Grönt stål kräver gemensamma data – så hjälper AI

Stål är överallt: i vindkraftstorn, elnätsstolpar, batterifabriker, järnvägsspår och varje industribyggnad som ska klara decennier av slitage. Men klimatmässigt är stål också en av våra tyngsta poster. Och det mest frustrerande? Många företag vill köpa ”grönt stål” – men fastnar i en enklare fråga först: Vad betyder grönt, exakt, per ton?

Den 2025-11-17 kom ett besked som gör skillnad i praktiken: kinesiska och europeiska branschorganisationer har tecknat avtal med den globala organisationen ResponsibleSteel för att samordna hur klimatpåverkan från stål ska mätas och jämföras. Tillsammans representerar de runt 60 % av världens stålproduktion. Det här är inte en PR-detalj. Det är ett försök att skapa ett gemensamt ”språk” för data – precis det som behövs för att AI, uppföljning och styrning ska fungera i tung industri.

I den här delen av vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” tittar vi på varför standardisering av grönt stål är en nyckel för utsläppsminskning, hur EU:s gränsjustering (CBAM) pressar fram transparens, och framför allt: hur AI och datadrivna arbetssätt kan göra standarder mätbara, spårbara och möjliga att skala.

Varför standarder för grönt stål avgör hela affären

Utan jämförbara standarder blir ”grönt stål” en etikett – inte ett inköp som går att styra på. När ungefär en tredjedel av världens stål korsar nationsgränser blir skillnader i beräkningsmetod snabbt en handelsfråga, inte bara en klimatfråga.

Här är kärnproblemet: samma coil stål kan få olika utsläppssiffra beroende på systemgränser och dataantaganden.

Det som skapar 20–40 % skillnad i utsläppsberäkning

ResponsibleSteels vd Annie Heaton har pekat på något många hållbarhetschefer känner igen: brist på transparens kan ge 20 %, 30 % eller till och med 40 % skillnad mellan olika sätt att räkna ”rent stål”. Det handlar ofta om:

• Upstream-utsläpp: räknas utsläpp från brytning, transporter och bränsleproduktion?
• Bränslemix i el: hur beräknas elens klimatintensitet timme för timme?
• Allokering av biprodukter: vad händer när en process ger flera produkter (t.ex. slagg som kan användas i cement)?
• Datakvalitet: mätdata vs schabloner, och hur ofta de uppdateras.

Det här spelar roll för affären. Om du är inköpare, investerare eller projektfinansiär kan du inte jämföra anläggningar, kontrakt eller projekt om siffrorna inte är kompatibla.

”Grönt stål” är inte bara vätgas

Den tydligaste bilden av grönt stål är direktreducerat järn med grön vätgas och smältning i ljusbågsugn med förnybar el. Problemet är att denna kombination fortfarande är sällsynt, främst på grund av kostnad och tillgång på grön vätgas.

Därför måste standarder klara verkligheten: många leverantörer kommer ligga i ett spann av ”lägre utsläpp” snarare än ”nära noll”. Standarder behöver vara tillräckligt rigorösa för att undvika greenwashing – men också tillräckligt praktiska för att ge industrin en tydlig stegvis väg.

CBAM: när utsläppsdata blir tullfråga

EU:s Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) gör klimatdata till en del av importkostnaden. Tidigt 2026 går CBAM in i en skarpare fas, men redan nu tvingas företag bygga upp processer för rapportering och spårbarhet.

Det är lätt att underskatta effekten: CBAM gör att stål inte bara konkurrerar på pris och kvalitet, utan på verifierade utsläpp per ton. Och då räcker det inte med ett snyggt pdf-certifikat. Det krävs data som håller i revision.

Konsekvensen för svenska aktörer

Svenska företag påverkas i flera led:

1. Industriella inköp: bygg, fordon, energi, infrastruktur – alla vill minska Scope 3.
2. Exportkedjor: svenska underleverantörer kan behöva redovisa utsläppsintensitet för att vara kvar i EU-baserade värdekedjor.
3. Projektfinansiering: banker och investerare kräver spårbar klimatdata för att sänka risk.

Särskilt intressant är att CBAM i praktiken belönar dem som kan leverera högupplöst och trovärdig datarapportering. Det är ett teknikskifte lika mycket som ett policy-skifte.

Där AI faktiskt gör jobbet: från standardtext till mätbar verklighet

AI hjälper inte genom att ”räkna CO₂” i största allmänhet. Den hjälper genom att hantera komplex data, hitta avvikelser och skapa en spårbar kedja från mätpunkt till rapport. Standardisering och AI hör ihop eftersom standarder definierar vad som ska mätas – och AI gör det möjligt att mäta det billigt, ofta och konsekvent.

1) Automatiserad datainsamling från industrisystem

Stålverk är fulla av datakällor: SCADA, DCS, energimätare, labbdata, underhållssystem och logistik. I praktiken är data ofta splittrad.

AI-baserade integrationer (kombinerat med klassisk data engineering) kan:

• normalisera format och enheter (t.ex. Nm³ gas, MWh el, ton råmaterial)
• fylla luckor med kontrollerade metoder (och flagga när osäkerhet blir för stor)
• koppla processdata till batch/lot för produktnivårapportering

När standarder mellan Kina och Europa närmar sig varandra blir nyttan direkt: en leverantör kan rapportera på ett sätt som accepteras på fler marknader.

