CO2-Fussabdruck von Produkten: Primärdaten und Sekundärdaten erklärt

DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion

1. Primärdaten sind gemessene, lieferantenspezifische Daten wie die Energie, die eine bestimmte Fabrik für einen Prozess verbraucht hat, während Sekundärdaten ein Branchendurchschnitt aus einer Datenbank sind.
2. Die Leitlinien der Fashion Industry Charter besagen, dass Bekleidungs- und Schuhunternehmen idealerweise lieferantenspezifische Daten für alle Stufen hätten, dass dies aber Jahre dauern werde, weshalb sich die meisten Unternehmen für Teile ihres Bestands auf Sekundärdaten stützen, besonders in den Stufen 2 bis 4.
3. Dieselben Leitlinien verweisen auf das GHG Protocol mit der Warnung, dass Lieferantendaten je nach Granularität und Allokationsmethoden weniger genau sein können als Branchendurchschnittsdaten.
4. Sekundäre Faktoren können stark voneinander abweichen: Eine Analyse nennt Datenbanken, die für 1 kg rohe Merinowolle 28 bis 142 kg CO2e angeben.
5. Ausgabenbasierte Schätzungen können beim ersten Screening helfen, werden aber für die Verfolgung des Fortschritts gegenüber Zielen von Jahr zu Jahr nicht empfohlen.

Was ist der Unterschied zwischen primären und sekundären CO2-Daten?

Primärdaten sind gemessen und spezifisch für einen Lieferanten, einen Prozess oder ein Produkt, zum Beispiel der Strom, den eine bestimmte Färberei für eine Charge verbraucht hat. Sekundärdaten sind ein Durchschnitt aus einer Datenbank wie ecoinvent oder dem Higg Materials Sustainability Index. Die meisten Produktfussabdrücke im Bekleidungsbereich kombinieren beides, und der Anteil jeder Art sollte ausgewiesen werden.

Dieser Leitfaden erklärt, wie Sie zwischen beiden wählen, was jede kostet und wie Sie das Ergebnis ehrlich darstellen.

Warum stützen sich die meisten Fussabdrücke im Bekleidungsbereich auf Sekundärdaten?

Kleidungsstücke durchlaufen mehrere Stufen: Faser, Garn, Stoff, Färben und Veredeln, Konfektion und Zutaten. Eine Marke hat in der Regel nur zum Endmontagestandort eine direkte Beziehung. Die Leitlinien der Fashion Industry Charter halten fest, dass Unternehmen idealerweise lieferantenspezifische Daten für alle Stufen hätten, dass dies aber Jahre und grosse Veränderungen bei der Transparenz der Lieferkette erfordere. Sie ergänzen, dass die meisten Unternehmen sich für Teile ihrer Bestände auf Branchendurchschnitte stützen, besonders in den Stufen 2 bis 4.

Auch die Messung selbst ist eine Hürde. Eine Analyse beschreibt Primärdaten als ideal, aber oft nicht verfügbar, weil Fabriken häufig die Zwischenzähler fehlen, die nötig wären, um den Energieverbrauch für einen bestimmten Produktionsschritt zu erfassen.

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Sind Primärdaten immer genauer?

Nein. Die Leitlinien der Fashion Industry Charter warnen unter Verweis auf das GHG Protocol, dass Lieferantendaten je nach Granularität und Allokationsmethoden tatsächlich weniger genau sein können als Branchendurchschnittsdaten. Eine fabrikweite Energierechnung, geteilt durch die Produktionsmenge, sind Primärdaten, aber eine grobe Zuordnung auf ein einzelnes Produkt.

Primärdaten haben dagegen einen klaren Vorteil bei der Verfolgung von Veränderungen. Sie können tatsächliche Reduktionen zeigen, während sich Sekundärdaten von Jahr zu Jahr nicht so verändern, dass sie die eigenen Massnahmen einer Marke widerspiegeln, und jährliche Aktualisierungen von Durchschnittsdatensätzen Ergebnisse aus Gründen verschieben können, die nichts mit der Marke zu tun haben.

Wie gross können die Unterschiede zwischen Datensätzen sein?

Erheblich. Eine Analyse eines Anbieters von Software für CO2-Bilanzierung berichtet, dass die von ihr genannten Datenbanken für 1 kg rohe Merinowolle zwischen 28 und 142 kg CO2e liegen. Sie ergänzt, dass manche Faktoren Eingaben wie die Garnstärke erfordern, die Marken selten erfassen. Das ist ein einzelnes Beispiel eines Anbieters, zeigt aber, warum die Wahl der Datenbank und die ausgewiesene Unsicherheit ebenso wichtig sind wie die Schlagzeilenzahl.

Dieselbe Quelle schlägt vor, die Datenerhebung dort zu priorisieren, wo sie die Unsicherheit am stärksten senkt, zum Beispiel bei einem Material, das in ihrem Rechenbeispiel 55 % der Gesamtunsicherheit ausmacht. Diese Logik gilt allgemein: Erheben Sie Primärdaten zuerst für die Materialien und Prozesse, die sowohl bei den Emissionen als auch bei der Unsicherheit dominieren.

Wie sollte eine Marke beides kombinieren?

