Scope-3-Emissionen in Echtzeit: KI macht Lieferketten transparent

Scope-3-Emissionen machen bis zu 90 % der Gesamtemissionen eines Unternehmens aus, aber ihre Erfassung ist komplex. Unternehmen setzen zunehmend auf KI, um diese indirekten Emissionen entlang der Lieferkette in Echtzeit zu messen und zu reduzieren.

Wichtige Erkenntnisse:

• Was sind Scope-3-Emissionen?: Indirekte Emissionen aus Rohstoffbeschaffung, Transport, Nutzung und Entsorgung von Produkten.
• Herausforderungen: Schlechte Datenqualität, komplexe Lieferketten und Ressourcenmangel.
• KI-Lösungen:
  • Echtzeitüberwachung mit IoT-Sensoren.
  • Blockchain für transparente und manipulationssichere Datenspeicherung.
  • KI-gestützte Prognosen für strategische Entscheidungen.
• Erfolge: Unternehmen wie Microsoft oder Chartwells konnten mit KI Emissionen um bis zu 15 % senken.

Warum das wichtig ist:

Nur 9 % der Firmen erfassen Scope-3-Emissionen genau. KI bietet die Möglichkeit, Emissionen effizienter zu messen, Berichte zu automatisieren und Lieferketten nachhaltiger zu gestalten.

Digitale Technologin in der Lieferkette | DBU nachhaltig.digital

KI-Systeme für die Verfolgung von Lieferkettenemissionen

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Emissionsmanagement verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Scope-3-Emissionen überwachen und kontrollieren. Laut Studien nutzen oder suchen 89 % der Unternehmen nach digitalen Lösungen, um ihre Scope-3-Emissionen zu erfassen. Dieser Trend wird durch praktische Beispiele aus der Unternehmenswelt untermauert.

Verknüpfung von Datenquellen mit KI

KI-Systeme verbinden Datenströme entlang der gesamten Lieferkette, automatisieren die Datenerfassung und sorgen für präzise und einheitliche Emissionsmessungen.

Ein anschauliches Beispiel ist die Zusammenarbeit zwischen Chartwells Higher Ed und HowGood. Dabei zeigte sich, dass 96–97 % der Emissionen in der Lieferkette auf Scope 3 entfallen.

"Scope-3-Emissionen machen buchstäblich vielleicht 96–97 % unserer Lieferkette aus, einschließlich Lebensmittelproduktion, Transport und Abfall. Jede Entscheidung, die wir in Bezug darauf getroffen haben, was wir einkaufen, wie wir unser Menü gestalten und welche Alternativen wir wählen, musste durch einen wirklich rigorosen, datengestützten Validierungsprozess erfolgen."
– Monalisa Prasad, Vizepräsidentin für Nachhaltigkeit bei Chartwells Higher Education

24/7 Emissionsmessung

Durch die Vernetzung von Daten ermöglicht KI nicht nur die Erfassung, sondern auch eine Echtzeitüberwachung der Emissionen. Microsoft hat dies mit seinem KI-gestützten Sustainability Calculator für Azure-Dienste umgesetzt. Mithilfe von IoT-Sensoren und moderner Analytik überwacht das Unternehmen den Energieverbrauch seiner Rechenzentren weltweit in Echtzeit. Diese Maßnahmen führten zu einer jährlichen Senkung der Rechenzentrumsemissionen um über 12 %.

KI-basierte Emissionsprognosen

KI geht über die Echtzeitüberwachung hinaus und bietet auch Prognosen für zukünftige Emissionsentwicklungen. Dies ermöglicht Unternehmen, strategisch und vorausschauend zu handeln. Ein globaler Klebstoffhersteller konnte mithilfe einer KI-gestützten CO₂-Scope-3-Lösung seine Vertriebslogistik optimieren:

Das World Economic Forum schätzt, dass KI-basierte Energieeffizienzlösungen und intelligente Netze bis 2030 ein wirtschaftliches Potenzial von bis zu 1,3 Billionen US-Dollar freisetzen könnten.

Technologie-Stack für die Emissionserfassung

Echtzeit-Emissionserfassungen basieren auf einem Zusammenspiel von drei Schlüsseltechnologien: IoT, Blockchain und KI-Analyse. Diese Technologien arbeiten Hand in Hand, um den Weg von der Datenerfassung bis zur Analyse effizient und zuverlässig zu gestalten.

