Haku

Circular business models for increasing critical raw materials circularity in urban environment : case e-bikes

QR-koodi

Circular business models for increasing critical raw materials circularity in urban environment : case e-bikes

Kiertotalouden liiketoimintamallit kriittisten materiaalien kierron lisäämiseksi kaupunkiympäristössä : case sähköpyörät

Kriittisten materiaalien turvattu saatavuus on äärimmäisen tärkeää Euroopalle talouden ja turvallisuuden kannalta. EU:n kriittisiä raaka-aineita koskeva säädös pyrkii varmistamaan EU:lle turvatun, monipuolisen, edullisen ja kestävän toimitusketjun. Tämä opinnäytetyö on tehty VTT:lle osana tutkimushanketta, jossa etsitään keinoja kriittisten materiaalien kierron lisäämiseksi kaupunkiympäristössä. Tutkimuksen case-tuotteena ovat sähköpyörät, ja tarkastelunäkökulmana on koko tutkimuksen ajan sekä itse pyörän elinkaari, että kriittisiä materiaaleja sisältävien komponenttien, akku ja moottori, elinkaari. Teoriaosa keskittyy R-strategioihin (10R) ja kiertotalouden liiketoimintamalleihin organisaation ja ekosysteemin tasolla. Kvalitatiivisella tutkimusstrategialla, puolistrukturoiduilla haastatteluilla tutkitaan yhteensä 13 organisaatiota sähköpyöriin liittyvässä ekosysteemissä. Tutkimus tunnistaa organisaatioiden tämän hetken R-strategioita, sekä ekosysteemissä yleisesti vallitsevia mahdollisuuksia ja haasteita materiaalikiertojen lisäämiseksi. Kaupungit voivat hankinnoillaan olla merkittävässä roolissa materiaalikiertojen kehittämisessä, esimerkiksi kaupunkisähköpyöräjärjestelmiä hankkiessaan. Materiaalikiertojen kehittäminen edellyttää laajaa yhteistyötä ekosysteemin toimijoiden välillä, ja tämä puolestaan edellyttää datan, tiedon ja osaamisen jakamista ja siirtämistä yli organisaatiorajojen. Kaupungin tulisi olla proaktiivinen yhteistyön käynnistämisessä. Tulosten perusteella monet toimijat toteuttavat samanaikaisesti kiertotalouden liiketoimintamalleja sekä materiaalikiertojen hidastamiseksi että sulkemiseksi. R-strategioiden viitekehys (10R) on tutkimuksen mukaan hyvä työkalu ekosysteemissä vallitsevien keskinäisriippuvuuksien tunnistamiseen ja analysointiin.

Tallennettuna: