Levenscyclusanalyse
Om transparantie te waarborgen en een beter inzicht te krijgen in de milieu-impact, worden verschillende methoden toegepast. Eén daarvan is de Levenscyclusanalyse (LCA), die de ecologische voetafdruk van producten in elke fase van de toeleveringsketen in kaart brengt, en identificeert waar CO₂-uitstoot en andere milieueffecten optreden.
Inzichten uit LCA bieden een solide basis voor het verbeteren van processen, het minimaliseren van de milieu-impact en het stimuleren van de overgang naar een groenere en duurzamere toekomst.
Het toenemende gebruik van LCA’s is een positieve ontwikkeling, maar de betrouwbaarheid en transparantie van de gebruikte gegevens blijven cruciaal. LCA-resultaten worden vaak als feitelijk beschouwd, terwijl ze in werkelijkheid gebaseerd kunnen zijn op onvolledige gegevens. Het verzamelen van primaire gegevens uit toeleveringsketens is complex, tijdrovend en kostbaar, daarom biedt het gebruik van software en tools met secundaire gegevens een praktische oplossing. Hoewel hier op zich niets mis mee is, blijft transparantie belangrijk.
Aminola Accuracy Model
Om de nauwkeurigheid en representativiteit van LCA-gegevens beter te beoordelen en te communiceren, is het ©Aminola Accuracy Model (©AAM) ontwikkeld. Dit model maakt het mogelijk om de ‘nauwkeurigheid’ van de gegevens die binnen elke belangrijke processtap van de toeleveringsketen worden gebruikt, te scoren, en een overkoepelende ‘nauwkeurigheidsscore’ toe te kennen aan een LCA voor een product. Door verschillende kwaliteitscriteria toe te passen, wordt een transparanter beeld van de werkelijke betrouwbaarheid van LCA-resultaten gecreëerd. Dit helpt om een duidelijker en nauwkeuriger inzicht te krijgen in de milieu-impact, met als ultiem doel de transparantie in duurzaamheidsevaluaties te verbeteren.
