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Management Summary

Kreislaufwirtschaft braucht Datensprache: Materialien können nur dann zirkulieren, wenn Produktinformationen über Systeme, Unternehmen und Lebensphasen hinweg eindeutig verstanden werden.
Der Engpass liegt nicht in fehlenden Daten: Relevante Informationen existieren bereits in ERP-, Produkt-, Lieferanten- und Qualitätsmanagementsystemen – sie müssen interoperabel verbunden werden.
Identität, Ereignisse und Semantik bilden die Basis: Standards wie GS1 Digital Link, EPCIS und semantische Datenmodelle schaffen nachvollziehbare Produktgeschichten statt isolierter Datensätze.
OpenEPCIS macht Lieferketteninformationen interpretierbar: Offene Ereignisstrukturen werden mit semantischem Kontext kombiniert und unterstützen damit regulatorische Anforderungen sowie industrielle Anwendungen.
Strukturierte Produktdaten werden zum KI-Faktor: Industrielle KI kann Wiederverwendung, Reparatur und Recycling nur zuverlässig unterstützen, wenn Daten eindeutig, verknüpft und maschinenlesbar vorliegen.

Die Kreislaufwirtschaft rückt zunehmend in den Fokus der Industriepolitik: Mit dem Aktionsprogramm zur Umsetzung der Nationalen Kreislaufwirtschaftsstrategie unterstreicht die Bundesregierung die Bedeutung digitaler Lösungen, um Materialströme transparenter und nachvollziehbarer zu machen. Denn eine funktionierende Circular Economy braucht nicht nur neue Recyclingverfahren und Materialien, sondern auch verlässliche Informationen über Produkte – von ihrer Herstellung über die Nutzung bis zur Wiederverwendung oder zum Recycling.

Wichtig: Alle notwendigen Daten sind bereits vorhanden. Sie liegen jedoch verteilt in ERP-Systemen, Produktdatenbanken, Lieferantenportalen, Qualitätsmanagementsystemen oder Dokumenten. Die zentrale Herausforderung ist deshalb nicht die Verfügbarkeit von Informationen, sondern ihre Verbindung. Die Kreislaufwirtschaft benötigt neben einem Materialkreislauf einen zweiten Kreislauf: einen Informationskreislauf.

Von Datenbeständen zu vernetzten Produktinformationen

Dieser Informationskreislauf ist besonders entscheidend, weil Produkte in einer zirkulären Wirtschaft mehrere Lebensphasen durchlaufen: Produktion, Nutzung, Reparatur, Wiederaufbereitung, Weiterverwendung und Recycling. Jede Phase benötigt andere Informationen und erzeugt gleichzeitig neue Daten. Mit zunehmender Anzahl an Akteuren, Systemen und Übergabepunkten steigt jedoch die Komplexität der Informationsflüsse. Zwar werden Produktdaten heute digital erfasst, häufig sind sie jedoch nicht so strukturiert, dass verschiedene Systeme und Organisationen sie automatisch interpretieren können. Ein Material kann beispielsweise in unterschiedlichen Systemen unter verschiedenen Bezeichnungen geführt werden. Für Menschen sind diese Unterschiede nachvollziehbar, für Maschinen fehlt jedoch eine eindeutige Bedeutung. Die entscheidende Aufgabe besteht also darin, aus bestehenden Datenbeständen vernetzte Produktinformationen zu schaffen.

Die technische Grundlage: Identität, Ereignisse und Semantik

Eine belastbare digitale Infrastruktur für die Kreislaufwirtschaft entsteht nicht durch eine einzelne Plattform, sondern durch mehrere miteinander verbundene Ebenen. Am Anfang steht die eindeutige Identität eines Produkts. Standards wie GS1 Digital Link ermöglichen es, physische Produkte digital eindeutig anzusprechen und Informationen dauerhaft mit ihnen zu verknüpfen. Der Weblink oder QR-Code ist dabei lediglich der Zugangspunkt. Entscheidend ist die dahinterliegende Identität, über die Informationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg verbunden werden können.

