Dr.-Ing. Patrick Kölsch
CEO & Co-Founder
PCF im Automotive-Umfeld: Use Cases und Herausforderungen für Zulieferer
Der Product Carbon Footprint (PCF) hat sich im Automotive-Umfeld von einer freiwilligen Kennzahl zu einer konkreten Anforderung entlang der Lieferkette entwickelt. OEMs fordern zunehmend belastbare, vergleichbare CO₂-Daten auf Produktebene, nicht als einmalige Abfrage, sondern als Bestandteil laufender Geschäftsbeziehungen. Für viele Zulieferer stellt sich damit weniger die Frage, ob PCF relevant ist, sondern wie er effizient und skalierbar umgesetzt werden kann.
Besonders herausfordernd ist dabei die Kombination aus komplexen Stücklisten, hoher Variantenvielfalt und einem großen Anteil an Scope-3-Emissionen. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen durch Initiativen wie Catena-X und die Weiterentwicklung bestehender Branchenstandards, etwa die Möglichkeit, PCF-Werte in Systemen wie IMDS zu hinterlegen. Diese Entwicklungen zeigen deutlich: PCF wird zunehmend Teil einer vernetzten Datenlandschaft und ist nicht mehr nur ein isoliertes Berechnungsprojekt.
Dieser Artikel richtet sich an Automotive-Zulieferer, die sich mit konkreten PCF-Anfragen aus dem Markt konfrontiert sehen. Anhand typischer Use Cases aus dem Automotive-Alltag zeigt er, wo die größten Herausforderungen liegen, welche Lösungsansätze sich in der Praxis bewährt haben und warum Schnittstellen und Systemintegration eine zentrale Rolle für eine skalierbare PCF-Strategie spielen.
Warum der Product Carbon Footprint im Automotive-Umfeld besonders relevant ist
Im Automotive-Umfeld spielt der Product Carbon Footprint eine besondere Rolle, da CO₂-Emissionen entlang der gesamten Lieferkette betrachtet werden müssen. OEMs stehen unter hohem regulatorischem (z.B. CSRD) und gesellschaftlichem Druck, die Emissionen ihrer Produkte transparent auszuweisen und zu reduzieren. Da ein erheblicher Teil dieser Emissionen nicht im eigenen Unternehmen entsteht, werden Anforderungen konsequent an die Zulieferkette weitergegeben.
Für Zulieferer bedeutet das: PCF-Anfragen sind kein Einzelfall mehr, sondern werden systematisch und wiederkehrend gestellt. Dabei geht es nicht nur um absolute Emissionswerte, sondern auch um Vergleichbarkeit zwischen Produkten, Varianten und Lieferanten. Ohne einheitliche Berechnungslogik und strukturierte Datenbasis lassen sich diese Anforderungen nur mit hohem manuellen Aufwand erfüllen.
Hinzu kommt die starke Vernetzung der Branche. Initiativen wie Catena-X zielen darauf ab, produktbezogene Daten standardisiert zwischen Unternehmen auszutauschen. Parallel entwickeln sich bestehende Branchenlösungen weiter und ermöglichen PCF-Werte in Systemen wie IMDS zu hinterlegen. Diese Entwicklungen verdeutlichen, dass PCF im Automotive-Umfeld zunehmend als Teil einer übergreifenden Dateninfrastruktur verstanden wird.
Vor diesem Hintergrund wird deutlich: Der Product Carbon Footprint ist für Automotive-Zulieferer weniger ein reines Nachhaltigkeitsthema, sondern ein operatives und strategisches Thema zugleich. Unternehmen, die PCF strukturiert aufsetzen, schaffen die Voraussetzung, Kundenanforderungen effizient zu bedienen, interne Aufwände zu reduzieren und sich langfristig in datengetriebenen Lieferketten zu positionieren.
Typische Herausforderungen für Automotive-Zulieferer bei der PCF-Berechnung
Auch wenn der Product Carbon Footprint im Automotive-Umfeld zunehmend gefordert wird, ist seine Umsetzung in der Praxis mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Diese ergeben sich weniger aus der grundsätzlichen Methodik, sondern aus der Komplexität von Produkten, Prozessen und Datenstrukturen, die für die Branche typisch ist.
