Tekoäly ja LCA: miten tekoäly voi tukea elinkaariarviointia?

Tekoäly LCA:ssa tarjoaa monipuolisia mahdollisuuksia työn tehostamiseen. AI:ta voidaan hyödyntää esimerkiksi elinkaariarvioinnin datankeruussa, tietojen koonnissa yhteen, laskennan valmistelussa, päästökertoimien haussa tai skenaariotarkasteluissa.

LCA eli elinkaariarviointi arvioi tuotteen, palvelun, prosessin tai rakennuksen ympäristövaikutuksia elinkaaren aikana. Tarkastelu voi kattaa esimerkiksi raaka-aineet, valmistuksen, kuljetukset, käytön, huollon, kierrätyksen ja loppukäsittelyn.

Mitä tekoäly LCA:ssa voi tarkoittaa?

Tekoäly osana LCA-prosessia voi näyttäytyä monella eri tavalla. Yksinkertaisimmillaan tekoäly voi auttaa käsittelemään lähtötietoja nopeammin. Tekoäly voi tunnistaa datasta puutteita, ehdottaa sopivia päästökertoimia, verrata vaihtoehtoisia materiaaleja tai mallintaa skenaarioita.

LCA:n peruslogiikka ei muutu tekoälyn myötä. Ensin tulee määritellä laskennan tavoite ja rajaus. Tämän jälkeen kerätään inventaariotiedot, tehdään vaikutusten arviointi ja tulkitaan tulokset. Tekoäly voi tukea työskentelyä mutta ei poista tarvetta menetelmälliselle osaamiselle.

Käytännössä tekoäly voi olla hyödyllinen työkalu erityisesti silloin, kun yrityksellä on paljon tuotteita, toimittajia, materiaalinimikkeitä, ostodataa, kuljetustietoja tai tuoterakenteita. Tällöin manuaalinen datan käsittely voi hidastaa elinkaariarvioinnin aloittamista.

Tekoäly LCA:n datankeruussa

Elinkaariarvioinnin lopputuleman laatu riippuu lähtötiedoista. Yrityksen tulee kerätä dataa raaka-aineista, energiankulutuksesta, kuljetuksista, tuotantoprosesseista, pakkauksista, jätteistä, käyttövaiheesta ja elinkaaren lopusta.

Tekoäly voi auttaa kokoamaan ja yhdistämään vaadittavia tietoja eri järjestelmistä. LCA-dataa voidaan kerätä esimerkiksi toimittajien dokumenteista, ostolaskuilta, tuotannonohjausjärjestelmästä, ERP-järjestelmästä, tuotetietojärjestelmästä, BIM-mallista, Excel-tiedostoista tai PDF-muotoisista raporteista.

Tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi helpottamaan eri järjestelmien välisten erojen kaventamiseen ja kerätyn datan yhdenmukaistamiseen: AI kykenee tunnistamaan eri kirjoitusasut tai vaikkapa toisistaan eriävät käännökset. Tämä voi vähentää manuaalista työtä.

Tekoäly LCA:ssa ja päästökertoimien valinta

Päästökertoimien valinta on yksi elinkaariarvioinnin keskeisistä työvaiheista. Lähtötieto pitää yhdistää sopivaan tietokantaan tai päästökertoimeen. Esimerkiksi teräs, alumiini, muovi, betoni, energia, kuljetus tai jätteenkäsittely edellyttävät eri tietolähteitä ja eri tarkkuustasoja.

Tekoäly voi ehdottaa sopivia päästökertoimia materiaalin nimen, käyttötarkoituksen, maantieteellisen sijainnin, yksikön tai tuoteryhmän perusteella. Tämä voi nopeuttaa työn valmistelua, mutta lopullinen tarkastelu tulee aina tehdä asiantuntijan toimesta.

Tekoäly LCA:n puuttuvan datan arvioinnissa

LCA-projekteissa lähtödata on usein puutteellista. Toimittajalta ei välttämättä saada kaikkia raaka-ainetietoja, kuljetusmatkat voivat puuttua tai tuotannon energiankulutus voi olla saatavilla vain toimipaikkatasolla.

Tekoäly voi tukea puuttuvien tietojen arviointia etsimällä samankaltaisia tuotteita, prosesseja tai materiaaleja ehdotukseksi laskennasta vastaavalle asiantuntijalle. Se voi myös ehdottaa väliaikaisia oletuksia, joita käytetään siihen asti, kunnes parempaa dataa saadaan. LCA-raporttiin tulee kuitenkin kirjata, mitä dataa on puuttunut, mitä oletuksia käytetty ja miten ne vaikuttavat tuloksiin.

Tekoäly LCA:n laadunhallinnassa

LCA-laskennassa voi syntyä virheitä yksikkömuunnoksissa, materiaalien yhdistelyssä, kopioiduissa lähtötiedoissa, päästökertoimien kohdistuksessa ja rajauksissa. Tekoäly voi auttaa tunnistamaan poikkeamia ja ristiriitoja datassa ja toimia yhtenä lisäkerroksena laskennan oikeellisuuden varmistamisessa.

Tekoäly voi esimerkiksi nostaa esiin materiaalit, joiden määrä poikkeaa tyypillisestä tuoterakenteesta, tai päästökertoimet, jotka eivät vastaa valittua maantieteellistä aluetta. Se voi myös auttaa vertaamaan tuloksia aikaisempiin laskentoihin ja tunnistamaan, missä tulos muuttui.

Missä tekoäly ei voi auttaa LCA:ssa?

Tekoäly ei tee LCA-laskennasta automaattisesti luotettavampaa. LCA:n paikkansapitävyys perustuu edelleen asianmukaisiin rajauksiin ja toiminnalliseen yksikköön sekä laadukkaaseen dataan. Etenkin jos LCA-tuloksia käytetään julkisesti, tulee tekoälyn hyödyntämisessä olla erityisen varovainen.

LCA-laskenta ja Ecobio

Ecobio auttaa yrityksiä elinkaariarvioinneissa, hiilijalanjälkilaskennassa, EPD-ympäristöselosteissa ja ympäristövaikutusten tulkinnassa. Tekoäly voi tukea datan käsittelyä ja laskennan valmistelua, mutta LCA:n rajaus, menetelmävalinnat ja tulosten tulkinta vaativat asiantuntijatyötä.

LCA-projektissa autamme määrittämään laskennan kohteen, toiminnallisen yksikön, järjestelmän rajauksen, tarvittavat lähtötiedot, laskentamenetelmän ja raportointitavan.