Sustainability Meets Data Management
Nachhaltigkeit ohne transparente Daten gleicht einem Kompass ohne Nadel. Erst präzise und verlässliche Informationen zeigen, wo ein Unternehmen tatsächlich steht – und wo wirksame Maßnahmen ansetzen können. Je klarer die Realität entlang der Wertschöpfungsketten sichtbar wird, desto zielgerichteter lassen sich nachhaltigkeitsrelevante Entscheidungen treffen, Verbesserungen steuern und Fortschritte glaubwürdig belegen.
Nachhaltigkeit steht und fällt mit der Verfügbarkeit von belastbaren Daten. Wer robuste Entscheidungen treffen und wirkungsstarke Maßnahmen steuern will, braucht ein Datenfundament, das vom Einkauf bis zur Logistik, von der Entwicklung bis zur Produktion hauptsächlich Primärdaten, also Daten direkt vom Vertragspartner enthält. Aus zunächst verwendeten Sekundärdaten, d. h. allgemeinen Markt- und Durchschnittsdaten, werden prüfbare Kennwerte, aus punktuellen Abfragen werden End-to-End-Datenketten. Die größten Herausforderungen liegen dabei in zwei Feldern: erstens in der präzisen Berechnung von produktbezogenen CO2-Fußabdrücken (engl.: Product Carbon Footprint (PCF)) über komplexe Lieferketten hinweg; zweitens in der konsequenten Umsetzung von Prinzipien der Kreislaufwirtschaft. Diese zielen darauf ab, Ressourcen möglichst lange im Wirtschaftskreislauf zu halten, etwa durch langlebige Produktdesigns, recyclingfähige Materialien, die Wiederverwendung von Komponenten sowie transparente Material‑ und Stoffströme entlang der Wertschöpfungskette. Beides erfordert integrierte Systeme, valide Primärdaten und gemeinsame Standards – entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Quellen, Granularität, Qualität, Dynamik: Die vier Hürden der Praxis
Ein klar ausgerichteter Nachhaltigkeitskompass entsteht erst, wenn Daten aus vielen Quellen zu einem stimmigen Gesamtbild zusammengeführt werden. Die Komplexität beginnt bei der Vielfalt der Quellen: ERP- und Einkaufssysteme, Energiemonitoring, Produktions- und Qualitätsdaten, Transport- und Logistikdaten, Angaben der Lieferanten sowie externe Datenbanken. Diese Quellen sprechen selten dieselbe Sprache und folgen unterschiedlicher Systematik. Zweitens verlangt eine ganzheitliche PCF-Berechnung eine hohe Granularität: Materialzusammensetzungen, Stücklisten, Energieverbräuche pro Prozessschritt, Ausschussquoten, Transportmodi und -distanzen. Es handelt sich nicht nur um „eine Zahl“, sondern ein Mosaik aus vielen präzise zusammengesetzten Informationen. Drittens: Datenqualität und -verfügbarkeit. Unternehmen sind auf Daten aus der Lieferkette angewiesen, denn der direkte Einblick in vorgelagerte Produktionsprozesse und genaue Lieferkettenstrukturen ist nicht gegeben. Viele Lieferanten verfügen noch nicht über standardisierte Erfassungssysteme und liefern unvollständige oder wenig belastbare Angaben. Diese Lücken werden häufig mithilfe von Sekundärdaten geschlossen, die jedoch aufgrund ihrer durchschnittsbasierten, aggregierten Natur mit einer geringeren Genauigkeit verbunden sind. Hinzu kommt der Schulungsbedarf entlang der Lieferkette: Was genau wird benötigt? In welcher Tiefe? Nach welchem Standard? Viertens: Dynamik. Emissionsfaktoren verändern sich (z. B. Strommix, Recyclinganteile), Prozesse werden effizienter, Materialien wechseln. Ein PCF ist damit kein statischer Wert, sondern eine periodisch zu aktualisierende Kenngröße.
Die Herstellung dieser Elastomerdichtung für einen Batteriespeicher umfasst mehrere Produktionsschritte, wobei jeder einzelne Schritt spezifische Datenpunkte erzeugt, die in die Berechnung des Product Carbon Footprints einfließen.
