LCA数量对质量有威胁吗?

看到人们做出了如此多的努力，真是令人鼓舞让可持续发雷竞技raybet展倡议更加基于事实．上个月，我在上海参加了由我们在中国的合作伙伴Bill Kung组织的中国绿色产品评估与生态设计论坛。与会者听取了从州到省、市和工业区等多个层面的评估和标签举措的介绍。他们雄心勃勃:要让成千上万的产品变成绿色。同一周，我与我们在印度尼西亚的合作伙伴杰西卡·哈纳菲(Jessica Hanafi)进行了交谈，她参与了环境绩效报告标准的制定。在欧洲，试点阶段PEF已经接近尾声，正在计划过渡阶段。许多公司和行业协会已经对下一阶段表现出了兴趣，我们正在与其中一些公司合作开发根据PEF指南进行pcr．在北非，我们与联合国工业发展组织教育和培训本地专家进行PEF研究，使他们为即将到来的情况做好准备。由于所有这些计划都需要基于lca的度量，因此进行LCA和影响测量的规模需要增加．

与此同时，我们在LCA讨论列表上看到了很多关于环保署及LCA研究的可信度，因为他们并不总是按照标准来做。最后，你想要可靠的结果。我们需要合格的专家为了确保。随着LCA应用的增长，足够的专业知识可能成为一个关注点。我认为全世界有成千上万的LCA从业者。考虑到所有正在进行的活动，这永远不足以支持或进行所需的所有LCA研究。

因此，问题就变成了:“我们如何在更大范围内提供结果?”培训和教育更多的人就足够了吗扩大规模的有效方法?

技术:LCA专家的盟友

我们期待你永远需要一个合格的专家对于高级工作，比如建立模型，选择正确的背景数据做出方法选择等等。一个知道自己在做什么的人。在数据质量问题或分配选择方面有丰富经验的人(举几个例子)。但是，您不需要专家来收集所有数据或对模型进行小的更改。我们的一个客户，一个非常聪明和经验丰富的LCA从业者，告诉我这是真的耗费大量时间收集所有数据从他们的内部业务部门，为每个部门逐一准备报告，并单独提交。这绝对不是对她稀缺资源的最有效利用，当然也不是对她技能的最佳利用。

为了扩大LCA的使用，我认为我们需要利用技术让更广泛的受众获得专业知识并通过自助服务解决方案提高工作效率。举几个例子:收集数据，来回发送电子邮件，对模型或报告进行小的更改。这类工作在很大程度上可以实现自动化或外包。其他领域的技术，比如大数据，协作平台而人工智能则会允许LCA专家专注于LCA的质量．在…的帮助下智能工具和平台在美国，我们有机会把我们的才能、时间和精力集中在那些关键的、任何工具或自动化都无法完成的事情上。这种方法也是一种包容性的方法，因为它使通常无法负担内部专家的小公司能够进行高质量的LCA研究

技术和LCA的整合已经在发生

KringloopWijzer就是一个很好的例子。让我和大家分享一个亮点:多位专家的工作高度参数化模型，保证质量和让16,000名农民计算他们的温室气体足迹．这就是我们要做的杠杆雷竞技raybet可持续性指标更广泛的可用性-因此它们可以用于各种决策，并集成到正在使用的工具集中。

如果您想了解技术和SimaPro如何帮助您扩大工作规模并提高工作流程的效率，请不要犹豫联系我．