KI-gestützter Datenerfassungsassistent zur effizienten Erstellung von Produkt-Ökobilanzen
Im Forschungs- und Entwicklungsprojekt „EcoAssist“ entsteht ein digitaler Assistent für die strukturierte Datenerfassung bei Produkt-Ökobilanzen (Life Cycle Assessment, LCA) und Product Carbon Footprints (PCF). Die Webanwendung soll insbesondere kleine und mittlere Unternehmen dabei unterstützen, erforderliche Unternehmens- und Prozessdaten zu identifizieren, zu erfassen und auf Vollständigkeit und Konsistenz zu prüfen. Dialogbasierte Datenerhebung, wissensbasierte Modellierung, automatisierte Datenanalyse und Visualisierung sollen den Erfassungsaufwand reduzieren und die Nachvollziehbarkeit der Modellbildung verbessern.
Ausgangslage und Motivation
Für Produkt-Ökobilanzen und Product Carbon Footprints werden umfangreiche Daten benötigt, unter anderem zu Materialien, Energieverbräuchen, Transportwegen, Produktionsprozessen und Entsorgungsszenarien. In Unternehmen liegen diese Informationen häufig verteilt in unterschiedlichen Systemen und Formaten vor. Bevor eine Bilanzierung möglich ist, müssen die relevanten Daten daher zunächst identifiziert, zusammengeführt und dem betrachteten Produkt beziehungsweise den jeweiligen Prozessen zugeordnet werden.
In der Praxis erfolgt diese Datenerhebung häufig über Tabellen oder umfangreiche Fragebögen. Das ist zeitaufwendig und setzt Fachwissen über die erforderlichen Daten und deren Verwendung voraus. Auch bei vorhandener LCA-Software bleibt die Beschaffung und Prüfung geeigneter Eingangsdaten ein wesentlicher Arbeitsschritt. Für kleine und mittlere Unternehmen kann dies den Einstieg in die Produkt-Ökobilanzierung zusätzlich erschweren. Gleichzeitig steigt durch regulatorische und marktseitige Anforderungen der Bedarf an nachvollziehbaren Informationen zu Emissionen und Ressourcenverbräuchen.
Zielstellung
EcoAssist soll Unternehmen bei der systematischen Erfassung und Strukturierung der für LCA und PCF erforderlichen Informationen unterstützen. Die geplante Webanwendung führt Anwender dialogbasiert durch die Datenerhebung und hilft dabei, relevante Datenquellen und Eingabeparameter zu bestimmen.
Der Erfassungsprozess soll an den jeweiligen Anwendungsfall angepasst werden. Ausgehend von der Definition der Systemgrenzen werden die erforderlichen Aktivitäts- und Emissionsdaten schrittweise zusammengestellt. Fehlende oder widersprüchliche Angaben sollen frühzeitig erkennbar werden. Gleichzeitig visualisiert das System den Stand der Datenerhebung und die Struktur des entstehenden Modells. Dadurch sollen Datensammlung und Modellbildung transparenter und besser nachvollziehbar werden.
Lösungsansatz
Der technologische Ansatz verbindet Methoden der künstlichen Intelligenz mit wissensbasierter Modellierung und automatisierter Datenanalyse. Kern ist ein dialogbasiertes Assistenzsystem, das abhängig von Branche, Produkttyp und bereits verfügbaren Unternehmensdaten ermittelt, welche Informationen für die jeweilige Modellierung noch benötigt werden.
Dafür wird eine flexible Datenstruktur entwickelt, die unterschiedliche Datentypen, Branchenkontexte und Modellierungsanforderungen abbilden kann. Im Projekt werden hierfür unter anderem Entscheidungsbäume, Ontologien und Wissensgraphen untersucht, um Beziehungen zwischen Prozessen, Materialien und Emissionsfaktoren strukturiert abzubilden. Ergänzend sollen Verfahren des maschinellen Lernens Muster in vorhandenen Datensätzen analysieren und wiederkehrende Strukturen in typischen Datenerfassungsprozessen erkennen.