Vom Prozess zum Profil: Wie Details den Fußabdruck prägen
Ein PCF wird bei ElringKlinger von der Rohstoffgewinnung bis zum Werkstor ermittelt – der Fachbegriff dazu ist „cradle to gate“. Die Nutzungsphase und das End-of-Life-Recycling bleiben aufgrund der unbekannten Datenlage erst einmal außen vor, damit Einkauf, Entwicklung, Produktion und letztendlich die Kunden belastbare, vergleichbare CO2-Daten für die Herstellung der Produkte erhalten. Während eine Lebenszyklusanalyse (LCA) mehrere Umweltauswirkungen über den gesamten Lebenszyklus betrachtet, fokussiert sich der PCF, als Teilmenge der LCA, ausschließlich auf Kohlendioxidemissionen.
Um die Ermittlung dieser Kennzahlen unternehmensintern konsistent und effizient zu gestalten, setzt ElringKlinger auf eine dedizierte PCF-Systematik, die die PCF-Berechnung methodensicher abbildet und Datenflüsse aus Einkauf, Produktion und Logistik zusammenführt. Für die vorgelagerte Wertschöpfungskette wurden ein Methodenhandbuch zur klaren Abgrenzung von Systemgrenzen, Datentiefe, Allokation sowie Cut-off-Kriterien und standardisierte Templates für die Datenerhebung etabliert. Im nächsten Schritt werden Mitarbeitende in den Business Units und Zentralbereichen gezielt geschult. Zusätzlich treibt ElringKlinger die digitale Orchestrierung voran: Künftig könnten automatisierte Workflows Einkaufs-, Energie- und Fertigungsdaten miteinander verknüpfen.
Als besonders herausfordernd zeigen sich die vorgelagerten Emissionen der Wertschöpfungskette (Scope 3). Da viele Lieferanten noch keine ausgereiften Datenerfassungssysteme besitzen, erhöht ElringKlinger den Primärdatenanteil schrittweise – mit standardisierten Datenspezifikationen, Onboarding-Guides und einer schrittweisen Übergangsphase von Sekundär- zu Primärdaten. Wo Primärdaten noch fehlen, kommen qualitätsbewertete Sekundärdaten zum Einsatz, die zukünftig sukzessive ersetzt werden. Über das sogenannte Data Maturity Level, das für jeden PCF im ERP-System hinterlegt wird, bewertet der Konzern den Reifegrad der Daten in Übereinstimmung mit der eigens dafür definierten Systematik.
Wie viel Detailtiefe erforderlich ist, zeigt ein Blick in die Fertigung. Selbst ein vermeintlich einfaches Metallbauteil wie eine Elastomerdichtung für einen Batteriespeicher umfasst zahlreiche Prozessschritte – von Stanz- und Vorbehandlungsprozessen über Spritzgussprozesse bis hin zu Nachbehandlungsprozessen einschließlich der darin integrierten Prüfprozesse. Jede dieser Phasen ist mit einem eigenen Energiebedarf, Ausschussquoten und Materialverlusten verbunden. Der gleiche methodische Aufwand setzt sich entlang der gesamten Lieferkette fort. Auch für zugekaufte Rohmaterialien sind valide und belastbare Daten erforderlich, die auf entsprechenden Prozess- und Produktionsdaten der Lieferanten basieren. Jeder Lieferant steht damit vor der gleichen Aufgabe der Datenerhebung und -validierung. Um realistische Werte zu erhalten, verknüpft ElringKlinger seine PCF-Modelle daher eng mit realen Produktionsdaten – sowohl im eigenen Geschäft als auch entlang der vorgelagerten Wertschöpfungskette.
Mit Standardisierung und Qualifizierung schafft ElringKlinger ein Datenfundament, das nicht nur Transparenz ermöglicht, sondern aktiv zur nachhaltigen Verbesserung von Produkten und Prozessen beiträgt. So wird der „cradle-to-gate-PCF“ zum strategischen Hebel – für bessere Entscheidungen unter ökologischen Gesichtspunkten, messbare Fortschritte in Sachen Dekarbonisierung und zukunftsfähig aufgestellte Lieferketten.
