacts of ICT, such as electricity consumption through ICT. In the second study (section 3, joint work with Marcel Matthess, Grischa Beier and Bing Xue), I conduct and analyse interviews with 18 industry representatives of the electronics industry from Europe, Japan and China on digitalisation measures in supply chains using qualitative content analysis. I find that while there are positive expectations regarding the effects of digital technologies on supply chain sustainability, their actual use and observable effects are still limited. Interview partners can only provide few examples from their own companies which show that sustainability goals have already been pursued through digitalisation of the supply chain or where sustainability effects, such as resource savings, have been demonstrably achieved. In the third study (section 4, joint work with Peter Neuhäusler, Melissa Dachrodt and Marcel Matthess), I conduct an econometric panel data analysis. I examine the relationship between the degree of Industry 4.0, energy consumption and energy intensity in ten manufacturing sectors in China between 2006 and 2019. The results suggest that overall, there is no significant relationship between the degree of Industry 4.0 and energy consumption or energy intensity in manufacturing sectors in China. However, differences can be found in subgroups of sectors. I find a negative correlation of Industry 4.0 and energy intensity in highly digitalised sectors, indicating an efficiency-enhancing effect of Industry 4.0 in these sectors. On the other hand, there is a positive correlation of Industry 4.0 and energy consumption for sectors with low energy consumption, which could be explained by the fact that digitalisation, such as the automation of previously mainly labour-intensive sectors, requires energy and also induces growth effects. In the discussion section (section 6) of this dissertation, I use the classification scheme of the three levels macro, meso and micro, as well as of direct and indirect environmental effects to classify the empirical observations into opportunities and risks, for example, with regard to the probability of rebound effects of digitalisation at the three levels. I link the investigated actor perspectives (policy makers, industry representatives), statistical data and additional literature across the system levels and consider political economy aspects to suggest fields of action for more sustainable (digitalised) industries. The dissertation thus makes two overarching contributions to the academic and societal discourse. First, my three empirical studies expand the limited state of research at the interface between digitalisation in industry and sustainability, especially by considering selected countries in the Global South and the example of China. Secondly, exploring the topic through data and methods from different disciplinary contexts and taking a socio-technical point of view, enables an analysis of (path) dependencies, uncertainties, and interactions in the socio-technical system across different system levels, which have often not been sufficiently considered in previous studies. The dissertation thus aims to create a scientifically and practically relevant knowledge basis for a value-guided, sustainability-oriented design of digitalisation in industry.
N2  - Die Digitalisierung der Industrie, auch „Industrie 4.0“ genannt, wird von zahlreichen Akteuren als Chance zur Reduktion der Umweltauswirkungen des industriellen Sektors betrachtet. Die wissenschaftlichen Bewertungen der Effekte der Digitalisierung der Industrie auf ökologische Nachhaltigkeit sind hingegen ambivalent. Diese kumulative Dissertation untersucht anhand von drei empirischen Studien die erwarteten und beobachteten Auswirkungen der Digitalisierung der Industrie auf ökologische Nachhaltigkeit. Ziel der Dissertation ist es, Chancen und Risiken der Digitalisierung auf verschiedenen System-Ebenen zu identifizieren und Handlungsoptionen in Politik und Industrie für eine nachhaltigere Gestaltung der Digitalisierung der Industrie abzuleiten. Ich nutze einen interdisziplinären, soziotechnischen Zugang und betrachte ausgewählte Länder des Globalen Südens (Studie 1) und das Beispiel Chinas (alle Studien). In der ersten Studie (Kapitel 2, gemeinsame Arbeit mit Marcel Matthess) untersuche ich mittels qualitativer