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Zusammenfassung
  • Neben dem voranschreitenden Klimawandel sind steigender Konsum von Produkten und damit verbunden, steigende Mengen an Abfällen, eines der Hauptprobleme unserer Zeit. Um diese Probleme zu lösen sind eine erfolgreiche Kreislaufwirtschaft und nachhaltigere Produkte notwendig. Sowohl für Endkunden als auch für Hersteller ist es wichtig bewerten zu können, welche Produkte im Sinne der Nachhaltigkeit gut gestaltet sind. Durch einen Vergleich von verschiedenen Produkten kann so die beste Lösung ausgewählt werden. Aber wie wird die Nachhaltigkeit von Produkten bewertet und sind diese Bewertungen überhaupt vergleichbar?Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde eine umfassende Datenbasis aufgebaut, die Smartphones, Notebooks, Waschmaschinen, Kühlschränke, PKW, Pedelecs und Fahrräder beinhaltet. Diese Produktgruppen wurden in drei Hauptgruppen unterteilt. Für alle Produktgruppen wurden zehn Hauptmerkmale in der Datenbasis aufgenommen und analysiert, bspw. Stoffliche Zusammensetzung, LCAs nach Phasen und EOL Strategien.Ausgehend von der aufgebauten Datenbasis und der Forschungsfrage, wie vergleichbar Ergebnisse von Ökobilanzen aufgrund der Unschärfe von Ein- und Ausgangsdaten sind, wurden drei Hypothesen abgeleitet und validiert. Es wurde getestet, ob die Daten bei einem deskriptiven Vergleich statistisch bedeutsame Unschärfen aufweisen und ob innerhalb und über Hauptgruppen hinweg klar identifizierbare Merkmalscluster bestehen.Für die Bewertung der Unschärfe wurde ein Kriterium aufgestellt, welches in 89,67 % der Fälle (295 Fälle) verletzt wurde und somit eine signifikante Unschärfe aufzeigt. Die Identifikation von Merkmalsclustern wurde mithilfe einer Clusteranalyse der Daten durchgeführt. Die Analyse zeigte, dass keine strikte Trennung der Merkmalscluster innerhalb und über Hauptgruppen hinweg möglich ist. Dabei konnte sowohl beim deskriptiven Vergleich als auch den Clusteranalysen eine Unterscheidung in kurz- und langlebige Produkte ermittelt werden. In den Ergebnissen der Clusteranalyse konnte dieses Verhalten für bestimmte Produktgruppen zudem in den Eingangs- wie auch in den Ausgangsdaten nachgewiesen werden.Die Vergleichbarkeit beschränkt sich im Ergebnis also darauf, ob ein Produkt kurz oder langlebig gestaltet ist. Eine weitere Vergleichbarkeit anderer Merkmale ist nicht möglich, was an verschiedenen erläuterten Faktoren liegt, wie z.B. Berechnungsgrundlage und Datenbasis oder die Wahl des Life Cycle Inventorys. Aus den Ergebnissen abgeleitet, konnten Lösungsansätze formuliert werden, um Nachhaltigkeitsbewertungen zu verbessern.
Abstract
  • Advancing climate change and problems such as rising consumption of products and the associated increase in waste volumes mean that new solutions are needed. More sustainable products are necessary for a successful circular economy. It is important for both end customers and manufacturers to be able to assess which products are well designed in terms of sustainability. By comparing different products, the best solution can be selected. But how is the sustainability of products assessed, and are these assessments even comparable? These questions are answered in this paper.To answer the research question, a comprehensive database was created that includes smartphones, notebooks, washing machines, refrigerators, cars, pedelecs, and bicycles. These product groups were divided into three main groups. For all product groups, ten main characteristics were included in the database and analyzed, e.g., material composition, LCAs by phase, and EOL strategies.Based on the database and the research question of how comparable life cycle assessment results are due to the uncertainty of input and output data, three hypotheses were derived and validated. Tests were conducted to determine whether the data showed statistically significant uncertainties in a descriptive comparison and whether there were clearly identifiable clusters of characteristics within and across main groups.A criterion was established for assessing ambiguity, which was violated in 89.67 % of cases (295 cases), thus indicating significant ambiguity. Characteristic clusters were identified using cluster analysis of the data. The analysis showed that it is not possible to strictly separate the feature clusters within and across main groups. However, both the descriptive comparison and the cluster analyses revealed a distinction between short-lived and long-lived products. The results of the cluster analysis also confirmed this behavior for certain product groups in both the input and output data.The comparability is therefore limited to whether a product is designed to be short-lived or long-lived. It is not possible to compare other characteristics due to various factors, such as modeling and data basis or the choice of life cycle inventory. Based on the results, solutions were formulated to improve sustainability assessments.
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