Wie erheben Sie DPP-Daten bei Tier-2- und Tier-3-Lieferanten?

DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion

1. Daten des Digitalen Produktpasses zu Materialien und Herkunft liegen meist bei Tier-2- und Tier-3-Lieferanten wie Stoffherstellern, Färbereien und Spinnereien, mit denen Marken selten direkte Verträge haben.
2. In einer Umfrage von Oritain und Sourcing Journal aus dem Jahr 2025 unter mehr als 450 Fachleuten aus der Mode hatten 56 Prozent der Unternehmen keinen Plan zur Rückverfolgbarkeit oder verfolgten ihre Waren nicht aktiv zurück.
3. Dieselbe Umfrage ergab, dass 46 Prozent der baumwolldominierten Unternehmen Transparenz bis Tier 4 hatten, aber nur 44 Prozent Lieferantendaten immer oder oft überprüften.
4. Die Erhebung vorgelagerter Daten funktioniert am besten über Tier-1-Lieferanten, mit gemeinsamen Standortkennungen wie Open-Supply-Hub-IDs und einer kurzen, stabilen Anfragevorlage pro Material.
5. KI kann Daten aus Zertifikaten und Transaktionsdokumenten extrahieren und prüfen, aber die physische oder dokumentarische Überprüfung von Herkunftsangaben nicht ersetzen.

Daten für den Digitalen Produktpass erheben Sie bei Tier-2- und Tier-3-Lieferanten, indem Sie über Ihre Tier-1-Hersteller gehen, pro Material eine kleine Auswahl standardisierter Angaben anfordern, jede Angabe mit Nachweisen wie Zertifikaten und Transaktionsdokumenten verknüpfen und eine risikobasierte Stichprobe prüfen. Die Schwierigkeit liegt nicht in der Software, sondern in den Beziehungen: Die meisten Marken haben keinen Vertrag mit den Webereien und Spinnereien, die über die Daten verfügen.

Warum sind Tier-2- und Tier-3-Daten so schwer zu bekommen?

Der Pass eines Kleidungsstücks wird weitgehend aus vorgelagerten Angaben bestehen: Faserzusammensetzung und Herkunft, Rezyklatanteil, die Standorte, an denen das Material gesponnen, gestrickt, gewebt, gefärbt und ausgerüstet wurde, sowie die damit verbundenen Chemikalien und Zertifikate. Diese Informationen liegen bei Lieferanten, die zwei oder drei Stufen von der Marke entfernt sind. Tier-1-Konfektionsbetriebe kaufen Stoffe bei Webereien, die Garn bei Spinnereien kaufen, die wiederum Fasern von Händlern oder Produzenten beziehen.

Branchendaten zeigen die Lücke zwischen Absicht und Praxis. Im Bericht Future of Fashion Traceability 2025 von Oritain und Sourcing Journal, basierend auf mehr als 450 Fachleuten aus der Branche, gaben fast 40 Prozent der Unternehmen an, sich vollständig oder nahezu vollständig zur durchgängigen Rückverfolgbarkeit zu bekennen, doch 56 Prozent hatten keinen Plan zur Rückverfolgbarkeit oder verfolgten ihre Waren nicht aktiv zurück. Unter den baumwolldominierten Unternehmen meldeten 46 Prozent Transparenz bis Tier 4, aber nur 44 Prozent überprüften Lieferantendaten immer oder oft.

Typische Hindernisse sind:

• Kein vertraglicher Hebel: Vorgelagerte Lieferanten schulden der Marke nichts und sehen Datenanfragen möglicherweise als Kostenfaktor oder geschäftliches Risiko.
• Viele kleine Abnehmer: Eine Weberei beliefert Dutzende Marken, die jeweils einen anderen Fragebogen schicken.
• Vermischung von Chargen: Faserpartien werden gemischt, was eine einfache Eins-zu-eins-Rückverfolgung durchbricht.
• Uneinheitliche Bezeichnungen: Derselbe Standort erscheint unter mehreren Namen und Adressen.

Welche Daten sollten Sie bei vorgelagerten Lieferanten anfordern?

Die endgültige Datenliste für Textilien wird der delegierte Rechtsakt unter der ESPR festlegen, der noch aussteht. Ein sinnvoller Ausgangspunkt sind die Daten, die nahezu jede Version des Passes und jeder Sorgfaltsprozess brauchen wird. Halten Sie die Vorlage kurz und stabil, damit Lieferanten ihre Antworten für mehrere Kunden wiederverwenden können.

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Wie führen Sie eine vorgelagerte Datenerhebung Schritt für Schritt durch?

1. Priorisieren: Beginnen Sie mit den Materialien und Ländern mit dem grössten Volumen oder dem höchsten Risiko, zum Beispiel Baumwolle aus Hochrisikoregionen, statt mit dem gesamten Sortiment.
2. Über Tier 1 erfassen: Bitten Sie Konfektionsbetriebe, ihre Stoff- und Zutatenlieferanten pro Artikel oder pro Auftrag zu nennen, und machen Sie dies in neuen Lieferantenverträgen zur vertraglichen Pflicht.
3. Gemeinsame Kennungen nutzen: Erfassen Sie Standorte mit einer dauerhaften ID. Open Supply Hub, eine offene Plattform zur Kartierung von Lieferketten, vergibt OS IDs an Standorte mit Namen und Adressen, was Dubletten reduziert. Die neue Norm EN 18219 deckt ebenfalls eindeutige Kennungen für Wirtschaftsakteure und Standorte ab.
4. Einmal anfragen, oft wiederverwenden: Senden Sie pro Material eine kurze Vorlage, akzeptieren Sie bestehende Zertifikate und Prüfberichte und verzichten Sie auf massgeschneiderte Fragebögen.
5. Daten mit Transaktionen verknüpfen: Verbinden Sie jede Angabe mit einer Bestellung, einer Rechnung oder einem Transaktionszertifikat, damit sie die tatsächlich gekaufte Ware beschreibt und nicht den Lieferanten im Allgemeinen.
6. Risikobasiert prüfen: Kontrollieren Sie eine Stichprobe der Angaben mit Dokumentenprüfungen, Besuchen vor Ort oder physischen Tests, gewichtet nach Hochrisikomaterialien.
7. Pflegen: Legen Sie Prüftermine fest, denn Lieferanten, Zertifikate und Mischungen ändern sich jede Saison.

Wie können Sie prüfen, ob vorgelagerte Daten stimmen?

Selbstauskünfte sind ein Ausgangspunkt, kein Beweis. Der 2018 veröffentlichte OECD-Leitfaden für die Erfüllung der Sorgfaltspflicht zur Förderung verantwortungsvoller Lieferketten im Bekleidungs- und Schuhsektor beschreibt einen risikobasierten Ansatz, bei dem Unternehmen ermitteln, wo die Risiken am gravierendsten sind, und ihre Anstrengungen darauf konzentrieren. Dieselbe Logik gilt für Passdaten: Nicht jedes Attribut braucht dasselbe Mass an Absicherung.

Physische Methoden können Dokumente ergänzen. C&A arbeitet zum Beispiel mit Haelixa zusammen, das Bio-Baumwolle beim Entkörnen mit DNA-Markern versieht und diese entlang der Kette mit forensischen PCR-Tests prüft; die Unternehmen gaben im Dezember 2024 nach einem 2022 gestarteten Pilotprojekt eine dreijährige Vereinbarung bekannt. Solche Methoden bestätigen, dass ein bestimmtes markiertes Material vorhanden ist, dokumentieren aber nicht für sich allein jeden Verarbeitungsschritt.

Wo hilft KI bei der Erhebung von Lieferantendaten?

Vorgelagerte Daten kommen als PDFs, Tabellen, Fotos von Zertifikaten und E-Mails in mehreren Sprachen an. Für diese Ebene ist KI gut geeignet:

• Zertifikatsnummern, Gültigkeitsdaten, Standortnamen und Materialanteile aus Dokumenten extrahieren.
• Standortnamen bestehenden Kennungen zuordnen und wahrscheinliche Dubletten markieren.
• Konsistenz prüfen, zum Beispiel ob sich Faseranteile korrekt aufsummieren oder ob ein Zertifikat vor dem Versanddatum abgelaufen ist.
• Antworten von Lieferanten für die Beschaffungsteams übersetzen und zusammenfassen.

Die menschliche Prüfung bleibt unerlässlich. Ein Modell kann ein gescanntes Zertifikat falsch lesen oder zwei verschiedene Webereien mit ähnlichen Namen verwechseln. Dokumentieren Sie klar, welche Werte automatisch extrahiert und welche bestätigt wurden, und lassen Sie ein Modell niemals Lücken mit Schätzungen füllen, die als Lieferantendaten ausgegeben werden.

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Was macht Lieferanten bereit, Daten zu teilen?

Lieferanten reagieren auf Planbarkeit und Wiederverwendbarkeit. Marken, die sich auf gemeinsame Vorlagen und Kennungen einigen, angemessene Vorlaufzeiten gewähren, den Zweck der Anfrage erläutern und etwas zurückgeben, etwa längere Auftragszusagen oder Unterstützung bei der Zertifizierung, erhalten in der Regel bessere Antworten. Behandeln Sie Daten als Teil der Beschaffungsbeziehung, besprochen in denselben Meetings wie Preis und Lieferzeit, und nicht als separate Compliance-Übung.

Beginnen Sie jetzt, auch wenn der delegierte Rechtsakt für Textilien noch nicht endgültig ist. Die Kartierung, die Kennungen und die Nachweisroutinen, die heute aufgebaut werden, dienen den Sorgfaltspflichten und den Regeln gegen Zwangsarbeit ebenso wie dem Pass.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Tier-1-, Tier-2- und Tier-3-Lieferanten in der Mode?

Tier-1-Lieferanten stellen das fertige Produkt her, in der Regel Konfektionsbetriebe. Tier-2-Lieferanten liefern Materialien und Verarbeitung, etwa Webereien, Färbereien und Ausrüster. Tier-3-Lieferanten sind typischerweise Spinnereien und Garnproduzenten; Faserproduzenten und Entkörnungsbetriebe werden oft als Tier 4 bezeichnet.

Brauchen Marken Tier-2- und Tier-3-Daten für den Digitalen Produktpass?

Sehr wahrscheinlich, weil Passinformationen zu Materialien und Herkunft vorgelagert entstehen. Die genaue Datenliste legt der delegierte Rechtsakt für Textilien unter der ESPR fest, dessen Verabschiedung vorläufig für 2027 geplant ist. Marken sollten sich daher auf vorgelagerte Daten vorbereiten, ohne jedes endgültige Feld zu kennen.

Wie kommt eine Marke an Daten von Lieferanten, mit denen sie keinen direkten Vertrag hat?

In der Regel über Tier-1-Lieferanten, indem die Offenlegung von Lieferanten Teil der Einkaufsverträge wird und Konfektionsbetriebe gebeten werden, Standardanfragen weiterzugeben. Gemeinsame Standortkennungen, einheitliche Vorlagen und die Anerkennung bestehender Zertifikate erleichtern vorgelagerten Lieferanten die Antwort.

Kann KI Nachhaltigkeitsdaten von Lieferanten verifizieren?

KI kann Dokumente auf Konsistenz prüfen, Daten extrahieren und Auffälligkeiten markieren, aber nicht bestätigen, dass ein physisches Material tatsächlich von dort stammt, wo ein Dokument es angibt. Für die Verifizierung braucht es weiterhin Audits, Transaktionsnachweise und bei Hochrisikomaterialien physische Tests.

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