Wie Sie den Product Carbon Footprint mit digitalen Zwillingen und Verwaltungsschalen automatisieren – effizient, auditierbar und skalierbar für Ihre Produktion.
Warum der Product Carbon Footprint jetzt Chefsache ist
Ab 2026 müssen große Unternehmen in der EU im Rahmen der CSRD deutlich detaillierter über Emissionen berichten – inklusive produktbezogener CO₂-Bilanzen. Viele Produktionsleiter merken gerade: Die eigentliche Herausforderung ist nicht der Klimaschutz an sich, sondern die saubere Datenerhebung.
Die Realität in vielen Werken: Excel-Listen, vereinzelte LCA-Tools, inkompatible Systeme und jede Menge manueller Aufwand. Für einen einzigen Product Carbon Footprint (PCF) sitzt jemand Stunden oder Tage an Datenbeschaffung und Berechnungen. Skalierbar ist das nicht – schon gar nicht für ein komplettes Produktportfolio der Automobilindustrie.
Hier kommt ein Ansatz ins Spiel, den ich für absolut zentral halte: die Automatisierung des Product Carbon Footprint mit Hilfe digitaler Zwillinge und Verwaltungsschalen (AAS). Genau dazu bietet das Fraunhofer IPA am 22.05.2025 einen Praxisworkshop in Stuttgart an. In diesem Beitrag geht es darum, was dahinter steckt, warum das Thema gerade für die deutsche Automobilindustrie wichtig ist und wie ein realistischer Einstieg aussieht.
Was ein guter Product Carbon Footprint wirklich leisten muss
Ein PCF ist nur dann hilfreich, wenn er drei Kriterien erfüllt: belastbar, aktuell und skalierbar.
- Belastbar: Methoden nach ISO 14040/44 oder dem entstehenden EU-Standard für PCF, klare Systemgrenzen, nachvollziehbare Datenherkunft.
- Aktuell: Kein einmaliges LCA-Projekt, das nach sechs Monaten veraltet ist, sondern ein System, das auf Änderungen in Produktion, Lieferkette oder Energie-Mix reagieren kann.
- Skalierbar: Nicht nur für ein «Showcase-Produkt», sondern für hunderte Varianten, Losgrößen und Stücklisten.
Genau hier scheitern viele Unternehmen. Typische Probleme:
- Datensilos zwischen ERP, MES, PLM und Energiemanagement
- Manuelle Dateneingabe, die fehleranfällig ist und Fachkräfte bindet
- Fehlende Transparenz in Lieferketten (Scope-3-Emissionen)
- Keine durchgängige ID von Produktdaten über den Lebenszyklus
Die Folge: PCF-Berechnungen werden zum Spezialprojekt statt zum Standardprozess. Wer das ändert, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil – gerade in Branchen wie der Automobilindustrie, in denen OEMs immer stärker produktbezogene Emissionsdaten von ihren Zulieferern einfordern.
Digitale Zwillinge & Verwaltungsschale: Das Rückgrat automatisierter PCF-Berechnung
Die digitale Verwaltungsschale (Asset Administration Shell, AAS) ist aus meiner Sicht der entscheidende Baustein, um PCF-Berechnungen zu automatisieren.
Kernidee: Jeder relevante „Asset“-Typ – Maschine, Werk, Produkt, Bauteil – erhält einen digitalen Zwilling, der alle relevanten Informationen strukturiert und standardisiert enthält. Dazu gehört nicht nur der technische Datensatz, sondern auch Nachhaltigkeitsinformationen wie Energieverbrauch, Materialeinsatz und Emissionsfaktoren.
Wie die Verwaltungsschale bei PCF hilft
Ein AAS-basiertes PCF-Ökosystem kann:
- Produkt- und Prozessdaten standardisiert bereitstellen (z.B. Materialmengen, Prozesszeiten, Energieverbräuche)
- Emissionsdaten modular abbilden, z.B. pro Bauteil, pro Fertigungsschritt oder pro Standort
- Schnittstellen zu LCA-Tools und PCF-Rechnern bereitstellen, statt alles «hart» zu integrieren
- Datenqualität erhöhen, weil Medienbrüche und manuelle Übertragungen entfallen
Im Fraunhofer-Workshop wird u.a. mit dem AAS Package Explorer gearbeitet – einem Tool, mit dem sich Verwaltungsschalen anlegen und PCF-Informationen strukturiert hinterlegen lassen. Der Tech-Stack dahinter ist offen und erweiterbar, was für Industrieunternehmen wichtig ist, die nicht in proprietären Inseln landen wollen.
Eine gut aufgebaute Verwaltungsschale wird zur «Single Source of Truth» für technische und ökologische Produktdaten.
Gerade in der Automobilindustrie, wo Bauteile durch zahlreiche Wertschöpfungsstufen gehen, ist dieser standardisierte, maschinenlesbare Zwilling ein enormer Hebel.
Von der Excel-Hölle zur 80-%-Effizienzsteigerung: Wie Automatisierung funktioniert
Das Fraunhofer IPA spricht von Effizienzgewinnen von bis zu 80 % bei der PCF-Berechnung durch Automatisierung. Wie sieht so etwas in der Praxis aus?
1. Datenströme identifizieren
Am Anfang steht keine KI-Magie, sondern saubere Analyse:
- Welche Datenquellen gibt es bereits? (ERP, MES, PLM, Energiemanagement, Lieferantenportale)
- Welche Systemgrenzen hat der PCF (Cradle-to-Gate, Cradle-to-Grave)?
- Welche Stammdaten müssen um Nachhaltigkeitsattribute ergänzt werden (Material, Lieferant, Standort)?
Erst wenn klar ist, wo welche Information liegt, lohnt Automatisierung.
2. Verwaltungsschalen definieren und aufbauen
Nächster Schritt ist der Entwurf der AAS-Struktur:
- Welche Submodelle braucht der digitale Zwilling? z.B.:
- Technische Spezifikation
- Produktionsprozess
- Energie- und Medienverbräuche
- PCF-Submodell (Inputs, Emissionsfaktoren, Berechnungslogik)
- Wie werden PCF-relevante Datenfeldern standardisiert (Einheiten, IDs, Versionen)?
- Wo liegen Referenzen zu externen Datenbanken (z.B. generische Emissionsfaktoren)?
Hier zeigt sich, warum standardisierte Verwaltungsschalen so stark sind: Ein einmal definiertes Submodell «PCF» lässt sich über viele Produkte und Werke hinweg wiederverwenden.
3. Berechnungslogik automatisieren
Sind die Daten strukturiert in Verwaltungsschalen verfügbar, kann die Berechnung weitgehend automatisch ablaufen:
- Stückliste auslesen: Welche Komponenten gehören zum Produkt?
- Prozesskette referenzieren: Welche Fertigungsschritte fallen wo an?
- Emissionsfaktoren verknüpfen: Strommix, Materialien, Transporte
- PCF berechnen: Summierung und Zuweisung pro Produkteinheit
Das kann z.B. über regelbasierte PCF-Engines, LCA-Software oder eigene Microservices erfolgen. Wichtig ist: Die Berechnung ruht konsequent auf den Daten des digitalen Zwillings – nicht auf manuell gepflegten Nebenlisten.
4. Aktualisierung „by design“
Sobald sich Rahmenbedingungen ändern, können PCFs aktualisiert werden, ohne jedes Mal wieder bei Null anzufangen:
- Produktionslinie zieht von Werk A nach Werk B um
- Neuer Lieferant mit anderem CO₂-Footprint
- Energieversorgung stellt von Erdgas auf Fernwärme um
Wer sauber modellierte Verwaltungsschalen nutzt, muss nur die geänderten Parameter anpassen – der Rest folgt automatisch.
Praxisnah lernen: Was der Workshop des Fraunhofer IPA bietet
Der Praxisworkshop „Automatisierung des Product Carbon Footprint (PCF) – effiziente Berechnung mit digitalen Zwillingen“ findet am 22.05.2025 von 13:00 bis 17:30 Uhr am Fraunhofer IPA in Stuttgart statt. Die Veranstaltung richtet sich an Produktionsverantwortliche, Nachhaltigkeitsbeauftragte und IT-Verantwortliche – eine Konstellation, die aus meiner Sicht ideal ist. Ohne Zusammenspiel dieser drei Perspektiven scheitert nahezu jedes PCF-Projekt.
Inhalte im Überblick
Die Agenda ist so aufgebaut, dass Theorie und Praxis sinnvoll verzahnt sind:
- Grundlagen & Nutzen der Lebenszyklusanalyse (LCA)
- Warum ökologische Bilanzierung mehr ist als ein Pflichtprogramm
- Wo typische Fallstricke in der Praxis liegen
- Einführung in digitale Zwillinge und Verwaltungsschalen (AAS)
- Struktur und Mehrwert von AAS für LCA und PCF
- Aufbau eines AAS-PCF-Ökosystems
- Einblick in den Tech-Stack und Tools wie den AAS Package Explorer
- Interaktives Praxisbeispiel / Planspiel
- Schrittweiser Aufbau einer automatisierten PCF-Berechnung
- Durchspielen eines konkreten Produktionsszenarios
Besonders spannend finde ich den Planspiel-Ansatz. Statt nur Folien-Schlachten zu liefern, wird an einem konkreten Beispiel gearbeitet: Wie sieht eine PCF-Automatisierung aus, wenn man sie wirklich umsetzt? Welche Daten fehlen? Wo hakt die IT? Genau diese Erfahrungen sind später im eigenen Projekt Gold wert.
Nutzen für Unternehmen
Wer teilnimmt, nimmt mehr mit als nur theoretisches Wissen:
- Konkretes Verständnis, wie eine AAS-basierte PCF-Automatisierung aufgebaut wird
- Realistisches Bild vom Aufwand: Wo lohnt sich Eigenentwicklung, wo Standardsoftware?