Komplexe Stücklisten und Variantenvielfalt
Automotive-Produkte sind häufig durch mehrstufige Stücklisten, zahlreiche Varianten und kundenspezifische Ausprägungen gekennzeichnet, zunehmend spielt auch die Unterscheidung zwischen prospektive und retrospektive PCFs eine wichtige Rolle. Für die PCF-Berechnung bedeutet das, dass Emissionsdaten nicht nur für einzelne Materialien oder Komponenten vorliegen müssen, sondern variantenabhängig zusammengeführt werden müssen. Ohne eine strukturierte Zuordnung von Daten zu Produkten und Varianten steigt der manuelle Aufwand schnell erheblich.
Abhängigkeit von Lieferantendaten entlang der Wertschöpfungskette
Für die PCF-Berechnung im Automotive-Umfeld ist weniger die Methodik das Problem als die Abhängigkeit von belastbaren Lieferantendaten. Emissionswerte für Materialien und Vorprodukte entstehen in vorgelagerten Wertschöpfungsstufen und liegen häufig nicht in der erforderlichen Qualität oder Struktur vor.
In der Praxis arbeiten Zulieferer daher mit sehr unterschiedlichen Datenständen, von primären PCF-Daten einzelner Lieferanten bis hin zu generischen Emissionsfaktoren oder Schätzungen. Diese Heterogenität erschwert die Vergleichbarkeit, die Aktualisierung von Ergebnissen und die strukturierte Weitergabe von PCF-Daten an Kunden.
Datenverfügbarkeit und -konsistenz bei Lieferanten
Viele Zulieferer stehen vor der Herausforderung, PCF-Daten von unterschiedlichen Lieferanten in verschiedenen Formaten und Reifegraden zu erhalten. Fehlende Standards, unterschiedliche Annahmen oder unklare Systemgrenzen führen häufig zu Medienbrüchen und manuellem Nachbearbeitungsaufwand. Ohne klare Datenstrukturen lassen sich PCF-Ergebnisse nur schwer skalieren.
Manuelle Prozesse und fehlende Skalierbarkeit
In frühen Projekten werden PCF-Berechnungen häufig manuell oder in isolierten Tools durchgeführt. Solche Ansätze können für einzelne Produkte funktionieren, stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen, sobald mehrere Produkte, Varianten oder wiederkehrende Anfragen hinzukommen. Der Übergang von einem Pilotprojekt zu einem skalierbaren Ansatz ist daher eine der zentralen Herausforderungen für Automotive-Zulieferer.
Praxisnahe Use Cases aus dem Automotive-Umfeld
Im Automotive-Alltag treten PCF-Anforderungen selten isoliert auf. Sie sind meist in bestehende Prozesse, Kundenanfragen und Systemlandschaften eingebettet. Die folgenden Use Cases zeigen typische Situationen, mit denen Automotive-Zulieferer aktuell konfrontiert sind.
Use Case 1: PCF-Anfragen von OEMs effizient beantworten
OEMs fordern zunehmend produktbezogene CO₂-Werte für konkrete Bauteile oder Baugruppen häufig mit kurzer Reaktionszeit an. Für Zulieferer bedeutet das, PCF-Daten schnell, nachvollziehbar und konsistent bereitzustellen. Ohne eine strukturierte Datenbasis müssen Berechnungen oft neu aufgesetzt oder manuell angepasst werden, was Zeit kostet und Fehleranfälligkeit erhöht.
Use Case 2: Vergleich von Produktvarianten anhand von CO₂-Werten
Im Rahmen von Angebotsprozessen (prospective) oder Produktoptimierungen (retrospective) gewinnt der Vergleich von Varianten anhand ihrer Emissionswerte an Bedeutung. Unterschiede in Materialien, Lieferanten oder Fertigungsprozessen wirken sich direkt auf den Product Carbon Footprint aus. Zulieferer stehen vor der Herausforderung, diese Unterschiede transparent darzustellen, ohne jede Variante separat und manuell berechnen zu müssen.
