Sluicebox 和 TrustedParts 推出組件級碳排放資料新解決方案：生成式生命週期評估 (LCA)

已发表 July 7, 2025

一份剛剛發表的、經過同行評審的白皮書解釋了這種計算碳排放的新方法，並將其與目前流行的方法進行了比較，包括基於支出的方法、基於流程的方法和混合方法。

“許多方法都專注於頂層能源分配，因為這樣易於驗證，但這並不能為客戶帶來真正的價值。這種分配方式雖然是一個很好的起點，但由於利潤率受到很大影響，往往會提供錯誤的二氧化碳影響評估。真正的挑戰在於自下而上地解決排放問題——優化內部生產和化學品使用，而不是依賴寬泛且不準確的假設。"

- 英飛凌科技永續發展總監 Martin Hachenburg

一個展現出巨大潛力的 AI 應用案例是整合和分析雜亂無章的數據，以計算碳排放統計數據，從而實現可持續的電子產品製造。蘋果、Google、思科和微軟等原始設備製造商 (OEM) 一直渴望擁有一個自動化且精準的工具來取代目前用於產生「綠色」物料清單 (BOM) 的手動資料收集，以實現其永續發展目標。然而，僅將 AI 應用於傳統的生命週期評估 (LCA) 流程來計算產品設計的碳足跡就充滿挑戰。 TrustedParts.com 與 Sluicebox 合作，採用一種新穎的方法，利用 AI 擴展專家推理，同時嚴格遵循 ISO 14040/44 標準，建立真正解決此問題的軟體。他們發布了一份詳細的白皮書，闡述了他們新方法背後的推理和研究成果。

這份經過充分研究和同儕審查的白皮書由電子行業專家和來自 AI、電子和永續發展領域的研究團隊撰寫，其中包括德克薩斯大學奧斯汀分校的 Sandeep Chinchali 博士；西部數據的 Sridhar Nagarajan 和 Mrinalini Iyer；Vishay Intertechnology 的 Susan Monroe；TTI（伯克希爾哈撒韋公司（Azak）的 Elmiini Iyer；Vishay Intertechnology 的 Susan Monroe；TTI（伯克希爾哈撒韋公司）的 Elmi nuger； Tang。

本文首先比較了目前常用的碳排放計算方法，包括基於支出的方法、基於流程的方法和混合方法，從而為本文奠定了基礎。

關於碳排放的五大迷思

這篇論文揭穿了關於電子產業排放的五大迷思。他們斷言，澄清這些誤解對於高階主管和利害關係人至關重要。

• 迷思一：基於支出的計算「已經夠好」。

• 迷思二：基於流程的生命週期評估成本過高且耗時。

• 迷思三：供應商可以輕鬆提供全面的數據。

• 迷思四：原始資料始終最準確。

• 迷思五：碳資料僅用於合規性。

這篇論文的主要內容概述了 Sluicebox 的專有人工智慧模型如何優於通用模型。該模型利用 ECIA 的專業知識針對電子產業進行了微調。

為了驗證其動態即時生命週期評估 (LCA) 的準確性，Sluicebox 已將其準確性與人類專業知識進行了比較。他們採用了一種廣泛採用的生命週期評估 (LCA) 品質評估系統，該系統基於技術、地理位置和資料時效性來評估資料準確性。

研究人員隨後展示了西部數據、TTI 和 Vishay 三家公司實施 Sluicebox 即時生命週期評估 (LCA) 碳情報的案例研究結果。在每個案例研究中，都對實施 Sluicebox 方法前後的生命週期評估 (LCA) 生成方式進行了比較。

結論

“原始資料是理想的北極星。然而，並非所有公司都擁有將資源強度分攤到每個生產零件的機制和流程。基於作業的成本會計（ASC）早在幾十年前就已出現。現在正是基於作業的成本會計（ASC）的時代。生成性生命週期評估（LCA）可以大規模地實現這一目標。”

– Sridhar Nagarajan，西部數據公司永續發展資深總監

生成式生命週期評估 (LCA) 顯著降低了獲取組件準確排放數據的傳統障礙，從而使排放分析能夠“高效地擴展到數百萬種電子產品”，該論文總結道。然而，這場戰鬥尚未結束。由於這項挑戰需要跨產業的共同努力，LCA 平台與複雜電子製造供應鏈中的所有參與者之間必須建立強有力的協作，才能確保成功。不同的產業參與者、標準和資料來源必須整合到一個緊密的生態系統中。

與典型的生成式人工智慧模型（通常會產生不準確或不受支援的「幻覺」）不同，生成式生命週期評估可以保持完全的透明度和可驗證性，因為它們只使用人工智慧來填補已知資料來源的空白。其結果來自同行評審的文獻、原始數據、晶圓廠或經過驗證的供應商揭露。

作者認為，儘早採用環境產品聲明 (EPD) 將是滿足客戶要求和實現碳排放真正透明的關鍵。生成式生命週期評估 (LCA) 可在幾分鐘內自動產生符合 EN 50693 標準的環境產品說明書 (EPD)。憑藉準確可靠的環境產品說明書 (EPD)，企業可以迅速提升碳排放可視性，從最低基線水平提升至近乎完全覆蓋，從而實現明智的可持續發展幹預。因此，生成式生命週期評估可以幫助企業從單純的合規性轉向主動的客戶資訊揭露。

本文作者總結道：“生成式生命週期評估標誌著環境智能新時代的到來：一個快速、可操作且規模化發展的時代。對於正在應對碎片化供應鏈、客戶審核和日益加劇的設計壓力的電子公司來說，這種方法能夠清晰地理解複雜情況。”

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