- Austausch mit Unternehmen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen
- Kontakte zu Expert:innen am Fraunhofer IPA für Folgeprojekte
Mit einem Teilnahmebeitrag von 300 EUR ist der Workshop aus Unternehmenssicht ein überschaubares Investment – insbesondere, wenn man bedenkt, wie teuer ein schlecht aufgesetztes, manuelles PCF-Rollout im Nachgang wird.
Konkrete Schritte für Ihren Einstieg in automatisierte PCF-Berechnung
Wer nicht warten will, bis der nächste Workshop stattfindet, kann schon jetzt strukturiert starten. Aus Projekterfahrung funktionieren folgende Schritte gut:
1. Pilotprodukt auswählen
Nicht mit dem komplexesten Fahrzeug oder der größten Baugruppe starten, sondern mit einem klar abgrenzbaren Produkt aus der eigenen Produktion, z.B.:
- ein Fahrwerksteil
- eine Elektronikkomponente
- ein Antriebsmodul
Ziel: Einen vollständigen, methodisch sauberen PCF inkl. automatisierter Datenflüsse aufbauen.
2. Minimalen digitalen Zwilling definieren
Für das Pilotprodukt einen „Minimal Viable Twin“ entwerfen:
- Welche Submodelle sind wirklich nötig?
- Welche Daten gibt es bereits strukturiert, welche noch nicht?
- Wo können vorerst generische Emissionsfaktoren genutzt werden?
Nicht alles muss von Tag 1 perfekt sein. Entscheidend ist, dass der Zwilling konsistent ist – und erweiterbar.
3. IT und Fachbereiche an einen Tisch holen
PCF-Automatisierung ist nie ein reines Nachhaltigkeitsthema. Beteiligt sein sollten mindestens:
- Produktion / Industrial Engineering
- Nachhaltigkeit / Umweltmanagement
- IT / OT-Verantwortliche
Meine Erfahrung: Wenn IT und Produktion früh eingebunden sind, sinkt die Gefahr, dass der PCF später als «fremdes Reporting-Projekt» wahrgenommen wird, das nur Arbeit macht, aber keinen Mehrwert bringt.
4. Langfristige Vision mit EU-Regulatorik verbinden
Absehbare Entwicklungen wie CSRD, CBAM oder produktbezogene Offenlegungen durch OEMs sprechen eine klare Sprache: PCF wird zur Standardkennzahl in der Industrie. Wer heute Pilotprojekte mit AAS-basierten digitalen Zwillingen startet, zahlt direkt auf diese Zukunft ein.
Warum sich der Schritt jetzt lohnt
Die deutsche Automobilindustrie steckt mitten im Umbau: Dekarbonisierung, E-Mobilität, neue Lieferketten. PCF-Daten werden zunehmend zur Währung in Kundenbeziehungen, Ausschreibungen und Finanzierungsfragen.
Wer seine Product Carbon Footprints automatisiert und über digitale Zwillinge abbildet, erreicht drei Dinge gleichzeitig:
- Regulatorische Sicherheit: belastbare, auditierbare Daten für Berichte und Prüfungen
- Operative Effizienz: weniger manuelle Arbeit, weniger Fehler, schnellere Aktualisierungen
- Strategische Steuerung: Transparenz, wo Einsparungen technisch und wirtschaftlich sinnvoll sind
Der Workshop des Fraunhofer IPA am 22.05.2025 ist ein guter Anlass, um genau diesen Weg strukturiert anzugehen – mit realistischen Beispielen, erprobten Tools und Expert:innen, die täglich an solchen Lösungen arbeiten.
Wer wartet, bis Berichtspflichten voll greifen, wird PCF-Berechnung als Belastung erleben. Wer jetzt beginnt, digitale Zwillinge und Verwaltungsschalen gezielt für Nachhaltigkeitsziele zu nutzen, macht daraus ein echtes Steuerungsinstrument.
FAQ: Häufige Fragen aus der Praxis
Brauche ich für PCF-Automatisierung sofort KI?
Nein. Der größte Hebel liegt in sauberer Datenstruktur, Standardisierung und automatisierter Verknüpfung. KI kann später unterstützen, z.B. bei Plausibilitätschecks.
Ist der Aufwand für KMU überhaupt realistisch?
Ja, gerade weil Verwaltungsschalen modular sind. Viele Zulieferer können mit einem fokussierten Pilotprodukt starten und die Struktur dann ausbauen.
Was ist, wenn Lieferanten keine Emissionsdaten liefern?
Für den Start lassen sich generische Datenbanken nutzen. Parallel sollte der Dialog mit Lieferanten begonnen werden – PCF-Anforderungen werden ohnehin zum Standard.
Wer den nächsten Schritt machen will: Prüfen Sie, welche Produkte sich als Pilot eignen und welche Daten heute schon vorliegen. Der Rest ist weniger kompliziert, als viele denken – wenn man die richtige Architektur wählt.