Inhaltsanalyse Digital- und Industriestrategien aus sieben verschiedenen Ländern in Afrika und Asien auf politische Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen von Digitalisierung auf Nachhaltigkeit und vergleiche diese mit den erwartbaren Potenzialen der Digitalisierung für Nachhaltigkeit in den jeweiligen Länderkontexten. Die Analyse ergibt, dass die Dokumente ein breites Spektrum vager Erwartungen zum Ausdruck bringen, die sich eher auf positive indirekte Auswirkungen der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), wie etwa auf höhere Energieeffizienz und ein verbessertes Ressourcenmanagement, und weniger auf negative direkte Auswirkungen der IKT, wie etwa auf den Stromverbrauch durch IKT, beziehen. In der zweiten Studie (Kapitel 3, gemeinsame Arbeit mit Marcel Matthess, Grischa Beier und Bing Xue) führe und analysiere ich mittels qualitativer Inhaltsanalyse Interviews mit 18 Industrie-Vertreter*innen der Elektronikindustrie aus Europa, Japan und China zu Maßnahmen der Digitalisierung in Lieferketten. Wir stellen fest, dass zwar positive Erwartungen hinsichtlich der Effekte digitaler Technologien für Nachhaltigkeit der Lieferkette bestehen, deren tatsächlicher Einsatz und beobachtete Effekte jedoch noch begrenzt sind. Interviewpartner*innen können nur wenige Beispiele aus den eigenen Unternehmen nennen, die zeigen, dass durch die Digitalisierung der Lieferkette bereits Nachhaltigkeitsziele verfolgt oder Nachhaltigkeits-Effekte, wie Ressourceneinsparungen, nachweisbar erzielt wurden. In der dritten Studie (Kapitel 4, gemeinsame Arbeit mit Peter Neuhäusler, Marcel Matthess und Melissa Dachrodt) führe ich eine ökonometrische Panel-Daten-Analyse durch. Ich untersuche den Zusammenhang zwischen dem Grad von Industrie 4.0 und dem Energieverbrauch sowie der Energieintensität in zehn Fertigungssektoren in China im Zeitraum zwischen 2006 und 2019. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es insgesamt keinen signifikanten Zusammenhang zwischen dem Grad von Industrie 4.0 und dem Energieverbrauch bzw. der Energieintensität in Fertigungs-Sektoren in China gibt. Es können jedoch Unterschiede in Sub-Gruppen von Sektoren festgestellt werden. Ich stelle eine negative Korrelation von Industrie 4.0 und Energieintensität in hoch digitalisierten Sektoren fest, was auf einen Effizienz-steigernden Effekt von Industrie 4.0 hindeutet. Andererseits besteht eine positive Korrelation von Industrie 4.0 und Energieverbrauch für Sektoren mit niedrigem Energieverbrauch, was dadurch erklärt werden könnte, dass Digitalisierung, etwa die Automatisierung zuvor hauptsächlich arbeitsintensiver Sektoren, Energie erfordert und außerdem Wachstumseffekte hervorruft. Im Diskussionsteil (Kapitel 6) dieser Dissertation nutze ich das Ordnungsschema der drei Ebenen Makro, Meso und Mikro, sowie von direkten und indirekten Umwelteffekten für die Einordnung der empirischen Beobachtungen in Chancen und Risiken, etwa hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit von Rebound-Effekten der Digitalisierung auf Mikro-, Meso- und Makro-Ebene. Ich verknüpfe die untersuchten Akteurs-Perspektiven (Politiker*innen, Industrievertreter*innen), statistischen Daten und zusätzliche Literatur über die System-Ebenen hinweg und berücksichtige dabei auch Gedanken der politischen Ökonomik, um Handlungsfelder für nachhaltige(re) digitalisierte Industrien abzuleiten. Die Dissertation leistet damit zwei übergeordnete Beiträge zum wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Diskurs. Erstens erweitern meine drei empirischen Studien den begrenzten Forschungsstand an der Schnittstelle zwischen Digitalisierung in der Industrie und Nachhaltigkeit, insbesondere durch Berücksichtigung ausgewählter Länder im Globalen Süden und des Beispiels Chinas. Zweitens ermöglicht die Erforschung des Themas durch Daten und Methoden aus unterschiedlichen disziplinären Kontexten und unter Einnahme eines soziotechnischen Standpunkts, eine Analyse von (Pfad-)Abhängigkeiten und Unsicherheiten im soziotechnischen System über verschiedene System-Ebenen hinweg, die in bisherigen Studien häufig nicht ausreichend berücksichtigt wurden. Die Dissertation soll so eine wissenschaftlich und praktisch relevante Wissensbasis für eine werte-gleitete, auf Nachhaltigkeit ausgerichtete Gestaltung der Digitalisierung der Industrie schaffen.
