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Digitale Kennzahlen im Materialkreislauf

Das Zukunftslabor Circular Economy entwickelt eine digitale Plattform zur systematischen Erfassung und Auswertung von Unternehmensdaten entlang des Materialkreislaufs. Ziel ist es, Materialströme transparent darzustellen und belastbare Grundlagen für die Bewertung von Ressourceneffizienz und Kreislaufführung zu schaffen. Die Plattform verknüpft vorhandene Unternehmensdaten und wertet diese mithilfe standardisierter Kennzahlen aus, um Nutzung, Rückführung und Wiederverwertung von Materialien nachvollziehbar zu machen.
Digitale Kennzahlen im Materialkreislauf
Copyright: Erstellt mit ChatGPT
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Die Umsetzung der Kreislaufwirtschaft erfordert eine durchgängige Datengrundlage über alle Stufen der Wertschöpfung hinweg. Erst durch die strukturierte Erhebung und Analyse wird sichtbar, in welchem Umfang Materialien im Kreislauf geführt werden und an welchen Stellen Verluste oder Qualitätsminderungen auftreten. Die Plattform setzt hier an und kombiniert datenbasierte Analysen mit Ansätzen zur Verhaltensänderung in Unternehmen.

Rezyklierungseffizienz als zentrale Kennzahl

Im Mittelpunkt steht die Rezyklierungseffizienz als zentrale Kennzahl im Materialkreislauf. Sie beschreibt den Anteil eines eingesetzten Materials, der nach der Nutzung in geeigneter Qualität zurückgewonnen und erneut eingesetzt werden kann. Diese Kennzahl dient als Indikator für Ressourcenschonung, Emissionsminderung und die zirkuläre Nutzbarkeit von Produkten.

Die Ermittlung erfolgt über ein Set definierter Kennzahlen, darunter Rezyklierungsquoten, Wiederverwendungsraten, Reparaturhäufigkeiten und CO₂-Einsparungen. Diese orientieren sich an bestehenden nationalen und internationalen Vorgaben und ermöglichen eine vergleichbare Bewertung. Insbesondere für Recycling- und Verwertungsbetriebe liefert die Rezyklierungseffizienz Hinweise auf die tatsächliche Rückgewinnung von Wertstoffen nach dem Aufbereitungsprozess.

Plattformstruktur und Datenerfassung

Die Plattform richtet sich zunächst an Unternehmen aus Produktion und Verwertung. Über standardisierte Eingabemasken werden Daten zu Materialeinsatz, Energie- und Wasserverbrauch sowie zur Kontaminationsrate erfasst. Ein Großteil dieser Informationen liegt bereits in Unternehmen vor, etwa im Rahmen von Nachhaltigkeitsberichten, wodurch der Implementierungsaufwand begrenzt bleibt.

Die Anwendung ist branchenübergreifend angelegt und umfasst verschiedene Produktkategorien mit hoher Relevanz für die Kreislaufwirtschaft. Dazu zählen unter anderem elektronische Geräte, Energiespeicher sowie Komponenten aus der Windenergie. Die Systemarchitektur basiert auf einer Trennung von Frontend, Backend und Datenquellen und ermöglicht die Integration externer Daten sowie nutzergenerierter Informationen.

Ein integriertes Dashboard visualisiert zentrale Kennzahlen wie Rezyklierungsquote, Wiederverwendungsrate, CO₂-Einsparung und Kontaminationsanteile. Dadurch lassen sich Materialflüsse analysieren und betriebliche Entscheidungen datenbasiert unterstützen.

Erweiterung durch Anreizsysteme

Zur Förderung der Dateneingabe und Nutzung werden verhaltensbasierte Elemente in die Plattform integriert. Geplant sind Mechanismen wie Punktesysteme oder Vergleichsmöglichkeiten zwischen Unternehmen, die Anreize für eine kontinuierliche Datenerfassung schaffen sollen. Ziel ist es, die Beteiligung zu erhöhen und die Qualität der Datengrundlage langfristig zu stabilisieren.

Skalierung und technologische Erweiterung

Nach der initialen Umsetzung für Unternehmen ist eine Ausweitung auf weitere Nutzergruppen vorgesehen, darunter Kommunen und private Haushalte. Parallel dazu wird die Anbindung zusätzlicher Datenquellen vorbereitet, etwa aus bestehenden Material- und Nachhaltigkeitsdatenbanken.

Ein weiterer Entwicklungsschwerpunkt liegt auf der Integration von IoT-Technologien zur automatisierten Datenerfassung. Sensorbasierte Systeme, etwa zur Erfassung von Energieverbräuchen, können Daten direkt in die Plattform überführen und so die Datenqualität verbessern.

Darüber hinaus ist der Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz geplant, um Muster in Materialflüssen zu erkennen und Prognosen für Recycling- und Nutzungsprozesse zu ermöglichen. Ergänzend sollen weitere ökologische und wirtschaftliche Kennzahlen integriert werden, um eine umfassendere Bewertung von Kreislaufsystemen zu unterstützen. Pilotanwendungen in Unternehmen und kommunalen Strukturen werden schrittweise erweitert und auf weitere Anwendungsfelder übertragen.

Quelle: ZDIN
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