供应链碳足迹追踪难题：如何精准应对环境披露新规？

发布时间：2025-03-31 17:36:50浏览次数：

在全球对气候变化日益关注的大背景下，环境披露要求愈发严格，准确追踪产品在供应链中的碳足迹成为企业面临的重要挑战与机遇。这不仅关乎企业的社会责任履行，更影响着其在市场中的竞争力与可持续发展能力。

产品碳足迹，即产品全生命周期内直接和间接排放的温室气体总量，是评估产品低碳属性、推动绿色供应链发展的重要工具。随着消费者环保意识的提升以及监管政策的趋严，企业需要清晰、准确地向消费者、投资者等利益相关方披露产品碳足迹信息，以支持绿色消费和投资决策。然而，当前产品碳足迹追踪面临诸多难题。一方面，供应链体系极为复杂，涵盖原材料开采、生产、运输、分销、使用到最终废弃等多个环节，涉及多方参与者及海量数据流动。不同环节、不同企业的数据标准不一致，沟通成本高，导致跨企业间的数据流通与协同效率低下。另一方面，现有产品碳足迹核算方法大多基于传统的生命周期评价（LCA）方法，通过人工收集产品直接和间接排放数据，再根据排放因子计算碳排放量。但此类方法易受数据质量、排放因子准确性等因素影响，且缺乏产品全生命周期排放的量化预测与分析能力。

为攻克这些难题，行业内积极探索创新方案。部分企业引入先进技术，如物联网、大数据、区块链等，以提升碳足迹追踪的准确性与效率。借助物联网技术，企业可实时采集产品生产、运输过程中的能耗、排放等数据，为碳足迹核算提供更精准的一手信息。大数据技术则能够对海量、复杂的数据进行高效分析，挖掘数据背后的碳排放规律，辅助企业制定更科学的减排策略。区块链技术因其分布式账本、不可篡改等特性，在碳排放数据管理中发挥着重要作用。它解决了碳数据的确权、存证、共享等问题，确保数据在供应链上下游企业间的可信传递与共享，增强了碳足迹数据的透明度与可信度。

同时，一些企业尝试利用机器学习方法对产品碳足迹进行预测。例如，利用支持向量机、人工神经网络等构建产品碳足迹预测模型，实现对产品生命周期碳排放的量化评估。不过，这类方法主要从排放数据的相关性角度出发构建预测模型，缺乏对产品体系结构、制造工艺、环境影响机理等领域知识的融合利用，预测准确性和泛化性能有待进一步加强。为此，有研究提出将知识图谱与机器学习相结合的创新思路。通过构建产品碳足迹知识图谱，对产品碳足迹领域知识进行本体化、语义化表示，并利用表示学习技术萃取知识图谱语义，指导碳足迹数据采集、核算全流程。在此基础上，融合知识图谱与监督学习范式，构建产品碳足迹量化预测与分析模型，以提高预测的准确性和对复杂情况的适应性。

在实践案例方面，某大型跨国制造企业通过建立一套完整的数字化供应链管理系统，实现了对产品碳足迹的精准追踪。该系统整合了供应链各环节的数据，利用物联网设备实时监测生产设备的能耗、运输车辆的油耗及排放等数据，并通过大数据分析平台进行汇总、分析。同时，引入区块链技术，确保数据的真实性与不可篡改，使供应链上的所有参与者都能实时共享准确的碳足迹信息。通过这一系统，企业不仅能够满足日益严格的环境披露要求，还能深入分析产品在各环节的碳排放情况，针对性地优化生产工艺、调整运输方案，实现显著的节能减排效果。

准确追踪产品在供应链中的碳足迹是企业顺应时代发展、应对环境挑战的必然选择。虽然目前仍面临诸多技术与管理难题，但随着新兴技术的不断发展与应用，以及行业内各方的积极探索与合作，有望逐步建立起更加完善、准确、高效的产品碳足迹追踪体系，助力企业实现绿色转型，推动整个供应链向低碳、可持续方向发展，共同为应对全球气候变化贡献力量。

来源：碳云管理中心