KW  - digitalization
KW  - sustainable industrial development
KW  - Industry 4.0
KW  - information and communication technologies
KW  - sustainable supply chain management
KW  - Global Value Chains
KW  - environmental upgrading
KW  - Artificial Intelligence
KW  - Big Data Analytics
KW  - Digital Rebound
KW  - China
KW  - patent
KW  - robot
KW  - sustainability
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - Big Data Analytics
KW  - China
KW  - Digital Rebound
KW  - Globale Wertschöpfungsketten
KW  - Industrie 4.0
KW  - Digitalisierung
KW  - ökologisches Upgrading
KW  - Informations- und Kommunikationstechnologien
KW  - Patent
KW  - Roboter
KW  - Nachhaltigkeit
KW  - nachhaltige industrielle Entwicklung
KW  - nachhaltiges Lieferkettenmanagement
KW  - Industrial Internet of Things
KW  - Industrielles Internet der Dinge
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-613954
ER  - 
TY  - THES
A1  - Schmitz, Seán
T1  - Using low-cost sensors to gather high resolution measurements of air quality in urban environments and inform mobility policy
N2  - Air pollution has been a persistent global problem in the past several hundred years. While some industrialized nations have shown improvements in their air quality through stricter regulation, others have experienced declines as they rapidly industrialize. The WHO’s 2021 update of their recommended air pollution limit values reflects the substantial impacts on human health of pollutants such as NO2 and O3, as recent epidemiological evidence suggests substantial long-term health impacts of air pollution even at low concentrations. Alongside developments in our understanding of air pollution's health impacts, the new technology of low-cost sensors (LCS) has been taken up by both academia and industry as a new method for measuring air pollution. Due primarily to their lower cost and smaller size, they can be used in a variety of different applications, including in the development of higher resolution measurement networks, in source identification, and in measurements of air pollution exposure. While significant efforts have been made to accurately calibrate LCS with reference instrumentation and various statistical models, accuracy and precision remain limited by variable sensor sensitivity. Furthermore, standard procedures for calibration still do not exist and most proprietary calibration algorithms are black-box, inaccessible to the public. This work seeks to expand the knowledge base on LCS in several different ways: 1) by developing an open-source calibration methodology; 2) by deploying LCS at high spatial resolution in urban environments to test their capability in measuring microscale changes in urban air pollution; 3) by connecting LCS deployments with the implementation of local mobility policies to provide policy advice on resultant changes in air quality. 
In a first step, it was found that LCS can be consistently calibrated with good performance against reference instrumentation using seven general steps: 1) assessing raw data distribution, 2) cleaning data, 3) flagging data, 4) model selection and tuning, 5) model validation, 6) exporting final predictions, and 7) calculating associated uncertainty. By emphasizing the need for consistent reporting of details at each step, most crucially on model selection, validation, and performance, this work pushed forward with the effort towards standardization of calibration methodologies. In addition, with the open-source publication of code and data for the seven-step methodology, advances were made towards reforming the largely black-box nature of LCS calibrations.
With a transparent and reliable calibration methodology established, LCS were then deployed in various street canyons between 2017 and 2020. Using two types of LCS, metal oxide (MOS) and electrochemical (EC), their performance in capturing expected patterns of urban NO2 and O3 pollution was evaluated. Results showed that calibrated concentrations from MOS and EC sensors matched general diurnal patterns in NO2 and O3 pollution measured using reference instruments. While MOS proved to be unreliable for discerning differences among measured locations within the urban environment, the concentrations measured with calibrated EC sensors matched expectations from modelling studies on NO2 and O3 pollution distribution in street canyons. As such, it was concluded that LCS are appropriate for measuring urban air quality, including for assisting urban-scale air pollution model development, and can reveal new insights into air pollution in urban environments.
To achieve the last goal of this work, two measurement campaigns were conducted in connection with the implementation of three mobility policies in Berlin. The first involved the construction of a pop-up bike lane on Kottbusser Damm in response to the COVID-19 pandemic, the second surrounded the temporary implementation of a community space on Böckhstrasse, and the last was focused on the closure of a portion of Friedrichstrasse to all motorized traffic. In all cases, measurements of NO2 were collected before and after the measure was implemented to assess changes in air quality resultant from these policies. Results from the Kottbusser Damm experiment showed that the bike-lane reduced NO2 concentrations that cyclists were exposed to by 22 ± 19%. On Friedrichstrasse, the street closure reduced NO2 concentrations to the level of the urban background without worsening the air quality on side streets. These valuable results were communicated swiftly to partners in the city administration responsible for evaluating the policies’ success and future, highlighting the ability of LCS to provide policy-relevant results.
As a new technology, much is still to be learned about LCS and their value to academic research in the atmospheric sciences. Nevertheless, this work has advanced the state of the art in several ways. First, it contributed a novel open-source calibration methodology that can be used by a LCS end-users for various air pollutants. Second, it strengthened the evidence base on the reliability of LCS for measuring urban air quality, finding through novel deployments in street canyons that LCS can be used at high spatial resolution to understand microscale air pollution dynamics. Last, it is the first of its kind to connect LCS measurements directly with mobility policies to understand their influences on local air quality, resulting in policy-relevant findings valuable for decisionmakers. It serves as an example of the potential for LCS to expand our understanding of air pollution at various scales, as well as their ability to serve as valuable tools in transdisciplinary research.
