Det Digitale Produktpas. Hvor står jeres virksomhed – og hvor skal I hen?

Hvordan forbereder man sig på det digitale produktpas (DPP), når de endelige krav endnu ikke ligger fast? 

– Start med at finde ud af, hvor I står - og brug den viden til at beslutte, hvor I skal hen, siger Andreas Thor Azpeitia Haavik og Clara Mille Kalø, begge MSc i cand.merc.(it.) De har i deres afsluttende speciale på CBS fundet frem til, at DPP-parathed ikke kun handler om IT-systemer eller om at have flest mulige data. Den måde, virksomheden organiserer, kvalitetssikrer og arbejder med sine data på, er mindst lige så vigtig. 

Som en del af deres speciale har de udviklet DPP Readiness Maturity Model - et procesværktøj med input fra to danske tøjvirksomheder og otte eksperter med viden om tekstiler og/eller DPP. 

Step by Step 

Modellen deler virksomhedens data og processer op i konkrete områder og fem niveauer. Resultatet giver et billede af virksomhedens aktuelle DPP-parathed og et bedre grundlag for at prioritere den videre indsats. 

Modellen kombinerer forventede DPP-datapunkter med principper for professionel data management. Dermed kan værktøjet bruges både som temperaturmåling, prioriteringsværktøj og afsæt for en intern dialog om, hvad virksomheden konkret skal gøre som det næste. 

DPP Readiness Maturity Model giver mulighed for at begynde med det, virksomheden allerede har, og arbejde videre derfra: 

1. Find jeres udgangspunkt 
Brug modellen til at kortlægge de produktdata og dataprocesser, I allerede har. 

2. Find hullerne 
Identificér de datapunkter og processer, hvor virksomheden mangler data, struktur, ansvar eller kvalitetssikring. 

3. Prioritér frem for at løse alt 
Udvælg de områder, der er vigtigst og mest realistiske at forbedre først. DPP-parathed opbygges gradvist. 

4. Afprøv i lille skala 
Vælg eksempelvis ét produkt eller én produktgruppe og brug den som pilot. Det gør det muligt at lære og justere uden at etablere en stor DPP-løsning fra begyndelsen. 

5. Gentag processen 
Når EU's krav bliver konkretiseret, kan arbejdet tilpasses. Virksomheden har til gengæld allerede fået erfaring med sine data, processer og udfordringer. 

1. Indledning: Hvorfor Digital Product Passport (DPP)? 

Digital Product Passport (DPP) er et centralt initiativ i EU’s Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR), som skal fremme en mere bæredygtig og cirkulær økonomi (European Commission, 2024b). Formålet med DPP er at skabe gennemsigtighed og sporbarhed gennem hele produktets livscyklus, fra produktion og distribution til brug og bortskaffelse. Ved at samle og dele data om et produkts materialer, oprindelse, reparationsevne og miljøpåvirkning skal DPP gøre det muligt for både virksomheder og forbrugere at træffe mere informerede og ansvarlige beslutninger. 

For tekstilbranchen er DPP særligt vigtigt, fordi sektoren er blandt de første, der skal implementere ordningen. Branchen står dermed umiddelbart over for stigende krav om dokumentation og ansvarlighed, samtidig med at den traditionelt har komplekse og uigennemsigtige værdikæder. DPP skal imødekomme netop dette ved at gøre det muligt at spore produkter på tværs af leverandører og produktionsled.  Det giver myndighederne  muligheden for at vurdere, om virksomhederne lever op til formelle krav og lovgivning. For forbrugerne giver det muligheden for at træffe valg, baseret på reel viden om produkters miljø-påvirkning og tillid til producenterne. 

På længere sigt forventes DPP at blive et strategisk værktøj, som ikke kun hjælper virksomheder med at overholde kommende regulativer, men også styrker deres konkurrenceevne. Ved at systematisere dataindsamling og etablere standarder for informationsdeling kan DPP fungere som fundamentet for innovation, effektiv ressourceudnyttelse og nye forretningsmodeller baseret på cirkularitet og genbrug.

2. Hvad siger litteraturen? 

Digital Product Passport (DPP) 

Nuværende undersøgelser og videnskabelige artikler beskriver DPP som et centralt initiativ i EU’s Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR). Formålet er at fremme gennemsigtighed, sporbarhed og cirkularitet på tværs af produktets værdikæde. DPP skal sikre adgang til verificerbare data om materialer, oprindelse og miljøpåvirkning og dermed modvirke greenwashing. For tekstilbranchen, som er en af de første sektorer, der omfattes, bliver evnen til at håndtere og dele pålidelige data derfor afgørende.  

Maturity Models 

Modenhedsmodeller, herunder Capability Maturity Model Integration (CMMI), er veletablerede og anerkendte redskaber til at vurdere organisatorisk modenhed gennem strukturerede, trinvise modenhedsniveauer, typisk baseret på fem niveauer. Modellerne anvendes til at identificere udviklingsmæssige muligheder, understøtte strategisk planlægning og muliggøre benchmarking. De valideres typisk gennem spørgeskemaer, interviews og ekspertinvolvering. Litteraturen indikerer imidlertid, at der mangler modeller, der specifikt adresserer organisatorisk DPP-parathed i tøjindustrien. 

Opsummering 

Samlet peger litteraturen på, at DPP kræver systematisk datastyring og verificerbar information, mens modenhedsmodeller tilbyder et praktisk rammeværk til at vurdere og styrke denne parathed.

3. Hvad undersøgte specialet? 

Specialet belyser, hvordan organisatorisk og datarelateret parathed til DPP kan udføres og vurderes i praksis. Dette er undersøgt gennem empiriske indsigter fra to danske tøjvirksomheder. Litteraturgennemgangen indikerer et forskningsmæssigt gap, da der ikke findes et modenhedsværktøj, som eksplicit kombinerer DPP-krav med principper for datastyring og organisatorisk modenhed. Med afsæt i dette gap udviklede specialet en DPP Readiness Maturity Model målrettet modebranchen.  

Modellen blev udviklet som et konkret projekt, hvis struktur udspringer af to komplementære dimensioner. Den ene dimension er konkrete DPP-datapunkter, som er udledt af eksisterende litteratur og operationaliseret med fokus på tekstilbranchens praksis. Dette blev gjort ved hjælp af de to samarbejdspartnere og otte Subject Matter Experts inden for tekstil og/eller DPP. 

Den anden dimension bygger på seks centrale data management principper fra DAMA-DMBOK, struktureret efter modenhedsniveauer i Capability Maturity Model Integration (CMMI) frameworket. Denne opbygning gjorde det muligt at foretage en systematisk vurdering af virksomheders parathed på både et strategisk, organisatorisk og teknisk niveau.  

4. Hvad viste undersøgelsen? 

Specialets proces viste, at de to deltagende tøjvirksomheder befandt sig på forskellige modenhedsniveauer i forhold til at implementere DPP. Denne forskel muliggjorde en nuanceret anvendelse og evaluering af den udviklede DPP Readiness Maturity Model på tværs af organisatoriske kontekster. Undersøgelsen viste, at DPP-parathed ikke alene er afhængig af virksomheders tekniske infrastruktur eller mængden af tilgængelige produktdata, men i høj grad også af modenheden af de underliggende data management-praksisser. 

Caseanalyserne illustrerer denne forskel tydeligt. Virksomhed A blev samlet set placeret på modenhedsniveau 1 (Initial), primært som følge af manglende centrale datapunkter på det såkaldte “Managed”-niveau, herunder information angående vægt, produktsikkerhed og miljømærkninger. Samtidig viste analysen, at virksomheden allerede har påbegyndt arbejdet med mere strukturerede datapraksisser, særligt inden for datasikkerhed og grundlæggende datakvalitet. Dette indikerer, at virksomheder med lav samlet DPP-parathed kan have et solidt udgangspunkt for videre udvikling, hvis der arbejdes målrettet med systematisering og digitalisering af data. 

Virksomhed B blev derimod vurderet til modenhedsniveau 3 (Defined). Virksomheden har i vid udstrækning indsamlet de forventede DPP-datapunkter og har samtidig mere avanceret data management-praksis. Analysen viste dog, at virksomheden fortsat har udfordringer inden for metadata management og datasikkerhed, som begrænser muligheden for at opnå et højere modenhedsniveau. Dette understreger, at selv relativt modne virksomheder fortsat skal arbejde strategisk med specifikke dataområder i forberedelsen til DPP. 

På tværs af begge cases viser undersøgelsen, at DPP-parathed bør forstås som en gradvis og kontekstafhængig proces frem for et binært spørgsmål om at være klar eller ikke klar. Modenhedsmodellen gør det muligt at fastsætte realistiske og relevante målsætninger baseret på virksomhedens nuværende situation, ressourcer og strategiske ambitioner. Endvidere viser evalueringen, at den udviklede modenhedsmodel fungerer som et effektivt refleksions- og dialogværktøj, idet både virksomhedsdeltagere og eksperter vurderede modellen som intuitiv og anvendelig. Samtidig vil sproglig klarhed og tilpasning til virksomheder med lav digital modenhed være afgørende for modellens praktiske anvendelighed.

5. Anbefalinger til virksomheder 

Det anbefales, at virksomheder indleder forberedelsen til implementeringen af Digital Product Passport (DPP) med en modenhedsanalyse baseret på DPP Readiness Maturity Model. Modellen giver en struktureret ramme for at vurdere organisationens nuværende parathed og datakapaciteter på tværs af de identificerede kategorier og datapunkter. Herved får virksomheder et klart overblik over deres aktuelle niveau og de områder, hvor yderligere udvikling er nødvendig for at kunne imødekomme de forventede DPP-krav. 

Virksomheder bør tage udgangspunkt i modellens datapunkter og påbegynde arbejdet med at indsamle, strukturere og kvalitetssikre relevante data. Da EU’s endelige DPP-krav endnu ikke er fastlagt, bør dette arbejde tilrettelægges fleksibelt. Det gør det muligt løbende at tilpasse indsatsen, når de officielle datapunkter bliver præciseret. 

Endelig anbefales en iterativ tilgang, eksempelvis gennem pilotprojekter eller prototyper. Dette giver virksomheder mulighed for gradvist at afprøve og videreudvikle deres dataprocesser. Samtidig bør DPP forstås som både et compliance-værktøj og en strategisk mulighed. Det kan styrke gennemsigtighed, effektivitet og konkurrenceevne i takt med den grønne omstilling.