您的物料清单在产品发布前就决定了电子废弃物的命运

早在产品真正进入回收处理厂之前，物料清单（BOM）就已经决定了它会产生多少电子废弃物。在这一期CTRL+Listen Podcast中，James Sweetlove 与 Selectronyx 创始人 Ian Levoi 探讨了：为什么循环性始于元器件选型、计划外淘汰和“寿命终止意外”如何迫使企业进行高成本重新设计，以及为什么应将可维修性视为一项设计规范。

Ian 结合自己在航空和半导体行业担任系统工程师与架构师多年的经验，解释了欧盟法规，如《可持续产品生态设计法规》（ESPR）和 Digital Product Passport，如何将可维修性从“良好实践”逐步推向“基本预期”。对话还谈到了 AI 在挖掘隐藏于 BOM 数据中的生命周期和浪费模式方面能提供哪些帮助，以及在哪些方面仍需谨慎使用。

如果你从事电子元器件的设计、采购或管理，这期内容将为你提供一种实用方法，帮助你在价格和规格之外，同时权衡可维修性、可靠性、可持续性以及总拥有成本。

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本期资源

• Selectronyx — FairSpec BOM 评分（免费层级）：https://www.selectronyx.com/
• 欧盟《可持续产品生态设计法规》（ESPR）：https://oeil.europarl.europa.eu/oeil/en/document-summary?id=1785880
• 在 LinkedIn 上联系 Ian：https://www.linkedin.com/in/ian-levoi-96b65272/
• ⁠文章：欧盟监管超级周期：面向你的 BOM 的 ESPR、DPP 和 CSRD⁠⁠：https://www.selectronyx.com/blog/eu-regulatory-super-cycle-espr-dpp-csrd
• 文章：NRND 是一个警告。到了寿命终止时，可选项就所剩无几：https://www.selectronyx.com/blog/nrnd-warning-end-of-life-options-close

文字稿

简介：

你会说，企业减少并回收其产品电子废弃物的最佳方式有哪些？

在我看来，回收和再循环应该是最后的手段。所以，最便宜、最环保的产品单元，实际上是那个能够长期保持合规、可获得、可维修，从而根本不需要被报废的产品。因此，主动式设计能够从源头防止浪费，而回收只是负责善后清理。所以，这也正是为什么循环性真正开始于物料清单，而不是回收处理厂。

James Sweetlove（JS）： 如今，我们可能都已经知道什么是循环经济了，但在元器件生命周期中，这段旅程究竟从哪里开始？

Ian Levoi（IL）：是的。人们往往把循环性想象成一个闭环，而且更多关注末端，也就是回收和再利用。我认为更好的方式是去看起点，因为它其实始于设计，之后发生的一切，基本上都只是在承受你之前已经做出的选择。

JS：是的，这很有道理。因为正如你所说，很多人只是把它看作是寿命终止阶段才需要考虑的事。我想，对很多人来说，在实际设计或规划产品时，这有点像事后才想到的事情。你觉得如今这种思维方式已经开始转变了吗？

IL：是的，我认为我们正在朝那个方向前进。我觉得一些法规正在出台，比如关于可持续性的 ESPR，还有 Digital Product Passport。所以我认为我们确实正在往这个方向走。行业可能还需要一点帮助来跟上节奏，也就是更多地关注产品的整个生命周期，比如维修、再利用、回收。因此，要确保这些关于循环经济的讨论聚焦在真正能发挥最大效果的地方。

JS：而你之前和我聊到时提到，那个地方就是 BOM 本身。

IL：没错。我会说，从物料清单入手才是正确的起点。比如，选择一个电池被胶封、无法轻易更换的部件，或者选择单一来源元件，又或者选择一颗已接近寿命末期的芯片，你其实就在那一刻做出了一个关于循环性的决定。只是当时你并不会把它看作这样的决定，因为也许没有任何东西提醒你。所以，循环性并不是从寿命终止时才开始，它始于 BOM。只是到现在为止，我们还缺少一种清晰的方法去在那个阶段看见它。

JS：完全说得通。你能不能简单介绍一下你自己，以及你在这个领域的专业背景？

IL：当然可以。我的名字是 Ian，是 Selectronyx 的创始人。我曾在航空领域工作多年，也在半导体行业担任系统工程师和架构师，参与过人类所创造的一些最复杂的机器。因此，一个看似边缘性的元器件决策，往往会在下游产生巨大的影响。我之所以打造 FairSpec 引擎和 Selectronyx，就是因为我不断看到同样的问题：团队在做元器件选择时，数据反而在和他们“作对”。合规数据在一个地方，生命周期信息在另一个地方，采购风险又散落在别处。所以，我们要做的就是确保物料清单能够在所有这些维度上被评分，而这也是设计最终定稿时应该实现的目标。

JS：太棒了。你有这么丰富的经验，所以很高兴听到你对这个问题的看法，因为这如今确实是个非常重要的话题。而这个领域另一个正在被广泛讨论的问题就是可维修性。随着资源越来越难获取，很多国家也像你提到的那样开始对浪费和可维修性进行监管，你觉得团队在设计过程中应该重点考虑什么？

IL：是的。可维修性现在似乎常常被当成一种事后才发现的问题——比如某个产品后来被发现很难维修。但我认为，最好从一开始就把它当作一项设计规范来看待。然后，再把这项可维修性规范拆解成一些具体要素，比如零件数量、模块化程度、优先采用标准件而不是专用件或定制件、可接近性等等。这些其实都是可以在设计阶段衡量的。像成本、尺寸这类指标，在你做选择时永远都会显示在屏幕上；但可维修性几乎从来不会。所以，并不是说它不重要，而是它从一开始就没被纳入讨论。

JS：而且显然欧盟一直在通过与可维修性相关的法律。比如一些已经停产的产品，在停止制造之后仍然必须能够被维修。所以我想，如今对企业来说，实际保有足够的元器件库存，以便在停止生产后仍能维修这些使用了相关元器件的产品，确实非常重要。

IL：对，确实如此。正如我之前提到的，ESPR 正在朝这个方向推进。《可持续产品生态设计法规》就是在推动这一点。他们将推动建立一个公开的可维修性评分体系，我认为目标时间大概是 2027 年，也就是明年。所以，可维修性正在从“良好实践”转变为你所说的那种“必须达到的预期”。为支持维修而保有标准件库存，是其中的关键。

JS：“寿命终止意外”是我看到你用过的一个说法，我很想请你再展开讲讲它的含义。我知道它和 BOM 元器件选型有关。

IL：是的。我觉得“计划性淘汰”往往吸引了所有人的注意力，但“非计划性淘汰”其实更常见，而且也更可以预防。所谓“寿命终止意外”，就是某个物料清单因为在选型期间忽略了生命周期状态，或者该状态在选定后不久发生了变化，结果突然受到冲击。比如说，一颗器件可能在你的设计冻结之后不久就被标记为“不建议用于新设计”（NRND）；随后库存可能下降，交期可能拉长，价格也可能上涨，于是你不得不进行一次原本根本没有预算的重新设计。如果在选型时就能看到它的生命周期走向，并且在选型后持续跟踪，就能避免这种情况——持续可见性是关键，这样你才不会错过那些变化。

JS：这完全说得通。另一个在这个领域非常相关的话题就是电子废弃物和回收。那么你会说，企业减少并回收其产品电子废弃物的最佳方式是什么？

IL：是的。在我看来，回收和再循环应该是最后的手段。所以，最便宜、最环保的产品单元，实际上是那个能够长期保持合规、可获得、可维修，从而根本不需要被报废的产品。主动式设计能够从源头防止浪费，而回收则是用来处理已经产生的废弃物。所以，这就是为什么循环性真正开始于物料清单，而不是回收处理厂。

JS：有道理。你会说，在过去几年里，尤其是在经历了供应链和制造业的一些重大冲击之后——显然包括 COVID、地区冲突和关税——你所看到的循环经济方法上最大的变化是什么？你觉得人们在应对这些变化时，做法上有哪些不同？

IL：是的，我觉得人们现在对可持续发展更认真了。包括 ESG 可持续发展，以及真正花时间去理解这个“可持续发展”大范畴里到底包含哪些内容，又有哪些“调节杆”是他们可以去拨动的，从而真正帮助公司朝着自己设定的可持续发展目标靠拢。所以我认为现在这方面的认知更强了。合规当然有帮助，但我觉得很多公司正在主动推动自己变得更加可持续，而这种动力更多是来自它们自身的核心价值观，而不只是“他们应该这么做”。所以看到这一点真的很令人鼓舞。

