Schließung Datenlücken THG-Bilanzierung (REKLINEU)
Im Rahmen des Projektes REKLINEU wurde mithilfe des Life-Cycle-Assessment (LCA) Tools Umberto versucht, zur Schließung von Datenlücken innerhalb der THG-Bilanz im Bereich Beschaffung, realitätsgetreue Emissionsfaktoren zu ermitteln.
Das Arbeitspaket „THG-Bilanzierung“ wurde vom Institut für angewandte Logistik (THWS) im Rahmen des Projektvorhabens REKLINEU erarbeitet. Das Beispiel zeigt die THG-Erfassung an der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS).
Kurzbeschreibung
Das Whiteboard wurde als Versuchsprodukt gewählt, weil es an Hochschulen in großer Stückzahl genutzt wird, aber im von der THWS verwendeten Bilanzierungstool BayCalc bisher noch nicht mit einem Emissionsfaktor hinterlegt ist. Zur Überprüfung konnte ein Referenzwert aus einer Studie der Norwegian EPD Foundation[1] herangezogen werden (76 kg CO₂e pro Whiteboard). Die notwendigen Komponenten des Whiteboards wurden mit Hilfe von ChatGPT[2] in Form einer Stückliste identifiziert, da ansonsten keine verfügbaren Daten zur Verfügung standen (Kritische Diskussion).
Für die Berechnung wurden die Software Umberto (V 11.16.1) zusammen mit der Hintergrunddatenbank ecoinvent (V 3.11) verwendet, um Emissionsfaktoren für Materialien und Prozesse zu hinterlegen. Die Materialliste aus ChatGPT wurde entsprechend in Umberto implementiert.
Ziele
Zielsetzung des Projekts war es, Datenlücken in der THG-Bilanzierung im Bereich Beschaffung zu schließen, indem für ein nicht in BayCalc erfasstes Produkt (Whiteboard) ein Emissionsfaktor mittels LCA ermittelt wird. Durch die exemplarische Modellierung des Whiteboards sollte ein belastbarer CO₂-Fußabdruck für dieses Produkt generiert werden, der zukünftig in der Beschaffungsbilanz genutzt werden kann. Der Aufwand einer solchen Lückenschließung sollte nachvollzogen und hinsichtlich Machbarkeit (Aufwand) bewertet werden.
Vorgehen
Erstellung der Stückliste
Zunächst wurde eine Stückliste aller Komponenten des Whiteboards mit Unterstützung von ChatGPT generiert. Die folgende Tabelle zeigt die ermittelte Stückliste mit den Hauptbauteilen, Abmessungen, Materialien sowie Gewichtsangaben.
| Pos. | Bauteil | Abmessung | Material | Stückzahl | Einzel-gewicht (ca.) | Gesamt-gewicht in kg (ca.) |
| 1 | Schreibfläche (Front) | 2000 × 1200 × 0,4 mm | lackiertes Stahlblech, weiß | 1 | 7,6 | 7,6 |
| 2 | Trägerplatte | 2000 × 1200 × 10 mm | Honeycomb-Leichtbauplatte oder MDF oder Honeycomb | 1 | 7,2 | 7,2 |
| 3 | Rückwand | 2000 × 1200 × 0,25 mm | verzinktes Stahlblech | 1 | 1,4 | 1,4 |
| 4 | Rahmenprofile (umlaufend) | 6400 mm, 25 × 20 mm | Aluminium | 4 | 0,4 | 1,6 |
| 5 | Eckverbinder | passend zum Profil | ABS-Kunststoff | 4 | 0,05 | 0,2 |
| 6 | Stiftablage | 600 × 70 × 40 mm | Aluminium | 1 | 0,4 | 0,4 |
| 7 | Befestigungselemente (Wandhalter, Schrauben) | – | Stahl | 1 | 0,5 | 0,5 |
Anpassung für LCA-Software
Da die Bezeichnungen der ChatGPT-Stückliste nicht direkt den in Umberto verfügbaren Materialdaten entsprachen, wurden im nächsten Schritt geeignete Ersatzmaterialien aus der ecoinvent-Datenbank ausgewählt. Beispielsweise wurde für „lackiertes Stahlblech“ ein passender Datensatz für beschichteten Stahl gewählt, und die Honeycomb-Platte wurde mangels spezifischer Daten durch MDF-Plattenmaterial ersetzt (basierend auf ChatGPT-Recherchen). Energie- und Transportannahmen: Zusätzlich wurde ein Energiebedarf von ca. 9 kWh für die Produktion abgeschätzt und eine Transportdistanz von 160 km (Anlieferung zum Nutzer) angenommen. Diese Annahmen basierten auf eigener Recherche und wurden als Inputs in der LCA-Software hinterlegt.
LCA-Modellierung in Umberto
Für die Bilanzierung wurden vier Lebenszyklusphasen definiert: Raw Materials, Manufacture, Distribution und Use Phase. Zunächst flossen alle Rohmaterialien mit den entsprechenden Mengen in die Phase Raw Materials ein. In der Manufacture-Phase wurde ein Montage-Prozess aufgebaut, in dem die einzelnen Komponenten zum fertigen Whiteboard zusammengefügt werden. Das montierte Whiteboard wurde danach in die Phase Distribution überführt und um den Transport (160 km per LKW) ergänzt. Schließlich wurde das fertige Produkt in die Use Phase weitergeleitet – da in der Nutzungsphase eines Whiteboards keine signifikanten Emissionen anfallen, diente dies primär der Modellvollständigkeit. Die Emissionsfaktoren für die Materialien und Prozesse stammten aus ecoinvent 3.11; sie wurden von Umberto für die Berechnung des CO₂-Fußabdrucks herangezogen. Sämtliche hinzugefügten Rohstoffe und Prozessschritte konnten in Umberto über die Funktion „Expand input process variables” überprüft werden.
So mussten beispielsweise Fertigungsschritte wie Zuschneiden, Beschichten oder Montieren vereinfacht angenommen werden. Zudem deckte die verwendete Datenbank nicht alle spezialisierten Materialien exakt ab, was den Einsatz von Näherungsdaten erforderlich machte. Diese Faktoren führten zu einer erhöhten Unsicherheit der Ergebnisse.
Ergebnis
Kritische Diskussion
Quellenverweise
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Geschieht die Quellenverknüpfung erstmals, ist die Fuktion "Einfach" zu wählen. Bei wiederholtem Bezug auf eine bereits angelegte Quelle kann "Weiterverwenden" angeklickt werden und die Quelle aus der Liste aussuchen.
Beispiel Quelle: ISO 20400 empfiehlt Einbettung in organisatorische Prozesse und kontinuierliche Verbesserung.[3]
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Quellen
- ↑ Norwegian EPD Foundation. 2021. "Environmental Product Declaration: Lintex Boarder Whiteboard (EPD NEPD-4178-3408)." Oslo: EPD-Norway. https://www.epd-global.com/getfile.php/13231009-1751891644/EPDer/M%C3%B8bler/Lydpanel/NEPD-11633-11562_Boarder-Mobile-Double-sided.pdf
- ↑ 2,0 2,1 ChatGPT Version 4.1 - OpenAI
- ↑ ISO. 2017. ISO 20400:2017 – Sustainable Procurement – Guidance. Geneva: International Organization for Standardization. https://www.iso.org/standard/63026.html
