Evaluating the feasibility of automated CO₂ calculation using CAD and PDM attribute data
Toroskainen, Mikko (2026)
Diplomityö
2026
School of Energy Systems, Konetekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026050538797
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026050538797
Tiivistelmä
This thesis examines the use of attribute data from engineering systems for automated CO₂ calculations. The focus is on how product data stored in CAD and product data management (PDM) systems can be used to estimate material-related emissions, and on the technical and data-related challenges associated with such automation.
The research includes a current state analysis of data structures, emission calculation practices and data quality challenges in the case company, with emphasis on the availability and reliability of mass and material data and the impact of missing mass values. Three implementation concepts were evaluated: a CAD-integrated Creo Toolkit solution, a Windchill rollup approach and a Python + Excel–based solution.
The results show that while system-integrated approaches offer the highest level of automation, their reliability depends on data completeness and consistency. Under current conditions, the Python-based approach is the most feasible short-term solution due to its flexibility and ability to handle missing data. In the long term, the Windchill rollup approach provides the most suitable solution but requires improved data quality, for example through automated data enrichment.
The findings indicate that automated emission estimation using engineering data is technically feasible but requires phased implementation, improved data quality and clear organizational ownership. Combining short-term and long-term solutions enables more data-driven and scalable carbon footprint assessments during product design. Tässä työssä tutkitaan mahdollisuuksia hyödyntää suunnittelujärjestelmien attribuuttidataa automatisoidussa hiilijalanjäljen laskennassa. Työssä tarkastellaan, kuinka CAD- ja PDM-järjestelmiin tallennettua tietoa voidaan käyttää CO₂-päästöjen arvioinnissa.
Tutkimus sisältää nykytilan analyysin, jossa tarkastellaan tietorakenteita, päästölaskennan käytäntöjä ja datan laatuun liittyviä haasteita kohdeyrityksessä. Erityistä huomiota kiinnitetään massa- ja materiaalitiedon saatavuuteen sekä puuttuvien massatietojen vaikutuksiin. Kehitystarpeiden perusteella arvioitiin kolme toteutusvaihtoehtoa: CAD-integroitu Creo Toolkit, Windchill rollup ja Python + Excel -pohjainen ratkaisu.
Järjestelmiin integroiduilla ratkaisuilla saa korkeimman automaatiotason, mutta niiden luotettavuus riippuu attribuuttidatan laadusta. Nykytilanteessa Python-pohjainen ratkaisu on soveltuvin lyhyen aikavälin vaihtoehto joustavuutensa ja puuttuvien massatietojen käsittelyn vuoksi. Pitkällä aikavälillä Windchill rollup-pohjainen laskentaratkaisua pidetään teknisesti sopivampana vaihtoehtona materiaaliperusteiseen päästöjen arviointiin. Sen käyttöönotto edellyttää kuitenkin attribuuttidatan laadun parantamista esimerkiksi automatisoidulla datan rikastuksella. Datan laadun parantuessa rollup-pohjainen laskenta mahdollistaa täysin integroidun päästölaskennan.
Tulosten perusteella attribuuttidataan perustuva automatisoitu päästöarviointi on teknisesti toteutettavissa, mutta se edellyttää vaiheittaista käyttöönottoa, datan laadun kehittämistä ja selkeää omistajuutta ympäristötiedon hallinnassa.
The research includes a current state analysis of data structures, emission calculation practices and data quality challenges in the case company, with emphasis on the availability and reliability of mass and material data and the impact of missing mass values. Three implementation concepts were evaluated: a CAD-integrated Creo Toolkit solution, a Windchill rollup approach and a Python + Excel–based solution.
The results show that while system-integrated approaches offer the highest level of automation, their reliability depends on data completeness and consistency. Under current conditions, the Python-based approach is the most feasible short-term solution due to its flexibility and ability to handle missing data. In the long term, the Windchill rollup approach provides the most suitable solution but requires improved data quality, for example through automated data enrichment.
The findings indicate that automated emission estimation using engineering data is technically feasible but requires phased implementation, improved data quality and clear organizational ownership. Combining short-term and long-term solutions enables more data-driven and scalable carbon footprint assessments during product design.
Tutkimus sisältää nykytilan analyysin, jossa tarkastellaan tietorakenteita, päästölaskennan käytäntöjä ja datan laatuun liittyviä haasteita kohdeyrityksessä. Erityistä huomiota kiinnitetään massa- ja materiaalitiedon saatavuuteen sekä puuttuvien massatietojen vaikutuksiin. Kehitystarpeiden perusteella arvioitiin kolme toteutusvaihtoehtoa: CAD-integroitu Creo Toolkit, Windchill rollup ja Python + Excel -pohjainen ratkaisu.
Järjestelmiin integroiduilla ratkaisuilla saa korkeimman automaatiotason, mutta niiden luotettavuus riippuu attribuuttidatan laadusta. Nykytilanteessa Python-pohjainen ratkaisu on soveltuvin lyhyen aikavälin vaihtoehto joustavuutensa ja puuttuvien massatietojen käsittelyn vuoksi. Pitkällä aikavälillä Windchill rollup-pohjainen laskentaratkaisua pidetään teknisesti sopivampana vaihtoehtona materiaaliperusteiseen päästöjen arviointiin. Sen käyttöönotto edellyttää kuitenkin attribuuttidatan laadun parantamista esimerkiksi automatisoidulla datan rikastuksella. Datan laadun parantuessa rollup-pohjainen laskenta mahdollistaa täysin integroidun päästölaskennan.
Tulosten perusteella attribuuttidataan perustuva automatisoitu päästöarviointi on teknisesti toteutettavissa, mutta se edellyttää vaiheittaista käyttöönottoa, datan laadun kehittämistä ja selkeää omistajuutta ympäristötiedon hallinnassa.