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This title is printed to order. This book may have been self-published. If so, we cannot guarantee the quality of the content. In the main most books will have gone through the editing process however some may not. We therefore suggest that you be aware of this before ordering this book. If in doubt check either the author or publisher’s details as we are unable to accept any returns unless they are faulty. Please contact us if you have any questions.
Life Cycle Assessment (LCA) hat sich in den letzten Jahrzehnten weltweit in zahlreichen Unternehmen als wichtiges Werkzeug fur die nachhaltige Produktentwicklung etabliert. Dennoch bleibt der Einsatz von LCA haufig auf wenige, vereinzelte Entscheidung mit hoher Bedeutung beschrankt. Insbesondere durch den hohen Aufwand fur die Durchfuhrung von LCA-Studien fehlt die noetige Skalierbarkeit, um LCA eng mit den Entscheidungsprozessen der Produktentwicklung zu verzahnen. Dies gilt in besonderem Masse fur Unternehmen, die komplexe Produkte fertigen oder komplexe Produktportfolios anbieten. Der Ordnungsrahmen und seine Ansatze fur das oekologische Risikomanagement bei der Produktentwicklung zeigen auf, wie mit Hilfe von Methoden und Werkzeugen der Data-Science die Defizite heutiger LCA-Ansatze behoben und die noetige Skalierbarkeit fur eine enge Verzahnung in der Entwicklung komplexer Produkte erreicht werden kann.
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Life Cycle Assessment (LCA) hat sich in den letzten Jahrzehnten weltweit in zahlreichen Unternehmen als wichtiges Werkzeug fur die nachhaltige Produktentwicklung etabliert. Dennoch bleibt der Einsatz von LCA haufig auf wenige, vereinzelte Entscheidung mit hoher Bedeutung beschrankt. Insbesondere durch den hohen Aufwand fur die Durchfuhrung von LCA-Studien fehlt die noetige Skalierbarkeit, um LCA eng mit den Entscheidungsprozessen der Produktentwicklung zu verzahnen. Dies gilt in besonderem Masse fur Unternehmen, die komplexe Produkte fertigen oder komplexe Produktportfolios anbieten. Der Ordnungsrahmen und seine Ansatze fur das oekologische Risikomanagement bei der Produktentwicklung zeigen auf, wie mit Hilfe von Methoden und Werkzeugen der Data-Science die Defizite heutiger LCA-Ansatze behoben und die noetige Skalierbarkeit fur eine enge Verzahnung in der Entwicklung komplexer Produkte erreicht werden kann.