N2  - Luftverschmutzung ist seit hundert Jahren ein anhaltendes globales Problem. Während sich die Luftqualität in einigen Industrieländern durch strengere Vorschriften verbessert hat, hat sie sich in anderen Ländern im Zuge der schnell fortschreitenden Industrialisierung verschlechtert. Die Aktualisierung der von der WHO für das Jahr 2021 empfohlenen Grenzwerte für die Luftverschmutzung spiegelt die erheblichen Aus-wirkungen von Schadstoffen wie Stickstoffdioxid (NO2) und Ozon (O3) auf die menschliche Gesundheit wider, da neuere epidemiologische Erkenntnisse darauf hindeuten, dass Luft-verschmutzung selbst bei niedrigen Konzentrationen erhebliche langfristige gesundheitliche Auswirkungen hat. Parallel zu den Entwicklungen in unserem Verständnis der gesundheitlichen Auswirkungen von Luftverschmutzung wurde die neue Technologie der Low-Cost-Sensoren (LCS) sowohl von der Wissenschaft als auch von der Industrie als neue Methode zur Messung der Luftverschmutzung aufgegriffen. Vor allem aufgrund ihrer geringeren Kosten und kleineren Größe können sie in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, u. a. bei der Entwicklung von Messnetzen mit höherer räumlicher Auf-lösung, bei der Identifizierung von Quellen und bei der Messung der Luftverschmutzung. Es wurden zwar erhebliche Anstrengungen unternommen, um LCS mit Hilfe von Referenzinstrumenten und verschiedenen statistischen Modellen genau zu kalibrieren, aber die Genauigkeit und Präzision bleiben durch die variable Sensorempfindlichkeit begrenzt. Darüber hinaus gibt es immer noch keine Standardverfahren für die Kalibrierung, und die meisten proprietären Kalibrierungsalgorithmen sind Blackboxen, die für die Öffentlichkeit nicht zugänglich sind. Mit dieser Arbeit soll die Wissensbasis über LCS auf verschiedene Weise erweitert werden: 1) durch die Entwicklung einer Open-Source-Kalibrierungsmethodik; 2) durch den Einsatz von LCS mit hoher räumlicher Auflösung in städtischen Umgebungen, um ihre Fähigkeit zur Messung kleinräumlicher Veränderungen der städtischen Luftverschmutzung zu testen; 3) durch die Verknüpfung von LCS-Einsätzen mit der Umsetzung lokaler Verkehrsmaßnahmen, um politische Empfehlungen zu den daraus resultierenden Veränderungen der Luftqualität geben zu können. 
In einem ersten Schritt wurde festgestellt, dass LCS mit Hilfe von sieben allgemeinen Schritten konsistent und mit guter Leistung gegenüber Referenzinstrumenten kalibriert werden können: 1) Bewertung der Rohdatenverteilung, 2) Datenbereinigung, 3) Kenn-zeichnung von Daten, 4) Modellauswahl und -abstimmung, 5) Modellvalidierung, 6) Export der endgültigen Vorhersagen und 7) Berechnung der damit verbundenen Unsicherheit. Durch die Betonung der Notwendigkeit einer konsistenten Berichterstattung über Details bei jedem Schritt, insbesondere bei der Modellauswahl, -validierung und 
-leistung, hat diese Arbeit die Bemühungen um eine Standardisierung der Kalibrierungs-methoden vorangetrieben. Darüber hinaus wurden mit der Open-Source-Veröffentlichung von Code und Daten für die siebenstufige Methodik Fortschritte bei der Reformierung der weitgehenden Blackbox-Natur von LCS-Kalibrierungen erzielt.
Nach der Einführung einer transparenten und zuverlässigen Kalibrierungsmethode wurden die LCS zwischen 2017 und 2020 an verschiedenen Straßen eingesetzt. Unter Ver-wendung von zwei Arten von LCS, Metalloxid (MOS) und elektrochemisch (EC), wurde ihre Leistung bei der Erfassung der erwarteten Muster der NO2- und O3-Belastung in Städten bewertet. Die Ergebnisse zeigten, dass die kalibrierten Konzentrationen der MOS- und EC-Sensoren mit den allgemeinen Tagesmustern der NO2- und O3-Belastung überein-stimmten, die mit Referenzgeräten gemessen wurden. Während sich MOS als unzuverlässig erwies, wenn es darum ging, Unterschiede zwischen den gemessenen Orten inner-halb der städtischen Umgebung zu erkennen, entsprachen die mit kalibrierten EC-Sensoren gemessenen Konzentrationen den Erwartungen aus Modellierungsstudien zur Verteilung der NO2- und O3-Belastung in Straßenschluchten. Daraus wurde der Schluss gezogen, dass LCS für die Messung der Luftqualität in Städten geeignet sind, auch zur Unterstützung der Entwicklung von Luftverschmutzungsmodellen auf städtischer Ebene, und dass sie neue Erkenntnisse über die Luftverschmutzung in städtischen Umgebungen liefern können.
