 Xehan ist Computer-Linguist und Mitglied von Verlötet. Sebastian Seba, Jekutsch, ist seit vielen Jahren aktiv im Thema faire Elektronik. Und Lara Pfennig-Schmidt, die ihr an der U-Hotsdam gerade ihren Master macht und als Werkstudentin an Vertronics arbeitet, werden uns einen Talk halten, um die Nachhaltigkeit von Elektronikgeräten bewerten zu können. Werden Sie uns zeigen, wie sich mit Hilfe öffentlich verfügbarer Daten der Materialfußabdruck eines Elektronikgerätes berechnen lässt. Ich freue mich sehr und sage bühnefrei für euren Talk. Ja, danke schön. Ich, Seba, fange an. Danke für die Einführung, danke für die Technik hier. Ist alles gar nicht so einfach. Willkommen in die Runde. Ja, genau. Wir möchten euch Vertronics vorstellen, ein Portal, ein Produkt, ein Softwareprodukt, um analysieren von ganz konkreter Hardware, Elektronik-Hardware und insbesondere, wo wahrscheinlich die Rohstoffe herkommen. Und das machen wir wegen diesem hier. Das sind Kinder, die arbeiten hier in der demokratischen Republic Kongo, zerkleinern die Steine, das ist Kobalt, Erz. Und das hat die Internetsche vor einiger Jahren aufgedeckt, dass unser Kobalt, das ja vielleicht wissen, dass einige bei uns in Batterien landet, in den natürlichen Autobatterien, aber eben auch in den Smartphones etc. dass dort ja Kinderarbeit in der Lieferkette sind. Andes Beispiel, Papua Neuginéa. Diese Frau, ihr Haus wurde einfach abgebrannt, weil auf dem Grundboden Geld, Quatsch Geld, praktisch aber Gold gefunden wurde, was jetzt ein großer Konzern abbauen wird, der mit der Regierung kalten Deal gemacht hat. Und da ist sie im Weg, Vertreibung indigener Bevölkerung, auch klassisches Thema in der Rohstofflieferkette unserer Elektronikprodukte. Das sind nur zwei Beispiele, einfach zur Motivation, warum es schon interessant für ein Elektronikhersteller sein kann, wo denn seine Rohstoffe herkommen. Deswegen haben wir Fertronix erfunden. Und zwar wollen wir ganz konkrete Elektronikprodukte, links seht ihr ein Maus, ausnahm schon, das ist die Lager-IT-Maus, mit ganz konkreten Bauteilen, die und dann müssen wir aufgrund der Daten, die wir haben, ein wenig vermuten natürlich Rohstoffe aus bestimmten Quellen, wo eventuell dann eben die Vertreibung indigener Bevölkerung oder Kinderarbeit drin ist. Das macht Fertronix, am Ende kommt dann so ein Risikobericht über die Rohstoffe raus. Hier nochmal ein bisschen genauer, wir wollen in unserem Talk sozusagen ein Beispiel zeigen, wie wir zu unseren Erkenntnissen kommen und wie wir die Daten nutzen, die verfügbar sind. Also nochmal ganz grob, Gerät, oben links kommt rein, dann nehmen wir die Bauteilen im Gerät, die müssen wir wissen, der Hersteller weiß, das ist vielleicht ein Open-Hardware-Projekt, dann sind die Materialien hier drin, sind zur Mitteln, Plastik, Metalle, Keramiken und so, solche Materialien, die bestehen wieder aus Rohstoffe, das ist Erdöl, zum Beispiel dieses Kobalt-Erz, das wir eben gesehen haben und so weiter. Die wiederum kommen aus bestimmten Ländern und pro Land haben wir auch klassische Risiken dort. Wir wollen das, was hier rot eingekreist ist, etwas genauer betrachten in diesem Vortrag, nämlich der Übergang von Bauteilen zu Materialien. Das Besondere ist, dass manche Hersteller, hier ist ein Bauteil, dass manche Hersteller tatsächlich uns verraten, was in ihren Teilen drin sind. Das ist ein kleiner Widerstand, man weiß zum Beispiel, bei diesem Hersteller Burns, das ist so ein US-amerikanischer Hersteller von Passiv-Elektronikbauteilen, dass das Teil 12,24 Milligramm wiegt. Genau, ich zeig mir mal was ein bisschen. Wir wissen, welche Inhaltsstoffe hier drin sind. Gehe ich jetzt gar nicht drauf ein und wir kennen die Gewichtsverteilung dieser Materialien. Das ist nun von einem bestimmten Hersteller eine Familie von Bauteilen, einer bestimmten