IoT-Netzwerke in der Lieferkette

Mit IoT-Sensoren lassen sich Umwelt- und Verbrauchsdaten kontinuierlich erfassen, was eine präzise Messung von Emissionen ermöglicht. Unternehmen, die IoT und fortschrittliche Analysen in ihren Lieferketten einsetzen, können ihre betriebliche Effizienz um 20 % steigern und gleichzeitig die CO₂-Emissionen um 15 % senken.

Ein gutes Beispiel hierfür ist Hapag-Lloyd, das mit intelligenten Containern arbeitet, um Transportbedingungen und die damit verbundenen Emissionen in Echtzeit zu überwachen. Während IoT-Daten die Grundlage für diese Prozesse bilden, sorgt die Blockchain-Technologie für Transparenz und Sicherheit.

Blockchain-Emissionserfassung

Blockchain-Technologie spielt eine zentrale Rolle bei der Verifizierung und Dokumentation von Emissionsdaten. Durch ihre unveränderliche und transparente Struktur gewährleistet sie eine hohe Datenintegrität.

Ein Beispiel für den Einsatz dieser Technologie ist die Sustainability Data Platform der SDFA. Sie ermöglicht den sicheren Austausch von Nachhaltigkeitsdaten zwischen Finanzinstituten und deren Kunden.

Lieferantenanalyse mit KI

KI-basierte Analysewerkzeuge bieten Unternehmen die Möglichkeit, die Nachhaltigkeitsleistung ihrer Lieferanten detailliert zu bewerten und emissionsintensive Bereiche in der Lieferkette zu identifizieren.

Ein beeindruckendes Beispiel ist die Zusammenarbeit zwischen Omdena und SustainLab. Ihr KI-gestütztes ESG-Benchmarking-System hat über 10.000 ESG-Berichte analysiert und die Datenbasis von 500 auf 40.000 Berichte erweitert. Der Einsatz solcher KI-Systeme kann die Treibhausgasemissionen in der Lieferkette um 5 % bis 10 % reduzieren.

Diese drei Technologien – IoT, Blockchain und KI – bilden zusammen die Basis für eine datengesteuerte, nachhaltige Transformation von Lieferketten und sind ein zentraler Bestandteil moderner ESG-Strategien.

KI-Emissionsmanagement einrichten

Die Integration von IoT-, Blockchain- und KI-Technologien zeigt konkrete Anwendungsmöglichkeiten im Bereich des Emissionsmanagements auf.

Datenstandards und Protokolle

Einheitliche Datenstandards sind das Fundament eines erfolgreichen KI-gestützten Emissionsmanagements. Das Open Footprint Data Model sorgt für Konsistenz bei Datenbezeichnungen, Maßeinheiten und Datenbeziehungen.

Für die Wirksamkeit von KI-Lösungen sind hochwertige Daten unverzichtbar. Janina Bauer, Global Head of Sustainability bei Celonis, hebt hervor:

"Emissionsfaktoren müssen von überragender Qualität und Detailtiefe sein, idealerweise unterstützt durch ein wissenschaftliches Komitee oder ein dediziertes Team, mit dem wir die Berechnungen validieren können. Außerdem müssen sie in einer Weise präsentiert werden, die auch für unsere Kunden zugänglich und nachvollziehbar ist."

Zusammenarbeit mit Lieferanten

Ein wesentlicher Bestandteil des KI-gestützten Emissionsmanagements ist die enge Zusammenarbeit mit Lieferanten. Besonders die Scope-3-Emissionen, die oft über 90 % des gesamten CO₂-Fußabdrucks ausmachen, erfordern diese Abstimmung. Dennoch werden in der EU nur 37 % dieser Emissionen aktiv durch Dekarbonisierungsmaßnahmen adressiert.

Ein Beispiel für erfolgreiche Kooperation ist Yamato Holdings, das gemeinsam mit Fujitsu eine Plattform für nachhaltige Lieferketten entwickelt hat. Das Unternehmen plant, bis Ende des Geschäftsjahres 2025 die Treibhausgasemissionen um 42 % und die Arbeitskosten um 65 % zu senken.

Automatisierte Emissionsberichte

Die Zusammenarbeit mit Lieferanten erleichtert auch die automatisierte Erfassung und Berichterstattung von Emissionsdaten. KI-gestützte Systeme bieten dabei mehrere Vorteile:

• Effizienz: Der manuelle Aufwand kann um bis zu 40 % reduziert werden.
• Datenqualität: Anomalien werden in Echtzeit erkannt und korrigiert, basierend auf internationalen Standards wie dem GHG Protocol und ISO 14064.
• Compliance: Die Einhaltung aktueller Berichtsstandards wird sichergestellt, was besonders wichtig ist, da 89 % der Investoren ESG-Faktoren bei Anlageentscheidungen berücksichtigen.