Ein weiterer Entwicklungsbaustein ist die kontinuierliche Bewertung der Datenqualität. Während der Eingabe soll das System auf Unvollständigkeiten und Inkonsistenzen hinweisen und den aktuellen Stand der Datengrundlage transparent darstellen. Eine grafische Darstellung des LCA-Modells und des Erfassungsfortschritts unterstützt zusätzlich die Orientierung im Modellierungsprozess.
Zusätzlich wird untersucht, wie sich auf Basis der erfassten Daten mögliche Emissionsminderungspotenziale identifizieren und Maßnahmen hinsichtlich ihrer potenziellen Wirkung einordnen lassen. Dazu werden unterschiedliche KI-basierte Optimierungsverfahren analysiert und experimentell erprobt. Dieser Baustein erweitert den Datenerfassungsassistenten um eine nachgelagerte Auswertung der verfügbaren Informationen.
Eine zentrale technische Herausforderung ist die Übertragbarkeit der Datenerfassungslogik auf unterschiedliche Branchen, Produkte und Datenquellen. Auch Unterschiede zwischen Datenbanken, Normanforderungen und Modellierungsansätzen erschweren eine einheitliche Struktur. Im Projekt muss daher untersucht werden, welche Bestandteile der Erfassungslogik verallgemeinert werden können und an welchen Stellen anwendungsspezifische Modellierungen erforderlich sind.
Anwendung
Die geplante Lösung richtet sich insbesondere an Industrie- und Produktionsunternehmen, die Umweltinformationen zu ihren Produkten erfassen und bereitstellen müssen. Solche Informationen werden zunehmend im Zusammenhang mit regulatorischen Anforderungen sowie von Auftraggebern und Partnern innerhalb von Lieferketten benötigt. Gerade kleinere Unternehmen verfügen jedoch häufig nur über begrenzte personelle Ressourcen und Erfahrung mit komplexen LCA-Methoden.
EcoAssist adressiert deshalb vor allem Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes und weitere Branchen mit komplexen Produkt- und Lieferkettenstrukturen. Die strukturierte Datenerfassung soll den Zugang zur Produkt-Ökobilanzierung erleichtern und zugleich die Nachvollziehbarkeit der zugrunde liegenden Daten und Modellierungsschritte verbessern. Eine belastbarere Datengrundlage kann darüber hinaus Entscheidungen über mögliche Maßnahmen zur Verringerung von Emissionen und Ressourcenverbräuchen unterstützen.
Das Unternehmen / der Antragsteller
Die PeoplePlanetProfit GmbH & Co. KG ist ein Beratungs- und Softwareunternehmen mit Schwerpunkt auf Nachhaltigkeitsmanagement, CO₂-Bilanzierung und datenbasierten Lösungen zur Bewertung der Umweltwirkungen von Produkten und Prozessen. Das Unternehmen unterstützt insbesondere kleine und mittlere Unternehmen bei Nachhaltigkeitsberichterstattung, Lieferkettenanforderungen sowie bei der Erstellung von Product Carbon Footprints und Lebenszyklusanalysen.
Ein Schwerpunkt liegt auf der strukturierten Erfassung, Aufbereitung und Analyse unternehmensinterner Daten für die ökologische Bewertung von Produkten und Wertschöpfungsketten. Dafür entwickelt PeoplePlanetProfit digitale Methoden und Softwarelösungen zur Integration von Nachhaltigkeitsdaten in bestehende Geschäftsprozesse sowie zur Verbesserung von Datenqualität und Nachvollziehbarkeit.
Die fachliche Expertise umfasst die Anwendung von Methoden und Normen der Ökobilanzierung, darunter ISO 14040/44 und ISO 14067, sowie die Entwicklung digitaler Werkzeuge zur Analyse, Modellierung und Bewertung von Nachhaltigkeitsdaten.
Förderung
Das FuE-Vorhaben wurde im Rahmen des ZIM-Innovationsnetzwerks „Ressourcenschonende Produktion“ entwickelt und wird als FuE-Einzelvorhaben durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert.
