Die meisten Unternehmen haben Scope 1 und 2 im Griff.
Energierechnungen, Kraftstoffverbrauch, Firmenwagen. Dieser Teil ist überschaubar. Die unangenehme Realität für Hersteller ist jedoch, dass dies nur etwa 20 % ihres tatsächlichen CO2-Fußabdrucks ausmacht. Die anderen 80 % stecken in der Stückliste (Bill of Materials, BOM) – gebunden an Lieferanten, die sie nicht kontrollieren, und Produktionsprozesse, die sie nie gemessen haben.
Diese Lücke wird nun zu einem Compliance-Problem, und sie kommt schneller auf uns zu, als die meisten Teams erwartet haben.
- Die CSRD-Berichterstattung für große EU-Unternehmen ist bereits in vollem Gange, und die nächste Welle von Anforderungen weitet sich auf mittelständische Firmen aus. OEMs kaskadieren bereits Scope-3-Datenanfragen an Tier-1-Zulieferer mit Antwortfristen von 30 bis 60 Tagen. Das sind keine bloßen Bitten mehr. Das sind Mandate.
- Unternehmen, die diese Fristen versäumen, verlieren Verträge. Unternehmen, die grobe Schätzungen einreichen, werden von Auditoren markiert.
- Die Datenanfragen sind nicht hypothetisch. Sie liegen bereits in den Posteingängen.
Warum ist Scope 3 so schwer zu messen?
Was sind Scope-3-Emissionen? Alle indirekten Treibhausgasemissionen entlang Ihrer Wertschöpfungskette. Dazu gehören Emissionen aus der Rohstoffgewinnung, der Fertigung bei Lieferanten, der Inbound-Logistik und der Entsorgung am Ende des Lebenszyklus – also alles, was Sie nicht besitzen oder kontrollieren. Für die meisten Hersteller macht dies 70 bis 90 % der gesamten Unternehmensemissionen aus.
Es ist nicht so, dass Unternehmen Scope 3 absichtlich ignorieren. Es ist schlichtweg schwer zu messen.
Ein typisches Industrieprodukt besteht aus 50 bis 200 Komponenten. Jede einzelne stammt von einem Lieferanten mit eigenem Energiemix, Produktionsprozess und Standort. Um den Product Carbon Footprint (PCF) korrekt zu berechnen, müssen Sie jede einzelne Komponente mit einem Emissionsfaktor in einer Ökobilanz-Datenbank (LCA) abgleichen, die über 26.000 Einträge enthält. Die Bezeichnungen in der Datenbank stimmen nicht mit Ihrer Stückliste überein. Geografische Varianten spielen eine Rolle. Prozessannahmen unterscheiden sich je nach Region und Jahr.
Macht man das manuell für ein einzelnes Produkt, benötigt ein Spezialist vier bis sechs Wochen. Rechnet man das auf ein Portfolio von 30 Produkten hoch, spricht man von monatelanger Arbeit, einem engagierten LCA-Team und Kosten, die schnell in die Zehntausende gehen.
Die meisten Unternehmen haben das Thema vor sich hergeschoben, weil es sich wie ein Problem der Zukunft anfühlte. CSRD hat das geändert. Die Verordnung hat Scope 3 fest auf die Agenda der Berichterstattung für große Unternehmen gesetzt. Auch nach den Anpassungen durch „Omnibus I“ ist die Richtung klar: Emissionsdaten auf Produktebene werden zum Standard und sind kein optionales Extra mehr. OEMs und Großabnehmer kaskadieren PCF-Datenanfragen bereits an ihre Tier-1- und Tier-2-Zulieferer – oft mit engen Fristen und ohne Anleitung zur Methodik.
Unternehmen, die nicht rechtzeitig reagieren können, verlieren Aufträge. Diejenigen, die nur grobe Schätzungen abgeben, geraten bei der Überprüfung ins Visier.
