자동차 산업 알루미늄 가치 사슬의 소셜 핫스팟 – 기본 데이터와 일반 데이터 결합

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국제 수명주기 평가 저널목표와 범위원고 제출

초록

목적

자동차 산업과 그 공급업체는 환경적, 사회적 차원에서 지속 가능한 원자재 조달에 있어 점점 더 많은 어려움에 직면해 있습니다. 자동차 부문의 알루미늄 가치 사슬에서 사회적 위험을 식별하기 위해 본 연구에서는 S-LCA를 기반으로 한 일반적인 핫스팟 분석을 수행할 수 있는 방법을 검토하고 독일 기업 의무법과 같은 새로운 입법 요구 사항에 따라 보고를 지원하는 것을 목표로 했습니다. 공급망의 근면 의무.

행동 양식

이 연구는 2020년 제품 및 조직의 사회 수명 주기 평가를 위한 UNEP 지침을 기반으로 한 일반적인 소셜 핫스팟 분석을 사용하여 알루미늄 회사의 두 가지 선택된 알루미늄 부품 공급망의 사회적 위험을 조사했습니다. 이 연구에서는 일반 PSILCA © 데이터베이스와 평가에 대한 다양한 추가 지표. 관련 방법론 시트와 함께 사용된 UNEP 지침 2020은 사회적 핫스팟 분석 내에서 절차를 구성하는 데 도움이 되었습니다. 그들은 경험이 없는 사용자에게 가이드를 제공하여 이 작업에 제시된 결과를 얻었습니다.

결과 및 토론

평가된 두 공급망에 대해 서로 다른 조사 지표를 통해 유럽 외부의 업스트림 프로세스에서 많은 수의 사회적 핫스팟이 감지되었습니다. 대부분의 사회적 위험은 기니뿐만 아니라 유럽 및 아시아 국가의 이해관계자 범주 "근로자" 및 "지역 공동체"에서 확인되었습니다. 특히 아시아 국가의 합금원소 생산과 기니의 보크사이트 채굴은 평균 이상의 사회적 핫스팟을 보여주었습니다. 작업의 구현은 조사할 공급망에 대한 정보 수집에 대한 막대한 노력과 관련이 있으며 직접 공급업체의 기여 의지에 달려 있습니다. 투명성을 강화하기 위해 공급업체를 위한 안전하고 지원적인 환경의 필요성이 확인되었습니다.

결론

법적 요구 사항을 충족하기 위해 일반 데이터와 회사 데이터를 결합하여 소셜 핫스팟 평가(예: PSILCA © 사용 )를 수행하는 것은 자동차와 같은 복잡한 공급망에 적합한 접근 방식임이 입증되었습니다. 그럼에도 불구하고 공급망에 대한 업계 전반의 사회적 평가와 관련하여 PSILCA © 데이터베이스의 한계와 개선 가능성이 인정되었습니다. 또한, 본 연구는 UNEP 가이드라인 2020의 적용 사례이자 실제 과학 활동 변수의 역할을 합니다. 영향 측정을 위한 사회적 지표와 활동 변수의 추가 개발 및 표준화가 연구 우선순위로 확인되었습니다.

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1. 소개

점점 더 복잡해지는 경제 세계에서 다양한 이해관계자, 고객, NGO 및 행정부 사이에서 기업의 지속 가능성 요구 사항이 높아지고 있습니다. 공급망의 기업 실사 의무에 관한 독일법(Bundestag 2021 )은 2023년부터 환경 위험 및 인권과 관련하여 전 세계 공급망에서 위험 평가, 투명성 및 조치를 취하는 데 있어 협력의 필요성을 강화합니다. 이 법은 정당한 의무에 대한 규정을 제공합니다. 근면 의무, 공급망에 대한 책임, 외부 검토 및 인권 보호. 이는 회사의 자체 사업 영역, 직접 계약 파트너 및 간접 공급업체를 다룹니다. 인권과 관련하여 아동 노동, 강제 노동, 노예 제도, 산업 보건 및 안전, 결사의 자유, 차별, 공정한 급여, 유해한 토양 변화, 오염, 불법 토지 점유 및 보안군에 중점을 두고 있습니다. 현재 공급망의 프로세스에 대한 지식은 잘 알려진 사내 프로세스와 직접 공급업체로 제한되는 경우가 많습니다. 사회 생애주기 평가(S-LCA)를 수행하여 전체 가치 사슬에서 사회적 측면을 고려하는 것은 아직 일반적인 관행이 아닙니다.

알루미늄은 자동차 산업에 필수적인 원자재이며 본 연구의 초점이었습니다. 다양한 사회적 위험과 연결되어 있기 때문에 공급망을 고려한 알루미늄 생산의 사회적 위험을 평가하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 보크사이트 채굴 작업은 기니, 가나, 브라질과 같은 국가에서 원시 열대우림의 부분적인 삼림 벌채를 담당하여 해당 지역의 원주민 권리와 지역 주민을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다(Burger 2014 ; Vasters and Franken 2020 ; Fouche 2021 ) . 채광 작업은 또한 채광 지역 주변의 강과 하천을 악화시킬 수 있으며 자재 취급 작업, 파쇄, 발파, 드릴링 및 운반로에서 발생하는 광산 먼지는 광산 작업자에게 불쾌감과 미관을 유발할 수 있습니다(Keita 2020 ). Bayer 공정에서 보크사이트를 알루미나로 가공할 때 레드머드는 폐기물로 생성되며, 높은 알칼리도와 테일링댐 고장 가능성으로 인해 사회 및 환경 문제로 이어진다(Sushil and Batra 2008 ; Bruschi et al. 2021 ). 마지막으로 Hall-Héroult 공정의 제련 작업으로 인해 열 스트레스가 발생할 수 있으며 흡입 위험은 1차 알루미늄 생산에서 잠재적으로 유해한 노출에 대한 가장 일반적인 메커니즘을 나타냅니다. 기침, 천명음, 비염의 증상, 폐쇄성 또는 제한성 폐질환의 정량적 존재 여부는 알루미늄 산업에서 고려 사항의 중심에 있습니다(Martin 및 Larivière 2014 ; Wesdock 및 Arnold 2014 ).

지속 가능성의 다른 기둥(환경 및 경제적 측면)이 최근 알루미늄 부문 연구에서 고려되었음에도 불구하고(Luthin 외 2021 ; Milovanoff 외 2021 ; Schiessl 외 2021 ), 알루미늄 프로파일의 단 하나의 S-LCA for windows가 발견되었습니다(Di Giorgio et al. 2022 ). 저자는 이 연구의 동기가 된 자동차 부문의 알루미늄 가치 사슬에 대한 S-LCA 연구를 찾지 못했습니다.

본 연구에서는 제품 및 조직의 사회 수명주기 평가를 위한 UNEP 지침 2020 (UNEP 2020 ) 을 기반으로 한 소셜 핫스팟 분석을 사용하여 복잡한 제품 및 공급망의 사회적 위험을 결정할 수 있는 가능성을 테스트했습니다 . E-모빌리티 제품에 포함된 두 가지 첨단 알루미늄 부품의 국가 및 부문 수준의 사회적 핫스팟은 해당 부품을 생산하는 회사와 협력하여 평가되었습니다. 한 구성요소는 고순도 1차 알루미늄으로 구성되고, 다른 구성요소는 전체가 2차 재료로 만들어진 알루미늄 합금으로 구성됩니다. 본 연구에서 사회적 핫스팟은 이전에 정의된 하위 범주와 관련하여 사회적 위험이나 사회적 문제가 발생하는 생활주기의 위치 또는 프로세스로 정의되었습니다. PSILCA© 데이터베이스 V2의 정의된 이해관계자 카테고리, 영향 카테고리 및 사회적 지표가 사용되었습니다. PSILCA ©는 사회 생애주기 평가의 하위 범주에 대한 방법론적 시트 (UNEP 2013 ) 의 구조를 기반으로 선택되었습니다 . 데이터는 직접 회사의 공급업체와의 인터뷰, 문헌 조사, 일반 PSILCA © V2 데이터베이스, 직접 공급업체의 도움을 받아 전체 알루미늄 공급망에 대한 질의를 위해 특별히 개발된 설문지를 통해 얻은 것입니다. 소셜 핫스팟 분석은 고객 요구 사항 및 법률과 관련된 자동차 산업의 매우 복잡한 공급망을 따라 사회적 위험 평가의 실무 중심 애플리케이션 개발에 기여하기 위한 것입니다(Karlewski et al. 2019 ). 이는 공급망의 사회적 지속 가능성에 관한 향후 프로세스 및 시스템 요구 사항을 구체화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이 연구는 공급망의 기업 실사 의무에 관한 독일법(Bundestag 2021 )에 따라 사회적 실사를 다루기 위한 지원 도구로 S-LCA를 사용하는 것의 중요성을 보여주었습니다.

2 알루미늄

알루미늄은 지각에서 가장 풍부한 금속 원소이며 현대 기술에 사용되는 가장 중요한 금속 중 하나입니다(Kvande 2011 ). 알루미늄은 물리적 특성으로 인해 광범위한 응용 분야에 사용될 수 있습니다. 가볍고 우수한 가공성을 통해 현대 자동차 제품, 항공 산업 또는 추가 운송 시스템에 사용됩니다(Menzie et al. 2010 ). 용도에 따라 알루미늄은 가치 사슬의 마지막 단계에서 완제품으로 가공되는 다양한 반제품으로 형성됩니다. 유럽 ​​연합(EU)에서 중요한 원자재로 간주되고 경제적 관련성과 환경적, 사회적 공급망 위험을 수반하는 보크사이트(광석) 4~6kg마다 약 2kg의 알루미나가 생성됩니다. 이 1kg의 1차 알루미늄이 생산됩니다(Wesdock 및 Arnold 2014 ). 연결된 공정 단계에는 합금 원소 추가, 금속을 형상으로 주조, 금속을 시트로 롤링, 금속을 와이어로 인발, 금속을 압출하여 다양한 형상 생성이 포함될 수 있습니다. 그림  1은 전세계 카르스트 및 라테라이트 보크사이트 매장지를 나타냅니다.

그림 1
그림 1

전기분해를 통해 산화알루미늄으로부터 1차 알루미늄을 생산하는 것 외에도, 알루미늄 스크랩 및 생산 폐기물을 처리하여 사용 가능한 2차 알루미늄으로 2차 알루미늄을 생산한다(Menzie et al. 2010 ; Mahinroosta and Allahverdi 2018 ). 유럽에서는 알루미늄 생산에 있어 2차 재료의 전체 사용이 50%가 넘습니다(Luthin et al. 2021 ). 1차 생산에 필요한 에너지의 단 5%만 필요하다는 것은 알루미늄 재활용의 가장 중요한 이점입니다(Wallace 2011 ; Zimring 2016 ; Luthin et al. 2021 ).

3 사회생활주기 평가

수명주기 사고는 공급망과 전체 수명주기에 따른 제품의 영향을 식별하기 위한 개념입니다. 전과정평가(LCA)는 전 과정에 걸쳐 제품이 환경에 미치는 영향을 분석하고 측정하기 위한 표준화된 방법으로 처음 개발되었습니다(ISO 2006 ). 이를 기반으로 S-LCA는 제품 및 서비스의 수명주기 전반에 걸쳐 잠재적인 긍정적 및 부정적 사회, 사회경제적 영향을 평가하기 위해 개발되었습니다(Mancini et al. 2018 ; UNEP 2020 ). 2009년 UNEP/SETAC 수명주기 이니셔티브는 2020년에 업데이트된 S-LCA에 대한 첫 번째 지침을 발표했습니다(UNEP 2020 ).

S-LCA는 제품 수명주기에 따라 관련 이해관계자에게 생성된 영향을 평가합니다. 여기에는 범위 및 목표 정의, 사회 생애주기 목록 분석, 사회 생애주기 영향 평가(S-LCIA) 및 결과 해석(UNEP 2020 )이 포함됩니다. 반복적 접근 방식을 사용하면 변화하는 조건과 새로 추가된 데이터를 수용하기 위해 구현 중에 목표와 범위를 조정하고 수정할 수 있습니다(Werker et al. 2019 ). 정의된 시스템 경계를 기반으로 사회 생활주기 목록 프로세스에서 관련 데이터가 수집됩니다. 여기에서는 다음 S-LCIA에 필요한 조사 시스템에 대한 자재 흐름 및 추가 정보가 수집됩니다. S-LCIA 동안 잠재적인 사회적 위험과 이익은 사회 생활주기 목록 결과와 연결되고 방법론적 프레임워크를 사용하여 계산됩니다. S-LCA의 영향 평가에는 참조 척도 접근법(유형 I)과 영향 경로 접근법(유형 II)이라는 두 가지 종류가 있습니다. 기준 척도 접근법은 기준점(예: 부문 평균, 목표, 규범)을 기반으로 제품 시스템 내 활동의 사회적 성과에 중점을 둡니다. 영향 경로 접근 방식은 제품 시스템 활동과 그에 따른 사회적 영향 사이의 인과 관계 또는 상관 기반 관계를 사용하여 활동의 결과와 장기적인 영향에 중점을 둡니다(UNEP 2020 ). S-LCA의 마지막 단계에서는 결과를 해석하고 추가 조치와 권장 사항을 도출합니다(Werker et al. 2019 ; UNEP 2020 ).

제품 평가의 맥락에서 S-LCA를 적용하려면 가치 사슬을 따라 다양한 프로세스 위치에 대한 정확한 현장별 데이터가 필요합니다. 사용 가능한 프로세스 현장에 대한 정보가 없거나 사회적 위험에 대한 보다 일반적인 개요가 필요한 경우에도 핫스팟 분석을 적용할 수 있습니다(Thies et al. 2019 ). 고려되는 접근 방식과 사회적 지표에 따라 사회적 핫스팟은 긍정적이거나 문제가 있거나 위험한 상황이 발생할 수 있는 특정 지역으로 정의됩니다(UNEP 2020 ). 특히, 데이터베이스는 국가 및 부문 기반의 사회적 위험을 평가하여 일반적인 수준에서 사회적 핫스팟을 분석하는 데 사용됩니다. 현재 사용 가능한 소셜 데이터베이스는 SHDB(Social Hotspot Database)와 PSILCA © (Product Social Impact Life Cycle Assessment ) 데이터베이스입니다. 본 연구에 사용된 데이터베이스는 GreenDelta Gmbh에서 출판한 PSILCA © V2였습니다. 여기에는 방법론 시트(UNEP 2013 )의 이전 버전에서 식별된 이해관계자와 하위 범주가 포함됩니다.

S-LCA 또는 핫스팟 분석에 대한 UNEP 지침의 적용은 첫 번째 출판 이후 꾸준히 발전해 왔으며 해당 방법은 다양한 분야에 적용되었습니다(UNEP 2020 ). 구현 영역 은 리튬 이온 배터리 산업의 복잡한 공급망(Thies et al. 2019 ) 에 대한 섬유 공급망 평가(Martin 및 Herlaar 2021 )부터 원자재 또는 부문별 연구(Mancini et al. 2018 ; Werkeretal.2019 ) . Karlewskiet al. ( 2019 )은 자동차 산업의 S-LCA에 관한 논문에서 회사별 데이터를 사용한 S-LCA 연구가 복잡한 공급업체가 있는 산업에서도 가능하다고 언급했습니다. Karlewski et al. ( 2019 )에 따르면 자동차 산업의 주요 어려움과 한계는 지표 표준화, 공급망 적용 프로세스에 대한 지식 부족, S-LCA 결과 해석 경험 부족입니다.

4 방법론

알루미늄 가치 사슬의 사회적 위험을 식별하기 위해 제품 및 조직의 사회 수명 주기 평가 지침 (UNEP 2020 )을 기반으로 한 사회적 핫스팟 분석을 두 가지 알루미늄 제품에 대해 수행했습니다. 본 연구에서는 OpenLCA © 와 GreenDelta GmbH에서 개발한 2017년 사회 위험 지표 데이터베이스 PSILCA © V2를 사용했습니다. 이 연구는 관련 데이터 및 프로세스 정보를 제공하는 알루미늄 부품을 생산하는 회사(시스템 경계 내 마지막 공급망 행위자)와 협력하여 수행되었습니다.

4.1 사례 연구

회사와 함께, 내부 및 외부 커뮤니케이션의 중요성 측면에서 사회적 위험 평가가 회사에 가장 유리한 두 가지 관련 있고 적합한 알루미늄 제품을 식별하기 위한 요구 사항이 정의되었습니다.

  1. 1.앞으로 자동차 제조업체에서는 사회적 측면에 대한 요구 사항이 높아질 것으로 예상되기 때문에 해당 제품은 전기 이동성 프로젝트의 일부가 되어야 했습니다.
  2. 2.제품은 가급적이면 연속 생산되거나 향후 생산이 시작되어야 합니다.
  3. 삼.가장 좋은 경우는 사회적 핫스팟 분석을 통해 지속 가능성의 추가 차원을 다루기 위해 환경 LCA가 이미 완료되었습니다.
  4. 4.제품 및 공급업체는 해당 카테고리 관리자의 프로젝트 승인을 받아야 합니다.
  5. 5.공급업체는 프로젝트에 참여하고 공급업체 설문지에 응답하는 데 동의해야 했습니다.

요구 사항을 기반으로 이 연구에서는 전기 자동차 이동을 위한 구동 장치 역할을 하는 OEM(주문자 상표 부착 방식) 구동 시스템의 일부인 비동기 전기 모터의 회전자에 중점을 두었습니다. 로터 자체는 전기 모터의 움직이는 부분입니다. 회전자 주위의 고정 고정자는 구리 권선과 영구 자석에서 회전 자속을 생성하여 회전자를 통해 닫힙니다. 회전자에 비해 자속의 비동기 회전을 통해 회전자에 원주방향 힘이 생성되고, 이로 인해 회전자가 회전하게 됩니다. 로터 내에서 서로 다른 두 가지 기능을 가진 두 개의 알루미늄 부품을 분석하여 이들 부품의 상호 작용을 통해 로터의 기능과 결과적으로 구동 장치의 기능을 활성화했습니다. 첫 번째로 고려된 구성 요소인 "고순도 알루미늄"은 철제 농형 케이지 주변의 로터 냉각 시스템의 다이캐스트 알루미늄이었습니다. 고순도 알루미늄은 다이캐스팅 공정을 통해 철제 농형 케이지 주위에 주조됩니다. 이번 연구에서는 새장 내부의 철을 조사하지 않았습니다. 사용된 알루미늄은 순도가 높고 전도성이 우수하여 대류 열 방출을 통해 내부 로터 냉각이 가능합니다(Doerr et al.  2019 ). 한 번의 주조 공정에는 2kg의 순수 알루미늄이 필요하며, 1kg은 제품에 사용되고 1kg은 생산 폐기물(다이캐스팅 공정에 다시 추가될 예정)입니다. 순도가 높기 때문에 구입한 알루미늄 잉곳은 1차 알루미늄에서 유래해야 합니다. 두 번째로 고려되는 구성 요소인 "균형 디스크"는 회전하는 동안 로터 시스템의 불균형을 방지하는 로터 양쪽 끝에 있는 두 개의 알루미늄 합금 밸런싱 디스크로 구성됩니다. 밸런싱 디스크의 무게는 약 0.2kg입니다. 둘 다 2차 알루미늄 합금으로 구성됩니다. 본 제품은 2차 소재를 사용하는 이유는 화학적 조성이 기능 구현과 무관하고 1차 알루미늄에 비해 훨씬 경제적이기 때문입니다. 더욱이, 2차 알루미늄의 합금 원소는 추가 가공에서 더 나은 기계 가공성을 보장합니다(Cui 및 Roven 2010 ). 회사의 조립 라인에서 알루미늄 부품으로 로터를 생산한 후 로터는 추가 생산 단계를 위해 OEM 측으로 전달됩니다. 프로젝트의 이 단계에서 각 카테고리는 하나의 개별 공급업체에 의해 제공됩니다.

4.2 공급업체로부터 데이터 수집

비즈니스 관계를 공개하거나 위태롭게 하지 않기 위해 선정된 공급업체는 본 연구에서 익명으로 사용되었습니다. "밸런싱 디스크" 범주에는 "공급업체 1"이라는 이름으로, "고순도 알루미늄" 범주에는 "공급업체 2"라는 이름으로 표시되었습니다. 회사 소재 기술 전문가와 협력하여 1차 및 2차 알루미늄 생산 시스템 경계 내의 프로세스를 기반으로 각 제품에 대한 정보, 하위 공급업체의 생산 위치 및 물질 수지 정보를 쿼리하는 설문지를 작성했습니다.

공급업체의 참여를 독려하기 위해 첫 번째 섹션에서는 연구의 배경과 목적을 설명했습니다. 또한 공급망의 기업 실사 의무에 관한 독일법(Bundestag 2021 )과 같은 향후 법률에 대한 설문지에 응답하여 공급업체가 얻을 수 있는 이점에 대한 개요가 제공되었습니다. 이는 데이터가 익명으로 사용되었음을 공급자에게 보장하는 면책조항으로 보완되었습니다. 두 번째 섹션에는 설문지 작성을 용이하게 하기 위해 설문지에 사용된 용어집이 포함되어 있습니다. 또한 발생할 수 있는 질문을 방지하기 위해 공급업체에게 가상 공급망의 예를 보여주었습니다. 마지막 섹션에서는 공급업체로부터 필수 정보를 수집했습니다. 위치 및 연락처 주소에 대한 일반 정보 외에도, 문의한 제품의 내부 제조 프로세스 및 추가 공급망 행위자에 대한 구체적인 정보가 요청되었습니다. 공급업체 네트워크에 대한 질의는 국가 및 부문 수준에서 필수였습니다. 이러한 접근 방식은 공급업체가 협력을 상호 비즈니스 관계에서 신뢰 구축 수단으로 여기고 압도적인 요청을 거부하지 않도록 하기 위해 선택되었습니다. 설문지의 정보는 문헌 연구를 통해 설명된 공급망을 보완하는 데 사용되었습니다.

4.3 기능 단위 및 시스템 경계

앞서 설명한 선택된 제품의 기능 유닛은 로터의 불균형을 방지하는 기능을 갖춘 "밸런싱 디스크"와 자기장 전도 및 로터 냉각 기능을 갖춘 다이캐스트 "고순도 알루미늄"이었습니다.

기밀 유지를 위해 회사의 익명성을 보장하기 위해 유럽 국가(EC), 아시아 국가(AC), 아프리카 국가(AfC), 북미(NA), 남미(SA) 등 여러 국가를 각 대륙별로 익명화했습니다. . 회사의 정체성을 밝히지 않는 국가는 연구에서 명명됩니다.

두 가지 구성 요소인 "고순도 알루미늄"과 "밸런싱 디스크"는 각각 별도의 공급망을 갖고 있으며 이는 EC3의 회사 생산 공장에서 통합됩니다. 이러한 이유로 "고순도 알루미늄"에는 고순도 알루미늄이 포함되고 "밸런싱 디스크"는 2차 알루미늄 합금으로 구성된다는 사실 외에도 두 가지 기준 흐름이 사용되었습니다. 모든 영향은 "고순도 알루미늄" 구성 요소 1톤과 "밸런싱 디스크" 1톤과 관련이 있습니다. 공급된 재료에는 각각 프로세스당 톤당 금전적 가치가 할당되었습니다. 공급업체와의 기밀 유지 계약으로 인해 결정된 가치와 가격은 이 문서에 제시되지 않습니다.

이 연구에서는 요람에서 문까지의 접근 방식이 사용되었습니다. 그림 2 에 표시된 시스템 경계에는  선택된 두 구성 요소와 로터 자체를 생산하는 데 필요한 모든 관련 제조 프로세스가 포함되었습니다. "밸런싱 디스크" 구성 요소는 AC1의 실리콘 및 마그네슘 합금 원소와 AC2의 구리 스크랩을 추가하여 EC1 및 EC2의 알루미늄 스크랩으로 만들어집니다. 공정은 EC3 회사 공장의 밸런싱 디스크 최종 조립, EC1 공장의 칩 제거 공정, AC2 “Supplier 1”의 합금바 다이캐스팅 생산, 주조 공정으로 나누어졌습니다. "공급업체 1"의 직접 공급업체에서 알루미늄 잉곳으로 합금을 공급합니다. AC1의 마그네슘 및 실리콘 합금원소의 생산공정은 제품체계에 포함되지 않고 원산지만 명시되어 있다. 스크랩 및 합금 요소의 경우 공정에서 최대 사용에 대한 정보가 백분율로 제공되었습니다. 주조 공정이 끝나면 2차 알루미늄 잉곳이 '공급업체 1'로 전달됩니다. 잉곳은 먼저 녹은 다음 다이캐스팅 공정을 통해 필요한 모양으로 압축됩니다. 다이캐스팅 공정 후 표면 처리가 이루어집니다. CNC 기계는 AC2의 공장을 떠나 EC1의 회사 공장으로 가기 전에 남은 생산 잔여물을 제거합니다. "고순도 알루미늄" 부품은 모두 1차 알루미늄으로 생산되었습니다. 주요 알루미늄 경로는 보크사이트 채굴, 알루미나로의 추가 가공, 관련 주조 공정을 포함한 후속 전기분해 공정으로 구성되었습니다. 고순도 알루미늄의 경우, 거래자 “Supplier 2”로부터 잉곳을 공급받았습니다. 재료의 "공급업체 2"의 직접 공급업체인 전기분해는 각각 유럽과 남미에 기반을 둔 9개의 서로 다른 알루미나 공급업체를 통해 EC4에서 이루어졌습니다. 알루미나 생산업체는 주로 정유업체와 동일한 국가에 있는 다양한 광산에서 보크사이트를 받았습니다. 'Supplier 2'에서 제공한 고순도 알루미늄은 EC3에 있는 회사 공장에서 알루미늄 다이캐스팅 공정으로 추가 가공되어 최종 제품인 전기 모터의 회전자 부품으로 정확한 위치에 조립되었습니다.

그림 2
그림 2

제품 시스템의 주요 입출력은 위치 간 운송 노력, 물과 에너지 사용량, 정유 공정에서 레드머드와 같은 폐기물 생산, 배출, 두 알루미늄 생산 경로에 대한 특정 입력으로 정의되었습니다(Liu 및 Wu 2012). ; 케이타 2020 ). 알루미늄 생산을 위해 지정된 투입량은 전기분해 공정에 사용된 빙정석과 탄소 양극, 그리고 2차 알루미늄 생산 공정에 탄소 양극으로 제한되었습니다(Bergsdal et al. 2004 ; Vasters and Franken 2020 ). 정유 공정, 연료, 보크사이트 채굴 장비, 운송 및 스크랩 수집 공정에 각각 사용되는 화학 물질은 시스템의 추가 입력으로 확인되었습니다. 알루미늄 제품 외에 폐기물 및 배출물도 시스템의 산출물로 간주될 수 있습니다. 화학 물질 및 탄소 양극, 에너지 흐름, 운송 노력 및 생성된 폐기물과 같은 각 공정 단계에 필요한 첨가제는 공급업체의 정보 밀도가 낮고 제한 사항으로 인해 포함되지 않았습니다. 알루미늄 스크랩 수집도 고려되지 않았습니다.

4.4 이해관계자 카테고리, 하위 카테고리, 지표

사회 생애주기 평가(S-LCA) 하위 범주에 대한 방법론적 시트 ( UNEP  2021 )는 시스템 경계에 포함된 단위 프로세스와 관련된 사회적 핫스팟 평가를 위한 이해관계자 범주, 하위 범주 및 지표를 선택하기 위한 출발점이었습니다. 최종 선택은 회사 자체 행동 강령 및 공급업체 행동 강령의 관련성, SAQ 4.0(지속가능성 2021 ) 의 요구 사항 , 공급망 내 인권 실사에 대한 고객 요구 사항, 법적 요구 사항(예: 공급망의 기업 실사 의무에 관한 독일법에서 따왔습니다. 예를 들어 후자는 아동 노동, 강제 노동, 노예 제도, 산업 보건 및 안전, 결사의 자유, 차별, 공정한 급여, 유해한 토양 변화, 오염, 불법 토지 점유, 보안군을 다루고 있습니다(Bundestag 2021 ). 이해관계자 범주에는 근로자, 가치사슬 행위자, 사회, 지역사회가 연구 대상으로 선정되었습니다. 12개의 관련 하위 범주는 22개의 사회적 지표(주로 방법론 시트에서 가져옴)로 평가되었으며, 각 하위 범주에 대한 사회적 지표 할당은 1개에서 3개까지 다양합니다.

표 1은 본 연구에서 고려된 단위와 함께 이해관계자 범주, 하위 범주 및 사회적 지표를 보여줍니다. 또한 가계도 매트릭스의 품질 지표를 사용하여 데이터 품질 점수를 매깁니다. 1은 최고를 나타내고 5는 최악의 데이터 품질을 나타냅니다(신뢰성, 완전성, 시간, 지리 및 기술 포함)(Eisfeld 2017 ).표 1 선택 기준 및 PSILCA © 혈통 매트릭스 평가를 기반으로 한 각 데이터 품질과 함께 분석에서 고려된 모든 지표의 개요 . *로 표시된 지표는 본 연구의 저자가 가계도 평가에 따라 평가한 것입니다.

풀 사이즈 테이블

4.5 모델링 및 소셜 핫스팟 평가 프로세스

다음 단계는 부문 및 국가 수준의 PSILCA © 데이터베이스 에서 사회적 지표에 제품 시스템과 그 경계에 대한 정보를 할당하는 것이었습니다 .

활동 변수는 프로세스 출력에 할당할 수 있는 프로세스 활동을 표시합니다. 본 연구에서 사용된 활동변수는 PSILCA © 데이터베이스 에서 제공하는 부문별 근로시간이다 . PSILCA © 에서 근무 시간은 Eisfeldt( 2017 ) 에 제공된 다음 공식을 사용하여 1 USD의 프로세스 출력에 연결됩니다 .

𝑊𝑜𝑟𝑘𝑒𝑟ℎ𝑜𝑢𝑟𝑠=𝑈𝑛𝑖𝑡𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑐𝑜𝑠𝑡𝑠𝑀𝑒𝑎𝑛ℎ𝑜𝑢𝑟𝑙𝑦𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑐𝑜𝑠𝑡(𝑝𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦𝑒𝑒)

with𝑈𝑛𝑖𝑡𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑐𝑜𝑠𝑡𝑠=𝐶𝑜𝑚𝑝𝑒𝑛𝑠𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑜𝑓𝑒𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦𝑒𝑒𝑠(𝑖𝑛𝑈𝑆𝐷𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦−𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑠𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑛𝑑𝑦𝑒𝑎𝑟)𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡(𝑖𝑛𝑈𝑆𝐷𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦−𝑠𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑛𝑑𝑦𝑒𝑎𝑟)

간단히 말해서, 근무 시간은 특정 부문의 생산 단계를 완료하는 데 필요한 USD당 노동 시간을 나타냅니다(UNEP 2020 ).

중간 위험 시간은 PSILCA © 데이터베이스 의 특정 사회적 위험에 해당합니다 . 특정 부문에서 근무하는 근로자 시간이 많을수록 지역 사회 위험이 발생할 가능성이 높을수록 해당 공급망에서 해당 부문의 중간 위험 시간 수가 더 많아집니다. 중간 위험 시간은 PSILCA © 에 의해 제공되고 계산되며 , 이는 평가 부문의 1달러 산출을 생성하기 위해 중간 위험과 관련하여 관찰된 지표 위험을 지정합니다. 또한 가치 사슬을 고려할 때 중간 위험 시간은 각 가치 창출 수준의 금전적 산출물과 상쇄될 수도 있습니다. 이러한 상쇄를 통해 부문별 금전적 생산량을 기반으로 사회적 위험의 가중치 분포를 계산할 수 있습니다(Eisfeld 2017 ; Mancini et al. 2018 ).

PSILCA © V2(Eisfeldt  2017 )에서 선택된 이해관계자, 영향 범주 및 관련 사회적 지표에 대해 사용할 수 있는 모든 정보는 해당 국가의 부문별 프로세스를 선택하여 OpenLCA의 개별 공급망 행위자에게 할당되었습니다. 각 프로세스와 특정 국가에 대해 가장 동등한 부문이 선택되었습니다. PSILCA © 의 프로세스와 직접적으로 일치하는 부문이 없는 경우 다음으로 가장 유사한 부문이 선택되었습니다(예: 브라질의 보크사이트 채굴의 경우 브라질의 철 채굴 부문이 선택되었습니다). 결과를 해석할 때, 제공된 모든 사회적 지표가 해당 분야와 관련이 있는 것은 아니며, 부분적으로 추정되었거나 국가 수준에서만 제공되었다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 상황은 사회적 지표의 데이터 품질을 평가하여 고려되었습니다.

결과에서는 이해관계자 항목과 관련 지표에 대해 서로 다른 두 가지 평가 방법이 사용되었습니다. 한편, 설명된 중간 위험 시간은 "근로자"에 사용되었습니다. 이는 근로자의 잠재적인 사회적 위험을 가장 정확하게 나타내기 때문입니다. 반면, '지역사회', '가치사슬 주체', '사회'에 대해서는 중간위험시간을 사용하지 않았다. 위의 이해관계자 범주에 대한 지표는 주로 국가 수준을 기반으로 했습니다. 따라서 이러한 지표를 부문별 근무 시간에 할당하면 위험 잠재력이 잘못 표시될 수 있습니다. 따라서 Maister et al.이 개발한 PSILCA © 의 수명주기 계산 에서 지표를 직접 정량화하는 접근 방식은 다음과 같습니다 . ( 2020 )이 여기에 사용되었습니다.

PSILCA ©는 할당된 사회적 지표를 사용하여 각 부문 및 국가별 USD 생산량당 근무 시간을 상쇄하므로 PSILCA © 에서 생성된 각 부문별 가치에 금전적 투입 및 산출을 할당하여 "에 대한 중간 위험 시간"을 계산해야 했습니다. 노동자”. 각 프로세스의 금전적 성과를 해당 사회적 지표에 따라 평가하는 단계에서는 두 가지 접근 방식이 채택되었습니다. 첫 번째 접근 방식에서는 각 공급망 프로세스의 출력 분석에서 얻은 가중치가 사용되었습니다. 가중치는 각 경우에 재료 1톤당 결정된 시장 가격을 사용하여 수행되었습니다. 그런 다음 금전적 생산량을 근무 시간에 대해 할당하여 중간 위험 시간 형태로 각 가치 사슬에 대한 사회적 위험을 가중 분포했습니다. 다른 방법은 비가중 접근법을 사용했습니다. 이 접근 방식에서는 각 가치 사슬 수준에서 얼마나 많은 가치가 창출되었는지에 관계없이 각 프로세스는 1달러의 출력에 귀속되었습니다. 이 방법은 PSILCA © 의 금전적 가치를 기반으로 중간 위험 시간 출력을 집계하지 않았 으며 다양한 국가 및 프로세스의 사회적 지표에 대한 비가중 비교를 제공했습니다. 두 가지 가중치 부여 방법의 중간 위험 시간이 결과에 제시되었습니다.

이해관계자 범주 "근로자" 결과에 대해 저자는 위험 매트릭스를 개발했는데, 이는 부문별 근무 시간과 각 사회적 지표의 잠재적 발생 가능성 간의 상관관계를 보여주는 데 사용되었습니다. 이 다이어그램은 가중되지 않은 중간 위험 시간 계산, 즉 해당 부문의 1달러에 대한 각 근무 시간과 사회적 위험 가능성의 조합을 시각화한 것입니다. 그림  3은 본 연구의 사회적 지표 분석 단계에 대한 개요를 제공합니다.

그림 3
그림 3

5 결과 및 논의

5.1 작업자

그림  4a 는 동일한 프로세스의 금전적 결과를 기반으로 한 가중 중간 위험 시간(MHR)을 보여주며 상당한 차이를 보여줍니다. "AC1 Mg 처리"(112.6 MRH)에서 가장 높은 값이 발견되었으며 "EC2 Al-Tense 스크랩"(111.23 MRH)이 바로 뒤를 이었습니다. 가중 결과에서는 공정한 급여 와 아동 노동 외에 성별 임금격차 의 기여도가 관련 기여가 되었습니다. 부문별 노동력에서 여성 의 MRH 분포는 고려된 모든 프로세스에서 거의 동일했습니다. 그림  4b 는 "밸런싱 디스크"의 8개 공급망 행위자의 비가중 MRH를 나타냅니다. "AC1 Mg 처리" 프로세스는 가중치를 적용하지 않았을 때 5.36 MRH를 생성했습니다. 주요 원인은 공정한 급여 와 아동 노동 이었습니다 . 두 번째로 높은 점수는 약 85% 더 작았으며 "AC1 Si-Processing"(0.75 MRH)에서 발견되었으며 공정 급여 와 아동 노동은 각각 대략 절반 정도 기여했습니다. 나머지 공정의 MRH 범위는 0.06~0.16입니다.

그림 4
그림 4

"고순도 알루미늄"의 경우 "AfC1 Mining (Bauxite)"(기니) 프로세스는 주로 DALY , 공정한 급여 및 아동 노동 으로 인해 가중치를 적용하지 않았을 때 가장 높은 값(8.75 MRH)을 얻었습니다 (그림  5b ). 약 30% 더 작은 다음으로 낮은 값은 "EC5 Mining (Bauxite)"(6.20 MRH)에서 발견되었으며, 부문별 노동력 과 성별 임금 격차 에서 여성이 거의 동일하게 구성되었습니다 . 또한 “NA Refinery (Al-Oxide)”는 나머지 공정(0.67~0.10 MRH)보다 더 높은 위험도(2.80 MRH)를 나타냈습니다. 가중치를 부여했을 때, 주로 성별 임금 격차 로 인해 "EC4 제련(전기분해)" 프로세스가 이 공급망의 다른 프로세스(902.87 MRH)보다 훨씬 더 높은 가중치를 부여했다는 점은 주목할 만합니다 . 필요한 원자재인 보크사이트와 수산화알루미늄의 총 가치를 채광 및 정유소의 공급망 행위자에게 분배함으로써 가중치 고려 사항에서 MRH가 크게 낮아졌습니다.

그림 5
그림 5

잠재적인 소셜 핫스팟을 시각화하기 위해 저자가 매트릭스를 개발했습니다. 예시 적 으로 그림  6은 취업 자녀 지표에 대한 근로시간의 비율을 보여준다 . "균형 디스크"의 경우 AC2 및 AC1의 프로세스는 빨간색 소셜 핫스팟 영역에 표시되고 AC2의 프로세스는 중간 위험 범위에 표시됩니다. "고순도 알루미늄"의 경우 "AfC1 채굴(보크사이트)" 및 EC6의 프로세스가 빨간색 소셜 핫스팟 영역에 표시됩니다. “SA2 Mining(Bauxite)”(가이아나)에는 고용률이 10%가 넘는 자녀가 있었지만 근무 시간에 대한 가치는 더 낮았으며 특별 집중 영역에 그려졌습니다. "NA Mining(Bauxite)" 및 "NA Refinery(Al-Oxide)", "AfC2 Mining(Bauxite)"(수리남), "SA1 Mining(Bauxite)"(브라질) 및 EC3의 내부 처리는 중간 위험 영역에 속했습니다. . 그러나 중간 위험에 위치한 프로세스는 MRH의 작은 부분만을 나타냅니다. 취업 중인 아동 지표에 대한 이 공급망의 MRH는 기니의 보크사이트 채굴이 주도했으며, 이는 7~14세 근로 아동의 38%로 가장 높은 가치를 나타냅니다. 여기서 MRH 비율이 매우 높은 프로세스는 국가의 잠재적인 사회적 위험 식별을 억제할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 위험 매트릭스는 EC6와 가이아나의 프로세스에서 아동 노동이 차지하는 비율도 사회적 위험으로 표시되었음을 나타내는 데 도움이 됩니다.

그림 6
그림 6

두 공급망 모두에서 AC1, EC2, EC6, 기니(AfC1) 및 가이아나(SA2)의 프로세스는 아동 노동이 사회적으로 핫스팟이 되는 영역에 있었습니다. (Vasters and Franken 2020 ) 에 따르면 보크사이트 채굴 부문에서는 영세 채굴 방법이 거의 존재하지 않으며 보크사이트 채굴은 중장비를 사용하는 대규모 산업 채굴을 통해서만 수익성이 있습니다(Bergsdal et al. 2004 ). EC6와 기니(AfC1)의 산업 광산 공정에서는 아동 노동 발생률이 낮을 것으로 예상되었습니다. 이러한 가정은 보크사이트 채굴에 관한 비정부기구 Human Rights Watch의 최근 보고서에서도 확인되었으며, 이 지역에서는 아동 노동이 전혀 발생하지 않았다고 합니다(Wormington and Bugalski 2021 ).

AC2 프로세스가 중간 위험 범위에 속하는 동안 "밸런싱 디스크"에 대한 강제 노동 빈도 에 대한 사회적 핫스팟은 확인되지 않았습니다 . 그러나 두 AC1 프로세스의 값이 더 높은 근무 시간으로 인해 MRH 수가 증가한 것으로 나타났기 때문에 비가중 MRH에서는 이러한 분포가 감지되지 않았습니다. 가중 평가의 경우 금전적 생산량이 높아짐에 따라 이 분포가 변경되었습니다(그림  7 ). '고순도 알루미늄'의 경우, 빈번한 강제노동 에 대한 사회적 핫스팟이 발견되지 않았습니다 . 기니(AfC1)의 채굴 프로세스와 EC6의 채굴 및 정제 프로세스는 중간 수준의 위험을 나타냈습니다.

그림 7
그림 7

두 공급망 모두 직원 1인당, 주당 근무 시간 에 대해 두 공급망 모두에서 사회적 위험이 확인되지 않았습니다. 위험도가 낮은 것으로 나타난 EC2 프로세스와 EC1의 "밸런싱 디스크" 프로세스의 작업 시간을 제외하면 모든 프로세스는 중간 위험 범위에 속했습니다. '고순도 알루미늄'의 경우 가이아나만이 중간 위험 범위의 경계선에 있었습니다. 두 공급망 모두에 대해 비가중 MRH에 대해 유사한 분포가 감지되었습니다.

공급망 "균형 디스크"의 부문별 노동력에 속한 여성 의 경우 , EC1에 위치한 두 프로세스는 해당 국가의 남성과 여성에 대한 불평등한 직업의 일반적인 위험으로 인해 사회적 핫스팟을 드러냈습니다. AC2(중위험)의 구리 재활용 공정을 제외하고 다른 모든 공정에서는 위험이 없는 것으로 나타났습니다. 가중치를 적용하지 않은 경우 EC1 및 AC2 구리 재활용 프로세스가 가장 높은 비율을 차지했습니다. 사회적 위험이 없는 사람들의 분포는 대략 유사했습니다. "고순도 알루미늄"의 경우 기니와 EC5의 광산 부문에서 사회적 핫스팟이 발견된 반면 EC5의 광산 부문은 비가중 MRH의 분포를 지배했습니다.

성별 임금 격차 에 대해서는 여러 국가에서 이용 가능한 정보가 없었습니다. 그러나 "밸런싱 디스크"에 대한 AC2 및 EC1의 프로세스에서는 소셜 핫스팟이 드러났습니다(다이 캐스팅 프로세스(AC2, 중간 위험) 제외). EC1의 프로세스는 남성에 비해 여성의 평균 임금 격차 비율이 가장 높았습니다. 회사 내부 가공 공정의 높은 가치는 비가중 MRH에도 반영되었으며, AC2의 구리 재활용 공정의 MRH가 가장 낮았습니다. '고순도 알루미늄'의 경우 모든 공정이 사회적 핫스팟을 나타냈습니다. 이용 가능한 값의 분포를 보면 성별 임금 격차가 20~30%인 경향이 있는 것으로 나타났습니다. EC5 채굴 부문에서 48.53%라는 높은 값은 EU 보고서 2014(Boll and Lagemann 2018 ) 에 따르면 EC5의 평균 급여 격차가 약 8% 수준이었기 때문에 보다 자세한 조사가 필요한 극단적인 값으로 간주되어야 합니다 . 2014년 여성과 남성의 평균 급여 격차는 EU에서는 14.1%, EC1에서는 20.1%였습니다(Boll and Lagemann 2018 ). 확인된 임금 격차는 이 공급망 부문의 전형적인 현상이 아니라 오히려 여성과 남성 간의 임금 격차를 해소하기 위한 사회의 글로벌 과제라고 결론지을 수 있습니다.

공급망의 작업장에서 치명적인 사고가 발생하는 사회적 핫스팟 "밸런싱 디스크"는 AC2의 구리 재활용 프로세스로 연간 15.01건의 작업장에서 100,000명의 직원이 사망했습니다. 이는 가중 MRH와 비가중 MRH 중 가장 높은 비율을 차지했습니다. '고순도 알루미늄'의 경우 유럽 국가 전체의 공정에서 위험이 나타나지 않았습니다. 브라질과 기니 광산 부문은 위험도가 중간 수준이었습니다. 수리남의 광업 부문은 이 지표에서 연간 10만명의 근로자당 33건의 치명적인 사고를 발생시키는 특이치였습니다. 기니, 수리남, 브라질의 세 가지 프로세스 집합도 비가중 MRH 내에서 가장 중요한 비율을 나타냅니다. 브라질 수리남(SA1) 및 AC2의 소셜 핫스팟은 데이터베이스가 생성된 2017년에 이러한 지표가 이미 5년 이상 되었기 때문에 예약을 통해서만 사용해야 한다는 점에 유의해야 합니다(Eisfeldt  2017 ).

공급망 "밸런싱 디스크"의 요정 급여는 AC1 실리콘 처리 및 EC2 재활용 부문에 중간 위험을 뿌렸습니다. "AC1 Mg-Processing"만이 소셜 핫스팟 영역을 나타냅니다. AC2와 EC1의 나머지 프로세스는 위험 없음 영역에 배치되었습니다. 이러한 분포는 비가중 MRH에서도 볼 수 있습니다. '고순도 알루미늄'으로는 'NA Refinery(Al-Oxide)'가 소셜 핫스팟을 드러냈다. “NA Refinery (Al-Oxide)”는 비가중 및 가중 MRH 값이 가장 높았습니다. NA(중위험)의 채굴 프로세스를 제외하고 모든 프로세스는 위험 없음 범위에 있었습니다. 공정한 급여를 위해 PSILCA ©는 두 지표인 부문 평균 임금과 월 생활 임금 간의 비율 계산 을 사용했습니다 . "고순도 알루미늄"에 대한 비가중 MRH를 계산할 때 기니의 채광 공정에 대한 MRH의 증가가 눈에 띄었는데 이는 위험 매트릭스에서 기니의 위치에 포함되지 않았습니다. 따라서 PSILCA © 가 기니에서 진행한 공정에 대한 MRH 계산에 오류가 있다고 가정했습니다. 이는 적어도 두 가지 관점에서 위험 요소를 고려해야 할 필요성을 다시 한번 보여주었습니다.

근로자의 권리는 근로시간과 별도로 분석되었습니다. "균형 디스크" 공급망의 AC1 프로세스의 경우 결사권 및 파업권에 대한 값은 사회적 핫스팟을 나타냅니다. 단체교섭권과 파업권이 사회적 취약지역에 있던 AC2 구리 재활용 공정에도 마찬가지였다. 다른 프로세스에서는 주로 브라질(SA1) 및 AC2에 대한 중간 위험 예외를 제외하고 사회적 위험이 없는 것으로 나타났습니다(표  2 ). 하위 카테고리는 데이터 품질이 열악한 신뢰할 수 있는 정보 소스를 나타내지 않았습니다. 또한 Mancini et al. ( 2018 )은 데이터 품질이 낮기 때문에 PSILCA © 의 근로자 권리 정보를 업무에 사용하는 것을 자제했습니다. 그러나 이러한 지표의 결과는 완전성을 위해 포함되었습니다.표 2 두 공급망 모두에서 "노동자의 권리"에 대한 사회적 핫스팟. 1은 가장 높은 위험(주요 제한 사항)을 나타내고 3은 가장 낮은 위험(제한 없음)을 나타냅니다.

풀 사이즈 테이블

5.2 사회

외부 취약 국가 지수 (Messner and Fiertz 2019 )는 제조 공정이 진행되는 국가의 분쟁 위험을 평가하는 데 사용되었습니다. Mancini et al.의 위험 분류를 사용하여 프로세스를 평가했습니다. ( 2020 ) 도  8 에 도시된 바와 같다 . EC1과 EC7 국가만이 두 공급망 모두에서 위험이 없는 것으로 나타났습니다. EC4와 EC8은 중간 위험도를 보인 반면 나머지 국가는 사회적 핫스팟을 나타냈습니다. 지수 값이 가장 높은 국가는 '고순도 알루미늄' 공급망(97.4)에 속한 기니(AfC1)였습니다.

그림 8
그림 8

국제적으로 사업을 운영하는 기업의 경우, 필요한 경우 변화하는 정치적 발전에 신속하게 대응하기 위해 국가 취약성 위험과 관련하여 공급망 내 국가 및 사회의 취약성에 대한 개요를 갖는 것이 필수적입니다. 본 연구에서는 16개국 중 10개국이 취약국가 지수 에 대한 사회적 핫스팟을 표시했습니다 . 지수에서 두 공급망 중 가장 취약한 국가의 경우, 이 작업을 수행하는 동안 현 대통령을 상대로 군사 주도의 쿠데타가 발생했습니다(Akinwotu 2021 ). 따라서 이번 사건은 정치적 불안정이 상품 시장에 미칠 잠재적 영향을 보여주는 훌륭한 사례였습니다(FT 2021 ). 이 지수는 구매 및 투자 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 자체 생산 시설이나 직접 구매 계약이 없는 지역에서 개별 기업의 영향력은 미미한 것으로 간주되었습니다.

5.3 가치사슬 행위자

EC1, EC6 및 NA에서 반경쟁 행위 또는 반독점법 위반 채굴 프로세스(보크사이트)와 정유 프로세스(Al-Oxide)가 사회적 핫스팟으로 식별되었습니다 . 두 공급망 모두에서 단 두 국가(EC7(73%) 및 EC1(83%))의 공공 부문 부패에 대한 국가별 분석에서 위험 수준이 중간 또는 위험 없음 범위에 있었습니다(그림  9 ). 다른 모든 국가는 소셜 핫스팟을 표시했습니다. 최악의 성과를 낸 국가는 기니(AfC1, 27%)였습니다. 부문별로 확인된 부패 및 뇌물 수수에 적극적으로 관여한 분야에서는 브라질(SA1)과 EC5 광업 부문이 각각 19%의 점유율로 최악의 성과를 냈습니다. EC1 무역 부문(4%)을 제외하고 두 공급망의 다른 부문은 8%에 도달했습니다.

그림 9
그림 9

두 공급망 모두에서 가장 부정적인 이상치인 기니(AfC1)와 관련하여 공공 부문 부패가 높다는 진술은 문헌 출처, 특히 기니의 보크사이트 채굴과 관련하여 확인되었습니다(Knierzinger 2014 ; Wilhelm and Maconachie 2021 ). 기니의 부정적인 사례는 문헌 연구와 결합된 공공 부문 부패에 대한 국가 기반 지표가 데이터 소스가 이용 가능한 경우 국가에서 발생하는 프로세스에 대한 자세한 통찰력을 제공할 수 있음을 보여주었습니다. 반경쟁 행위 존재 여부 지표의 주제 영역은 미국 부문에서 글로벌 프로세스별 부문으로 추정하여 모든 값에 대해서만 다루었습니다. 전반적으로 채굴 프로세스의 성능이 좋지 않습니다. 미국 광업 부문에서 전 세계 광업 부문으로 추정했기 때문에 모든 수치는 거의 동일했습니다. 유사한 값으로 인해 이 지표에 대한 공급망의 위험을 도출하기가 어려웠습니다.

5.4 지역사회

원주민 권리 존중 측면에서 표 3 에 표시된 것처럼 사회적 핫스팟을 표시한 국가는 없습니다  . 우리의 결과와는 달리 Rorato et al. ( 2020 )은 브라질(SA1)의 광산이 원시림 지역의 대규모 삼림 벌채를 주도하고 있으며 브라질 정부의 지원을 받고 있음을 보여주었습니다. 탐사 활동 확대를 통해 원주민의 취약성이 크게 증가하고 있습니다. 특정 보크사이트 광산이 기니 지역 주민(AfC1)에게 가하는 위협에 관한 보고서에서도 보크사이트 채굴로 인해 발생할 수 있는 위험이 증가한 것으로 나타났습니다(Wormington and Bugalski 2021 ). 이러한 사례는 데이터베이스가 제공하는 지표에 단순히 의존하는 것이 의사결정의 단일 소스로 사용되어서는 안 된다는 점을 강화했습니다. 이 경우 외부 독립 문헌 출처나 보고서에 의한 검증이 매우 중요했습니다.표 3 공급망 내 원주민 존재에 대한 결과와 각 국가가 원주민 존재를 처리하는 방법. NB 3은 중간 위험을 나타내고 5는 위험이 없음을 나타냅니다.

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환경측면 및 관련 영향 항목 오염도 , 식수 적용 범위 , 위생 적용 범위 측면에서 PSILCA가 제공한 원시 데이터에서 오류가 발견되었습니다. 따라서 외부 환경성과지수(EPI) 지표가 오염 수준 대체 지표로 선택되었습니다(Wendling et al. 2020 ). EPI에도 나열된 식수 및 위생 범위 지표가 사용되었습니다. 전체 EPI에서는 AC1(37.3%), EC2(49%), AC2(42.6%), 가이아나(SA2, 35.9%), 수리남(AfC2, 45.2%), NA(48.2%), EC6(45.4%) )이 핫스팟 범위에 배치되었습니다. 기니의 환경 성과(AfC1, 26%)는 핫스팟 지역의 다른 국가에 비해 상당히 낮았습니다. EC3(63.7%), EC4(68.2%), EC8(74.8%), EC7(72.8%), EC5(69.1)는 모두 중간 위험 범위에 속했습니다. EC1은 77.2%로 전체 성능에서 가장 좋은 성능을 보였습니다.

위생 적용 범위 및 식수 적용 범위 지표 의 결과와 결합된 EPI 총점은 브라질 및 기니 국가에 대한 문헌 출처 및 보고서에서 확인된 것처럼 기업 활동으로 인해 잠재적인 환경 위험이 파생되는 경향을 보여주었습니다(Keita 2020 ; Fouche 2021 ; Wormington and 부갈스키 2021 ). 더욱이, 알루미나 생산 중에 생성된 레드머드는 적절하게 처리되지 않을 경우 엄청난 환경 위험을 초래한다는 점에 유의해야 합니다(Sushil 및 Batra 2008 ).

5.5 전반적인 결과

'밸런싱 디스크'의 경우 작업자를 위한 소셜 핫스팟은 총 7개, '고순도 알루미늄'은 10개로 확인되었습니다. 취약상태지수 의 경우 , 2차 경로의 소셜 핫스팟 영역에서 4명의 행위자 중 3명이 식별되었고, 1차 경로에서는 11명의 행위자 중 7명이 식별되었습니다. EPI 의 경우 보조 경로는 소셜 핫스팟 영역의 행위자 4명 중 3명을 나타냈고, 기본 경로는 행위자 11명 중 5명을 나타냈습니다. 가치사슬 행위자 지표 의 경우 취약국가 지수 와 유사한 분포가 나타났습니다. 두 공급망 모두에서 AC1과 기니(AfC1)의 프로세스는 모든 이해관계자 범주에 걸쳐 사회적 핫스팟 범위에 가장 자주 포함되었습니다. "고순도 알루미늄" 경로에 대한 소셜 핫스팟이 더 많이 발견된 반면, '밸런싱 디스크' 경로의 소셜 핫스팟 비율은 모든 프로세스에서 더 높았습니다. 이는 "밸런싱 디스크"(계층 4 공급업체 수준에서 시작)의 공급망이 더 짧기 때문입니다. 이 공급망의 경우 회사 내부 생산 전에 3개국의 7개 공급망 행위자가 고려되었으며, "고순도 알루미늄" 공급망에는 11개국 24명의 행위자가 있었습니다. 공급망 주체 수와 국가 수의 차이만으로도 추가 조사의 기본 경로가 더 복잡하다는 것을 의미합니다. 다양한 국가의 수가 많아지면 소셜 핫스팟의 가능성이 높아질 수 있습니다. 생태발자국에서와 같이 2차 재료 공급망이 1차 알루미늄 경로보다 사회적 영역에서 더 잘 수행된다는 진술은 제시된 결과에서 파생될 수 없습니다.

5.6 제한사항

제품 시스템을 만들고 시스템 경계를 정의한 후, 식별된 각 프로세스 단계에 적합한 국가별 부문이 할당되어 해당 국가의 각 프로세스를 가장 잘 나타냅니다. PSILCA를 사용한 알루미늄 부문 분석이 아직 이루어지지 않았기 때문에 이러한 선택을 할 때 기존 과학 문헌에 의존하는 것은 어려웠습니다. 선택된 부문은 각 경우에 해당 국가에서 진행되는 각 프로세스의 근사치로 볼 수도 있습니다. 보크사이트 정제 공정을 위한 화학 부문과 같은 중요한 부문이 종종 선택되었습니다. 알루미늄 관련 부문 정보는 어떤 국가에서도 제공되지 않았습니다. PSILCA가 각 사회적 지표에 대한 혈통 매트릭스 평가를 통해 제공한 데이터 품질 정보는 각 지표의 유용성을 평가하는 데 도움이 되었습니다. 결과의 오용을 방지하기 위해 다른 지표에 비해 데이터 품질이 매우 낮다고 판단되는 지표는 사전 분석에서 제외되지 않았습니다. 여러 국가별 부문에서는 결과에 데이터 격차가 발생했으며 이는 인접 국가의 부문 정보로 대체되지 않았습니다. 국가 또는 공급업체의 부당한 소셜 핫스팟 분류 가능성을 피하기 위해 국가 대체가 적용되지 않았습니다.

어떤 경우에는 원시 데이터에 특정 국가의 "식수 적용 범위" 및 "위생 적용 범위"에 대한 값이 제공되었으며 PSILCA © 에서 "사용할 수 없음"으로 언급되었습니다 . 이러한 사용성의 불확실성으로 인해 외부 환경지표인 환경성과지수(Environmental Performance Index)를 사용하였고, PSILCA © 의 데이터는 제외하였다. 또한 PSILCA © 에서 출력 수치를 제공하지 않은 충돌 위험 지표의 경우 취약 상태 지수 와 함께 독립적인 지표를 사용했습니다 .

'근로자'의 경우 활동 변수 근무 시간을 적용하여 평균 중간 위험 시간을 계산했습니다. 두 가지 가중치 부여 방법이 적용되었습니다. 한 가지 방법은 MRH의 가중 금전적 산출물을 보는 방법이고 다른 하나는 다양한 프로세스의 더 나은 비교를 위해 금전적 가중치 없이 비가중 MRH를 보는 방법입니다. 가중 금전적 산출물로 제시하는 방법은 각 공급업체 수준에서 발생한 실제 산출물을 반영했습니다. 금전적 가중치 옵션의 가장 큰 문제는 MRH에만 기반한 잠재적 사회적 위험의 왜곡이었습니다. 원시 데이터를 기반으로 국가나 부문을 속하지 않은 잠재적 핫스팟 범주로 전환했습니다. 비가중 MRH를 살펴보면 위험 시간 편향이 훨씬 적은 것을 볼 수 있습니다. 이 분포는 또한 정유소와 보크사이트 광산의 공급망 행위자의 가중치가 더 낮다는 것을 보여줍니다. 따라서 이러한 공급업체 수준에 대한 가중치가 낮아지면 소셜 핫스팟을 평가할 때 편향이 발생할 수 있습니다.

마지막으로, 기밀 유지 문제로 인해 국가명 익명화로 인해 투명성이 제한된다는 점을 명시할 필요가 있습니다. 회사는 연구 결과를 내부적으로 사용할 수 있지만, 다른 연구자들은 제시된 모든 정보를 확인하거나 사용하지 못할 수도 있습니다. 공급망의 기업 실사 의무에 관한 독일법 및 관련 보고 요구 사항을 통해 회사에 대한 외부인의 투명성도 높아질 수 있습니다.

6 결론 및 전망

Karlewskiet al. ( 2019 )은 이미 S-LCA가 자동차 산업과 같이 공급망이 복잡한 산업에서 실현 가능하다고 언급했습니다. 또한 이 연구는 아동 노동과 같은 공급망 기업 실사 의무에 관한 독일법의 주요 초점 영역에 대한 위험 평가를 수행하기 위해 UNEP 2020 지침을 기반으로 한 사회적 핫스팟 평가의 적용 가능성을 확인했습니다. 그러나 작업의 구현에는 조사할 공급망에 대한 정보 수집 영역에서 엄청난 노력이 필요했습니다. 이 과정은 직접 공급자의 의지에 달려 있었고 그들의 도움이 있어야만 가능했습니다. 관련 방법론 시트와 함께 사용된 지침은 경험이 부족한 사용자에게 지침을 제공하여 소셜 핫스팟 분석 내에서 절차를 구조화하는 데 도움이 되었습니다. 사회적 핫스팟 분석은 사회적 지표 데이터베이스 PSILCA © 의 도움으로 수행되었습니다 . 이는 완전한 기본 데이터 수집에 비해 데이터 수집을 촉진하고 많은 시간을 절약했습니다. 따라서 기본 회사 데이터와 PSILCA © 데이터베이스의 일반 데이터를 결합하는 것이 이와 관련하여 좋은 조합임이 입증되었습니다. 그럼에도 불구하고 PSILCA ©는 이 연구에서 인식된 데이터 불일치로 인해 주의해서 사용해야 합니다.

결과에 따르면 상류 지역의 조사된 두 알루미늄 공급망 영역에서 다양한 조사 지표에 걸쳐 유럽 이외의 지역에서 가장 많은 수의 사회적 핫스팟이 발생한 것으로 나타났습니다. 가장 많은 핫스팟은 기니, EC6 및 AC1에서 이해관계자 범주 "근로자" 및 "지역 커뮤니티"에서 확인되었습니다. 중요한 것은 AC1의 합금 원소 생산 과정과 기니의 보크사이트 채굴 과정이 다른 공급망 행위자에 비해 평균보다 많은 수의 사회적 핫스팟을 가지고 있다는 것입니다.

사회적 핫스팟 분석 결과는 알루미늄 회사가 식별된 파트너가 긴밀한 협력을 통해 교육 및 더 많은 기회를 제공하거나 안전 기술을 제공함으로써 사회적 성과를 향상하도록 돕는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 생산 위치의 이동은 기술적으로 불가능하거나 다른 부정적인 사회적 영향(예: 일자리 손실)을 초래할 수도 있습니다. 공급업체와의 대화는 복잡한 공급망에서 지속 가능성에 대한 협력이 신뢰 환경에서 동등한 수준에서 이루어진다면 가능하다는 것을 보여주었습니다. 회사는 이 작업에서 얻은 결과와 권장 사항을 사용하여 안전한 데이터 환경에서 공급망 행위자를 식별하여 복잡한 자동차 공급망을 따라 지속 가능성을 생성할 수 있는 공급망 실사 시스템을 개선할 것입니다. 업계, 특히 자동차 산업은 장기적으로 모든 이해관계자에게 정당화되고 적용 가능한 비교 프레임워크를 만들기 위해 지속가능성 평가를 위한 지표 및 시스템의 표준화를 추구해야 합니다.

과거에는 사회적 평가가 활동 변수와의 연계 없이 특정 사회적 위험의 가능성만 계산했습니다. 공급망 내 영향을 측정하기 위해 근무 시간을 활동 변수로 사용하면 사회적 위험을 분류하기 위한 또 다른 차원이 만들어졌습니다. 활동 변수 적용 영역에서, 근무 시간에 대한 보다 자세한 정보를 얻기 위해 활동 변수에 생산 현장의 자동화 정도를 포함할 수 있는 수정 계수 제공에 관한 과학적 연구의 필요성이 대두되었습니다. 사이트에서. 활동 변수 계산을 위한 표준화도 추가로 개발되어야 합니다. 더욱이, 수용된 데이터 품질 기준과 데이터 배제 기준의 공식화는 사회적 평가의 비교 가능성에 기여할 수 있습니다. 과학 연구와 산업계는 일반적인 사회적 평가의 세부 수준을 지속적으로 향상시키기 위해 이러한 권장 사항을 더욱 발전시키는 데 기여할 수 있습니다.

데이터 가용성

이 연구 결과를 뒷받침하는 데이터는 일반 PSILCA © 데이터베이스에서 확인할 수 있습니다.

참고자료

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감사의 말

본 연구를 실현할 수 있도록 지원하고 데이터를 제공해주신 알루미늄 회사와 공급업체에 감사드립니다.

자금 조달

Projekt DEAL을 통해 오픈 액세스 자금 지원이 활성화되고 구성되었습니다.

작가 정보

저자 및 소속

  1. 독일 아헨 소재 RWTH 아헨 대학교 토목공학 지속가능성 연구소안나 루틴, 얀 크나크스터데트, 마르지아 트라베르소
  2. 멜버른 대학교, 호주 파크빌안나 루틴

교신 저자

Anna Luthin 의 서신 .

윤리 선언

이해 상충

저자는 경쟁적 이익을 선언하지 않습니다.

추가 정보

Sara Russo Garrido가 전달했습니다.

출판사 노트

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재판 및 허가

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Luthin, A., Knacksterdt, J. & Traverso, M. 자동차 산업 알루미늄 가치 사슬의 소셜 핫스팟 - 기본 데이터와 일반 데이터를 결합합니다. Int J 수명 주기 평가 (2024). https://doi.org/10.1007/s11367-024-02305-x

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  • 받았다2023년 4월 26일
  • 수락됨2024년 3월 24일
  • 게시됨2024년 4월 26일
  • 도이https://doi.org/10.1007/s11367-024-02305-x

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