1. Beginnen Sie mit Sekundärdaten, um das Portfolio zu screenen und die wichtigsten Materialien und Prozesse zu identifizieren.
2. Ordnen Sie Hotspots nach Emissionen und nach Unsicherheit, nicht nur nach Emissionen.
3. Fordern Sie Primärdaten von den Lieferanten hinter den grössten Hotspots an, mit definierter Methode und Systemgrenze.
4. Führen Sie für jede Eingabe einen Nachweis zu Datenquelle und Qualität, damit sich gemischte Fussabdrücke erklären lassen.
5. Aktualisieren Sie den Fussabdruck, wenn bessere Daten vorliegen, und weisen Sie die Änderung der Methode getrennt von der Änderung der Leistung aus.

Das Higg Product Module, von der Sustainable Apparel Coalition und Higg Co lanciert, veranschaulicht die Struktur. Seine erste Ausgabe deckte Auswirkungen von der Rohstoffgewinnung bis zur Endmontage des fertigen Produkts ab und stützte sich auf Materialdaten von Herstellern der Stufe 2 sowie Higg-MSI-Daten, um Materialauswirkungen zu berechnen.

Eine praktische Frage ist, wer Primärdaten zu welchen Kosten erheben soll. Von jedem Lieferanten detaillierte Prozessdaten zu jedem Style zu verlangen, ist unrealistisch, und viele Lieferanten erhalten ähnliche Anfragen von mehreren Kunden. Eine fokussierte Anfrage, beschränkt auf die wenigen Prozesse, die den Fussabdruck eines Produkts dominieren, und auf Basis einer vorab vereinbarten Methode, liefert mit grösserer Wahrscheinlichkeit brauchbare Antworten. Gemeinsame Formate und einheitliche Fragebögen verringern die Belastung der Lieferanten und verbessern die Vergleichbarkeit.

Auch die Datenqualität muss gesteuert werden. Eine Primärzahl sollte von Messzeitraum, Systemgrenze, der Methode zur Zuordnung der Energie auf Produkte und, wenn möglich, Belegen wie Zählerprotokollen oder Stromrechnungen begleitet sein. Ohne das lässt sich eine Primärzahl nicht von einer Schätzung unterscheiden. Es ist sinnvoll, jede Eingabe nach Qualität zu bewerten, zum Beispiel als gemessen, berechnet oder Standardwert, und zuerst die schwächsten Eingaben unter den grössten Beitragsfaktoren zu verbessern.

Die Rolle der KI ist in diesem Bereich überwiegend administrativ. Modelle können Werte aus Lieferantenformularen und Energiedokumenten extrahieren, Materialien Datenbankeinträgen zuordnen und Ausreisser markieren. Einen sekundären Faktor machen sie nicht genauer, und Messungen können sie nicht ersetzen. Weist ein Tool automatisch einen Datenbankfaktor zu, sollte die Zuordnung sichtbar und überprüfbar sein, denn eine falsche Zuordnung zu einem ähnlich klingenden Material kann das Ergebnis wesentlich verändern.

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Welche Grenzen gelten für Aussagen und Regulierung?

Zahlen zum Produktfussabdruck sind Schätzungen mit Fehlermargen, und jede Aussage gegenüber Konsumentinnen und Konsumenten sollte das widerspiegeln. Die Leitlinien der Fashion Industry Charter raten von ausgabenbasierten Schätzungen für die Verfolgung von Jahr zu Jahr ab, merken aber an, dass sie beim ersten Screening helfen können. Mit Blick nach vorn schafft die Ökodesign-Verordnung für nachhaltige Produkte, seit dem 18. Juli 2024 in Kraft, digitale Produktpässe, die Materialien, Herkunft und Umweltauswirkungen über den Lebenszyklus enthalten können. Ein Compliance-Update erwartet den textilspezifischen Rechtsakt 2027 und rät, Datenanforderungen auf Produktebene zu definieren und Lieferanten früh einzubinden. Datensätze, die Primär- von Sekundärdaten unterscheiden, lassen sich leichter an das Format anpassen, das schliesslich verlangt wird.

Häufige Fragen

Was sind Primärdaten bei einem CO2-Fussabdruck von Produkten?

Es sind gemessene Daten, die für einen Lieferanten, einen Prozess oder ein Produkt spezifisch sind, etwa die Energie, die eine bestimmte Fabrik für einen Produktionsschritt verbraucht hat. Sie stehen im Gegensatz zu Sekundärdaten, die aus Durchschnittswerten in einer Datenbank stammen.

Sind Sekundärdaten für einen CO2-Fussabdruck von Produkten akzeptabel?

Ja, für die meisten Bekleidungsbestände sind sie unvermeidlich, besonders in vorgelagerten Stufen. Sie sollten als solche gekennzeichnet werden, mit Nennung der Datenbank und Anerkennung der Unsicherheit.

Warum können zwei Fussabdrücke für dasselbe Kleidungsstück so stark abweichen?

Unterschiedliche Datenbanken, Annahmen und Systemgrenzen führen zu unterschiedlichen Ergebnissen. Eine Analyse nennt Datenbanken mit 28 bis 142 kg CO2e für 1 kg rohe Merinowolle.

Sollte ich für CO2-Ziele ausgabenbasierte Daten verwenden?

Sie sind für das frühe Screening nützlich, doch die Leitlinien der Fashion Industry Charter raten für die Verfolgung des Fortschritts gegenüber Zielen von Jahr zu Jahr davon ab, weil sie reale Veränderungen der Lieferantenleistung nicht abbilden.

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