Aufschlüsselung der Emissionen – Scope 1+2 zu ca. 20 %, Scope 3 zu ca. 80 %, vorgelagerte Fertigung
Warum Schätzungen auf Ausgabenbasis (Spend-Based) nach hinten losgehen
Die meisten Teams versuchen es zuerst mit ausgabenbasierten Emissionsfaktoren. Die Logik ist simpel: Schätzen Sie die Emissionen basierend auf dem, was Sie in jeder Beschaffungskategorie ausgegeben haben, unter Verwendung ökonomischer Input-Output-Modelle. Man braucht keine Lieferantendaten, es ist schnell erstellt und man hat schnell etwas auf dem Papier.
Das Problem ist, dass es die Signale komplett verzerrt.
Handeln Sie einen besseren Preis mit einem Lieferanten aus, sinken Ihre berechneten Emissionen, obwohl sich an dessen Produktionsprozess nichts geändert hat. Wechseln Sie zu einem teureren, aber tatsächlich kohlenstoffärmeren Material, sieht Ihr Fußabdruck auf dem Papier schlechter aus. Ein Standard-Kunststoffgehäuse und eine Alternative aus recyceltem Material sind mit ausgabenbasierten Methoden völlig ununterscheidbar. Sie können nicht identifizieren, wo Ihre tatsächlichen Emissionen liegen, Sie können Lieferanten nicht für Reduzierungen belohnen und Sie können die Zahlen nicht verteidigen, wenn ein OEM oder ein Auditor nachhakt.
Anspruchsvolle Einkäufer wissen das. Ausgabenbasierte Einreichungen werden zunehmend abgelehnt. Der aktivitätsbasierte LCA-Abgleich mit geprüften Datenbanken ist der einzige Ansatz, der einer Überprüfung standhält – und es ist der Standard, den CSRD-konforme Berichtsrahmen fordern. Der Leitfaden des GHG Protocol’s Scope 3 guidance macht deutlich, dass aktivitätsbasierte Methoden der bevorzugte Ansatz sind, sofern Daten verfügbar sind.
Vergleich – ausgabenbasiert vs. aktivitätsbasiert, Lieferantendifferenzierung
Wie man es tatsächlich misst: Starten Sie bei Ihrer Stückliste (BOM)
Der Standardansatz zur Scope-3-Datenerhebung beginnt damit, Lieferanten nach ihren Emissionsdaten zu fragen. Dieser Prozess dauert Wochen, liefert unvollständige Antworten in unterschiedlichen Formaten und kommt völlig zum Erliegen, wenn ein Lieferant nicht antwortet oder selbst keine Daten hat.
Es gibt einen schnelleren und zuverlässigeren Startpunkt: Ihre eigene Stückliste (BOM).
Diese enthält bereits Komponentennamen, Materialien, Mengen und Lieferantendetails. Das reicht aus, um einen glaubwürdigen Product Carbon Footprint mit sekundären Emissionsfaktoren aus geprüften LCA-Datenbanken zu berechnen, wie Ecoinvent. Sie benötigen keine einzige Antwort von Lieferanten, um loszulegen. Primäre Lieferantendaten führen Sie später ein, Komponente für Komponente, und ersetzen Schätzungen, sobald bessere Daten verfügbar sind.
Der Flaschenhals war bisher immer der Abgleich (Matching). Die Verknüpfung eines „PA6.6 GF30 Steckergehäuses“ in Ihrer Stückliste mit dem richtigen Ecoinvent-Eintrag, der dort vielleicht als „Markt für Nylon 6-6, glasverstärkt“ aufgeführt ist. Drei verschiedene Namen für dasselbe Material – man braucht Fachwissen, um zu wissen, dass sie dasselbe meinen. Manuell dauert das Stunden pro Komponente. Bei einer Stückliste mit 80 oder 100 Einträgen summiert sich die Arbeit schnell, und das Risiko von Inkonsistenzen im Team ist groß.
