Eine Herausforderung dabei: Die Daten liegen meist nicht sauber und verfügbar an einem Ort, sondern sind unübersichtlich über verschiedene Systeme verteilt. Neben den eigenen Daten müssen zudem Lieferkettendaten („Scope 3“) anderer Unternehmen miteinbezogen werden. Viele Unternehmen haben diese Daten zwar bereits, aber oft bleiben sie ungenutzt, weil IT‑Systeme nicht mit LCA‑Anwendungen verknüpft sind. Die Lösung? Dataspaces und KI-basierte LCA-Lösungen! 

Next-Gen LCAs 

Ein Dataspace ist ein technischer und organisatorischer Rahmen, innerhalb dessen sämtliche Daten eines Ökosystems eingepflegt und genutzt werden können. Dataspaces helfen, Daten zu konsolidieren und zu harmonisieren. Das verbessert nicht nur operative Effizienz und Resilienz, sondern bildet auch die Basis für aussagefähige LCAs. 

Dank Dataspaces können Unternehmen KI‑basierte LCA‑Lösungen nutzen. Diese können schon heute schnellere LCA‑Berechnungen durchführen, indem sie das Produktsystem automatisiert aus der Stückliste (Bill of Materials, BoM) modellieren. Darüber hinaus ermöglicht KI die automatisierte Verknüpfung von Datensätzen aus LCA‑Datenbanken mit relevanten Materialien und Komponenten.  

KI‑gestützte LCAs können außerdem auf fortschrittliche Algorithmen und Machine Learning zurückgreifen, um große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu verarbeiten und dadurch umfassendere Echtzeit‑Bewertungen zu ermöglichen. 

Detaillierte Übersicht in Echtzeit 

Wichtig für Dataspaces ist digitale Kontinuität, also die nahtlose Datenintegration aus zentralen Unternehmenssystemen wie Enterprise Resource Planning (ERP) und Product Lifecycle Management (PLM).  

Durch die Herstellung einer durchgängigen Datenintegration zwischen ERP‑Systemen und LCA‑Berechnungstools können Unternehmen die Extraktion kritischer Datenpunkte automatisieren, beispielsweise Materialmengen, Ausschuss-/Verlustquoten und den Energieeinsatz je Prozessschritt. 

PLM‑Systeme wiederum, die den gesamten Lebenszyklus eines Produkts von der Entwicklung bis zum End‑of‑Life verwalten, enthalten Informationen wie Materialtypen, Materialeigenschaften sowie Konstruktions- und Designmerkmale. Die Integration von PLM‑Daten in LCA‑Berechnungstools ermöglicht es daher, detaillierte Informationen zu den im Produkt eingesetzten Materialien, deren jeweiligen Umweltwirkungen sowie den Fertigungsschritten zu erfassen, die bei ihrer Herstellung anfallen. 

Eine Echtzeit‑Synchronisierung der Daten zwischen Quellsystemen und LCA‑Tools stellt sicher, dass die Berechnungen auf aktuellen Informationen basieren. Darüber hinaus schafft der Integrationsprozess eine klare sogenannte Audit‑Trail‑Struktur, die es Unternehmen ermöglicht, die Herkunft einzelner Datenpunkte nachzuvollziehescon und die Genauigkeit der LCA‑Ergebnisse zu überprüfen.  

Dataspaces, aber sicher 

Wie können Dataspaces all diese Daten konsolidieren und für KI-Lösungen nutzbar machen, ohne das Unternehmen Sicherheit und Souveränität einbüßen? Das ist möglich, dank sogenanntem dezentralem bzw. föderiertem Datenaustausch: Dabei können Daten genutzt werden, aber an der Quelle verbleiben, und Anbieter behalten die Kontrolle durch Identitäts- und Zugriffsmanagement sowie die Durchsetzung von Nutzungs- und Richtlinienvorgaben. 

Das ist optimal für DPPs, da diese strukturierte, maschinenlesbare Datensätze sind, die mit einer eindeutigen Produktkennung verknüpft und über einen Datenträger unter vereinbarten Zugriffsrechten zugänglich gemacht werden. Damit das funktioniert, benötigen DPPs LCA‑Daten, die für nahtlose Interoperabilität strukturiert sind, unter Nutzung von Datenformaten wie JSON. Als optionale Vertrauenskomponente können dann auch weitere Technologien eingesetzt werden, beispielsweise Blockchain, was aber nicht grundsätzlich erforderlich ist. 

Klar ist: Daten sind eine der wichtigsten Grundlagen für eine intelligente Industrie. Mit Dataspaces bauen Unternehmen daher ein Fundament, das technologische Innovationen skalierbar macht, operative Effizienz erhöht, und robuste und verlässliche LCAs und damit DPPs ermöglicht – ohne ihre Souveränität zu gefährden. 

Vielen Dank an meinen Co-Autor Alexander Sorgenicht.

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