DPP, Passaporto digitale europeo dei prodotti: obblighi e scadenze

Tra le molteplici trasformazioni che il corpus normativo europeo sta imponendo al sistema produttivo, il Passaporto Digitale Europeo dei Prodotti (DPP – Digital Product Passport) occupa una posizione strategica, spesso sottovalutata nel dibattito aziendale. Non si tratta di un adempimento aggiuntivo da affiancare agli altri, ma di un cambiamento strutturale nel modo in cui un prodotto è documentato, tracciato e comunicato lungo tutto il suo ciclo di vita: dalla materia prima al consumatore finale, fino al fine vita e al riuso.

Nei contributi precedenti di questa serie abbiamo esplorato come la blockchain possa rivoluzionare la tracciabilità della supply chain, supportare la compliance alle direttive CSRD e CSDDD, trasformare la supply chain in value chain, garantire l’integrità dei dati ESG delle PMI ai sensi del VSME, operare come layer di controllo dell’intelligenza artificiale e rendere la compliance un’architettura tecnica piuttosto che un insieme di procedure. Il DPP rappresenta, in un certo senso, la sintesi applicata di tutti questi temi: è il punto in cui tracciabilità, sostenibilità, compliance e dati verificabili convergono in un obbligo normativo concreto, con scadenze già definite per alcune categorie, come le batterie, e con un percorso regolatorio progressivo per le altre categorie prioritarie attraverso atti delegati (si veda il paragrafo successivo).

Questo articolo analizza che cosa è il DPP, quali categorie di prodotto coinvolge e con quali scadenze, perché la blockchain è l’infrastruttura naturale per implementarlo, e come l’intelligenza artificiale ne trasforma la generazione, la lettura e la gestione: da adempimento burocratico ad asset informativo intelligente che accompagna il prodotto per tutta la sua vita.

Il Regolamento Ecodesign (ESPR): campo di applicazione e scadenze

Il DPP trova la sua base giuridica nel Regolamento (UE) 2024/1781 sull’Ecodesign dei prodotti sostenibili (Ecodesign for Sustainable Products Regulation, “ESPR”)^[1], che ha sostituito e ampliato significativamente la precedente Direttiva Ecodesign del 2009, limitata ai soli prodotti a impatto energetico. L’ESPR allarga radicalmente il perimetro di applicazione: può riguardare qualsiasi prodotto immesso nel mercato europeo, con l’obiettivo dichiarato di migliorarne la sostenibilità, la durabilità, la riparabilità e la riciclabilità lungo l’intero ciclo di vita.

Il meccanismo attuativo dell’ESPR prevede l’adozione di atti delegati per singole categorie di prodotto, ciascuno dei quali definirà i requisiti specifici di ecodesign e le informazioni da includere nel DPP. Il calendario già tracciato dalla Commissione Europea^[2] prevede le prime scadenze operative a partire dal 2026-2027 proposte per le categorie prioritarie:

• batterie: già disciplinate dal Regolamento (UE) 2023/1542 (Battery Regulation), con obblighi DPP obbligatori dal 2027 per le batterie industriali e per veicoli elettrici
• tessile e abbigliamento: tra le prime categorie soggette agli atti delegati ESPR, con scadenze previste tra il 2026 e il 2028;
• prodotti elettronici ed elettrodomestici: con particolare attenzione al contenuto di materiali critici, alla riparabilità e all’obsolescenza programmata;
• materiali da costruzione: con requisiti informativi specifici sulle emissioni incorporate e sui materiali riciclati; e
• prodotti chimici e plastiche: con dichiarazioni obbligatorie sulla composizione, sulla sicurezza e sulla gestione del fine vita.

Per le PMI europee, e italiane in particolare, questo calendario non è astratto. Le imprese che producono o immettono nel mercato europeo anche una sola delle categorie interessate dovranno implementare sistemi informativi capaci di raccogliere, gestire e comunicare i dati richiesti dal DPP. Le imprese che non appartengono direttamente alle categorie soggette ma operano come fornitori di chi vi appartiene subiranno una pressione a cascata analoga a quella già descritta per CSRD e CSDDD in questa serie: il grande cliente che deve compilare il DPP del prodotto finito ha bisogno dei dati ambientali e di composizione del componente fornito dalla PMI.

Cosa contiene il DPP: struttura e requisiti informativi

Il DPP non è un documento statico ma un sistema informativo dinamico associato a ogni singola unità di prodotto (o, per alcune categorie, a lotti o modelli). I dati che deve contenere variano per categoria merceologica ma la struttura generale prevista dall’ESPR include alcune tipologie informative comuni.

• Sul piano della composizione e dei materiali, il DPP deve indicare i materiali utilizzati (inclusa la percentuale di materiale riciclato), la presenza di sostanze problematiche o di interesse e le specifiche tecniche rilevanti per la riparazione e il riciclo.
• Sul piano delle prestazioni ambientali, devono essere riportati i dati sull’impronta carbonica e sull’impatto ambientale calcolati secondo metodologie LCA (Life Cycle Assessment)^[3], i consumi energetici e idrici nelle fasi di utilizzo e la durabilità prevista del prodotto.
• Sul piano della catena di fornitura e della compliance, il DPP deve includere le informazioni sull’origine dei materiali (compresi i materiali critici e le materie prime strategiche), le certificazioni di conformità applicabili, i dati sul rispetto degli standard sociali e ambientali nella produzione e le istruzioni per lo smontaggio, il riutilizzo e il riciclo al fine vita.