KI-gestütztes Matching verarbeitet eine gesamte Stückliste auf einmal. Es liest Komponentenbeschreibungen, zieht technische Datenblätter heran (sofern verfügbar) und liefert gewichtete Match-Vorschläge mit Konfidenzwerten für jede Komponente. Ein Mensch überprüft und bestätigt die Treffer zwar noch, aber statt Tausende von Datenbankeinträgen zu durchsuchen, entscheiden Sie nur noch, ob ein Vorschlag korrekt ist. Eine Stückliste, für die ein Spezialist früher vier bis sechs Wochen brauchte, ist nun an einem Tag fertig.
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Screenshot der CarbonMatch-Oberfläche – Stücklistenkomponenten mit KI-abgeglichenen Emissionsfaktoren.
Das Problem der Wiederholung lösen: Derselbe Polypropylen-Halter taucht in 15 Produkten Ihres Portfolios auf. In einem manuellen Workflow sind das 15 separate Matching-Entscheidungen. Eine Komponentenbibliothek löst dies: Sobald ein Match bestätigt ist, wird er gespeichert und automatisch für jedes weitere Produkt wiederverwendet. Wenn Sie Ihren 20. PCF berechnen, erledigt die Bibliothek den Großteil der Arbeit.
In 3 Schritten loslegen: Von der Stückliste zum PCF
1. Exportieren und Hochladen Ihrer Stückliste: CarbonMatch akzeptiert Excel und CSV. Planen Sie eine Stunde ein, um die Daten zu bereinigen und Materialbeschreibungen zu prüfen. Je detaillierter die Stückliste, desto genauer die KI-Vorschläge.
2. KI-Vorschläge prüfen:
Konfidenzwerte zeigen Ihnen genau, worauf Sie achten müssen. Treffer mit hoher Konfidenz werden schnell bestätigt; bei niedrigeren Werten investieren Sie Ihre Zeit. Planen Sie je nach Größe der Stückliste zwei bis vier Stunden ein.
3. Matches bestätigen und PCF generieren:
Sie erhalten eine vollständige Hotspot-Analyse, die zeigt, welche Materialien und Komponenten die meisten Emissionen verursachen. Das ist die Basis für Lieferantengespräche und Reduktionsziele.
Zwei Dinge, die konsequent Zeit und Glaubwürdigkeit kosten:
- Mit Lieferantenbefragungen beginnen, bevor Sie eine Basislinie auf Basis Ihrer Stückliste haben. Erstellen Sie erst das Bild mit Sekundärdaten. Nutzen Sie dieses für fundierte Gespräche, statt blanko Datenanfragen zu senden.
- Ausgabenbasierte Faktoren als Platzhalter nutzen. Sie halten keiner Prüfung stand und müssen ohnehin ersetzt werden – man macht die Arbeit also doppelt.
Die Kurzfassung
Scope 3 ist kein Problem der Zukunft. Die Datenanfragen landen bereits heute in den Posteingängen. Die regulatorischen Zeitpläne stehen fest. Unternehmen, die jetzt einen wiederholbaren, BOM-basierten Prozess aufbauen, werden die nächste OEM-Anfrage in Tagen erledigen. Diejenigen, die noch manuell Tabellen erstellen, werden weiterhin Wochen pro Produkt benötigen.
Wichtigste Erkenntnisse:
- Scope 3 macht 70 bis 90 % des Fußabdrucks eines Herstellers aus und ist unter CSRD nun berichtspflichtig.
- Ausgabenbasierte Faktoren bestehen weder ein Audit noch eine seriöse OEM-Anfrage.
- Der Start über die Stückliste mit KI-Matching verkürzt die Berechnungszeit von Wochen auf einen einzigen Arbeitstag.
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CarbonMatch von CircularTree nutzt semantisches KI-Matching, das gemeinsam mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickelt wurde, um den Abgleich von Emissionsfaktoren für Produkt-CO2-Bilanzen zu automatisieren. Mehr erfahren.
