Osa 5 

Sisältö

Johdanto

Elinkaariarvioinnin sovellukset ovat laajat ja niitä käytetään yhä enemmän päätöksenteon tukena. Viime vuosina elinkaariarvioinnin sovellukset ovat laajentuneet ja kehittyneet, ja tulevaisuudessa elinkaariarvioinnin merkitys tulee todennäköisesti kasvamaan entisestään. 

Viimeisimmät tutkimukset ja trendit elinkaariarvioinneissa tarjoavat arvokasta tietoa pk-yrittäjille, jotka haluavat kehittää liiketoimintaansa kestävän kehityksen periaatteiden mukaisesti. Tässä kappaleessa käsitellään nousevia trendejä ja ilmiöitä elinkaariarvioinneissa. 

Osaamistavoitteet

Osion jälkeen opiskelija:

• Ymmärtää nousevia trendejä ja ilmiöitä liittyen elinkaariarviointeihin

• Saa yleiskatsauksen pk-yrittäjien haasteisiin ja mahdollisuuksiin elinkaariarviointeja koskien

• Saa vinkkejä tekoäly- ja datatyökaluihin, jotka voivat auttaa tiedonhaussa, keräämisessä sekä analysoinnissa LCA:ta varten

Nousevat trendit ja ilmiöt

1. Kiertotalous: Kiertotalous on noussut merkittäväksi trendiksi elinkaariarvioinneissa. Se keskittyy resurssien tehokkaaseen käyttöön ja jätteiden vähentämiseen. Pk-yrittäjät voivat hyödyntää kiertotaloutta esimerkiksi suunnittelemalla tuotteitaan kestävämmiksi, uusiokäytettäviksi, helpommin korjattavaksi ja kierrätettäviksi.

2. Hiilijalanjäljen laskenta: Hiilijalanjäljen laskenta on yhä tärkeämpää yritysten kestävyyden arvioinnissa. Pk-yrittäjät voivat hyödyntää erilaisia työkaluja ja menetelmiä hiilijalanjäljen laskemiseen ja siten tunnistaa kehityskohteita sekä mahdollisuuksia päästöjen vähentämiseen.

3. Sosiaalinen kestävyys: Elinkaariarvioinneissa on alettu kiinnittää enemmän huomiota myös sosiaaliseen kestävyyteen. Tämä tarkoittaa esimerkiksi työntekijöiden hyvinvoinnin ja oikeudenmukaisuuden huomioimista. Pk-yrittäjät voivat ottaa käyttöön vastuullisia työskentelytapoja ja huolehtia työntekijöidensä hyvinvoinnista.

4. Digitalisaatio ja teknologian hyödyntäminen: Digitalisaatio ja teknologian kehitys tarjoavat uusia mahdollisuuksia elinkaariarvioinneissa. Esimerkiksi tekoälyä, analytiikkaa ja big dataa voidaan hyödyntää tuotteiden ja palveluiden ympäristövaikutusten arvioinnissa. Pk-yrittäjät voivat tutustua erilaisiin digitaalisiin työkaluihin ja alustoihin, jotka helpottavat elinkaariarviointien tekemistä.

Elinkaariarvioinnin haasteet ja mahdollisuudet pk-yrittäjille

Elinkaariarvioinnit voivat tuoda pk-yrittäjille sekä haasteita että mahdollisuuksia.

Mahdollisuudet:

• Kilpailuetu: Kestävän kehityksen periaatteiden noudattaminen ja elinkaariarvioinnin hyödyntäminen voi antaa pk-yrittäjille kilpailuetua markkinoilla. Yhä useammat kuluttajat, sijoittajat ja sidosryhmät arvostavat yrityksiä, jotka ottavat ympäristövaikutukset huomioon ja pyrkivät kestävään liiketoimintaan. Joidenkin kumppaniyritysten kriteeri voi myös olla, että he tekevät yhteistyötä vain kestävien toimijoiden kanssa!

• Innovointi: Elinkaariarvioinnit voivat avata uusia mahdollisuuksia tuote- ja palvelukehityksessä. Pk-yrittäjät voivat tunnistaa kehityskohteita ja innovoida kestävämpiä ratkaisuja, jotka voivat houkutella uusia asiakkaita ja luoda uusia markkinoita.

• Sidosryhmäyhteistyö: Elinkaariarvioinnit voivat edistää sidosryhmäyhteistyötä ja kumppanuuksia. Pk-yrittäjät voivat tehdä yhteistyötä esimerkiksi toimittajien, asiakkaiden ja tutkimuslaitosten kanssa arviointien tekemisessä ja kestävän kehityksen tavoitteiden saavuttamisessa.

Haasteet:

• Rajoitettu resurssit: Pk-yrittäjillä voi olla haasteita resurssien, kuten ajan, rahan ja asiantuntemuksen, saatavuudessa elinkaariarvioinnin toteuttamiseksi. Tämä voi vaikeuttaa arviointien tekemistä ja niiden hyödyntämistä liiketoiminnan kehittämisessä.

• Monimutkaisuus: Elinkaariarvioinnit voivat olla monimutkaisia ja vaativat erityistä osaamista ja tietotaitoa. Pk-yrittäjät saattavat tarvita ulkopuolista apua tai koulutusta arviointien tekemiseen ja tulosten tulkintaan.

  • Erilaiset tekoälytyökalut ovat kuitenkin iso apua LCA:han liittyvässä tiedonkeruussa sekä sen analysoinnissa, joten ei kannata lannistua!

Käytetyt lähteet ja lisämateriaalit tutustuttavaksi:

1. Suomen ympäristökeskus. Elinkaariarviointi. Haettu 25.8.2023 osoitteesta https://www.syke.fi/elinkaariarviointi 

2. LUT-yliopisto. ELINKAARIARVIOINTI YMPÄRISTÖMYÖTÄISEN TUOTESUUNNITTELUN TAVOITTEIDEN ASETTAMISEN TUKENA - LUTPub. Haettu 25.8.2023 osoitteesta https://lutpub.lut.fi/bitstream/handle/10024/34673/nbnfi-fe20021421.pdf?isAllowed=y&sequence=1 

3. Helda - Helsinki.fi. Elinkaarimetodiikkojen nykytila, hyvät käytännöt ja kehitystarpeet. Haettu 25.8.2023 osoitteesta https://helda.helsinki.fi/bitstreams/acf887d8-f7e6-405b-8c21-d944066d42a3/download 

4. Theseus. Elinkaaripalveluiden käyttöönotto yrityksen menestyste- kijänä. Haettu 25.8.2023 osoitteesta https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/790514/Eilola_Mikko.pdf?sequence=2 

5. Suomen ympäristökeskus. Tietoa elinkaariarvioinnista (LCA) ja elinkaariklinikka- toimintamallista pk-yrityksille. Haettu 25.8.2023 osoitteesta https://www.syke.fi/download/noname/%7B032490FA-19DF-4E5A-A40F-88E22B86DA20%7D/132057 

6. JYX - Jyväskylän yliopisto. Terveystieteiden opettajan andragoginen käsikirja 2022. Haettu 25.8.2023 osoitteesta https://jyx.jyu.fi/bitstream/handle/123456789/82154/1/Andragoginen%20k%C3%A4sikirja%202022_Final_300622.pdf 

Tekoäly ja muut datatyökalut voivat auttaa pk-yrittäjiä elinkaariarviointien toteuttamisessa myös tiedonhakua ja analysointia koskien. 

Tässä muutamia käytännön esimerkkejä:

1. Tiedonhaku: Tekoälyä voidaan käyttää tiedonhaun automatisointiin. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää hakemaan tietoa eri tuotteiden elinkaaren eri vaiheista, kuten raaka-aineiden hankinnasta, valmistuksesta, käytöstä ja hävittämisestä. Tämä auttaa pk-yrittäjiä keräämään tarvittavaa tietoa nopeammin ja tehokkaammin.

2. Analysointi ja optimointi: Tekoälyä voidaan käyttää myös tiedon analysointiin, esikäsittelyyn ja priorisointiin. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää arvioimaan eri tuotteiden ympäristövaikutuksia ja tekemään niistä vertaisarviointeja. Tämä auttaa pk-yrittäjiä ymmärtämään paremmin tuotteidensa ympäristövaikutuksia ja tekemään parempia päätöksiä niiden parantamiseksi.

• Tärkeä tekoälyn sovelluskohde on myös erilaiset tuote- ja palvelukehityksen optimoinnin käyttökohteet, joka on tekoälylle yksiperinteisimpiä sovelluskohteita.

3. Visualisointi: Eri datatyökaluja- ja alustoja (Power BI, Excel, Google Sheets, Tableau, Pythonin pandas yms. kirjastot) voidaan käyttää myös tiedon visualisointiin. Esimerkiksi datatyökaluja voidaan käyttää luomaan graafisia esityksiä tai diagrammeja eri tuotteiden ympäristövaikutuksista ja niiden eri vaiheista. Tämä auttaa pk-yrittäjiä ymmärtämään paremmin tuotteidensa ympäristövaikutuksia ja kommunikoimaan niitä selkeästi sidosryhmille. Business Intellgence alustat kuten Power BI on monelle ei-tekniselle käyttäjälle hyvä lähtökohta ja se sisältää nykyään paljon tekoälyohjausta helpottamaan datan käsittelyä.

4. Tietokannat: Tekoälyä voidaan käyttää myös tietokantojen luomiseen ja ylläpitoon. Esimerkiksi tekoälyä voidaan käyttää luomaan tietokantoja eri tuotteiden ympäristövaikutuksista ja niiden eri vaiheista. Tämä auttaa pk-yrittäjiä keräämään ja tallentamaan tietoa tehokkaasti ja järjestelmällisesti.

• Riippuen datasi laadusta, määrästä, muodosta ja onko se strukturoitua vai ei-strukturoitua: Valitse tietokantaratkaisusi sekä analyysimenetelmäsi näiden mukaan. 

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä siitä, miten tekoäly ja muut datatyökalut voivat auttaa pk-yrittäjiä elinkaariarviointien toteuttamisessa tiedonhaun, analysoinnin, optimoinnin ja visualisoinnin osalta. On tärkeää korostaa, että jokainen yritys on erilainen, ja siksi ratkaisut on räätälöitävä kunkin yrityksen tarpeiden mukaisesti.

Kurssin tekijä suosittelee lämpimästi hyödyntämään työkalujen valinnassa tekoälyratkaisuja kuten ChatGPT (mieluusti maksullinen versio eli 4.0) ja vähintään yhtä hyvä tiedonhakuun (myös tuoreista lähteistä, koska ilmaisen ChatGPT:n koulutusdata on rajoittunut vuoteen 2021) toimii Perplexity.ai sivusto, joka on tekoälyvastine Google-haulle.

Tutustu esimerkiksi näihin tekoäly- ja datatyökaluihin!

• https://www.polymersearch.com/ 

• https://meetcody.ai/ 

• http://claraai.com/casestudies/ 

• https://www.browse.ai/ 

• https://app.powerbi.com/home?experience=power-bi