Sluicebox e TrustedParts introducono una Nuova Soluzione per i Dati sulle Emissioni di Carbonio a Livello di Componente: le LCA Generative

Pubblicato: July 7, 2025

Un documento tecnico appena pubblicato e sottoposto a revisione paritaria spiega questo nuovo approccio per il calcolo delle emissioni di carbonio e lo confronta con le metodologie attualmente in uso, tra cui quelle basate sulla spesa (spend-based), sui processi (process-based) e gli approcci ibridi.

"Molti approcci si concentrano sull'allocazione dell'energia di alto livello perché è facile da verificare, ma questo non porta un valore reale ai clienti. Tali allocazioni sono un buon punto di partenza, ma spesso forniscono una rappresentazione distorta dell'impatto del CO₂, in quanto fortemente influenzate dai margini. La vera sfida è affrontare le emissioni dal basso verso l'alto, ottimizzando la produzione interna e l'uso di sostanze chimiche, piuttosto che basarsi su ipotesi ampie e imprecise".

- Martin Hachenburg, Direttore della Sostenibilità, Infineon Technologies

Un caso d’uso dell’intelligenza artificiale che ha mostrato un notevole potenziale è la consolidazione e l’analisi di dati incompleti o disordinati per calcolare le statistiche sulle emissioni di carbonio, consentendo una produzione elettronica più sostenibile. Disporre di uno strumento automatizzato e accurato che sostituisca l’attuale raccolta manuale di dati per generare una Distinta Base (BOM) “verde” è qualcosa che gli OEM, come Apple, Google, Cisco e Microsoft, richiedono da tempo per raggiungere i propri obiettivi di sostenibilità. Purtroppo, limitarsi ad applicare l’IA al tradizionale processo di valutazione del ciclo di vita (LCA) per calcolare l’impronta di carbonio di un progetto di prodotto presenta molte difficoltà. TrustedParts.com ha collaborato con Sluicebox per adottare un approccio innovativo che utilizza l’IA per ampliare il ragionamento degli esperti, rispettando rigorosamente gli standard ISO 14040/44, sviluppando un software che affronta realmente il problema. È stato inoltre pubblicato un documento tecnico dettagliato che illustra la logica e la ricerca alla base di questo approccio innovativo.

Questo documento tecnico ben studiato e sottoposto a revisione paritaria è stato scritto da esperti del settore elettronico e da un team di ricercatori nei settori dell'intelligenza artificiale, dell'elettronica e della sostenibilità, tra cui il Dr. Sandeep Chinchali dell'Università del Texas ad Austin; Sridhar Nagarajan e Mrinalini Iyer di Western Digital; Susan Monroe di Vishay Intertechnology; John Archer alla TTI (una società della Berkshire Hathaway); e Elmar Kert, Emi Ayada, Piriya Sugumaar e Sarah Tang di Sluicebox AI.

Il documento introduce l’argomento confrontando innanzitutto le metodologie attualmente in uso per il calcolo delle emissioni di carbonio, tra cui gli approcci basati sulla spesa (spend-based), sui processi (process-based) e quelli ibridi (hybrid approaches).

I Cinque Miti sulle Emissioni di Carbonio

Il documento sfata cinque miti sulle emissioni nell'industria elettronica. Chiarire queste idee sbagliate è essenziale per i dirigenti e le parti interessate, affermano.

• Mito #1: I calcoli basati sulla spesa sono "abbastanza buoni".

• Mito #2: Le LCA basate sui processi sono troppo costose e richiedono molto tempo.

• Mito #3: I fornitori possono fornire facilmente dati completi.

• Mito #4: I dati primari sono sempre i più accurati.

• Mito #5: I dati sul carbonio servono solo per la conformità normativa.

La maggior parte del documento delinea come il modello di intelligenza artificiale proprietario di Sluicebox, che è stato messo a punto per l'industria elettronica utilizzando l'esperienza in materia di ECIA, superi i modelli generici.

Per verificare l'accuratezza dei suoi LCA dinamici in tempo reale, Sluicebox ha confrontato la sua accuratezza con l'esperienza umana. Hanno utilizzato un sistema di valutazione della qualità LCA ampiamente adottato che valuta l'accuratezza dei dati in base alla tecnologia, all'area geografica e all'attualità dei dati.

I ricercatori presentano quindi i risultati di tre casi di studio che implementano le LCA in tempo reale di Sluicebox per l'intelligenza del carbonio presso Western Digital, TTI e Vishay. In ogni caso di studio, viene effettuato un confronto di come sono state generate le LCA prima e dopo l'implementazione dell'approccio Sluicebox.

Conclusione

"I dati primari sono la stella polare ideale. Tuttavia, non tutte le aziende hanno i meccanismi e i processi per ripartire l'intensità delle risorse a ogni singolo widget prodotto. L'Activity-Based Costing è stato introdotto per la prima volta decenni fa. Questo è il momento dell'Activity-Based Carbon. Le LCA generative possono fornire questo su larga scala".

– Sridhar Nagarajan, Sr. Direttore della Sostenibilità, Western Digital

Le LCA Generative riducono in modo significativo le barriere tradizionali all’ottenimento di dati accurati sulle emissioni dei componenti, consentendo così all’analisi delle emissioni di “scalare in modo efficiente su milioni di prodotti elettronici”, conclude il documento. Tuttavia, la sfida non è ancora vinta. Poiché questo problema richiede uno sforzo congiunto da parte dell’intero settore, è necessario instaurare una collaborazione solida tra le piattaforme LCA e tutti gli attori della complessa catena di fornitura dell’elettronica, per garantire il successo. Occorre integrare in un ecosistema coerente i vari soggetti del settore, gli standard e le fonti di dati.

A differenza dei tipici modelli di intelligenza artificiale generativa, che spesso producono imprecisioni o contenuti non supportati (“allucinazioni”), le LCA generative possono mantenere una completa trasparenza e verificabilità perché utilizzano l’IA solo per colmare le lacune nelle fonti di dati già note. I risultati provengono da letteratura sottoposta a revisione paritaria, dati primari, stabilimenti produttivi (fabs) o dichiarazioni validate dei fornitori.

Gli autori sostengono che un’adozione precoce delle Dichiarazioni Ambientali di Prodotto (EPD) sarà la chiave per soddisfare i requisiti dei clienti e ottenere una reale trasparenza sulle emissioni di carbonio. Le LCA generative possono automatizzare la produzione delle EPD in pochi minuti, in conformità alla norma EN 50693. Con EPD accurate e affidabili, le aziende possono migliorare rapidamente la visibilità delle emissioni di carbonio, passando da livelli minimi di riferimento a una copertura quasi completa, rendendo possibili interventi di sostenibilità più informati. In questo modo le LCA generative aiutano le organizzazioni a passare dalla semplice conformità a comunicazioni proattive verso i clienti.

Gli autori del documento concludono che “le LCA generative segnano una nuova era di intelligenza ambientale: rapida, concreta e pensata per essere scalabile. Per le aziende elettroniche che si trovano a gestire catene di fornitura frammentate, audit dei clienti e crescenti pressioni progettuali, questo approccio offre chiarezza nella complessità”.

Accedi all’intero documento tecnico qui: “Precisione e Scalabilità nei Dati sul Carbonio Elettronico: LCA Generative per Distinte Base BOM verdi”