Back to E-commerce Dictionary

Circular Economy Data Model

Databeheer3/12/2026Intermediate Level

Een raamwerk voor het structureren van productinformatie ter ondersteuning van duurzame levenscycli, zoals herstelbaarheid, recyclebaarheid en de herkomst van materialen.

What is Circular Economy Data Model? (Definition)

Een Circular Economy Data Model is een manier om productinformatie te ordenen voor een duurzame economie. Het helpt bedrijven om over te stappen van een wegwerpmodel naar een systeem waarin producten langer meegaan. Oude modellen kijken vaak alleen naar verkoop en logistiek. Dit nieuwe model legt de hele levensloop van een product vast. U slaat hiermee gegevens op over materialen en hoe u een product uit elkaar haalt. Ook bevat het informatie over reparaties en hergebruik. Met deze structuur volgt u producten door verschillende levensfasen. Dit is onmisbaar voor het opknappen en recyclen van artikelen. In een PIM-systeem zoals WISEPIM vormt dit model de basis voor het Digital Product Passport (DPP). U legt hierin details vast over grondstoffen en chemische stoffen. Door deze data centraal te beheren, bent u transparant naar uw klanten. Ook voldoet u hiermee aan nieuwe Europese wetten. Het model is flexibel en groeit mee met internationale regels voor duurzaamheid.

Why Circular Economy Data Model is Important for E-commerce

Een Circular Economy Data Model helpt u te voldoen aan nieuwe wetten, zoals de EU Ecodesign regels (ESPR). Met dit model maakt u eerlijke claims over duurzaamheid. Dit geeft milieubewuste klanten het vertrouwen om bij u te kopen. Ook kunt u hiermee makkelijker nieuwe diensten starten. Denk aan een platform voor tweedehands verkoop of een eigen reparatieservice. Daarnaast maakt dit model uw retourproces efficiënter. In uw PIM systeem ziet u direct uit welke materialen een product bestaat. U weet ook precies hoe u het product uit elkaar haalt. Dit verlaagt de kosten voor het sorteren en recyclen van materialen. Met WISEPIM zorgt u dat elke milieuclaim klopt. Zo voorkomt u 'greenwashing' door feiten te gebruiken over de hele levensloop van een product.

Examples of Circular Economy Data Model

  • 1Een elektronicamerk bewaart data over onderdelen en reparatiehandleidingen per SKU. Dit helpt klanten om hun apparaten zelf te onderhouden.
  • 2Een kledingwinkel houdt bij hoeveel gerecycled katoen en nieuw polyester in een product zit. Dit helpt bij het automatisch maken van labels.
  • 3Een meubelmaker gebruikt Digital Product Passports. Hierin staan instructies voor recyclers om het product op de juiste manier uit elkaar te halen.
  • 4Een batterijfabrikant legt vast waar kobalt en lithium vandaan komen. Hiermee voldoet het bedrijf aan regels voor een transparante keten.

How WISEPIM Helps

  • Automatische naleving. U maakt Digital Product Passports en rapporten direct vanuit uw centrale data. Zo voldoet u makkelijk aan alle wetten en regels.
  • Betere transparantie. Geef klanten details over de herkomst van materialen en reparatiescores. Dit zorgt voor meer vertrouwen in uw merk.
  • Flexibele structuur. U past uw data snel aan nieuwe milieuwetten aan. U hoeft uw database hiervoor niet volledig te veranderen.
  • Nieuwe inkomsten. Gebruik data over de levensduur van producten voor verhuur of tweedehands verkoop. WISEPIM helpt u deze diensten makkelijk te beheren.
  • Inzicht in de keten. U legt gegevens van leveranciers vast om materialen te volgen. Zo ziet u precies hoe duurzaam uw producten echt zijn.

Common Mistakes with Circular Economy Data Model

  • U slaat duurzaamheidsdata op als losse tekst. Hierdoor kunt u de informatie niet automatisch filteren of gebruiken voor rapporten.
  • U deelt geen informatie met partners zoals reparateurs of recyclers. Zonder deze data kunnen zij producten niet hergebruiken.
  • U koppelt materiaaldata niet aan specifieke batches. Hierdoor kunt u de herkomst van grondstoffen niet precies volgen.
  • U ziet het circulaire model als een eenmalig project. Uw databehoeften veranderen echter voortdurend en vragen om blijvende aandacht.

Tips for Circular Economy Data Model

  • Gebruik internationale standaarden zoals GS1 voor uw data-attributen. Zo wisselt u makkelijker gegevens uit met andere bedrijven in de keten.
  • Verzamel eerst data voor de productgroepen met de grootste impact. Zo haalt u belangrijke deadlines op tijd.
  • Koppel uw PIM via een API aan de systemen van leveranciers. Zo importeert u automatisch gegevens over de samenstelling van materialen.
  • Kies een PIM dat versiebeheer ondersteunt. Hiermee houdt u precies bij hoe de herkomst van materialen in de loop van de tijd verandert.

Trends Surrounding Circular Economy Data Model

  • Inzet van AI om automatisch de CO2-voetafdruk te berekenen op basis van materiaaldata in het PIM.
  • De opkomst van gestandaardiseerde Digital Product Passports (DPP) als verplichte eis in de EU vanaf 2026.
  • Blockchain-integratie voor onweerlegbaar bewijs van materiaalherkomst en ethische inkoop.
  • QR-codes voor consumenten die direct linken naar actuele circulaire data vanuit het PIM.

Tools for Circular Economy Data Model

  • WISEPIM voor gecentraliseerd circulair databeheer en DPP-generatie.
  • SimaPro of GaBi voor gedetailleerde Life Cycle Assessment (LCA) berekeningen.
  • GS1 standaarden voor wereldwijde data-interoperabiliteit.
  • Akeneo of Salsify voor breder product experience management.

Related Terms

Canonical Data ModelCross-Border Trade (CBT) AttributenData DeduplicationData MeshFeed Delta ProcessingLarge Language Model (LLM) voor Productdata

Also Known As

Circulair DatamodelDuurzaamheidsdata RaamwerkDigital Product Passport Schema