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Vergleichende Fallstudie zu LCA: EV Batterie vs. ICE System | DEISO

Vergleichende LCA eines EV Batteriepacks und eines ICE Antriebsstrangsystems

Diese illustrative Fallstudie zeigt, wie DEISO kann eine vergleichende Lebenszyklusanalysen zwischen zwei alternativen produktbezogenen Antriebssystemen für Fahrzeuge strukturieren: einem Batteriepack für Elektrofahrzeuge und einem Antriebsstrangsystem mit Verbrennungsmotor. Ziel ist es zu zeigen, wie ein direkter Vergleich LCA Technologievergleiche, Konstruktionsentscheidungen und die strategische Umweltbewertung unterstützen kann.

Einordnung der Fallstudie

Diese illustrative technische Fallstudie wurde erstellt, um einen DEISO’s comparative LCA approach. It does not represent a real client engagement, a real vehicle manufacturer, or confidential product data. It is intended as a representative scenario showing how comparative lifecycle thinking can reveal environmental trade-offs between two alternative technology pathways.

Szenarioüberblick
  • Vergleichsart: Product-versus-product comparative LCA
  • Option A: EV Batteriepack für Pkw-Anwendungen
  • Option B: ICE Antriebsstrang-Komponentensystem für Pkw-Anwendungen
  • Ziel: Relative Umweltbelastungen und Zielkonflikte bewerten
  • Bewertungsschwerpunkt: Wirkungsvergleich über verschiedene Kategorien, normierte Interpretation und Sensitivitätsanalyse
  • Entscheidungsrelevanz: Produktstrategie, Beschaffung, Konstruktionsbewertung und Erkenntnisse für den Technologiewandel
Geschäftlicher Kontext

Unternehmen, die elektrifizierte und konventionelle Technologien vergleichen, benötigen häufig mehr als eine zentrale CO2-Kennzahl. Sie brauchen ein strukturiertes Verständnis darüber, wo Umweltbelastungen entstehen, welche Wirkungskategorien sich verändern und wie sensitiv das Ergebnis gegenüber Annahmen wie Strommix, Recyclingquoten und Systemgrenzen ist. Dies ist besonders bei Produktentwicklung, Beschaffung und strategischer Kommunikation wichtig.

In diesem illustrativen Fall konzentriert sich der Vergleich auf das Umweltprofil der Produktphase und berücksichtigt zugleich die Sensitivität der Nutzungsphase. So erkennen Entscheidungsträger, warum vereinfachte Aussagen irreführend sein können, wenn Lebenszyklusphasen ausgeschlossen werden oder Annahmen implizit bleiben.

DEISO Technischer Ansatz

DEISO’s Der methodische Ablauf für diese Art von vergleichender LCA umfasst:

  • Klärung der funktionalen Gleichwertigkeit und des Vergleichsziels
  • Definition der Systemgrenzen und Lebenszyklusphasen
  • Zusammenstellung von Material-, Herstellungs- und Logistikdaten für jede Option
  • Wirkungsabschätzung über mehrere Umweltkategorien hinweg
  • Normalisierung und Gegenüberstellung der Ergebnisse
  • Sensitivitätsanalyse for key assumptions such as grid mix, recycling, and use-phase conditions
Zusammenfassung der illustrativen Ergebnisse
Vergleich der Produktphase

In der Herstellungs- und Produktphase wies das EV Batteriepack in allen dargestellten Umweltkategorien höhere Auswirkungen auf. Die größte Abweichung zeigte sich bei der Knappheit mineralischer Ressourcen, gefolgt vom Treibhauspotenzial und dem Versauerungspotenzial. Dies spiegelt die Materialintensität und die Anforderungen an vorgelagerte Verarbeitungsprozesse bei der Produktion von Lithium-Ionen-Batterien wider.

Erkenntnisse auf Kategorieebene

The comparison demonstrates that the environmental difference between product options is not uniform across categories. Climate change, resource depletion, and acidification each behave differently depending on material composition, energy source, and system design. For this reason, comparative LCA should not rely on a single indicator alone.

Sensitivitätseffekte

Die Sensitivitätsanalyse zeigte, dass eine CO2-arme Stromversorgung und verbessertes Recycling die Belastung des EV Batteriesystems in der Herstellungsphase wesentlich reduzieren können. Im Vergleich, der ausschließlich die Produktphase betrachtet, blieb das ICE Antriebsstrangsystem jedoch mit geringeren Umweltbelastungen verbunden. Bei Berücksichtigung erweiterter Annahmen zur Nutzungsphase und eines dekarbonisierten Stromnetzes erwies sich der EV Pfad auf der Ebene des Gesamtsystems als vorteilhafter.

Interpretation der Hotspots
EV Batteriepaket

Die wichtigsten Belastungsschwerpunkte des EV Batteriesystems lagen bei Rohstoffgewinnung und -raffination, insbesondere bei kritischen Mineralien und Materialien in Batteriequalität. Auch der Energiebedarf in der Herstellung trug erheblich bei, während Transport und End-of-Life im Vergleich nachrangig waren.

ICE Antriebssystem

Beim ICE Antriebssystem waren die Auswirkungen stärker mit Metallproduktion, Gießen, Bearbeitung und Komponentenfertigung verbunden. Das Belastungsprofil wurde weniger stark von mineralischer Ressourcenknappheit geprägt als bei Option EV, war jedoch weiterhin ökologisch relevant.

Strategische Auswirkungen

This illustrative case shows why decision-makers need comparative LCA rather than simplified environmental claims. A product system that is more burdensome during manufacturing may still perform better under full lifecycle conditions if its use phase benefits are substantial. Conversely, a lower-burden manufacturing option may not remain favorable once operation-phase emissions are included.

The case also shows that comparative LCA is highly sensitive to boundary definition, data assumptions, and scenario design. Therefore, it is most valuable when treated as a structured decision-support method rather than a marketing simplification.

Entscheidungshilfen
  • Nutzen Sie vergleichende LCA zur Bewertung alternativer Konstruktionen oder Technologien
  • Stellen Sie vor dem Vergleich sicher, dass die funktionale Gleichwertigkeit klar definiert ist
  • Interpretieren Sie mehrere Wirkungskategorien statt nur CO2
  • Prüfen Sie die Sensitivität gegenüber Strommix, Recycling und Annahmen zu Systemgrenzen
  • Nutzen Sie Szenarioanalysen, um irreführende Schlussfolgerungen aus Ergebnissen zu vermeiden, die nur die Produktphase betrachten
Fazit

This illustrative comparative LCA demonstrates how side-by-side environmental analysis can reveal the real trade-offs between an EV battery system and an ICE propulsion-related alternative. By organizing results across multiple categories, normalizing differences, and testing sensitivity assumptions, DEISO helps decision-makers move beyond simplified narratives toward more robust environmental evaluation.

For organizations working on product strategy, technology transition, procurement, or technical communication, this type of comparative LCA can provide the analytical foundation needed for stronger and more defensible decisions.

Hinweis zum illustrativen Fall

This case study represents a technical demonstration scenario created to illustrate comparative LCA structure, side-by-side impact interpretation, normalized results, and sensitivity analysis logic. It does not represent a real client project, real product dataset, or confidential company information.

Illustratives Dashboard für vergleichende LCA — EV Batteriepaket vs. ICE Antriebssystem

Pkw-Anwendung | Vergleichende Produktbewertung | Analyse ökologischer Zielkonflikte | Illustrative technische Demonstration

Funktionale Grundlage
1 Antriebssystem
Pkw-Anwendung
Höhere Herstellungsbelastung GWP
EV Batteriepaket
Materialintensive Produktionsphase
Vorteil in der Nutzungsphase
EV Pfad
Bei einem Szenario mit CO2-armem Strom
Entscheidungserkenntnis
Zielkonfliktgetrieben
Herstellungsbelastung gegenüber Nutzen in der Nutzungsphase
Option A — EV Batteriepaket
Chemie: Lithium-Ionen-Batterie vom Typ NMC
Anwendung: Pkw-Plattform EV
Bewertete Phasen: Rohstoffe, Produktion, Transport, Nutzungssensitivität, End-of-Life-Szenario
Haupttreiber der Belastung: Lithium, Nickel, Kobalt, Graphit, energieintensive Herstellung
Option B — ICE Antriebssystem
System: Motorblock, antriebsbezogener Komponentensatz des Getriebes
Anwendung: Plattform für konventionelle Pkw
Bewertete Phasen: Metallproduktion, Fertigung, Transport, Sensitivität der Kraftstoffnutzung, End-of-Life-Szenario
Wesentliche Belastungstreiber: Stahl, Aluminiumguss, Bearbeitung, Abhängigkeit vom Betriebskraftstoff
Vergleich der Wirkungskategorien
Wirkungskategorie Einheit EV Batteriepaket ICE Antriebsstrang Relative Differenz Interpretation
Treibhauspotenzial kg CO2e 5,860 2,940 +99% EV Die Belastung durch die Batterieherstellung ist in der Produktphase deutlich höher
Versauerungspotenzial kg SO2-Äq. 28.4 16.7 +70% Bergbau und Raffination erhöhen die vorgelagerte Belastung für EV Batteriematerialien
Eutrophierungspotenzial kg PO4-Äq. 4.1 2.6 +58% Die höhere vorgelagerte Rohstoffgewinnung verstärkt nährstoffbezogene Auswirkungen
Photochemische Ozonbildung kg NMVOC Äq. 12.3 10.5 +17% Die Differenz ist geringer als bei GWP, da industrielle Beiträge breiter verteilt sind
Abiotisches Verarmungspotenzial – fossil MJ 42,800 31,500 +36% Die Batterieproduktion bleibt bereits vor dem Fahrzeugbetrieb energieintensiv
Knappheit mineralischer Ressourcen kg Cu-Äq. 8.9 3.2 +178% Critical minerals strongly influence EV-side resource pressure
Normalisierter Vergleichsindex
GWP
EV 100
ICE 50
Versauerung
EV 100
ICE 59
Eutrophierung
EV 100
ICE 63
POCP
EV 100
ICE 85
ADP Fossil
EV 100
ICE 74
Mineralische Ressourcenknappheit
EV 100
ICE 36
Die normalisierten Ergebnisse verwenden den EV Batteriepack als Referenzbasis von 100, um die relative Belastungsintensität über alle Kategorien hinweg darzustellen.
Kernaussagen
Der EV Batteriepack weist in allen dargestellten Kategorien höhere Belastungen in der Fertigungsphase auf.
Die Knappheit mineralischer Ressourcen ist die Kategorie mit der größten Abweichung.
Der Unterschied bei der Klimabelastung ist in der Produktphase erheblich.
Die EV Option wird nur vorteilhaft, wenn der Strom in der Nutzungsphase ausreichend dekarbonisiert ist.
Die Qualität der Entscheidung hängt stark von Systemgrenze und Annahmen zur Nutzungsphase ab.
Vergleich der Lebenszyklusbeiträge
EV Batteriepaket
Rohstoffgewinnung67%
Fertigungsenergie8%
Transport15%
End-of-Life / Verwertung10%
ICE Antriebsstrang
Metallproduktion49%
Fertigung / Bearbeitung21%
Transport18%
End-of-Life / Verwertung12%
Sensitivitätsanalyse
Szenario EV System GWP ICE System GWP Relative Position Bedeutung für die Entscheidung
Vergleich der Fertigungsbasis 5,860 2,940 ICE niedriger Die Betrachtung nur der Produktphase begünstigt das Komponentensystem auf der ICE-Seite
CO2-armer Strom für die Batterieproduktion 4,920 2,940 ICE niedriger Die Batteriebelastung verbessert sich deutlich, bleibt in der Produktionsphase jedoch höher
Hohe Rückgewinnung recycelter Metalle 4,580 2,710 ICE niedriger Die Rückgewinnung hilft beiden Systemen, doch EV bleibt in dieser phasenspezifischen Betrachtung höher
Erweiterte Nutzungsphase, Szenario mit dekarbonisiertem Stromnetz Systemvorteilhaft Systembelastet EV niedriger Sobald die Nutzungsphase unter günstigen Netzbedingungen einbezogen wird, kann der EV Pfad besser abschneiden
Was dieser Vergleich zeigt
EV Batteriesysteme sind in der Fertigungsphase nicht automatisch weniger belastend.
Vergleiche in der Produktphase können irreführend sein, wenn die Nutzungsphase ausgeklammert wird.
Die Mineralintensität verändert das Belastungsprofil erheblich.
Die Interpretation je Wirkungskategorie ist wichtiger als eine Vereinfachung auf eine einzige Kennzahl.
Entscheidungshilfen
Use comparative LCA for procurement and design trade-off decisions.
Halten Sie funktionale Gleichwertigkeit und Systemgrenze ausdrücklich fest.
Ergänzen Sie Szenarien für die Nutzungsphase, bevor Sie strategische Aussagen treffen.
Prüfen Sie Annahmen zu Recycling, Strommix und Nutzungsdauer, bevor Sie Schlussfolgerungen ziehen.
Benötigen Sie eine vergleichende LCA für Produktdesign-, Beschaffungs- oder Technologieentscheidungen?

DEISO supports organizations with comparative Lebenszyklusanalysen, trade-off interpretation, scenario testing, and technical review to help decision-makers evaluate alternatives with stronger methodological confidence.

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Hinweis zur illustrativen Fallstudie: This dashboard and case study represent a technical demonstration scenario created to illustrate comparative LCA structure, side-by-side impact interpretation, normalized results, and Sensitivitätsanalyse logic. It does not represent a real client project, real product dataset, or confidential company information.
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