Konkrete Fälle, in denen Urteilskraft unter Unsicherheit gefragt war

Kontext

Im Rahmen des ESA-Projekts Solaris wurden unabhängige Industriestakeholder einbezogen, um die wirtschaftliche Tragfähigkeit von Space-Based Solar Power aus Sicht energieintensiver europäischer Industrie zu bewerten.

Problem

Ist SBSP innerhalb eines 20–30-Jahres-Horizonts eine plausibel wirtschaftliche Energieoption für die europäische Industrie – und unter welchen Kosten- und Marktentwicklungen?

Ansatz

Szenariobasierte Kostenpfad-Analyse über einen langen Unsicherheitshorizont, Vergleich mit konkurrierenden Dekarbonisierungspfaden (Direktelektrifizierung, grüner Wasserstoff, CCS).

Output

Unabhängiges Positionspapier als Beitrag zum ESA-Bewertungsprozess; Lars Schellhas van Kisfeld als Contributor im Abschlussdokument genannt.

Einordnung

Die analytische Struktur – Technologiebewertung unter tiefer Unsicherheit, Szenariovergleich, industrielle Wirtschaftlichkeitsperspektive – ist dieselbe wie in typischen Industriemandaten, nur an einem extremen Zeithorizont angewendet.

Kontext

Presize.ai entwickelte KI-gestützte Körpervermessung für E-Commerce. Die Frage: Welchen messbaren Klimaeffekt hat die Technologie, wenn sie Retouren im Modehandel reduziert – und wie stark hängt das von Adoptionsrate und Skalierung ab?

Problem

Eine einzelne Emissionszahl wäre angreifbar. Gebraucht wurde ein Modell, das die Wirkung unter verschiedenen Skalierungs- und Adoptionsszenarien glaubwürdig einrahmt.

Ansatz

LCA-basierte Emissionsquantifizierung über die Retourenlogistikkette, kombiniert mit Szenariomodellierung über Implementierungskorridore.

Output

Emissionsmodell mit Spannweiten statt Einpunktzahl – intern verwendbar und investorenseitig belastbar.

Einordnung

Kein Kernindustriefall – bewusst als methodischer Beleg aufgeführt: Szenariologik und Robustheitsdenken funktionieren auch in schnellen, kapitalmarktgeprüften Kontexten.

Kontext

Eigenentwickelte techno-ökonomische Studie zur Wettbewerbsfähigkeit CO₂-freier Stahlpfade unter europäischen Marktbedingungen bis 2035. Basis: öffentlich verfügbare Strom-, Wasserstoff- und CO₂-Preisprognosen, eigenes Grenzkosten-Modell.

Problem

Ab welchem Strom-, Wasserstoff- und CO₂-Preisniveau dreht sich die Wirtschaftlichkeit der drei Produktionspfade? Welcher Pfad ist unter der größten Bandbreite plausibler Annahmen noch konkurrenzfähig?

Ansatz

Vergleich der Grenzkosten über Szenariokombinationen aus Energiepreis und CO₂-Regime. Kreuzungspunkte und Kippschwellen explizit modelliert, nicht nur qualitativ beschrieben.

Output

Investitionsimplikationen pro Technologiepfad mit Robustheitsbewertung: Welche Annahmen sind kritisch, welche Pfade funktionieren in mehreren Welten?

Einordnung

Direkt relevant für Unternehmen, die Investitionsentscheidungen in der Grundstoffindustrie unter Energie- und CO₂-Unsicherheit treffen müssen. Zeigt die Anwendung der Methode auf einen der kritischsten Dekarbonisierungsfälle in Europa.