Nach der Berechnung werden die Ergebnisse der Ökobilanz in der Software ausgewertet. Hierbei spielen unteranderem die Hotspot Analyse und die passende Visualisierung eine wichtige Rolle, denn nur dadurch kann das Ergebnisse richtig interpretiert werden.
Identifizierung signifikanter Parameter
Bei der Analyse der Ergebnisse sind zunächst die wichtigsten Einflussfaktoren der Ökobilanz zu ermitteln. Die Hotspot-Analyse ist ein wichtiges Instrument, um zu analysieren, welche Prozesse, Materialien oder Lebenszyklusphasen eine besonders hohe Umweltbelastung haben. Hier können unterschiedliche Detailanalysen unternommen werden:
Heutzutage werden die Ergebnisse eines LCAs bereits in den verschiedenen Softwares in Diagrammen und Tabellen visualisiert. Für eine exakte Bewertung kann das Ergebnis unterschiedlich gefiltert werden. In der Software erhält man Einsicht zu den Auswirkungen pro Material, sowie für jede Lebenszyklusphase. Darüber hinaus kann sich beispielsweise das Treibhausgaspotenzial eines Prozesses näher angeschaut oder nur eine bestimmte Wirkungskategorie betrachtet werden.
Ableitung erster Verbesserungsansätze
Im zweiten Schritt werden die größten Einflussfaktoren mit möglichen Handlungsoptionen verglichen. Ziel ist es, sogenannte Quick Wins zu identifizieren – also Verbesserungspotenziale, die mit relativ geringem Aufwand zu realisieren sind.
Typische Fragestellungen in dieser Phase sind:
Wird beispielsweise ein bestimmter Rohstoff als Hotspot identifiziert, kann als mögliche Lösung das Material gegen die recycelte Alternative eingetauscht werden. Damit kann eine Verringerung der Umweltauswirkungen und der Herstellungskosten erzielt werden.
Im Projektalltag hat sich gezeigt, dass es hilfreich ist, bereits in diesem Schritt mit den Fachabteilungen zu sprechen, um technische Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit frühzeitig zu berücksichtigen.
Rückkoppelung mit Zielsetzung und Überprüfung der Datenqualität
Für eine aussagekräftige Ökobilanz ist es wichtig, die Zielsetzung bei der Bewertung zu berücksichtigen. Es sollte kontrolliert werden, welches Erkenntnisinteresse vorliegt, um somit wichtige Daten identifizieren zu können. Dabei kann es helfen auf Dokumentationen der früheren Phasen zurückzugreifen.
Gleichzeitig ist es wichtig die Datenqualität zu berücksichtigen. Haben unsichere Annahmen oder geschätzte Daten das Ergebnis stark beeinflusst? Ist eine zusätzliche Datenverfeinerung nötig, um aussagekräftigere Ergebnisse zu erzielen? Diese Rückkopplung ist laut ISO 14044 notwendig, um die Ergebnisse valide und belastbar zu machen – besonders, wenn sie nach außen kommuniziert oder zur Entscheidungsfindung verwendet werden sollen.
Praxistipp:
In der Praxis empfiehlt sich ein interaktiver Workshop, bei dem Fachabteilungen wie Einkauf, Entwicklung, Umweltmanagement und ggf. externe Stakeholder eingebunden sind. Im Workshop können Hotspots gemeinsam diskutiert, Quick Wins bewertet und Rückschlüsse für weitere Datenerhebung gezogen werden. Tools wie ein „Impact Ranking“ oder Material-Heatmaps sind hilfreich, um Diskussionen zu strukturieren. Das gesamte Ergebnis kann entweder in der Software selbst visualisiert werden oder es besteht die Möglichkeit die Daten in einer Excel Tabelle auszuwerten. Darüber hinaus bieten bereits viele Toolanbieter einen finalisierten Bericht über die Ergebnisse zu downloaden bzw. zu exportieren. Somit sind alle wichtigen Daten in einem PDF und können für wichtige Zielgruppen freigegeben werden.
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Case Study
Die Ergebnisse des Wasserkochers sind mit Hilfe eines ausgeprägten Diagramms aufgezeigt:
Durch die gewählte Visualisierung ist zu erkennen, dass besonders in der Nutzungsphase die meisten Umweltauswirkungen entstehen. Aber auch die Rohstoffe wie Metall und Plastik tragen zur Belastung der Umwelt bei, wie auf dem Bild zu sehen ist. Um nachhaltiger zu agieren, wird eine energieeffiziente Technologie entwickelt, die den Energieverbrauch bei der Nutzung des Wasserkochers senkt. Außerdem wird auf Konfliktmaterialien wie Chrom verzichtet, um mögliche Ausbeutung in den Rohstoffländern zu verhindern.
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Checkliste: