Die Ausschreibung „Corporate und Product Carbon Footprint“ von ReGaP sucht Verbundprojekte, die Energienachweise sowie Corporate und Product Carbon Footprints für produzierende Unternehmen praxisnah, standardkonform und digital nutzbar machen. ReGaP ist eine Innovationscommunity zur Steigerung der Energieeffizienz in der industriellen Produktion durch KI-Anwendungen; als technische Plattform dient die Open-Source-Industrie-4.0-Plattform oktoflow.

Im Mittelpunkt stehen zwei mögliche Projektschwerpunkte: A: die Erfassung, Ermittlung und Berechnung von Energieverbräuchen innerhalb einzelner Unternehmen, zum Beispiel für den PCF einzelner Produkte oder den CCF von Produktionshallen. B: Energienachweise über Unternehmensgrenzen hinweg, insbesondere entlang von Lieferketten mit mindestens zwei beteiligten Unternehmen.

Gesucht werden digitale Werkzeuge, Komponenten und Methoden, die Unternehmen bei der regelkonformen Berechnung von PCF/CCF unterstützen. Die Ergebnisse sollen möglichst als Open Source oder als sogenannte Community Assets bereitgestellt werden, etwa in Form von Berechnungsmethoden, technischen Erfahrungen, Werkzeugbeschreibungen oder Erfolgsgeschichten. Wichtig ist außerdem die Anbindung an oktoflow sowie die praktische Demonstration in realen Unternehmenskontexten.

Antragsberechtigt sind unter anderem Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Unternehmen, Verbände, Vereine und Non-Profit-Organisationen. Voraussetzung ist ein Verbundprojekt mit mindestens zwei Partnern sowie eine aktive Mitgliedschaft in der ReGaP-Community oder eine überzeugende Erklärung zum Beitritt.

Die Bewerbung erfolgt zweistufig: Zunächst ist bis 13.07.2026 eine Projektskizze im PDF-Format per E-Mail einzureichen. Ausgewählte Skizzen können anschließend einen förmlichen Förderantrag beim BMBF stellen. Die maximale Gesamtförderung beträgt 400.000 Euro für Schwerpunkt A und 500.000 Euro für Schwerpunkt B; die Projektlaufzeit soll 18 Monate nicht überschreiten.

Produzierende Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, ihre Energieverbräuche und daraus resultierenden CO₂-Emissionen nicht nur allgemein zu erfassen, sondern belastbar einzelnen Produkten, Produktionsschritten oder Lieferkettenabschnitten zuzuordnen. In der Praxis fehlen dafür häufig durchgängige, standardisierte und digital integrierte Verfahren. Energie-, Maschinen-, Betriebs- und Materialdaten liegen oft in unterschiedlichen Systemen vor, sind nicht eindeutig einem Produkt zuordenbar oder werden nur auf Hallen-, Linien- oder Unternehmensebene gemessen. Dadurch entstehen Unsicherheiten bei der Berechnung von Product Carbon Footprints und Corporate Carbon Footprints.

Besonders schwierig ist die Situation in komplexen Produktionsumgebungen mit wechselnden Aufträgen, Maschinenstillständen, Ausfallzeiten, schwankenden Energiepreisen, variierenden Materialeinsätzen und unterschiedlichen Auslastungen. Bestehende Berechnungsansätze sind häufig manuell, zeitverzögert oder stark vereinfacht. Sie bilden reale Produktionsbedingungen nur unzureichend ab und sind daher für Unternehmen nur begrenzt nutzbar, insbesondere wenn Nachweise gegenüber Kunden, Zertifizierern oder Partnern erforderlich werden.

Hinzu kommt, dass CO₂-Informationen entlang von Lieferketten bislang nur eingeschränkt standardisiert ausgetauscht werden können. Unternehmen benötigen jedoch verlässliche, nachvollziehbare und vertrauenswürdige Daten von Vorlieferanten, um eigene Produktfußabdrücke korrekt berechnen zu können. Gleichzeitig bestehen Unsicherheiten hinsichtlich Datenqualität, Datensouveränität, Schnittstellen, Nachweisformaten und Zertifizierungsanforderungen.

Das zentrale Problem besteht somit darin, dass es bisher an niedrigschwelligen, interoperablen und praxisnahen digitalen Werkzeugen fehlt, die reale Energieverbräuche erfassen, standardkonform auswerten und für die Berechnung von PCF und CCF nutzbar machen. Dadurch können viele Unternehmen die Anforderungen an Energienachweise und CO₂-Bilanzierung nur mit hohem Aufwand, begrenzter Genauigkeit und geringer Vergleichbarkeit erfüllen.

Ziel der Ausschreibung ist es, praxisnahe Lösungen zu entwickeln, mit denen produzierende Unternehmen ihre Energieverbräuche und daraus abgeleiteten CO₂-Emissionen nachvollziehbar, standardkonform und möglichst automatisiert erfassen, berechnen und nachweisen können. Im Fokus stehen dabei insbesondere der Product Carbon Footprint (PCF) einzelner Produkte sowie der Corporate Carbon Footprint (CCF) von Unternehmen, Produktionshallen oder Produktionsprozessen.

Ein wesentliches Ziel ist die Entwicklung digitaler Werkzeuge, Methoden und Komponenten, die Unternehmen niedrigschwellig bei der Erstellung von Energienachweisen unterstützen. Diese Lösungen sollen auf realistischen Energieverbrauchsdaten basieren, in industrielle Produktionsumgebungen integrierbar sein und möglichst mit der Open-Source-Plattform oktoflow verbunden werden können.

Darüber hinaus soll die Ausschreibung dazu beitragen, Berechnungsverfahren für PCF und CCF vergleichbarer, transparenter und besser nutzbar zu machen. Dazu gehören standardisierte Nachweisformate, geeignete Schnittstellen, die Berücksichtigung von Zertifizierungsanforderungen sowie Verfahren für komplexe Produktionssituationen wie wechselnde Auslastung, Stillstände, Ausfallzeiten oder nicht eindeutig zuordenbare Energie- und Materialverbräuche.

Ein weiteres Ziel ist die Betrachtung von CO₂- und Energienachweisen über Unternehmensgrenzen hinweg. Besonders entlang von Lieferketten sollen Verfahren entstehen, mit denen PCF-Informationen zwischen Unternehmen standardisiert, vertrauenswürdig und nutzbar ausgetauscht werden können.

Die Ergebnisse der Projekte sollen nicht nur den beteiligten Partnern zugutekommen, sondern der gesamten ReGaP-Community bereitgestellt werden. Angestrebt werden daher wiederverwendbare Community Assets, zum Beispiel Open-Source-Komponenten, Berechnungsmethoden, technische Erfahrungen, Werkzeugbeschreibungen oder Best Practices. Dadurch soll die ReGaP-Community gestärkt und der offene Innovationsprozess zur energieeffizienteren industriellen Produktion weiterentwickelt werden.