Für ElringKlinger wird der nächste große Schritt darin liegen, Produkte von Beginn an konsequent LCA-orientiert zu entwickeln.
Design for Circularity: Wirkung beginnt im Entwurf
Die Kreislaufwirtschaft erweitert den Blick: Nicht nur Kohlenstoffdioxid, sondern der ganzheitliche Blick auf Materialströme, Nutzungsmodelle und Lebensdauer bestimmen, wie nachhaltig ein Produkt am Ende wirklich ist. Für ElringKlinger wird der nächste große Schritt deshalb darin liegen, Produkte von Beginn an konsequent LCA-orientiert zu entwickeln. Je früher Umweltwirkungen sichtbar werden, desto gezielter lassen sich Materialien, Konstruktionen und Prozesse optimieren – und zwar dort, wo es am meisten wirkt: im Design.
Eine solch ganzheitliche Betrachtung erfordert präzises und zugängliches Datenmanagement über sämtliche Lebensphasen hinweg. Entscheidend ist zu verstehen, welche Materialien in welchen Komponenten stecken, in welchen Mengen, mit welchen kritischen Substanzen und wie sich ihre Eigenschaften über wiederholte Nutzungszyklen verändern. Gleichzeitig müssen Rezyklate eindeutig identifizierbar sein – inklusive Herkunft, Qualitätsklassen und CO2-Fußabdruck –, sodass Engineering und Einkauf fundierte Entscheidungen treffen können.
Eine aktuelle Herausforderung liegt darin, dass es bislang keine durchgängigen und vor allem standardisierten Zirkularitätskennzahlen gibt. Kennzahlen wie Materialzirkularität, Rezyklatanteile, Reparierbarkeitsgrade oder Demontagebewertungen sind in der Industrie noch nicht einheitlich definiert. Genau hier setzt ElringKlinger an: mit dem Ziel, schrittweise ein konsistentes Kennzahlensystem zirkular relevanter KPIs zu etablieren und diese perspektivisch direkt in die Entwicklungsmeilensteine zu integrieren. So kann LCA-basiertes Design zu einem festen Bestandteil des Produktentstehungsprozesses werden.
Viele gesetzlichen Entwicklungen in Europa deuten darauf hin, dass digitale Produktpässe (DPP) zum zentralen Baustein werden, um LCA-Daten künftig vollständig digital abzubilden. Sie bündeln Material-, Prozess- und Nachhaltigkeitsinformationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg und schaffen damit erstmals eine durchgängige, einheitliche Datenbasis – vom Rohstoff bis zum Recycling. Für ElringKlinger bedeutet das: Entwicklungsbereiche können ökologische Auswirkungen schon früh erkennen und steuern, Fertigungs- und Qualitätsabteilungen profitieren von klarer Materialtransparenz. Auch das Recycling kann dadurch deutlich effizienter gestaltet werden. Obwohl die Einführung – von Schnittstellen über Datenmodelle bis hin zu Berechtigungen – anspruchsvoll sein wird, eröffnet der digitale Produktpass einen entscheidenden Vorteil. Die LCA wird sich dadurch vom reinen Analysewerkzeug zur integrierten Entscheidungsgrundlage über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg etablieren.
Indem ElringKlinger „Design for Circularity“ schrittweise verankert, entwickelt sich das heutige Datenmanagement zu einem wirksamen Steuerungsinstrument. Produkte lassen sich gezielt bewerten und verbessern – für geringere Umweltwirkungen, höhere Materialeffizienz und eine Zukunft, in der Kreislaufwirtschaft gelebte Realität wird.
Daten als Kompass: Transparenz, Vertrauen, Tempo
Datenmanagement ist das Rückgrat glaubwürdiger Nachhaltigkeit – und ein Kompass, der Orientierung gibt, wenn er vollständige und hochwertige Daten enthält. Es schafft die Grundlage für operative Exzellenz – von präzisen PCFs bis hin zu einer wirksam gesteuerten Kreislaufwirtschaft. Wer heute in Systeme und Standards investiert, gewinnt morgen Transparenz, Vertrauen und Tempo in der Transformation, denn verlässliche Daten sind die Währung für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.
