Nilfisk: WWF-værktøj gør det nemt at opdage største risici

Det er langt mere komplekst for virksomheder at måle deres påvirkning af biodiversitet end at måle deres CO2-udledning.

Derfor lancerede WWF Verdensnaturfonden i januar et gratis værktøj, der bygger på data fra bl.a. WWF, Nasa, FN og Verdensbanken, som tilsammen danner et verdenskort, der viser de ømme tæer, når data er tastet ind.

Børsen har bedt chef for global bæredygtighed og esg i Nilfisk Malene Thiele dykke lidt ned i det nye værktøj, der hedder Biodiversity Risk Filter (BRF).

Det fungerer sådan, at en virksomhed indtaster en vare eller et materiale, de har indkøbt. Samtidig angiver de, hvor det stammer fra – i mange tilfælde kan værktøjet arbejde med positioner helt ned på 10 kvm store områder – hvorefter aktiviteternes påvirkning bliver vist på et kort og med grafer.

BRF blev lanceret ca. en måned efter, at verdens ledere satte mål for netop biodiversiteten ved COP 15 i december gennem den opdaterede aftale Global Biodiversity Framework.

Verdensnaturfondens værktøj er bygget op af fire trin – information, udforskning, vurdering og svar (sidstnævnte er ikke tilgængelige endnu) – og Nilfisk har i sin test indsat alle de byer, hvor virksomheden har produktion (ni fabrikker), et distributionscenter i USA og sit hovedkvarter i Danmark til vurdering. Sektoren, Nilfisk valgte at definere sig som i værktøjet, var “Automotive, Electric equipment and Machinery production”.

Derudover har Nilfisk også tastet en af virksomhedens store kinesiske leverandørers placering ind.

“Ja, det var muligt at rangere vores fabrikker ud fra risikoniveau, hvilket er en fantastisk måde at begynde sin prioritering af arbejdet med biodiversitet på produktionsstederne.

At bruge værktøjet til at handle på vil kræve en mere dybdegående analyse af scoren på hver indikator ved at bruge Excel-arket og den yderligere dokumentation, der ligger online. Analysen er nødvendig for at finde årsagen til de forskellige risici.

Værktøjet kan også bruges i vurderingen af virksomheden som supplement til finansielle risici og virksomhedens fysiske risikoanalyse, fordi der er overlappende indikatorer mellem begge analyser, f.eks. indikatorerne for jordskred og ekstrem varme.

Det kan også være et interessant værktøj til at vurdere underleverandører.

“

Det kan
også være et interessant værktøj til at vurdere underleverandører

Malene Thiele,
chef for global
bæredygtighed
og esg, Nilfisk

Siden analysen laves på produktionsniveau og ikke for det enkelte materiale eller den enkelte sektor, skal brugeren kende den præcise adresse på leverandøren. Det kan vanskeliggøre at lave analyser på leverandører i andet, tredje og fjerde led.

WWF har lavet et afsnit i metodebeskrivelsen, der guider brugeren til, hvordan man estimerer leverandørdata og sætter dem ind i værktøjet. Der er foreslået flere forskellige metoder til at vurdere manglende data, og det er ret brugbart. Men det kræver et omfattende arbejde fra virksomhedens side at få adgang til eksterne databaser for at lave de estimater.”

“Det var nemt at oprette nye produktionssteder. Grafen “Physical risk vs. reputational risk” gør det nemt at opdage de produktionssteder, der udgør den største risiko. Risikoemnerne refererer til tekniske koncepter, så det kræver, at brugeren tager sig tid til at lære de definitioner, der anvendes inden for risikoanalyse af biodiversitet.

Virksomheder ser ofte på, hvilken effekt deres aktiviteter har på biodiversitet, mens WWF-værktøjet både vurderer, hvilken effekt biodiversitetsrisiciene har på virksomheden, og hvilken effekt virksomheden har på biodiversiteten. Det har den fordel, at det tager højde for det dobbelte væsentlighedskrav, der ligger i EU’s rapporteringsdirektiv.

Det var svært at identificere de vigtigste risici for den enkelte produktion blot ved at se på det kort, der blev dannet vedrisk analysis. Men det er muligt at trække en Excel-fil ud med farvekoder på alle scorerne, hver fabrik har fået.”

“Tolkningen af resultaterne kunne forbedres, hvis det var nemmere at skelne mellem indsigter om industriens afhængighed af biodiversitet, og den effekt industrien har på biodiversitet.

F.eks. afspejler indikatorerne under “Pressure on biodiversity” den effekt, industrien har på disse punkter, i kombination med eksisterende risici på fabrikken. På den anden side afspejler indikatorerne under “Provisioning services” industriens afhængighed af input fra naturen i kombination med risici på fabrikken.

WWF har dog skabt en fortolkningsguide, der gør det muligt at tjekke, om indikatorerne afspejler virksomhedens effekt eller afhængighed af biodiversitet, og informationsmodulet giver også et overblik over den enkelt industris afhængighed og effekt.”

“Metodikken er meget grundig, transparent og videnskabeligt funderet, og brugerfladen er brugervenlig.

WWF har desuden forudset udfordringer, brugeren muligvis vil støde på med guiden, til hvordan man estimerer data fra andre i værdikæden og medinterpretation guidance.

Den grafiske fremstilling, man får af sine data, har et højt niveau og gør det muligt at identificere og fokusere på de mest kritiske produktionssteder. Dog er det nødvendigt at bruge Excel-udtrækket og guiden til tolkning, hvis man vil lave en mere dybdegående analyse af hver fabrik.

Det ville være mere brugervenligt, hvis detaljerne fra analysen blev vist i den grafiske fremstilling for at understøtte tolkningen af resultatet.

Det ville også være en hjælp, hvis man kunne skille hver indikator mere ad, for at se om risikoen primært kommer fra selve placeringen eller fra virksomhedens aktivitet. Og hvis risikoen primært kommer fra virksomhedens aktivitet, ville det være en hjælp for fortolkningen at kunne se direkte på kortet, om den er relateret til en afhængighed eller en effekt.

Vi ser frem til at testerespond-modulet, der vil give råd til, hvordan man afhjælper de identificerede risici.”