Unter der Leitung von Forvia Hella arbeiteten BMW, Covestro, Geba, Miele, die Hochschule Hamm-Lippstadt, das Heinz Nixdorf Institut und das Fraunhofer IEM drei Jahre an einem nachhaltigen und kreislauffähigen Scheinwerfer – und zwar über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. „Uns war es besonders wichtig, den Lebenszyklus des Scheinwerfers wirklich ganzheitlich – von der Wiege bis zur Bahre – zu betrachten und beispielsweise auch die Nutzung und Entsorgung einzubeziehen“, betonte Felix Siems, Projektleiter am Fraunhofer IEM.

Beim Projektabschluss konnten die Partner einen prototypisch entwickelten Scheinwerfer vorstellen: Er besteht vollständig aus nachhaltigen Polymeren, ist reparierbar und sortenrein recyclingfähig. Er ist deutlich leichter und benötigt fast 50 % weniger Energie als derzeit verbaute Scheinwerfer.

Life Cycle Assessment: Am Anfang der Entwicklung besonders effektiv

Unternehmen stehen angesichts neuer gesetzlicher Anforderungen wie der Corporate Sustainability Reporting Directive der EU vor der Aufgabe, Umweltauswirkungen transparent zu erfassen und nachzuweisen. Gerade komplexe mechatronische Systeme wie Scheinwerfer, die aus bis zu 300 Einzelteilen bestehen, machen dies besonders anspruchsvoll. „Das NALYSES-Team verfolgte daher einen klaren Ansatz“, sagte Stephan Stieren, Gruppenleiter am Fraunhofer IEM. „Nachhaltigkeit muss dort ansetzen, wo die entscheidenden Weichen gestellt werden: im frühen Engineering. Hier lassen sich bis zu 80 % der späteren Umweltwirkung beeinflussen – und dies noch zu verhältnismäßig geringen Kosten, lange bevor Fertigungs- oder Nutzungsdaten vorliegen.“ Deshalb entwickelte das Fraunhofer IEM ein Life-Cycle-Assessment-Modell, das die Umweltwirkungen des Scheinwerfers von der Herstellung bis zum Recycling analysiert. So können die Auswirkungen von Designanpassungen auf den CO₂-Fußabdruck des Scheinwerfers bereits in der frühen Entwicklung digital nachvollzogen werden.

Im Projekt entstanden zwei zentrale Werkzeuge:

• Ein digitaler grüner Zwilling, der alle relevanten Daten – von Stücklisten über Transportwege bis hin zu Prozess- und Nutzungsdaten – systematisch erfasst. Eine integrierte Hotspot-Analyse zeigt die wesentlichen Emissionstreiber und unterstützt Ingenieur:innen dabei, nachhaltigere Designentscheidungen zu treffen.
• Wesentlicher Bestandteil des grünen Zwillings war das Life-Cycle-Assessment-Modell, das den gesamten Lebenszyklus des Scheinwerfers abbildet. Es ermöglicht, Materialauswahl, Reparierbarkeit oder Recyclingfähigkeit schon in frühen Entwicklungsphasen hinsichtlich Treibhauspotenzial und weiterer Wirkungskategorien zu bewerten.

So können künftig alternative Konstruktionen, Materialvarianten oder Nutzungsszenarien miteinander verglichen und der ökologische Fußabdruck als KPI in Engineering-Entscheidungen etabliert werden.

Systemischer Ansatz für Nachhaltigkeit von Beginn an

Das Fraunhofer IEM unterstützte das Projekt mit seiner Expertise in modellbasierter Entwicklung, zirkulären Produktarchitekturen und nachhaltigem Systems Engineering. Dazu gehörten:

• Die Strukturierung und Bewertung der relevanten Primärdaten für das Life Cycle Assessment (LCA).
• Ein LCA-Modell, das Designentscheidungen entlang des gesamten Lebenszyklus strukturiert unterstützt.
• Die Integration etablierter Prinzipien der zirkulären Wirtschaft („R-Strategien“) in eine zirkuläre Entwicklungslogik.

Hella und BMW nutzen Projektergebnisse für das künftige Engineering

Die Ergebnisse aus NALYSES wurden exemplarisch in einem Demonstrator umgesetzt: So stellten die Partner beim gemeinsamen Projektabschluss den nachhaltigen Scheinwerfer vor, der über seinen Lebenszyklus 52 % weniger CO₂-Äquivalente (Treibhausgas-Emissionen im Lebenszyklus eines Produkts) ausstößt als herkömmliche Produkte.

Bei Hella und BMW sollen die Projektergebnisse auch in die Entwicklung künftiger Scheinwerfergenerationen einfließen, weiß Dr. Mathias Niedling, Head of Sustainability Lighting bei Hella Forvia: „Die Zusammenarbeit im Projekt NALYSES zeigt uns, wie Nachhaltigkeit ein integraler Bestandteil des Engineerings im Automotive werden kann. Dies gelingt am besten, wenn die richtigen Daten und Methoden in einem digitalen Zwilling praxisnah zur Verfügung stehen.“