Die nächste Ebene bilden Ereignisdaten: Hier spielt EPCIS eine zentrale Rolle. Der von GS1 entwickelte Standard beschreibt nicht nur, welche Produkte existieren, sondern welche Ereignisse entlang ihrer Lebenszyklen stattfinden: Herstellung, Transport, Zusammenführung, Reparatur oder Transformation. Gerade für die Kreislaufwirtschaft ist diese Historie entscheidend. Ein Produkt besitzt nicht nur Eigenschaften, sondern eine Geschichte. Diese Geschichte entscheidet häufig darüber, welche nächste Nutzung möglich ist. Ein Batteriesystem ist beispielsweise nicht allein durch Zellchemie und Kapazität beschrieben. Für eine spätere Zweitnutzung sind auch Informationen über Nutzung, Belastung, Wartung und Zustandsentwicklung relevant.

Doch auch Ereignisdaten allein reichen nicht aus. Die Herausforderung entsteht dort, wo unterschiedliche Systeme dieselben Informationen austauschen: Daten müssen nicht nur verfügbar sein, sondern dieselbe Bedeutung besitzen.

Semantik schafft die Grundlage für Interoperabilität

Eine Angabe wie »Aluminium« ist für Menschen verständlich. Für ein digitales System bleiben jedoch zentrale Fragen offen: Welche Legierung wurde verwendet? Welchen Recyclinganteil besitzt das Material? Woher stammt es? Welche Verarbeitungsschritte wurden durchgeführt? Hier beginnt die Bedeutung semantischer Datenmodelle. Technologien wie JSON-LD, RDF und Ontologien ermöglichen es, Informationen nicht nur als einzelne Werte abzulegen, sondern Beziehungen zwischen Informationen herzustellen. Aus einer einfachen Aussage wie »Produkt A enthält Aluminium« entsteht ein vernetztes Modell: Produkt A enthält Material X, Material X gehört zu einer bestimmten Materialklasse, wurde von einem bestimmten Lieferanten bereitgestellt, besitzt definierte Eigenschaften und wurde in bestimmten Prozessen verwendet. Diese Beziehungen bilden die Grundlage für sogenannte Knowledge Graphs – Datenmodelle, in denen Produkte, Materialien, Ereignisse und Akteure miteinander verbunden werden. Der entscheidende Vorteil dabei: Unternehmen müssen ihre bestehenden Systeme nicht ersetzen. Entscheidend ist, dass diese Systeme dieselbe Sprache verstehen.

Genau diesen Ansatz verfolgt benelog mit OpenEPCIS. Die offenen EPCIS-Strukturen für Ereignisdaten werden um semantische Modelle erweitert, sodass Lieferketteninformationen nicht nur ausgetauscht, sondern kontextbezogen interpretiert werden. Dadurch entsteht eine Grundlage für interoperable Produktinformationen, die regulatorische Anforderungen und zukünftige industrielle Anwendungen unterstützt.

Warum strukturierte Daten zur Voraussetzung für industrielle KI werden

Die Bedeutung dieser Entwicklung wächst durch den Einsatz künstlicher Intelligenz weiter. Industrielle KI-Anwendungen benötigen nicht nur große Datenmengen, sondern verlässliche Zusammenhänge. Ein zukünftiger KI-Agent soll beispielsweise erkennen können, welche Komponenten eines Produkts wiederverwendet werden können, welche Materialien regulatorische Anforderungen erfüllen oder welche Reparaturmaßnahmen sinnvoll sind. Solche Entscheidungen lassen sich aber nicht zuverlässig aus unstrukturierten Dokumenten ableiten. KI benötigt Kontext – und dieser entsteht durch eindeutige Produktidentitäten, standardisierte Ereignisse und semantisch beschriebene Beziehungen. Strukturierte Daten werden damit zur Voraussetzung für die nächste Generation industrieller Anwendungen.