Größe. Die 0612 ist hier die Größe und sonst ist es ein Metallfilmenwiderstand. Es gibt noch ein paar andere Widerstandsarten auch von diesem Hersteller, das haben wir. Unser Problem ist jetzt, dass Burns kein besonders wichtiger Hersteller ist, er aber einer der wenigen ist, die es tatsächlich veröffentlichen. Es gibt viel wichtiger Hersteller und auch in dieser Maus ist kein Burns Widerstand, aber wohl Widerstände. Das heißt, wir kommen jetzt nicht so ein zu eins die Daten von dem Hersteller nehmen. Aber viele Hersteller nutzen eben diese, was wir Full Material Declaration nennen, kurz FND. Oft ist diese Link nicht vorhanden. Da ist oft eine Fragezeichen, deswegen versuchen wir einen Trick. Und zwar gehen wir über die Bauteil-Eigenschaften. Wir haben ein konkretes Bauteil eines Herstellers, der nicht veröffentlicht, wo die Materialien herkommen. Aber wir können die Bauteil-Eigenschaften ermitteln. Hier ist ein Beispiel. Zum Beispiel der wichtige Hersteller Wichail, hier eine Zehnerdiode, was auch immer, für jeden Fall wieder so ein Bauteil. Und dafür gibt es Datenblätter. Das machen alle Hersteller, weil sie wollen es auch verkaufen. Dort stehen allmöhnende Technikinformationen drin, aber nicht aus welchen Materialien die bestehen. Aber diese Technikformation kann man so elektronisch abfragen. Rechts ist so ein Portal, nennt sie Octopath, dass alle diese von allen möglichen Bauteilen hersteller einfach sammelt. Da sieht man dann einiges. Baufform hier, das Gewicht ist ein anderes Teil als eben, aber das Gewicht hat hier zum Beispiel. Das gibt es in verschiedener Güte, diese Daten, und die sind zugreifbar. Und das nutzen wir, indem wir aus diesen Bauteilegenschaften dann die Materialien erraten. Und zwar auf Basis der Informationen, die wir von anderen Hersteller haben. Deswegen ist hier so ein bisschen so der. Aber nur von wenigen Herstellern. Entschuldigung, das Grüne ist vorhanden, aber von wenigen Herstellern. Das haben wir von allen Herstellereigenschaften und die Kunst ist jetzt das hier zu ermitteln. Und das wird uns Lara erzählen. Genau. Ich werde jetzt ein bisschen technischer einsteigen, wie wir jetzt von einem neuen Bauteil auf eine Materialzusammensetzung kommen können. Als Erstes brauchen wir dafür irgendeine Art von Datenbasis, anhand derer wir die, wo wir Bauteile drin haben, von denen wir mit die Materialzusammensetzung schon kennen, weil ansonsten raten wir einfach in der Luft herum. Und das haben wir uns mit Crawling, haben uns eine Datenbasis aufgebaut. Wie Sie aber schon gesagt haben, es gibt halt ein paar Hersteller, die diese FMDs veröffentlichen im Internet. Da kann man die sich halt bei Hand runterladen oder das Ganze eben automatisiert mit einem Caller machen. Wir haben uns dabei auf zwei Hersteller fokussiert. Einmal NXP Semiconductors und einmal TI Connectivity. NXP stellt dabei FMDs für ICs, CPUs und Iodens zur Verfügung. Und TI Connectivity fokussiert sich mehr auf so Stecker- und Kabelsysteme, also eigentlich recht unterschiedliche Hersteller, was die Teile angeht. Das Crawling haben wir via Scrapey gemacht. Das ist eine Python Library, die auf einem externen Server liebt. Dabei ist der Programmieraufwand für den solchen Caller halt relativ gering, wenn man so ein Framework benutzt. Genau, das heißt, es ist auch gut ausweitbar auf andere Hersteller, die ebenfalls FMDs veröffentlichen. Wir haben uns jetzt erst mal noch die zwei beschränkt. Trotzdem ist das, ja, laufzeitechnisch, kann das relativ lange dauern, vor allem, wenn man die Anfragen nicht stellt, weil man die Server von den Herstellern nicht überlasten möchte. Das haben wir dann teilweise bis zu einer Woche Zeit gehabt. Aber wir sind mit den Ergebnissen auf jeden Fall sehr zufrieden. Wir haben nämlich 20.000 FMDs im XML-Format bekommen. Das heißt, wir sind auf Maschinen einlesbar. Und weitere 7.500 FMDs im PDF-Format, mit dem wir bisher halt noch nichts machen können, weil PDF-Einlesen da nicht ganz so einfach ist. Jetzt stellt sich, ach ja, genau. Jetzt wollen wir uns erst mal gucken, wie so ein FMD aussieht. Und zwar haben wir pro FMD ein Baucheil, also zum Beispiel den Widerstand, einen Chip oder einen Kondensator. Das Baucheil kann noch aus Teilbauteilen bestehen. Muss aber nicht. Da kommt schon die nächste, genau. Und die Teilbauteile bestehen wiederum aus homogenen Materialien, also zum Beispiel in der Metalllegierung, wie dem Glözzin oder Bronze oder Kunststoffmischungen wie Nylon. Die homogenen Materialien wiederum bestehen dann aus chemischen Substanzen. Da sind wir jetzt auf dem untersten Level. Also was wie Gold, Kupfer, so Metalle oder auch Wasser oder einfache Kunststoffe sind da drin. Die chemischen Substanzen selbst haben oft eine Kassenummer zugeordnet, die ein eindeutiger Bezeichner ist. Und wenn wir alle Substanzen mit eindeutigem Kastbezeichner nehmen, dann haben wir ungefähr 1.000. Es gibt dabei aber auch viele Substanzen, die keine Kassenummer haben, die wir jetzt erst mal als unbekannt getagt haben und damit dann weiter nicht nehmen. Bei den homogenen Materialien kommen wir dann auf 8.000 mit einer einzigartigen Zusammensetzung aus Substanzen. Und ja, wie gesagt, da haben ungefähr 20.000 Bauteile aus 20.000 FMDs. Jetzt stellt sich so ein bisschen die Frage, was macht man jetzt damit als Nächstes, weil 20.000 Bauteile ist relativ viel. Wenn man jetzt irgendwie Vergleiche zum Beispiel anstellen möchte oder herausfinden möchte, welches Bauteil das beste ist, um Bauteile angucken. Deswegen haben wir uns an einem Clustering-Ansatz versucht, um einfach die Komplexität ein bisschen einzuschränken. Vielleicht kann man Hersteller übergreifen, die Teile ein bisschen zusammenfassen, wenn beide Hersteller ähnliche Teile z.B. völlig haben. Oder auch innerhalb eines Herstellers kann es sein, dass z.B. zwei Widerstellende sie ähnlich sind. Im reichen Zeit, wenn wir uns einen davon angucken. Genau, das heißt, wir haben aufgrund der Materialzusammensetzung versucht, die Teile ein bisschen zusammenzufassen und das Clustering selbst haben wir mit Cycadlearn gemacht. So weit bin ich noch nicht. Alles gut. Genau, das ist der K-Means-Algorithmus vor allen Dingen aus dieser Bibliothek. Beziehungsweise haben wir das Ganze dann noch auf einem geeigneten Server mit GPU laufen lassen und Hamilton Rapids AI bedient, wie im Prinzip das Interface von Cycadlearn emulieren und nachbauen, aber halt GPU-Daten, die wir uns zur Verfügung stellen. Genau, und das Clustering an sich haben wir anhand der Materialzusammensetzung der Bauteile vorgenommen. Genau. Dann können wir jetzt eine Frage weitergehen. Ja. Was uns jetzt als Letztes noch fehlt, ist irgendwie der Vergleich zwischen zwei Bauteilen und dafür wollen wir jetzt im Folgenden eine Ähnlichkeitsmetrik aufstellen. Dazu brauchen wir dann aber auch erstmal die Eigenschaften der Bauteile, die technischen Eigenschaften. Dafür gibt es die Octopart API, wo man mit einem Bauteilnamen oder einer Bauteilnummer eine Anfrage stellen kann und dann eine Antwort mit den technischen Eigenschaften des Bauteils bekommt oder auch textuelle Beschreibungen, Bilder, Data Sheets und auf ein paar Herstellerinformationen. Wir hatten ungefähr 3000 Parts von uns in 20.000, die keine technischen Eigenschaften zugeordnet bekommen haben, aber nur 250, die keine Beschreibung hatten und oftmals sind in den Beschreibungen dann auch Informationen drin, z.B. bei dem Widerstand, wie viel oben der jetzt hat. Das heißt, die Beschreibungen sind tatsächlich da noch mal eine gute Alternativquelle, die man noch besser nutzen kann, um weiter der technischen Eigenschaften rauszuziehen. Wir haben uns jetzt erstmal nur auf die technischen Eigenschaften beschränkt. Da gibt es ungefähr 400 verschiedene, die auch sehr unterschiedlich verteilt sind. Also nicht alle Parts haben die selben Eigenschaften, weil das auch nicht über den Sinn macht. Genau, aber wir wollen uns jetzt in dem Folgenden die Eigenschaften noch ein bisschen genau angucken. Da gibt es nämlich vier verschiedene Typen. Und zwar gibt es numerische Werte, numerische Werte mit Einheiten, kategorische Werte und eine Liste von kategorischen Werten, die zu so einem zu einer Eigenschaft zugeordnet werden können. Bei den numerischen Werten haben wir tatsächlich Anzahlen, also Anzahlen oder Anzahlen von Anschlüssen. Das heißt, wenn wir jetzt bei so einer Eigenschaft die Ähnlichkeit berechnen wollen, wollen wir im Idealfall einen Wert zwischen 0 und 1 haben. Und dann können wir das Ganze anteilig machen. Das heißt, wir rechnen das kleinere durch das größere und bekommen dadurch den Wert zwischen 0 und 1. Bei den numerischen Werten mit Einheiten ist das Ganze nicht mehr ganz so einfach. Da sind wir dann in dem Bereich mit Megahertz oder Kilohertz für Frequenzen oder Volt für Spannungen oder auch negativen Gradzahlen für Betriebstemperaturen. Das heißt, die müssen irgendwie erstmal säubern. Dann müssen die Einheiten weg. Teilweise müssen wir die dann aber auch noch umrechnen, weil wir können Megahertz nicht einfach so mit Kilohertz vergleichen. Das heißt, wir wollen da eine Basiseinheit haben. Und wir wollen auch die negativen Werte nicht unbedingt haben. Das heißt, wir verschieben sie ins Positive. Aber danach können wir dann auch das wieder anteilig machen und das kleinere durch das größere Teil um Zahlen oder Ähnlichkeitswerte zwischen 0 und 1 zu bekommen. Bei den kategorischen Werten geht es dann um so Sachen wie wie der Stecker gemacht ist, also welches Gender er hat, ist es male oder female oder ist ein Teil compliant oder non-compliant mit einem bestimmten Gesetz oder hat den anderen Regulatorien. Da können wir aber einfach auf Gleichheit prüfen. Also wenn beide Werte gleich sind, dann ist unser Ähnlichkeitswert 1 und wenn sie nicht gleich sind, dann ist der Werte 0. Und bei mehreren kategorischen Werte sind wir dann in dem Bereich von welchen Anschlusstypen hat ein bestimmtes Bauteil und auch welche Speichertypen. Also hier zum Beispiel kann ein Teil in ihren Anschlussungen HDMI und USB port haben. Da können wir dann gucken, wie groß die Schnittmenge ist der beiden Teil. Also wie viele Anschlüsse haben sie gemeinsam und wie viele Anschlüsse haben sie insgesamt. Also über die die Größe der Vereinigungsmenge können wir da gucken. So, damit hätten wir dann für jeden, für jede einzelne Eigenschaft einen Wert zwischen 0 und 1 berechnet. Damit können wir jetzt auch die Ähnlichkeit bei der Bauteile bestimmen und zwar können wir einfach den Durchschnitt dieser Ähnlichkeiten der einzelnen Eigenschaften berechnen und haben dann immer noch einen Wert zwischen 0 und 1, der uns halt sagt wenn sie näher bei 0 sind, sind sie sich unähnlicher, wenn sie näher an 1 sind, dann sind sie sich ähnlicher. So, haben wir das. Dann fehlt jetzt nur noch wie wir, oder ja, mit wie vielen Bauteilen wir jetzt unser neues Bauteil, wovon wir eine Materialzusetzung haben wollen, eigentlich vergleichen. Also kurz, das können wir natürlich mit allen unseren Bauteilen vergleichen mit den 20.000, die wir so haben. Das ist also ein vollständiger Vergleich. Das ist aber ziemlich zeitaufwendig. Erstens, recht und intensiv und möglicherweise oder hoffentlich bleibt es ja nicht bei den 20.000 und es werden noch mehr und dann wird das ganz relativ unpraktikabel. Aber es ist eine gute obere Schranke um so ein bisschen zu gucken, was jetzt die anderen Metriken oder die anderen Auswahlstrategien zwischendurch machen. Als untere Schranke einen zuverlieben Vergleich, wo wir ja nicht wirklich vergleichen, sondern eigentlich nur einen Teil auswählen und davon die Materialzusetzung nehmen. Schlechter kann es eigentlich also nicht werden so wirklich, außer der Zufall aber eigentlich im besten Fall wollen wir irgendwas dazwischen haben. Das heißt, wir machen einen Sub-Sampling. Wir gucken uns eine Submenge oder eine Teilmenge von den Bauteilen an und wir gucken dann, welches Bauteil ist denn jetzt das, was am besten passt für eine technische Eigenschaften und können dann davon die Materialzusammensetzung unser neues Bauteil nehmen. Als Alternative können wir natürlich auch unsere Cluster-Mittelpunkte auswählen dadurch, dass die ein bestimmtes Cluster gut repräsentieren, zumindest was die Materialzusammensetzung angeht und dadurch den Suchaum auch ein bisschen einschränken. Was haben wir auch mal ausprobiert? Da kommt jetzt eine wunderschöne Grafik, genau. Wir sehen hier unten auf der X-Achse die Anzahl an Vergleichen wie gemacht wurden und auf der Y-Achse wie viele Prozent der Materialien korrekt geraten wurde. Wir können unten links die Zufallsauswahl eigentlich nur einen Vergleich, aber wir haben die Linie mal durchgezogen, dass man es ein bisschen besser sieht, genauso beim vollständigen Vergleich auch. Die Zufallsausweis irgendwie so bei 30% von dem Bauteil, was korrekt geraten wurde, ist jetzt nicht so hilfreich. Ein vollständiger Vergleich ist irgendwie so unter knapp 75%, das ist eigentlich schon mal nicht so schlecht. Aber eben viel zeitaufwendig und Sub-Sampling und Cluster-Milling irgendwie so ein bisschen dazwischen. Genau, wir sehen aber auch, da können wir nochmal die Ausfettungsfolie davon nehmen. Genau, dass alle Methoden schon mal besser sind als der Zufalls Vergleich oder den Zufallsauswahl, das heißt, das ist schon mal gut. Wir sehen auch, dass wir eine sehr hohe Qualität haben bei ein Drittel der Vergleich, also wir sind da bei ungefähr 6000 von den 20.000 Teilen, die wir haben. Das ist auch sehr erfreulich. Wir sehen aber leider auch, dass das Sub-String nicht so viel bringt. Also da ist ja die Linie unter dem von dem Sub-Sampling. Das kann jetzt verschiedene Ursachen haben, das kann zum Beispiel heißen, dass die Cluster-Mittelpunkte nicht so gut die technischen Eigenschaften des Clusters repräsentieren, sondern eben nur die Materialzusammensetzung oder dass eben dann doch das Random Sub-Sampling da einfach bessere Kandidaten erwischt hat. Ja, da können wir dann demnächst noch mehr in die Analyse gehen aber eben auch, man fährt dann den Ansatz einfach mit dem Sub-Sampling weiter, weil es weniger aufwendig ist, als ein gutes Clustering rauszufinden. Ja, dann haben wir den Ritt einmal durch. Wir setzen noch einmal alles zusammen. Wir wollten ja von einem neuen Bauteil auf die Materialzusammensetzung schließen, damit wir die Sozialanalyse des Bauteils stellen können. Das heißt, was wir jetzt machen können ist, wir stellen eine Oktopart- Anfrage mit dem Namen von dem neuen Bauteil und dann die Bauteil-Eigenschaften. Mithilfe der Bauteil-Eigenschaften können wir dann anhand unserer Datenbank, wo wir Bauteile mit bereits bekannten Materialzusammensetzungen können wir die die Bauteil-Eigenschaften vergleichen mit den anderen Bauteil-Eigenschaften, die wir schon haben und können dann das Bauteil mit dem am besten passenden Eigenschaften auswählen und die Materialzusammensetzung davon nehmen. Und das ist jetzt halt nur eine Annahme dass er Fehler behaftet, wir raten irgendwie so ein bisschen rum. Das heißt, idealerweise jetzt noch einen anderen Weg und zwar, dass die Hersteller einfach ihre Materialzusammensetzung offenlegen müssen. Dann müssen wir erstens nicht so einen ganzen Umweg machen und zweitens haben wir dann deutlich genauere Ergebnisse als mit dem Handstand den wir gerade anstellen und können uns dann mehr wieder auf die Sozialanalyse des Bauteils konzentrieren. So viel zum Technischen. Das übernehme ich für das Raussuchen zum Schluss. So, ich will jetzt doch mal so ein bisschen das große Ganze betrachten. Die Idee hinterfer Tronics war ja stüblichst rein Risikopericht raus und dieser Risikopericht, der entsteht eben aus einem Modell das eben diese Teile auf menschenlächliche Riesen in Arten von Menschenrechtsverletzungen abbildet und daraus haben wir jetzt eben einen kleinen Ausschnitt gesehen. Was machen wir dann mit diesem Modell? Der ursprüngliche Hauptgedanke war für Tronics soll ein Werkzeug sein, um Elektronik zu designen sozusagen während man den Mitdekopf hat wie fair das ganze am Ende ist. Das soll einem quasi helfen die richtigen Bauteile auszuwählen um das Gerät am Ende möglichst fair zu machen und eben auch einmal ein während des Designs einfach die Impacts dieses Geräts so hat zu verdeutlichen. Das zweite ist, dass wir mit Tronics in Zukunft mehr Bildungsformate machen möchten, denn es ist ja gerade für Bildungszwecke super, wenn man so modellierte Geräte hat und welchen mit denen man rumspielen kann, wo man dann auch die Stücklisten einfach manipuliert und sieht, wie wirkt sich das auf die Impacts aus, wo man vielleicht auch verschiedene Handlungsoptionen durchspielen kann. Was passiert, wenn nicht bestimmte Rohstoffe wenn nicht dort beim Sourcing auf bestimmte Zertifizierungen achte zum Beispiel oder was passiert, wenn sich bestimmte Regulierungen ändern oder so. Deswegen ist das gerade noch eine große Baustelle die wir weiter entwickeln wollen und ansonsten steht Tronics halt in so einem ganz großen Kontext von dieser großen Reise, auf der wir uns als Menschheit eigentlich gerade befinden. Ich habe jetzt mal dieses Sustainable Development Goals hier eingeblendet als Beispiel für dieses Menschheit zweite Projekt mit dem wir unser Leben auf der Erde überleben und unser Hohlergehen einfach dauerhaft sichern wollen und das Ding, das ist eine große Transformation und die kann nur funktionieren bei einer Überzeugung nach oder unsere Überzeugung nach wenn sie Daten basiert ist. Also für die nachhaltigkeitrelevanten Entscheidungen die treffen wir werden ja nicht irgendwo an einer Stelle getroffen sondern die werden in 100.000 verschiedenen Köpfen getroffen in 10.000 Unternehmen in den Regierungen und so weiter und eigentlich brauchen alle Menschen Zugang zu Daten diese benötigen um ihre eigenen Entscheidungen an Nachhaltigkeitszielen auszurichten. Das gilt genauso für Großkonzerne wie für Hacker in in ihr Mega Space und für alles dazwischen und aber angucken wie der Zustand im Moment in diesem Umfeld von Nachhaltigkeitsdaten ist, dann hat man da viele Probleme die man halt anders vorauch hat wenn es um Daten geht. Viele Sachen sind in PDF-Dateien drin und man kriegt sie da nicht so richtig raus. Die Tools die man bräuchte mit den Daten zu arbeiten, die sind proprietary Datenbanken in denen die wichtigen Daten drinstehen, die muss man freuer oder manche Daten kommt man gar nicht dran weil es Geschäftsgeheimnisse sind oder man muss irgendwelche NDAs unterzeichnen dass man diese Daten auf keinen Fall wiedergibt und das hindert natürlich uns da dran die Daten auf die Weise zu nutzen wie sie den größt möglichen öffentlichen Nutzen erzeugen sondern es führt eben dazu dass die Daten letztendlich nur verfügbar sind für diejenigen die die Strukturen haben dann zu arbeiten die Expertise haben die entsprechenden Lizenzen zu kaufen und so weiter und eine Sache die wir euch noch gern mitgeben würden wäre setzt euch doch mal mit diesem Thema auseinander, Nachhaltigkeitsdaten das ist ein sehr hackbares Thema und es kann das auch sehr gebrauchen dass Leute mal kommen die so ein Open Data Gedanken am Kopf haben also ein Begriff wie Open Sustainability Data den ich