CarbonMatch
Eine genaue PCF-Berechnung erfordert zuverlässige Emissionsdaten für jede Komponente.
Obwohl Lieferanten-PCFs sich verbessern, fehlen bei vielen Komponenten noch Primärdaten.
Nachhaltigkeitsteams müssen daher BOM-Komponenten manuell sekundären LCA-Datensätzen zuordnen
– a slow, inconsistent, and unscalable process.
Stückliste hochladen
Laden Sie Ihre Stückliste (XLSX) hoch. CarbonMatch extrahiert Komponenten-IDs, Bezeichnungen und –sofern vorhanden– Beschreibungen und Materialdaten.
KI-Kontextanreicherung
Die KI entwickelt ein fundiertes Komponentenverständnis, indem sie Ihre BOM-Daten mit automatisierter Webrecherche kombiniert (z. B. technische Datenblätter und Spezifikationen) und eine robuste semantische Komponentenbeschreibung erstellt.
Emissionsfaktor-Zuordnung
CarbonMatch führt eine KI-basierte Ähnlichkeitssuche über verifizierte LCA-Datenbanken wie Ecoinvent durch und liefert bis zu 5 Datensatzvorschläge pro Komponente.
Prüfen, Bestätigen oder Neu zuordnen
Überprüfen Sie Vorschläge, vergleichen Sie Alternativen oder ergänzen Sie fehlende Informationen. Bei Bedarf starten Sie eine erneute Zuordnung mit Ihren zusätzlichen Angaben, um die Genauigkeit zu verbessern.
Reuse & Calculate
Bestätigte Zuordnungen werden in einer Komponentenbibliothek gespeichert. Bereits bekannte Komponenten werden in zukünftigen Stücklisten automatisch zugeordnet – für schnelle, konsistente PCF-Berechnungen und auditierbare Berichte.
Semantisches Matching über einfache Stichwortsuche hinaus für genauere Ergebnisse
Zuordnungsqualität auf einen Blick bewerten
Keine wiederholte Zuordnungsarbeit über Produkte hinweg
Wählen Sie den Datensatz, der zu Ihrer Lieferketten-Geografie passt
Klarer Kontext für jede Zuordnung
Alle Zuordnungen bis zur originalen Emissionsfaktor-Quelle nachverfolgbar
Emission factor matching is the process of connecting components from a Bill of Material (BOM) to verified environmental datasets in lifecycle assessment (LCA) databases like Ecoinvent. This is necessary when primary supplier data is not available and teams need to rely on secondary data for their Product Carbon Footprint (PCF) calculations – a process that is traditionally done manually, making it slow, inconsistent, and hard to scale.
CarbonMatch unterstützt derzeit verifizierte LCA-Datenbanken einschließlich Ecoinvent, mit der Möglichkeit, Emissionsfaktoren basierend auf globaler und regionaler Geografie auszuwählen, passend zu Ihrer spezifischen Lieferkette. Weitere Datenbankintegrationen werden kontinuierlich ausgebaut.
CarbonMatch nutzt semantisches KI-Matching, entwickelt in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), und geht damit über einfaches Keyword-Matching hinaus. Jeder Vorschlag enthält einen Konfidenz- und Transparenzwert, sodass Sie die Zuordnungsqualität auf einen Blick bewerten und bei Bedarf mit zusätzlichen Angaben eine Neuzuordnung durchführen können.
Ja. CarbonMatch ist für komplexe Produktstrukturen in Branchen wie Automotive, Fertigung, Konsumgüter und Mode konzipiert. Es verarbeitet vollständige Stücklisten auf einmal und unterstützt mehrstufige BOMs mit Unterbaugruppen.
Manual emission factor matching requires deep material and production process expertise, produces inconsistent results across teams, and means repeated work for identical components. CarbonMatch automates this process using AI, stores confirmed matches in a reusable component library, and reduces matching time from weeks to hours – while ensuring audit-ready, traceable results.
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