Everyone is involved. No one is really owning it.
Dieser Satz fällt in Digital-Product-Passport-Workshops, besonders im Mittelstand. 2026/27 wird das Thema praktisch: Die EU hat den Rahmen für den Digital Product Passport (DPP) gesetzt, jetzt kommt der Rollout über Produktgruppen.
Dieser Artikel zeigt, was der DPP ist (und was nicht) und wie Sie DPP-Readiness pragmatisch als Scope-, Daten- und Verantwortungsprojekt starten.
Was ist der Digital Product Passport (DPP) – und was nicht?
Definition: Der Digital Product Passport (DPP) ist ein digitaler Datensatz zu einem konkreten Produkt, der Informationen für definierte Zwecke (z. B. Nachhaltigkeit, Zirkularität, Compliance) elektronisch zugänglich macht und entlang einer Nachweiskette aktuell gehalten wird. Er ist als Kernelement in der EU-Verordnung zur umweltgerechten Gestaltung nachhaltiger Produkte (ESPR) angelegt; welche Daten genau verlangt werden, wird produktgruppenspezifisch festgelegt.
Was der DPP nicht ist
- Kein PDF-Zertifikat und keine „einmalige“ Datei, die man ablegt.
- Kein Marketing-Layer: Entscheidend ist nicht das Frontend (QR/NFC/Link), sondern die Datenlogik dahinter.
Worum es in der Praxis geht: „Datenlogik + Nachweiskette“
Ein DPP ist nur so gut wie die Fähigkeit, für jedes DPP-Feld vier Dinge sauber zu beantworten:
- Welche Information ist gefordert (und für wen)?
- Woher kommt sie (Quelle/Datensystem/Lieferant)?
- Wie wird sie aktualisiert (Versionierung/Änderungslogik)?
- Wie bleibt sie nutzbar (Zugriff, Rollen, Interoperabilität/Maschinenlesbarkeit)?
Die EU beschreibt den DPP sinngemäß als „digitale Identitätskarte“ eines Produkts, die u. a. Verbraucher, Unternehmen und Behörden (z. B. Zoll/Marktüberwachung) nutzen können.
Warum DPP-Readiness gerade 2026/27 relevant ist
1) Der ESPR-Rahmen steht – die Details kommen über Produktgruppen
Die ESPR ist seit dem 18. Juli 2024 in Kraft und schafft den Rahmen, nach dem die Kommission schrittweise produktgruppenspezifische Anforderungen (inkl. DPP-Pflichten) festlegt.
Wichtig für die Planung: DPP-Readiness ist nicht „ein Stichtag“, sondern ein Rollout über Produktgruppen und Anforderungen, die im Zeitverlauf präzisiert und erweitert werden.
2) Arbeitsplanung/Priorisierung steuert, welche Produkte zuerst betroffen sind
Die Kommission arbeitet mit einer Arbeitsplanung, um Prioritäten und Sequenzen festzulegen. Für Unternehmen heißt das: Sie müssen frühzeitig klären, ob ihr Portfolio (oder Teile davon) in absehbarer Zeit in den Fokus rückt – und welche Daten domänenübergreifend dafür gebraucht werden.
Hinweis: Die konkreten Produktlisten/Timelines sind Dokumenten- und Update-abhängig; für belastbare Planung immer die jeweils aktuelle Arbeitsplanung heranziehen.
3) Markt-Pull: Austausch-Ökosysteme entstehen parallel zur Detailregulierung
Unabhängig von der finalen Ausgestaltung je Produktgruppe steigt in vielen Lieferketten der Druck, produktbezogene Daten strukturiert austauschen zu können (kundenspezifische Portale, Branchenformate, Datenräume). Das ist keine Rechtsquelle, aber ein realer Treiber: Wer Daten nicht versioniert, nicht zuordnet und nicht freigibt, kann sie auch nicht zuverlässig teilen.
Das echte DPP-Problem: Nicht Technik. Ownership.
DPP-Projekte scheitern selten an „wir haben keinen QR-Code“. Sie scheitern daran, dass niemand verbindlich beantworten kann:
- Scope: Welche Produkte/Varianten/Märkte sind betroffen?
- Minimum vs. Phase 2: Was ist „Startumfang“, was folgt später?
- Datenlage: Wo liegen die Daten heute (ERP/PLM/MES/Excel/Lieferant)?
- Ownership: Wer ist Owner je Datendomäne – und wer prüft Qualität?
- Nachweisfähigkeit: Wie dokumentieren wir Quellen, Freigaben, Versionen?
- Austauschfähigkeit: Wie werden Daten interoperabel und maschinenlesbar?
Wenn diese Fragen offen sind, wird jedes Tool in der Praxis zum „Datenstaubsauger ohne Verantwortung“ – es sammelt, aber es entscheidet nicht, was korrekt, freigegeben und dauerhaft pflegbar ist. (Praxisbeobachtung.)
Ein pragmatischer Ansatz: Das DPP-Readiness-Canvas
Ein Canvas zwingt früh die entscheidenden Gespräche – bevor Tool-, Datenraum- oder IT-Großprojekt-Diskussionen starten. Der Nutzen: Sie bekommen eine gemeinsame Sicht auf Scope, Daten, Rollen und Nachweiskette.
DPP-Readiness-Canvas in 6 Feldern
So setzen Sie das Canvas sinnvoll ein (praxisnah)
- Mit einer Produktfamilie starten, nicht mit dem ganzen Portfolio.
- Sustainability, IT, Legal, Produkt, Supply Chain in denselben Raum holen.
- Erst Datenverfügbarkeit und Datenqualität, dann Tools/Plattformen diskutieren.
- Gaps sichtbar machen: fehlende Felder, fehlende Quellen, fehlende Freigaben.
- Iterativ arbeiten: DPP-Anforderungen werden je Produktgruppe konkretisiert – das Canvas ist ein wiederholbarer Check.
Welche Daten sind typischerweise DPP-kritisch?
Die Details hängen von der Produktgruppe ab. Trotzdem tauchen Datendomänen wiederkehrend auf – und viele davon sind bereits in EU-Beschreibungen des DPP als mögliche Inhalte angelegt (u. a. Material-/Bauteilinfos, Reparatur, Recycling, Umweltwirkungen).
- Produktidentität und Traceability: Produkt/Variante, eindeutige Identifikationslogik, ggf. Serien-/Batch-Bezug (wenn relevant für Use Case).
- Material-/Kompositionsdaten: Stücklisten-/Materialdaten (BoM), Materialzusammensetzung, Zuordnung zu Lieferanten/Chargen (wo nötig).
- Zirkularität-Infos: Reparierbarkeit (z. B. Austauschbarkeit/Anleitungen), Ersatzteilinformationen, Recycling-/End-of-Life-Hinweise – soweit für die Produktgruppe gefordert.
- Footprint-/Nachhaltigkeitsdaten dort, wo gefordert: Umwelt-/Lebenszyklusinformationen können Teil des DPP-Datensatzes werden, je Produktgruppe und delegiertem Rechtsakt.
Merksatz: Entscheidend ist weniger „Haben wir irgendetwas?“, sondern: Ist es konsistent, versioniert, belegbar – und austauschfähig?
Quick Wins
Wenn Sie DPP-Readiness ohne Mammutprojekt starten wollen, funktioniert dieses Vorgehen in vielen Mittelstandsorganisationen erstaunlich gut:
- Produktfamilie auswählen (Kundendruck, strategische Relevanz, absehbare ESPR-Nähe).
- Minimum-Datensatz definieren (Felder + Granularität + „Belegpflicht“ je Feld).
- Owner pro Datendomäne benennen (Rolle/Person – nicht „die Abteilung“).
- Gap-Liste erstellen: fehlende Felder, fehlende Quellen, fehlende Freigaben, unklare Definitionen.
- Datenfluss skizzieren: Wo entsteht der Datensatz, wer pflegt ihn, wie erfolgt Freigabe/Änderung/Version?
Konkrete Outputs
- Scope-One-Pager (Produktfamilie, Märkte, Annahmen, Startumfang)
- Owner-Liste (Datendomäne → Owner → System → Beleg)
- Gap-Backlog (priorisiert)
- Datenfluss-Skizze (Entstehung/Pflege/Freigabe/Change-Log)
Next Step
Wenn Sie 2026/27 nicht „vom DPP überrascht“ werden wollen, starten Sie mit einem Canvas-Durchlauf für eine Produktfamilie und fixieren Sie Scope, Minimum-Datensatz und Ownership schriftlich – bevor Tool- oder Plattformentscheidungen fallen.