zumindest vorher auf Google noch nicht so richtig gefunden habe in der Kombination mit Leben zu füllen und uns tools für die Transformation zu bauen damit danke für eure Aufmerksamkeiten ich bin mal gespannt auf die Fragen ich habe sehr, sehr herzlichen Dank für diesen wichtigen Vortrag für all die Mühe, all die Arbeit die ihr euch gemacht habt all das Hintergrund wissen was es braucht um dort sozusagen hinter die Kulissen zu gucken und ich habe den Begriff Open Sustainability gelernt die Fragen die aufgetaucht sind ist natürlich dass eure Arbeit bewusst sein darüber bringt dass wir mit unserer ich sag mal Unterhaltungselektronik natürlich einen Fußabdruck in der Welt hinterlassen und da ist natürlich dann die Frage auch allgemein in den Verbraucherköpfen VerbraucherInnenköpfen was wir da eigentlich wirklich so treiben eine der Fragen geht darauf ein ob es sozusagen in diesem Bereich so eine Art Fair Trade Zertifikate gibt anhand der sich VerbraucherInnen orientieren können was ist da euer Umfeld was ist da eure Meinung wer möchte soll ich mich übernehmen ja also wie wir gesehen haben ist Elektronikprodukte ziemlich komplex deswegen gibt es bei Weitem kein 100% faires Produkt anders etwa bei ich will es nicht einfach machen aber bei Bananen oder Schokolade oder Kaffee das sind begleitweise einfache Produkte die sind zertifiziert da kennen wir das und ich verstehe den Gedanken das bitt auch bei Elektronik zu haben aber so ein Elektronenprodukt hat 60 oder noch mehr Rohstoffe in sich das wäre eine sehr die will er jetzt gar nicht sagen dass er das gleich aufgeben sollte aber es gibt halt eben wie es eine simple Diegel das sagt so das ist fair und das anders dass das Siegel nicht hat das ist eben nicht deswegen ist das ein sehr schwieriges Ding die einiges betrachten unter den schlechten das bessere sucht und auszeichnet es gibt zertifikat blaue Engel zum Beispiel ein paar Elektronenprodukte die auch so Sozialkriterien betrachten es gibt TCO zum Beispiel die Sozialkriterien betrachten ansonsten gibt es noch Siegel im Umweltbereich aber wir haben ja hier den sozialen Bereich der Nachhaltigkeit deswegen musste ich mit diesen Siegel dann auch schon wieder aufhören es gibt allerdings spezielle faire Produkte wie zum Beispiel die Naga-Thema aus die wir gesehen haben die hat zwar kein Siegel das liegt einfach daran, dass diese Siegel ziemlich teuer sind und diese Produkte einfach von kleinen Firmen kommen andere vielleicht bekannte Firmen ist fairphone die haben halt viel Sicht was sie so tun und das ist unser mein Beispiel sehr glaubwürdig aber das muss man halt als Kunde dann auch wissen d.h. man muss sich schon aktuell ein bisschen kümmern ein bisschen kann verlötet unser Vereinen helfen und die Zukunft hoffentlich auch das Fetronix aber so ist die Lage bei der Elektronik großartig vielen vielen Dank eine andere Frage noch vielleicht ist das so aufgefasst worden wie der Clustering Algorithmus was das ist in der Fragestellung erkenne ich da so ein bisschen die Hoffnung auf eine Hoffnung lässt sich der auch vielleicht auf andere Bereiche anwenden oder ist das falsch verstanden worden das kommt auch drauf an auf welche anderen Bereiche aber ja generell wird das ja im Moment auch auf sehr viele verschiedene Bereiche angewandt ich lese das so weit hergeholt als Halsbringer-Idee der Clustering Algorithmus z.B. weil bananen Kaffee du hattest eben gerade Kakao gesagt was dann wo er im Bereich Chemie und Transport anzusehen als hier Physik und Materialkunde plus die Sozialanalyse natürlich also vielleicht um das nochmal so ein bisschen zu kontextualisieren weil wir sind ja auch nicht so richtig tiefgreift drauf eingegangen wie dieses Clustering funktioniert ein ziemlicher Standard Algorithmus das ist ja Chemie's Algorithmus tatsächlich auch gar nicht so kompliziert da kann