JS: 太好了。接下来很显然，这是如今大家一直都在讨论的热门话题，但你是否认为 AI 或自动化能够在帮助减少浪费方面发挥某种作用？

IL: 是的，我觉得在数据分析方面，以及在处理海量零件、电子器件、子组件、子装配和各种部件方面，确实有极其庞大的数据需要梳理，而 AI 当然可以帮助完成这项工作，协助我们处理这些信息，并推进最佳实践。这也是我在 Selectronyx 正尝试做的事情之一，也就是利用 AI。你知道，它不可能给出所有答案，而且在合规这类事情上使用 AI 和推断时，我们也应该保持谨慎；但如果把它作为一种辅助工具，帮助引导我们，并以更高效的方式处理数据，从而推动我们找到面向未来的最佳答案，那它就很有价值。因为说到底，这是一个需要解决的问题：循环性、如何防止电子废弃物，以及如何让技术产业在持续发展的同时，不对我们的资源造成不可逆的破坏。对我来说，这是一个非常务实的工程师思维方式——这是一个需要被解决的问题，而我认为 AI 是帮助我们解决这个问题的绝佳工具。

JS: 这很有道理。我想，考虑到一些公司在元器件及其生命周期管理上的庞大量级，你知道，就是这类事情，他们甚至可能根本看不到某些浪费模式，因为那些模式都被埋没在数据里了。所以我能想象，如果建立起这样一种系统，让它在数年时间里分析成千上万个元器件，你就会看到一些一开始遗漏的东西，然后据此做出决策。

IL: 没错，完全正确。所以我认为，这是一种特别适合用于数据驱动决策和识别这些模式的工具。而且，是的，我觉得现在有很多公司都在思考如何以可控且有效的方式引入 AI。我认为也有一些公司可能还比较落后，他们会更谨慎一些，并且担心，比如说，数据安全以及其他问题。所以我觉得，如今如果有一家你信任、合规、并且了解相关风险的公司，能够帮助你弥合这个差距，这是很有价值的——它能帮助你，也帮助企业防范这些风险。

JS: 当然。如果让你给那些想在这个领域提升效率的公司一个建议，你会建议他们做什么？

IL:  是的，我会推荐试试 Selectronyx，推荐试用我们的工具。它有免费版本。我觉得，是的，这不是在推销，而是欢迎你来试试看。看看你能从自己的 BOM 中获得什么价值，或者即便是用一个示例物料清单也可以——系统里也内置了示例。我认为，使用这样的工具之后，即便你未来决定改用其他工具，那也完全没问题；但我觉得，去审视这四大支柱——可维修性、可靠性、可持续性、总体拥有成本——并更多地在这些模型中思考，而不是只盯着成本和技术规格，这能够帮助个人和企业进一步拓宽视野，更全面地理解未来什么才是真正优质的供应和采购决策。

JS: 很好。如果大家想联系你，讨论如何使用这个工具，或者只是想进一步了解今天我们谈到的内容，与你展开交流，最好的联系方式是什么？

IL: 可以，你可以访问 selectronyx.com。我希望你会在这期节目里附上链接，这样大家就能找到，因为这个拼写确实有点难。然后，填写联系表单，给我留言，我一定会回复。

JS: 太棒了。Ian，非常感谢你。这次和你交流真的非常有意思，而且这确实是当下一个非常重要的领域。显然，随着人口增长、消费增长，减少浪费已经变得至关重要。而且你知道，循环经济曾经是人们口中的“我们应该去做的事”，而现在已经变成了“我们必须去做的事”。所以非常感谢你在这个话题上的分享。

IL: 好的，非常感谢你邀请我，James，这真的是一期非常有意思的节目。很高兴能聊这个我非常有热情的话题，也感谢你提出这些很有启发性的问题。

JS: 不客气。也感谢所有收听的朋友，谢谢你们的关注。本期节目的所有链接都会放在介绍区，所以如果你想联系 Ian，或者想试试他提到的内容，都可以在那里找到。我们下期再见。