Wie bereit sind Deine Produktdaten für den Digitalen Produktpass?

So liest Du Dein DPP-Readiness-Ergebnis

Der Gesamtwert ist nur eine Orientierung. Für die Reihenfolge Deiner Maßnahmen sind der niedrigste Bereich und die konkreten Antworten wichtiger. Ein hoher Wert in Systemen gleicht zum Beispiel fehlende Lieferantennachweise oder ungeklärte Datenverantwortung nicht aus.

• Unter 40 Punkten: Scope eingrenzen, verantwortliche Rollen benennen und die wichtigsten Datenquellen inventarisieren.

• 40 bis 64 Punkte: Lücken je Pilotprodukt dokumentieren und ein erstes Feld- und Quellenmodell erstellen.

• 65 bis 84 Punkte: reale Daten, Nachweise, Identifikatoren und Zugriffsrollen in einem Pilot testen.

• Ab 85 Punkten: Betrieb, Monitoring, Korrekturen, Archivierung und Plattformausstieg absichern.

Nutze als nächsten fachlichen Schritt das DPP-Datenmodell. Der DPP-Überblick ordnet Rechtslage und Vertiefungen ein; für einen begleiteten Pilot findest Du unter DPP-Beratung und Umsetzung den Projektrahmen.

Der DPP Readiness Check hilft Unternehmen einzuschätzen, wie gut sie auf Anforderungen rund um den Digital Product Passport vorbereitet sind. Im Mittelpunkt stehen Produktdaten, Systemlandschaft, Verantwortlichkeiten, Governance, Lieferantenprozesse und die Frage, ob Informationen zuverlässig aktualisiert und weitergegeben werden können.

Die Auswertung ersetzt kein vollständiges Audit, macht aber typische Lücken sichtbar: fehlende Datenfelder, unklare Datenverantwortung, manuelle Übertragungen, uneinheitliche Quellen oder fehlende Integrationspunkte. Gerade diese operativen Details entscheiden später darüber, ob ein DPP-Projekt sauber skaliert oder in Excel-Schleifen stecken bleibt.

Nutze das Ergebnis als Startpunkt für ein gemeinsames Gespräch mit Produkt, IT, Compliance und Einkauf. Danach lässt sich klären, welche Daten zuerst harmonisiert, welche Systeme angebunden und welche Verantwortlichkeiten festgelegt werden sollten.

Der Check ordnet Deine Ausgangslage in drei Bereichen ein: Produktdaten und Nachweise, Systeme und Integrationen sowie Verantwortung und Governance. Das Ergebnis ist keine Compliance-Garantie, sondern eine belastbare Grundlage für den nächsten fachlichen Schritt.

Einfach AI verbindet technische Umsetzung mit verständlicher Einordnung. Deshalb werden Prozesse, Datenquellen, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten immer gemeinsam betrachtet. Aus dieser Perspektive lassen sich KI-Use-Cases, Automatisierungsideen und Compliance-Anforderungen realistischer planen.

Wenn Du nach dem Ergebnis tiefer einsteigen willst, können wir die größten Lücken in einem kurzen Gespräch einordnen. Daraus entsteht entweder ein klarer nächster Schritt – oder die ehrliche Entscheidung, vorerst nichts zu bauen.