Use Case 3: Weitergabe von PCF-Daten entlang der Lieferkette
PCF-Daten werden nicht nur von OEMs nachgefragt, sondern müssen häufig auch an nachgelagerte Partner oder Plattformen weitergegeben werden. Beispiele sind Kundenportale, branchenspezifische Datenräume oder Systeme wie IMDS, in denen PCF-Werte inzwischen als eigenes Datenfeld vorgesehen sind. Da die Berechnung selbst dort nicht erfolgt, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre PCF-Daten strukturiert vorliegen und über Schnittstellen übertragbar sind.
Use Case 4: Übergang vom Pilotprojekt zur Serienanwendung
Viele Zulieferer starten mit einem Pilotprojekt, um erste PCF-Erfahrungen zu sammeln. Spätestens wenn mehrere Produkte, Kunden oder wiederkehrende Anfragen hinzukommen, zeigt sich jedoch, dass manuelle oder isolierte Lösungen nicht skalieren. Der Übergang in eine Serienanwendung erfordert klare Datenmodelle, definierte Prozesse und die Integration in bestehende IT-Systeme.
PCF als Baustein vernetzter Automotive-Datenökosysteme
Der Product Carbon Footprint entwickelt sich im Automotive-Umfeld zunehmend von einer isolierten Kennzahl zu einem Baustein vernetzter Datenökosysteme. Produktbezogene CO₂-Daten stehen dabei nicht für sich, sondern werden Teil größerer Zusammenhänge, etwa im Austausch zwischen OEMs und Zulieferern oder im Kontext branchenweiter Datenräume.
Diese Entwicklung zeigt, dass PCF künftig weniger als einmaliges Reporting-Thema verstanden werden kann. Vielmehr rückt die Fähigkeit in den Vordergrund, produktbezogene Emissionsdaten konsistent, vergleichbar und weiterverwendbar bereitzustellen. Für Automotive-Zulieferer bedeutet das, PCF nicht nur operativ zu betrachten, sondern frühzeitig in eine übergeordnete Datenstrategie einzuordnen.
Praxisbeispiel aus der Automotive-Zulieferindustrie: PCF bei der Braun GmbH
Wie Product Carbon Footprints im Automotive-Umfeld konkret umgesetzt werden können, zeigt ein Praxiswebinar mit der Braun GmbH, einem Zulieferer aus der Automobilindustrie. Im Mittelpunkt steht ein reales Kundenprojekt, bei dem Braun erstmals mit konkreten PCF-Anforderungen aus der Lieferkette konfrontiert war.
Im Webinar wird erläutert, welche Herausforderungen dabei in der Praxis auftreten – etwa begrenzte interne Ressourcen, Datenlücken bei Materialien und Vorprodukten sowie der Umgang mit wiederkehrenden Kundenanfragen. Zudem wird aufgezeigt, wie Braun strukturiert an die PCF-Bilanzierung herangegangen ist, welche methodischen Schritte relevant waren und welche Vorteile sich aus belastbaren, standardkonformen PCF-Daten für die Kundenkommunikation ergeben haben.
Fazit: PCF im Automotive-Umfeld strukturiert angehen
Der Product Carbon Footprint ist im Automotive-Umfeld längst keine theoretische Fragestellung mehr. Für Zulieferer wird er zunehmend zu einer operativen Anforderung, die in bestehende Prozesse, Systeme und Kundenbeziehungen eingebettet werden muss. Die Praxis zeigt, dass es dabei weniger um einzelne Berechnungen geht als um den Aufbau belastbarer, wiederverwendbarer Produktdaten.
Unternehmen, die PCF frühzeitig strukturiert angehen, schaffen sich Handlungsspielräume etwa bei wiederkehrenden Kundenanfragen, bei der Vergleichbarkeit von Produkten oder bei der Vorbereitung auf weiterführende Anforderungen entlang der Lieferkette. Entscheidend ist dabei, PCF nicht isoliert zu betrachten, sondern als Teil einer übergeordneten Datenstrategie z.B. im Hinblick auf den Digitalen Produktpass.
PCF im Automotive-Umfeld strukturiert umsetzen
