Du fournisseur à l'OEM, des données carbone au niveau produit
Les OEM exigent désormais l'empreinte carbone produit auprès de leurs fournisseurs sous forme de données structurées plutôt qu'en Excel. Pour les fabricants Tier-1 et Tier-2, CarbonSmart automatise le calcul au niveau produit, centralise les données fournisseurs sur une plateforme unique et génère des rapports kgCO₂e comparables pour chaque pièce.
Les vrais problèmes du secteur
De la collecte des données au reporting — chaque étape se brise
Demande croissante des OEM et des acheteurs pour des données carbone au niveau produit (PCF)
Données déconnectées collectées auprès de dizaines de fournisseurs en formats Excel et PDF
Recalcul de la combinaison matériau + énergie + procédé + logistique pour chaque pièce
Chaque OEM exige des questionnaires et des modèles différents
Fonctionnalités de la plateforme
Spécifique au secteur, intégré de bout en bout
Analyse multi-produits
Calculez en parallèle les empreintes carbone au niveau produit pour des milliers de pièces/SKU. La nomenclature (BoM), les combinaisons de matériaux et de procédés sont paramétrables.
Portail de collecte de données fournisseurs
Une interface de saisie dédiée à chaque fournisseur ; ils téléversent leurs données primaires et passent par des règles de validation. Les valeurs par défaut sectorielles comblent les éventuelles lacunes.
Intégration ERP
Connectivité par API avec SAP, Oracle, Logo et les portails OEM tels que Ford/Volkswagen TDK — les données de production et d'achat sont synchronisées en temps réel.
Reporting rapide au niveau produit
Un rapport PCF pour une pièce est produit en quelques minutes ; converti dans le format demandé par l'OEM (CDP, EcoVadis, modèles personnalisés).
Analyse comparative
Visualisez côte à côte l'impact en émissions des matériaux et des choix de fournisseurs alternatifs ; sélectionnez le fournisseur le plus adapté au CBAM et aux objectifs internes.
Étude de cas
Projet R&D financé par le TÜBİTAK — Optimisation ML du Scope 2
Dans le cadre d'un projet R&D financé par le TÜBİTAK, le machine learning a été utilisé pour réduire les émissions du Scope 2 chez un fournisseur Tier-1 du secteur automobile.
Le profil de consommation électrique des lignes de production a été modélisé conjointement avec la planification des équipes, les arrêts de ligne et les conditions météorologiques. Une prévision combinée de la demande et du mix électrique régional a recommandé des fenêtres de production optimales pour chaque ligne. Lors d'un pilote de trois mois, une réduction moyenne de 10 % des émissions du Scope 2 a été obtenue sans impact négatif sur la planification des effectifs ni sur l'efficacité des lignes.
Réduction moyenne de 10 % des émissions du Scope 2
Planification synchronisée des équipes et du mix électrique
Coûts d'électricité réduits tout en maintenant l'efficacité opérationnelle
Résultats du projet intégrés dans CarbonSmart sous forme de module produit
Standart Uyumu
Chaque rapport prêt pour audit
Veri Kaynakları
Bibliothèques mondiales de facteurs d'émission
- Ecoinvent
- DEFRA
- EPA eGRID
- Bibliothèques de données d'émissions OEM (CDP, Drive Sustainability)
