Specifik EPD data möter generisk data: Nyckeln till spårbarhet i din produktportfölj

Värdefull klimatrelaterad information är ofta fastlåst i statiska PDF-dokument, i varierande format och enheter, och saknar versionshantering. Detta skapar betydande utmaningar för uppdatering och underhåll av miljövarudeklarationer (EPD:er). Eftersom EPD:er sällan finns på artikelnivå (SKU), blir kopplingen till specifika produkter komplicerad. Resultatet är att värdefull data blir svår att tolka, hantera och integrera i affärssystem (ERP) och hållbarhetsrapportering.

Lösningen ligger i att förstå och strukturera de två datatyper som utgör en produkts klimatpåverkan (CO₂e) : specifik data (från EPD:er) och generisk data. Denna text ger dig en introduktion till hur dessa två datatyper måste samverka för att ni ska kunna uppnå enhetlighet, spårbarhet och en komplett bild i er produktportfölj.

Vad är klimatdata?

För att kunna hantera hållbarhetskrav och rapportera klimatpåverkan i affärssystem, är det grundläggande att förstå vad klimatdata är. Klimatdata beskriver en produkts klimatpåverkan, vanligtvis uttryckt som CO₂e (koldioxidekvivalenter). Detta är standardmåttet som möjliggör jämförelse och beräkning av utsläpp i en hel produktportfölj.

För att bygga en digital komplett och spårbar databas som är nödvändig för aktörer som hanterar tusentals produkter - måste man förlita sig på två huvudsakliga datakällor:

• Specifik data hämtas från en produkts miljövarudeklaration (EPD). Det är den deklaration som byggbranschen accepterar och följer standarderna ISO 14025 och EN 15804.
• Generisk data, framtagen enligt standardiserade metoder och ofta baserad på genomsnitt alt. framräknad för en representativ typ av produkt när specifik data saknas. Kvalitet och spårbarhet skiljer sig stort.

Båda typerna av data är nödvändiga för att skapa en heltäckande bild av klimatpåverkan i en produktportfölj.

Utmaningar: Varför dagens klimatdata skapar friktion

Trots att EPD:er har blivit den accepterade standarden för att deklarera klimatpåverkan, fungerar de i praktiken som en flaskhals som ska hantera datan i digitala flöden. För mjukvarubolag och distributörer som behöver integrera informationen i stor skala, är svårigheterna påtagliga:

• Saknar artikelnivå (SKU): EPD:er finns ofta inte på artikelnivå (SKU), vilket gör kopplingen till specifika produkter i lager eller databas komplicerad.
• Versionshanteringsproblem: Datan uppdateras frekvent när produktionsprocesser förändras, vilket skapar en ständig utmaning med versionshantering och datavaliditet.
• Brist på standardisering: Olika enheter och standarder används mellan leverantörer och marknader, vilket kräver manuell översättning och jämförelse.
• Låst i PDF-format: Den största utmaningen är att data oftast bara finns som statiska PDF-filer , vilket omöjliggör smidig och automatiserad integration i affärssystem (ERP).

Resultatet? Värdefull data blir svår att tolka, hantera och använda i era affärssystem, projektdatabaser och hållbarhetsrapportering.

Generisk data: Bron mellan kunskapsglapp och skalbarhet

Generisk klimatdata spelar en viktig roll när specifika EPD:er saknas. Den är nyckeln för att ni som hanterar tusentals produkter ska kunna skapa en heltäckande bild av klimatpåverkan i er produktportfölj.

Generisk data gör det möjligt att täcka in hela produktportföljer med klimatvärden. Dessa värden är baserade på standardiserade och verifierade metoder, vilket skapar den enhetlighet, spårbarhet och jämförbarhet som är vital för klimatrapportering, upphandling och produktval.

Viktigt att komma ihåg: Syftet med generisk data är inte att ersätta specifika EPD:er. Den fungerar istället som ett ramverk för transparens och används för att säkerställa att varje produkt tilldelas ett representativt klimatvärde enligt gemensamma beräkningsprinciper. För att generisk data ska göra verklig nytta krävs därför full spårbarhet och att beräkningen görs på ett liknande sätt som för en LCA (livscykelanalys).

Oavsett om datan kommer från en specifik EPD eller generiska beräkningar, är det tydligt att den digitala strukturen är avgörande för skalbarhet. Att fortsätta förlita sig på statiska PDF-filer, varierande enheter och manuell hantering är inte ett hållbart eller motståndskraftigt tillvägagångssätt för aktörer som hanterar stora volymer.

Nyckeln till framgång ligger i att hantera båda typerna av klimatdata på ett sätt som säkerställer enhetlighet, spårbarhet och enkel integration i era affärssystem.