Das Unternehmen RHI Magnesita GmbH ist der Weltmarktführer im Feuerfestbereich und bietet von Bergbau-, Produktions- bis hin zu vollwertigen Servicelösungen hinweg die robuste Liefer- und Qualitätssicherheit. Feuerfestprodukte werden in industriellen Hochtemperaturverfahren weltweit verwendet. Sie sind unverzichtbar für die Stahl-, Zement-, Kalk-, Nichteisenmetall-, Glas-, Energie-, Umwelt- und Chemieindustrie. Sie bleiben unter widrigsten Umständen und bei Temperaturen von 1.200 Celsisus und weit darüber stark und stabil. Sie halten Materialien während ihrer Verbrennung, Schmelze, Sprengung, Verfeuerung, Einschmelzung und Formung sicher.

Herr Dr. Drnek, Sie arbeiten sehr viel mit klimarelevanten Daten. War es eine große Herausforderung, diese CO₂-Emissionen korrekt mit Hilfe der Daten abzubilden? Haben Sie den Eindruck, dass sich die Berichtspflichten zu CO₂-Emissionen innerhalb der letzten Jahre verschärft haben?

Die CO₂-Daten exakt zu bekommen ist eine Herausforderung. Die Scope-1-Emissionen (direkte Emissionen) sind noch relativ einfach zu ermitteln, bei Scope 2 (indirekte Emissionen aus dem zugekauften Strom) wird es schon schwieriger, weil sich diese Daten global nicht auf jeder Rechnung befinden, wie in der EU. Bei Scope-3-Emissionen sind wir großteils auf Schätzungen angewiesen.

Die Berichtspflicht inklusiver externer Audits begann für die EU-ETS Werke im Jahr 2006. Die Berichtspflichten werden generell immer größer, man denke nur an die Taxonomy-Vorschriften der EU. Es gibt aber auch viele Berichts-Standards, die nicht verpflichtend sind, welche aber auch erfüllt werden, wie etwa CDP (Carbon Disclosure Project) oder TCFD (Task force Climate Change), um generell bessere Börsen-Ratings zu erhalten.

Inwiefern kann Ihnen die Digitalisierung bei der effizienten Nutzung von Rohstoffen helfen?

Wenn wir eine Magnesitlagerstätte finden, erkunden wir diese zunächst, indem wir Kernbohrungen durchführen, vom Material Aufschlüsse machen und Proben chemisch analysieren. Aus den verorteten Einzelwerten können wir dann ein Lagerstättenmodell errechnen. Da wissen wir dann relativ gut, wie die Qualitätsverteilung in der Lagerstätte ist. Mit einem eigens entwickelten Algorithmus konnten wir die Genauigkeit auf 80 bis 90 Prozent erhöhen, indem wir das Lagerstättenmodell jeden Tag mit den Ist-Analysenwerten des abgebauten Materials ‚füttern’ und so täglich neu rechnen. Das hat den Vorteil, dass wir genau die Substanz abbauen, die wir wirklich brauchen, und die Lagerstätte so vollständig nutzen. Während in den 90er-Jahren die Neuberechnung des Modells mit Hochleistungsprozessoren noch eine Nacht lang gedauert hat, benötigen wir heute dafür nur wenige Sekunden. Beim Recycling nützt uns die Digitalisierung vor allem bei der qualitativen Beurteilung des ausgebrochenen Materials, das zu uns zurückkommt.