Nächste Schritte in der KI-Emissions-Technologie

Die Zukunft der KI im Bereich Emissionsmanagement steht vor spannenden Entwicklungen. Aufbauend auf den bisherigen Lösungen zeigen Prognosen, dass der globale Markt für KI im Energiesektor, der 2023 ein Volumen von 8,75 Mrd. € erreichte, bis 2030 mit einer beeindruckenden jährlichen Wachstumsrate von 30,1 % wachsen wird.

KI zur Analyse unvollständiger Daten

Unvollständige Emissionsdaten stellen eine große Herausforderung dar, die innovative Ansätze erfordert. Professor Elsa A. Olivetti vom MIT hebt hervor:

"Wir brauchen einen kontextbezogeneren Ansatz, um die Auswirkungen neuer Entwicklungen in diesem Bereich systematisch und umfassend zu verstehen. Aufgrund der schnellen Verbesserungen hatten wir keine Gelegenheit, mit unseren Fähigkeiten zur Messung und zum Verständnis der Kompromisse Schritt zu halten."

Ein Beispiel für den praktischen Einsatz fortschrittlicher KI-Systeme liefert UPS. Ihr KI-Tool ORION optimiert täglich bis zu 55.000 Lieferrouten, verarbeitet riesige Datenmengen und spart dabei jährlich 37,8 Millionen Liter Kraftstoff sowie 100.000 Tonnen CO₂ ein.

Nachdem KI-Lösungen zur Überwindung von Datenlücken vorgestellt wurden, rückt Quantencomputing als nächster revolutionärer Schritt ins Blickfeld.

Quantencomputing: Ein Blick in die Zukunft

Quantencomputing birgt enormes Potenzial für den Klimaschutz. Bis 2035 könnten Quantentechnologien dabei helfen, jährlich bis zu 7 Gigatonnen CO₂ zusätzlich einzusparen. Doch diese Vision ist nicht ohne Hürden. Die IEA warnt:

"Es ist wichtig zu beachten, dass es derzeit keine Dynamik gibt, die eine weitreichende Einführung dieser KI-Anwendungen gewährleisten könnte. Daher könnte ihre Gesamtwirkung selbst im Jahr 2035 marginal sein, wenn die notwendigen Rahmenbedingungen nicht geschaffen werden."

Unternehmen sollten dennoch nicht abwarten, sondern bereits jetzt aktiv werden, indem sie:

• Partnerschaften innerhalb ihrer Wertschöpfungsketten aufbauen
• Disruptive Anwendungsfälle für ihre Branche identifizieren
• Entwicklungsprojekte starten, auch wenn fehlertolerante Quantencomputer noch Jahre entfernt sind

Herausforderung: Der Energiehunger der KI

Ein wachsender Energiebedarf stellt eine der größten Herausforderungen dar. Schätzungen zufolge könnte der Stromverbrauch von KI-Systemen bis 2028 auf ein Niveau steigen, das 22 % des gesamten Energieverbrauchs aller US-Haushalte entspricht. Diese Zahlen verdeutlichen, dass neben technologischen Durchbrüchen auch die Energieeffizienz stärker in den Fokus rücken muss, um nachhaltige Fortschritte zu erzielen.

Zusammenfassung: KI-Tools für Emissionen in der Lieferkette

Die vorgestellten KI-Lösungen machen eines deutlich: Künstliche Intelligenz bringt Transparenz in Lieferketten und ermöglicht eine präzise Erfassung von Scope-3-Emissionen. Derzeit überwachen nur 9 % der Unternehmen ihre Emissionen umfassend, während 86 % weiterhin auf manuelle Tabellenkalkulationen setzen.

