Die Zukunft der Nachhaltigkeit gestalten: Ein genauer Blick auf die Carbon Intelligence-Lösungen von pacemaker.ai

David Horsch ist ein erfahrener Umweltingenieur, der nach seinem Studium vor allem mittelständische Unternehmen im Bereich Umweltmanagement beraten hat. Ein zentrales Thema seiner Arbeit war die Emission von Treibhausgasen, die zum Klimawandel beitragen. In den letzten vier Jahren hat er sich intensiv mit der CO2-Bilanzierung und -Reduktion beschäftigt und dabei den Bedarf an digitalen Lösungen erkannt. Im Rahmen dieser Expertise ist David Horsch nun maßgeblich bei dem Unternehmen Pacemaker tätig, wo er seine umfassenden Kenntnisse zur Entwicklung und Implementierung von Carbon Intelligence-Lösungen einbringt.

Was kann unter „Carbon Intelligence“ in der Praxis verstanden werden?

David erklärt: „Intelligence steht für ‚Einsicht‘ oder ‚Intelligenz‘. Es geht darum, Nutzern tiefe Einblicke in ihre CO2-Emissionen zu geben. Dafür müssen viele Datenpunkte intelligent verbunden werden und Emissionen automatisch berechnet werden.“

Er fügt hinzu: „Daraus erstellen wir einen Product Carbon Footprint, der Einsicht darüber gibt, welche Komponente oder welcher Prozess das größte Emissionsreduktionspotential bietet. Daraus lässt sich dann ableiten, welches Department im Unternehmen agieren sollte, wie z.B. der Einkauf oder die Produktion, um die Emissionen zu senken.“

Wie sehen typische Use-Cases von Carbon Intelligence bei euren Kunden aus?

„In den meisten Fällen,“ sagt David, „werden unsere Kunden von ihren Kunden dazu aufgefordert, den CO2-Footprint der gelieferten Produkte bereitzustellen. Für die meisten Industrieunternehmen liegen die größten Emissionsquellen in der Lieferkette. Daher wollen sie genaue Informationen erhalten und verschiedene Anbieter hinsichtlich CO2 vergleichen, um ihre Bilanz zu verbessern. Am Horizont zeichnen sich bereits regulatorische Anforderungen zur Produktdeklaration ab, weswegen unsere Kunden sich frühzeitig vorbereiten wollen.“

Wann sollte man über Carbon Intelligence-Lösungen nachdenken und wie hoch sind die typischen Kosten?

Er erwähnt: „Es lohnt sich bereits für Kunden mit wenigen Produkten. Beispiel: Das Unternehmen stellt 20 verschiedene Schraubentypen an 8 Standorten weltweit mit unterschiedlichen Lieferanten her. Schnell wird klar: hier sind mindestens 160 PCFs zu berechnen. Dafür Excel und Berater einzusetzen, ist teuer und nicht skalierbar, zumal die Werte auch jährlich oder projektspezifisch neu berechnet werden müssen. Im Schnitt kostet die Erstellung eines PCFs häufig mehrere tausend Euro pro Produkt.“

„Unsere PCI-Lösung,“ fährt David fort, „startet bereits ab 1000€ pro Monat mit einem spezifischen Kontingent von inkludierten PCFs. Darin enthalten sind alle Kosten wie Cloud-Kosten, Datenbanken, Nutzerverwaltung und natürlich Zugang zu kontinuierlich veröffentlichten neuen Features.“

Wie flexibel sind solche Systeme? Können sie mit jeder Art von Unternehmen und Prozess umgehen?

David erklärt: „Wir fokussieren uns mit unserer Lösung auf das verarbeitende Gewerbe, da wir mit unserer Technologie schnell Stücklisten von Produkten auslesen und analysieren können.“„Technisch,“ fügt er hinzu, „sind wir sehr flexibel, was die Systemintegration angeht. Durch maßgeschneiderte Datenschnittstellen können wir nahezu jedes System ansteuern und nutzen.“

Welche Anwendungsgebiete können perspektivisch noch entstehen?

„In Zukunft,“ bemerkt Horsch, „möchten wir Nutzern neben dem Ergebnis konkrete Handlungsempfehlungen geben, um Emissionen zu senken. Dabei spielt zum einen die potenzielle CO2-Einsparung, aber vor allem auch das Thema Kosten eine entscheidende Rolle.“ „Darüber hinaus,“ fährt er fort, „werden digitale Datenräume in Zukunft an Bedeutung gewinnen, um Daten über die Lieferkette auszutauschen. Wir möchten PCI mit dem Catena-X Netzwerk verbinden, um gerade Automotive-Kunden einen sicheren und effizienten Datenaustausch von CO2-Daten zu ermöglichen. Dies wird ein noch realistischeres Bild der CO2-Emissionen in der Lieferkette abbilden.“ David erwähnt auch: „Zuletzt ist das Thema CO2 nur eine Dimension der Nachhaltigkeit. Kunden wollen aber auch weitere Nachhaltigkeitsdaten sammeln, reporten und verbessern.“

Welche Rolle spielt KI im Bezug auf das Thema „Carbon Intelligence“?

Er erklärt: „Wir nutzen KI momentan bei der Berechnung des CO2-Wertes. Hierfür werden Emissionsfaktoren genutzt. Unsere KI wählt für den Nutzer den passendsten Emissionsfaktor automatisch aus. Dahinter steht ein Sprachmodell, das semantische Zusammenhänge versteht. Ist kein passender Faktor dabei, so kann die KI ein Produkt in der Stückliste (z.B. Sensor) in seine Einzelteile zerlegen und erneut in der Datenbank suchen. Dieser iterative Prozess ermöglicht eine genaue und effiziente Methode, um CO2-Emissionen von Produkten zu errechnen.“ Er fügt hinzu, dass KI darüber hinaus helfen kann, Anomalien in den Daten zu finden und den Nutzer darüber zu informieren. „Sprachmodelle,“ fährt David fort, „können auch hilfreich sein, um Dokumente und Belege wie Stromrechnungen einzulesen, um manuelle Eingaben zu vermeiden. Sprachmodelle wie GPT-4 beherrschen dies überraschend gut.“

Welche Voraussetzungen sollte ein produzierendes Unternehmen mitbringen, wenn es über die Implementierung von Carbon Intelligence-Lösungen nachdenkt?

„Alles was wir brauchen,“ sagt David, „ist eine digitale Stückliste oder Bill-of-Materials für den Start. Dies liegt meist in jedem Unternehmen vor.“„Darauf aufbauend,“ fügt er hinzu, „können wir die Berechnung mit weiteren Kundendaten genauer bzw. spezifischer machen. Dazu gehören Daten wie Lieferantenstandorte, Wareneingänge sowie Produktionsdaten.“ Der Vorteil Ihrer Lösung „ist die Schnelligkeit und Einfachheit der Bedienung. Um zu starten, braucht es keine langen Projektpläne, Vorlaufzeiten oder Beratungstage. Für ein erstes Pilotprojekt dauert es von der Datenbereitstellung bis zum ersten Ergebnis nur wenige Tage. Das schafft direkten Wert für Kunden, die im Anschluss die Ergebnisse iterativ verbessern können.“

In die Zukunft blickend, ist pacemaker.ai bereit, die nachhaltige industrielle Praxis durch seine fortschrittlichen Carbon Intelligence-Lösungen anzuführen. Durch die Nutzung von KI und Echtzeit-Datenintegration ermöglicht pacemaker.ai es nicht nur, dass Unternehmen ihre CO2-Fußabdrücke genau messen und reduzieren, sondern bereitet sie auch auf die Landschaften von morgen vor.