man sich auf Wikipedia mal nachlesen der wird in ganz ganz ganz vielen Fällen verwendet wo man Daten hat in denen man vermutet dass da einige Datenpunkte ähnlicher sind als andere und man möchte die dann halt zu Class zusammenfassen das ist aber das ist zwar irgendwie ein bestimmtes Ziel oder ein bestimmtes Ergebnis drin vorgegeben ist also erstmal nur ein Werkzeug um in diesen Daten zu arbeiten vielleicht gibt es so ein bisschen sich vorzustellen worum es da geht dann war noch eine Frage ich hatte ganz am Anfang gesagt dass es nur einen Hersteller gegeben hat der diese wesentlichen Informationen veröffentlicht hat warum gibt es nur einen Hersteller und könnte man andere Hersteller quasi auch alle anderen schmutzigen Details aufzudecken ja es muss ein bisschen aufklären ich sprach wollte eigentlich nur von solchen Widerständen von solchen SMD-Widerständen reden da mag es noch einen zweiten geben es gibt also wir haben nicht alle Hersteller es gibt nur noch Tausende auf der Welt wir haben nicht alle Hersteller uns angeguckt aber im Rahmen zum Beispiel dieser Mausanalyse und im Rahmen einer laufenden Laptopanalyse sind uns immerhin ich sag mal so 60 oder so Hersteller schon begegnet und von denen haben keine 20% Daten veröffentlicht wir haben auch weitere gesehen NXP hatte Lara gezeigt und TEE Connectivity diesen Namen sind noch mal so gleich kompliziert das sind ein paar andere die relevant sind aber die großen wie eben Wichay hatten wir gesehen machen das nicht so wie kann man sie da zu bringen ja man kann sie da zu bringen indem man sie dazu zwingt weil freiwillig machen sie es einfach nicht freiwillig dürfen sie es schon lange machen und sie wurden auch schon lange drum gebeten aber sie tun es nicht die dies tun haben wohl offensichtlich nicht zu verbergen oder keine Angst davor oder sind einfach nur vielleicht auch sparen sich Arbeit aber so kommen mit der Zeit gesetzliche Bestimmungen die Stück für Stück hier und das eine das eine und das andere Material dann doch witzend wollen also gesetzliche Bestimmungen die sagen hier müsst veröffentlichen wenn da Blei drin ist beispielsweise und da gibt es immer mehr auch weltweit verschiedene Gesetze und irgendwann fangen die Hersteller an zu sagen ja dann veröffentlich ich es halt einfach alles so ja da wird schon jedes Gesetz drauf passen aber viele tun es halt nicht und machen da wirklich nur und hier ist kein Blei drin, alles mehr verrate ich nicht und da bleibt uns nur weiter Gesetze zu machen und da müssen halt auch die richtigen Leute in der Regierung sitzen und so weiter, das muss ich heute nicht erklären ohne das Q&A jetzt vorwegzunehmen aber vielleicht brauchen wir einfach ein neues Verständnis von Giftigkeit Blei, giftig ist jedem klar für den eigenen Körper aber vielleicht auch die Abbaumethoden von Giftigkeit, ich denke an welten Erden und die Methoden wie bestimmte Rohstoffe da tatsächlich abgearbeitet werden, dass das in den Köpfen der Verbraucherinnen eben das Bewusstseinschaft für so eine neue Giftigkeit euer Vortrag jedenfalls hat ein Beitrag dazu geleistet mehr Verständnis mehr Bewusstsein darüber zu schaffen was tatsächlich so hinter den Kulissen passiert und die Frage ist dann natürlich, du sagst es gibt es nur den gesetzlichen Zwang oder aber auch nicht zuletzt durch eure Arbeit kommt ein Zwang eine Verbraucherkraft zustande, das eben Hersteller anders in Zukunft agieren werden ich habe alle Fragen brav abgearbeitet mir bleibt hier an dieser Stelle euch nur herzlich zu danken für diesen Talk, viel zu schnell war ja vorbei wie wir befürchtet haben ich hoffe auch ihr habt es genossen natürlich danke auch an alle Zuschauer und ich möchte verweisen auf den Q&A Bereich und verweise auf den entsprechenden Link ich möchte ein herzliches Dankeschön auch noch los werden an alle Engel im Hintergrund