Ein bemerkenswertes Beispiel liefert ein führender Elektronikhersteller, der durch den Einsatz von KI seine Scope-3-Emissionen innerhalb eines Jahres um 20 % senken konnte. Ein weiteres Beispiel ist die spanische Lebensmittelkette Ametller Origen, die den Nutzen intelligenter Systeme eindrucksvoll unter Beweis stellt:

"We are making our way toward CO₂ neutrality by 2027. RELEX's smart replenishment solution has enabled us to significantly reduce our environmental impact through more efficient processes. The high quality of their demand forecasts has led to a reduction in fresh produce shrinkage, improving sustainability throughout our supply chain. We look forward to building on this strong start to continuously improve our sustainability efforts while improving key outcomes throughout our supply chain."
– Roberto Gómez, Chief Operations Officer, Ametller Origen

Herausforderungen und KI-Lösungen

KI ermöglicht nicht nur präzise Messungen, sondern auch vorausschauende Maßnahmen. Mit Vorhersagemodellen lassen sich Emissionstrends frühzeitig erkennen und Lieferketten gezielt optimieren. Intelligente Algorithmen schließen Datenlücken und erhöhen die Zuverlässigkeit der Bewertungen.

Dabei ist KI weit mehr als ein Werkzeug zur Effizienzsteigerung – sie trägt aktiv zur Gestaltung nachhaltiger Lieferketten bei. Durch standardisierte Datenmodelle und spezialisierte Algorithmen wird ihre Fähigkeit, Emissionen zu erfassen und zu reduzieren, kontinuierlich ausgebaut.

FAQs

Wie unterstützen KI und IoT-Sensoren Unternehmen bei der Echtzeitüberwachung von Scope-3-Emissionen?

Künstliche Intelligenz und IoT-Sensoren: Echtzeit-Daten für Scope-3-Emissionen

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und IoT-Sensoren können Unternehmen ihre Scope-3-Emissionen in Echtzeit überwachen. Diese Technologien sammeln kontinuierlich Daten zu Energieverbrauch, Transport und Materialflüssen entlang der gesamten Lieferkette. Das Ergebnis? Genaue Einblicke, die es ermöglichen, indirekte Emissionen besser zu analysieren und gezielt zu steuern.

KI-gestützte Analysen helfen dabei, ineffiziente Prozesse aufzudecken. Sobald diese Schwachstellen identifiziert sind, können Unternehmen gezielte Maßnahmen ergreifen, um Emissionen zu senken. Das hat nicht nur Vorteile für die Einhaltung von ESG-Vorgaben, sondern unterstützt auch aktiv die Ziele der Nachhaltigkeit und Dekarbonisierung.

Wie trägt die Blockchain-Technologie zur Sicherung der Datenintegrität bei der Erfassung von Emissionen bei?

Die Rolle der Blockchain-Technologie bei der Datensicherheit

Die Blockchain-Technologie ist ein entscheidender Baustein, wenn es darum geht, die Integrität von Daten bei der Erfassung von Emissionen sicherzustellen. Mit ihrem sicheren, transparenten und unveränderbaren System sorgt sie dafür, dass Daten, sobald sie erfasst wurden, nicht mehr manipuliert werden können. Das schafft Vertrauen in die Genauigkeit von Emissionsberichten und minimiert das Risiko von Fehlern oder absichtlichen Manipulationen.

Ein weiterer Vorteil der Blockchain ist ihre Fähigkeit, Daten aus unterschiedlichen Quellen nahtlos zu verknüpfen. Dadurch wird die Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit in der Berichterstattung über Treibhausgasemissionen deutlich verbessert. Unternehmen erhalten präzise und verlässliche Informationen, die ihnen helfen, ihre Klimaziele effizienter zu erreichen.

Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI, um Scope-3-Emissionen in der Lieferkette besser zu prognostizieren und zu reduzieren?

Durch den Einsatz von KI zur Prognose und Verringerung von Scope-3-Emissionen eröffnen sich für Unternehmen zahlreiche Vorteile. Zum einen ermöglicht KI eine deutlich schnellere und präzisere Analyse von Emissionsdaten, was die Erstellung von Berichten erheblich erleichtert. Zum anderen verbessert sie die Entscheidungsfindung, da sie historische und aktuelle Daten nutzt, um zuverlässige Prognosen zu erstellen. Außerdem können Unternehmen durch den Einsatz von KI ihre Prozesse effizienter gestalten und Ressourcen gezielter einsetzen, was langfristig zu Kosteneinsparungen führt.

Zusätzlich hilft KI dabei, die Einhaltung von ESG-Vorgaben sicherzustellen, indem sie transparente und nachvollziehbare Daten bereitstellt. Das stärkt nicht nur die Nachhaltigkeitsstrategie eines Unternehmens, sondern auch seine Wettbewerbsfähigkeit, da innovative Ansätze zur Reduktion des CO₂-Fußabdrucks genutzt werden können. Mit KI erreichen Unternehmen somit nicht nur ihre Klimaziele effektiver, sondern sichern sich auch eine stärkere Marktposition.