Europa entwickelt die digitale Grundlage der Kreislaufwirtschaft

Die Bedeutung interoperabler Dateninfrastrukturen wird auch auf europäischer Ebene zunehmend erkannt. Dabei verfolgen Länder unterschiedliche Ansätze, arbeiten aber an derselben Grundfrage: Wie können Informationen sicher und effizient zwischen verschiedenen Akteuren ausgetauscht werden? Estland zeigt beispielsweise, wie digitale Infrastrukturen aufgebaut werden können. Der Erfolg der estnischen Digitalisierung basiert nicht auf einer zentralen Datensammlung, sondern auf offenen Schnittstellen und dem Prinzip, Daten dort zu belassen, wo sie entstehen, und sie dennoch sicher nutzbar zu machen. Spanien hingegen setzt stärker auf die industrielle Erprobung. Im Rahmen europäischer Initiativen wie CIRPASS-2 werden konkrete Anwendungsfälle für digitale Produktinformationen in verschiedenen Branchen untersucht. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Informationen Unternehmen benötigen, um Reparatur, Wiederverwendung und Recycling wirtschaftlich umzusetzen. Beide Beispiele zeigen: Die digitale Kreislaufwirtschaft entsteht nicht durch eine einzelne Plattform, sondern durch offene Standards und interoperable Datenmodelle.

Der Digitale Produktpass ist ein Ergebnis – nicht der Ausgangspunkt

Der Digitale Produktpass wird häufig als Kern der digitalen Kreislaufwirtschaft betrachtet. Tatsächlich ist er jedoch nur der sichtbare Ausdruck einer viel grundlegenderen Transformation. Sein Nutzen entsteht erst durch die zugrunde liegende Dateninfrastruktur: Produktinformationen müssen eindeutig beschrieben, über Unternehmensgrenzen hinweg austauschbar und für unterschiedliche Anwendungen nutzbar sein. Die eigentliche Aufgabe der Industrie besteht deshalb darin, bestehende Produktdaten in interoperable Informationsmodelle zu überführen. Der Digitale Produktpass ist damit weniger ein neues Dokumentationsformat als ein Anwendungsfall für eine vernetzte digitale Produktwelt.

Die nächste industrielle Infrastruktur ist ein Informationskreislauf

Die Kreislaufwirtschaft der Zukunft wird nicht allein durch bessere Recyclingtechnologien entstehen. Sie braucht eine digitale Infrastruktur, die Produkte über ihren gesamten Lebenszyklus begleitet. Materialien müssen zirkulieren – und Informationen müssen mit ihnen zirkulieren. Unternehmen, die ihre Datenarchitekturen heute auf offene Standards und semantische Modelle ausrichten, schaffen damit nicht nur die Grundlage für regulatorische Anforderungen. Sie ermöglichen neue Geschäftsmodelle rund um Reparatur, Wiederverwendung und zirkuläre Wertschöpfung. Die Zukunft der Circular Economy entscheidet sich deshalb nicht erst am Ende eines Produktlebenszyklus, sondern bereits bei der Frage, ob ein Produkt seine Informationen dauerhaft behalten kann.

Natalie Weirich, freie Texterin,

Sven Böckelmann, Tech Lead bei benelog

FAQ

Warum ist ein Informationskreislauf für die Circular Economy notwendig?
Weil Produkte in der Kreislaufwirtschaft mehrere Lebensphasen durchlaufen. Damit Reparatur, Wiederverwendung und Recycling wirtschaftlich funktionieren, müssen die passenden Informationen jeweils verfügbar, verständlich und weiterverwendbar sein.

Welche Rolle spielt der Digitale Produktpass?
Der Digitale Produktpass ist der sichtbare Anwendungsfall einer grundlegenderen Dateninfrastruktur. Sein Nutzen entsteht erst, wenn Produktinformationen eindeutig beschrieben, interoperabel ausgetauscht und über den Lebenszyklus hinweg verknüpft werden.

Warum reichen vorhandene Unternehmensdaten allein nicht aus?
Weil Daten häufig in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Bedeutungen vorliegen. Entscheidend ist nicht nur die Verfügbarkeit, sondern die gemeinsame Interpretation durch Menschen, Maschinen und Organisationen.

Welche Standards sind besonders relevant?
GS1 Digital Link schafft eine eindeutige digitale Produktidentität, EPCIS beschreibt Ereignisse entlang des Lebenszyklus und semantische Modelle wie JSON-LD, RDF oder Ontologien geben Daten eine maschinenlesbare Bedeutung.

Was bedeutet das für Unternehmen?
Unternehmen sollten bestehende Datenarchitekturen schrittweise auf offene Standards, nachvollziehbare Produktidentitäten und semantische Datenmodelle ausrichten. Damit schaffen sie die Grundlage für Compliance, KI-Anwendungen und neue zirkuläre Geschäftsmodelle.

Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt

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