2) MRV i praktiken: Measurement, Reporting, Verification

MRV är den tråkiga delen som avgör allt. AI kan stärka MRV på tre konkreta sätt:

• Anomali-detektion: upptäck plötsliga förändringar i emissionsfaktor, energiförbrukning eller råvarukvalitet.
• Prediktiv kvalitetssäkring: förutsäg när mätkedjor driver iväg och behöver kalibrering.
• Dokumentautomatisering: generera revisionsspår med tydlig härledning från rådata till KPI.

Det gör det svårare att ”optimera rapporten” och lättare att optimera processen.

3) Digital produktpass och spårbarhet per ton

När stål rör sig över gränser blir spårbarhet central. AI kan här användas för att:

• matcha leveransdokument med produktionsbatchar
• säkerställa konsistens mellan deklarerade och observerade data
• stödja digitala produktpass för material (innehåll, ursprung, utsläpp)

Om vi menar allvar med cirkularitet (skrotflöden, återvunnet innehåll) är den här nivån av spårbarhet en förutsättning.

En bra standard säger inte bara ”så här räknar vi” – den gör det möjligt att bevisa att du räknat rätt.

Vad den nya samordningen mellan Kina och Europa kan förändra

När aktörer som representerar 60 % av global produktion rör sig mot kompatibla standarder minskar friktionen i handel och investeringar. Det påverkar tre grupper direkt:

Köpare: enklare att upphandla lågutsläppsstål

Stora köpare (järnväg, bygg, fordonsindustri, energibolag) kan börja skriva krav som är:

• jämförbara mellan leverantörer
• kopplade till verifiering
• kompatibla med både CBAM och interna klimatmål

Ett konkret exempel från marknaden är europeiska piloter för inköp av grönt stål till infrastruktur, som järnvägsspår. Den sortens efterfrågan blir mycket mer effektiv när kraven inte behöver uppfinnas på nytt i varje upphandling.

Producenter: tydligare investeringssignal

Stålbolag investerar i anläggningar som ska stå i 20–40 år. Osäkerhet kring vad som räknas som ”lågutsläpp” skapar investeringsrisk.

En interoperabilitetsram – där mått kan översättas mellan system – ger en enklare väg från pilot till volym.

Finans: mer konsekvent riskbedömning

Banker och institutioner vill veta om ett projekt är på väg mot lägre utsläpp och om KPI:er är jämförbara globalt.

Med gemensamma principer kan finansmarknaden lättare:

• prissätta risk
• följa upp covenants och hållbarhetslänkade lån
• undvika att betala för utsläppsminskningar som bara är bokföring

Så kommer du igång: checklista för företag som vill köpa eller sälja grönt stål

Det smartaste du kan göra 2026 är att bygga ett datagrundarbete som håller över flera standarder. Här är en praktisk start.

För inköp och hållbarhet (köparsidan)

1. Kräv utsläppsintensitet per ton med tydliga systemgränser (vad ingår/ingår inte).
2. Be om datakvalitetsnivå: mätdata vs schabloner, och osäkerhetsintervall.
3. Säkra spårbarhet: hur kopplas utsläpp till levererad batch/produkt?
4. Bygg en intern jämförelsetabell: samma format för alla leverantörer.

För producenter (säljsidan)

1. Samla process- och energidata i ett gemensamt lager (inte bara i silos).
2. Inför validering: anomali-detektion och automatiska plausibilitetskontroller.
3. Förbered revision: versionshantering av emissionsfaktorer och beräkningslogik.
4. Planera för produktnivå: batchbaserad rapportering blir snabbt ett krav.

För båda: där AI ger mest effekt först

• avvikelse- och felupptäckt i energidata
• automatiserad matchning mellan produktion, logistik och rapportering
• prognoser som kopplar driftval till utsläpp och kostnad (”om vi byter råvarukvalitet X, vad händer?”)

Varför detta passar perfekt i AI inom energi och hållbarhet

Grönt stål är ett skolboksexempel på varför AI inom hållbarhet måste börja med standarder och data. Utan gemensamma definitioner blir AI-modeller lokala speciallösningar. Med gemensamma definitioner blir de skalbara och användbara i hela värdekedjor – från elmix och vätgasplanering till upphandling och finans.

Vi går in i 2026 med tre tydliga trender:

• klimatstyrning flyttar närmare affären (tullar, upphandling, finansvillkor)
• industrin tvingas bli mer transparent, även när det gör ont
• AI blir verktyget som gör rapportering och optimering genomförbar i stor skala

Om din organisation vill minska utsläpp i Scope 3 är min ståndpunkt enkel: sluta jaga perfekta etiketter och börja bygga jämförbar data. Standarder för grönt stål mellan Kina och Europa gör det lättare att lyckas – men jobbet med data och AI måste göras hemma.

Vad skulle hända om varje större stålinköp i Norden 2026 krävde verifierbar utsläppsintensitet per ton – och dessutom belönade bättre data, inte bara lägre siffra?