Um das letzte Ziel dieser Arbeit zu erreichen, wurden zwei Messkampagnen im Zusammenhang mit der Umsetzung von drei verkehrspolitischen Maßnahmen in Berlin durchgeführt. Bei der ersten handelte es sich um den Bau einer Pop-up-Radweg auf dem Kottbusser Damm als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie, bei der zweiten um die vorübergehende Einrichtung eines Gemeinschaftsraums in der Böckhstraße und bei der letzten um die Sperrung eines Teils der Friedrichstraße für den gesamten motorisierten Verkehr. In allen Fällen wurden NO2-Messungen vor und nach der Durchführung der Maßnahme durchgeführt, um die Veränderungen der Luftqualität infolge dieser Maßnahmen zu bewerten. Die Ergebnisse des Experiments am Kottbusser Damm zeigten, dass die NO2-Konzentrationen, denen die Radfahrer ausgesetzt waren, durch den Radweg um 22 ± 19 % gesenkt wurden. In der Friedrichstraße sank die NO2-Konzentration durch die Straßensperrung auf das Niveau des städtischen Hintergrunds, ohne dass sich die Luft-qualität in den Seitenstraßen verschlechterte. Diese wertvollen Ergebnisse wurden den verantwortlichen Ansprechpersonen in der Stadtverwaltung, die für die Bewertung des Erfolgs und der Zukunft der Maßnahmen verantwortlich sind, schnell mitgeteilt, was die Fähigkeit von LCS unterstreicht, politisch relevante Ergebnisse zu liefern.
Da es sich um eine neue Technologie handelt, muss noch viel über LCS und ihren Wert für die akademische Forschung im Bereich der Atmosphärenwissenschaften gelernt werden. Dennoch hat diese Arbeit den Stand der Technik in mehrfacher Hinsicht verbessert. Erstens wurde eine neuartige Open-Source-Kalibrierungsmethode entwickelt, die von LCS-Anwender*innen für verschiedene Luftschadstoffe verwendet werden kann. Zweitens wurde die Beweisgrundlage für die Zuverlässigkeit von LCS zur Messung der Luftqualität in Städten gestärkt, indem durch neuartige Einsätze in Straßenschluchten festgestellt wurde, dass LCS mit hoher räumlicher Auflösung zum Verständnis der Dynamik der Luftverschmutzung auf kleinräumlicher Ebene eingesetzt werden kann. Schließlich ist es die erste Studie dieser Art, die LCS-Messungen direkt mit verkehrspolitischen Maßnahmen verknüpft, um deren Einfluss auf die lokale Luftqualität zu verstehen, was zu politisch relevanten Erkenntnissen führt, die für Entscheidungsträger*innen wertvoll sind. Die Studie ist ein Beispiel für das Potenzial von LCS, unser Verständnis von Luftverschmutzung in verschiedenen Maßstäben zu erweitern, sowie für ihre Fähigkeit, als wert-volle Werkzeuge in der transdisziplinären Forschung zu dienen.
T2  - Verwendung kostengünstiger Sensoren zur Erfassung hochauflösender Messungen der Luftqualität in städtischen Umgebungen und zur Information über die Mobilitätspolitik
KW  - air pollution
KW  - urban
KW  - low-cost sensor
KW  - transdisciplinary
KW  - sustainability
KW  - mobility
KW  - policy
KW  - Luftverschmutzung
KW  - Mobilität
KW  - Politik
KW  - Nachhaltigkeit
KW  - Transdisziplinarität
KW  - Städte
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-601053
ER  - 
TY  - RPRT
T1  - Umweltdaten aus Brandenburg
BT  - Bericht 2004
KW  - Brandenburg
KW  - Umweltschutz
KW  - Nachhaltigkeit
Y1  - 2004
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-bbdig-197
ER  - 
TY  - BOOK
T1  - Tackling investment challenges in power generation
BT  - In IEA countries
KW  - Energieerzeugung
KW  - Investitionspolitik
KW  - Nachhaltigkeit
Y1  - 2007
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-bbdig-70
SN  - 978-92-64-03007-7
PB  - OECD/IEA
CY  - Paris
ER  -