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CarbonSmart
Settore Automobilistico

Dal fornitore all'OEM, dati di carbonio a livello di prodotto

Gli OEM ora richiedono ai loro fornitori le impronte di carbonio dei prodotti in formati di dati strutturati anziché Excel. Per i produttori Tier-1 e Tier-2, CarbonSmart automatizza il calcolo a livello di prodotto, raccoglie i dati dei fornitori da un unico hub e produce report comparabili in kgCO₂e per ogni componente.

Impronta di carbonio del settore automobilistico — reporting delle emissioni a livello di prodotto sulle linee di produzione OEM e fornitori Tier-1

I veri problemi del settore

Dalla raccolta dati al reporting — ogni passaggio si interrompe

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Crescente domanda da parte di OEM e acquirenti di dati di carbonio a livello di prodotto (PCF)

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Dati scollegati raccolti da decine di fornitori in formati Excel e PDF

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Ricalcolo della combinazione materiale + energia + processo + logistica per ogni componente

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Ogni OEM richiede questionari e modelli diversi

Funzionalità della piattaforma

Specifico per settore, integrato end-to-end

Analisi multi-prodotto

Calcola le impronte di carbonio a livello di prodotto per migliaia di componenti/SKU in parallelo. La distinta base (BoM), le combinazioni di materiali e processi sono parametriche.

Portale di raccolta dati dei fornitori

Un'interfaccia di inserimento dedicata per ogni fornitore; caricano i dati primari e passano attraverso le regole di validazione. I valori predefiniti settoriali colmano eventuali lacune.

Integrazione ERP

Connettività basata su API a SAP, Oracle, Logo e portali OEM come Ford/Volkswagen TDK — i dati di produzione e approvvigionamento vengono sincronizzati in tempo reale.

Reporting rapido a livello di prodotto

Un report PCF per un componente viene prodotto in pochi minuti; convertito nel formato richiesto dall'OEM (CDP, EcoVadis, modelli personalizzati).

Analisi comparativa

Visualizza fianco a fianco l'impatto delle emissioni di materiali alternativi e scelte di fornitori; seleziona il fornitore più adatto per CBAM e obiettivi interni.

Caso di successo

Progetto R&S finanziato da TÜBİTAK — Ottimizzazione ML dello Scope 2

Nell'ambito di un progetto R&S finanziato da TÜBİTAK, il machine learning è stato utilizzato per ridurre le emissioni di Scope 2 per un fornitore Tier-1 nel settore automobilistico.

Il profilo di consumo elettrico delle linee di produzione è stato modellato insieme alla pianificazione dei turni, agli arresti delle linee e alle condizioni meteorologiche. Una previsione combinata della domanda e una previsione del mix elettrico regionale hanno raccomandato finestre di produzione ottimali per ogni linea. Durante un pilota di tre mesi, è stata raggiunta una riduzione media del 10% delle emissioni di Scope 2 senza alcun impatto negativo sulla pianificazione della forza lavoro o sull'efficienza delle linee.

Riduzione media del 10% delle emissioni di Scope 2

Pianificazione sincronizzata di turni e mix elettrico

Costi elettrici inferiori mantenendo l'efficienza operativa

Risultati del progetto integrati in CarbonSmart come modulo prodotto

Standart Uyumu

Ogni report pronto per audit

ISO 14067ISO 14040ISO 14044GHG Protocol Product StandardCBAM

Veri Kaynakları

Librerie globali di fattori di emissione

  • Ecoinvent
  • DEFRA
  • EPA eGRID
  • Librerie dati di emissione OEM (CDP, Drive Sustainability)
Impronta di carbonio nella produzione di componenti automobilistici — reporting del carbonio di prodotto e LCA conformi alla ISO 14067
Gestione del carbonio nella catena di fornitura automobilistica — raccolta centralizzata di dati da fornitori Tier-1 e Tier-2

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