L’accesso al DPP avverrà attraverso un supporto dati standardizzato (QR code, RFID, o equivalente) fisicamente associato al prodotto, leggibile da qualsiasi operatore della filiera: consumatori, autorità di controllo, piattaforme di riuso, operatori del riciclo, autorità doganali. Questa accessibilità multi-attore è al tempo stesso il punto di forza e la principale sfida tecnica del sistema.

Il problema dell’integrità nel tempo: perché il dato di prodotto è diverso dagli altri

Il DPP pone un problema tecnico che non si presenta nella stessa forma in nessun altro contesto di compliance: il dato di prodotto deve restare affidabile, leggibile e verificabile per tutta la vita del prodotto, che in molti casi si misura in decenni. Un elettrodomestico prodotto nel 2027 potrebbe essere ancora in uso nel 2045; una batteria industriale installata nel 2026 potrebbe restare operativa per vent’anni. Le informazioni registrate nel DPP devono essere consultabili e verificabili per tutto questo periodo, indipendentemente dalle vicende del produttore, dall’evoluzione dei sistemi informativi o dai cambiamenti normativi.

Questo orizzonte temporale crea requisiti che i sistemi informativi tradizionali non sono progettati per soddisfare. Un database centralizzato può essere modificato, cancellato o reso inaccessibile. Un’azienda fornitrice può cessare l’attività. Un sistema proprietario può diventare obsoleto nel giro di pochi anni. Le certificazioni inserite al momento della produzione possono essere contestate molto tempo dopo.

Il problema dell’integrità nel tempo non è solo tecnico: è un problema di responsabilità giuridica. Se un’autorità di controllo contesta nel 2035 le informazioni dichiarate nel DPP di un prodotto immesso nel mercato nel 2027, l’impresa produttrice deve poter dimostrare che quelle informazioni erano accurate e complete al momento della registrazione e che non sono state modificate successivamente. Questa esigenza di prova non è soddisfacibile con sistemi di archiviazione ordinari. È la stessa esigenza che ha già giustificato l’impiego della blockchain nell’ambito ESG e della compliance 231 analizzati nei contributi precedenti di questa serie, ma qui si presenta in una forma ancora più stringente per via dell’orizzonte temporale.

A questa esigenza di integrità si aggiunge una seconda tensione, di natura giuridica: la compatibilità con il GDPR. Il DPP è progettato per accompagnare il prodotto per un periodo almeno pari alla sua vita attesa, ma questa lunga permanenza non può tradursi in una conservazione indifferenziata di dati personali. L’ESPR richiama espressamente questo limite, prevedendo che i dati personali relativi ai clienti non siano conservati nel passaporto digitale senza consenso esplicito conforme al GDPR. La conseguenza è rilevante: l’architettura del DPP deve distinguere tra dati tecnici del prodotto, dati dell’operatore economico, dati di filiera e dati eventualmente riferibili a persone fisiche. Solo i dati tecnici possono essere pensati come patrimonio informativo stabile del prodotto; i dati personali devono invece restare soggetti a minimizzazione, basi giuridiche, limiti di accesso, aggiornamento, rettifica e cancellazione. Il problema del tempo lungo del DPP, quindi, non è solo garantire che il dato resti disponibile: è garantire che resti disponibile solo il dato che può legittimamente restare disponibile.

La blockchain come infrastruttura del DPP: immutabilità, leggibilità e continuità

Come illustrato negli articoli precedenti di questa serie, la blockchain è progettata esattamente per questo tipo di problema: registrare eventi in modo immutabile, renderli verificabili nel tempo e garantirne l’attribuibilità senza dipendere da un’autorità centrale. Applicata al DPP, risponde ai tre problemi strutturali identificati nel paragrafo precedente.

Il primo problema è l’immutabilità. Una volta registrato l’hash crittografico dei dati di prodotto in blockchain, qualsiasi modifica successiva ai dati sottostanti genererebbe un hash diverso, rendendo immediatamente rilevabile qualsiasi alterazione. I dati di prodotto restano conservati off-chain, nei sistemi aziendali; in blockchain è registrata soltanto l’impronta crittografica, come già avviene nella piattaforma Omniachain descritta in questa serie^[4]. Non si tratta di rendere impossibile la modifica ma di renderla impossibile senza lasciare traccia. Questa architettura deve però essere progettata secondo un criterio di privacy by design. La regola tecnica dovrebbe essere netta: nessun dato personale deve essere registrato direttamente on-chain (come previsto nell’architettura della piattaforma Omniachain. La blockchain deve contenere soltanto hash, timestamp, identificativi tecnici e prove crittografiche di integrità, mentre i dati sostanziali restano off-chain, in ambienti governati da regole di accesso, conservazione e cancellazione coerenti con il GDPR. Questa separazione è essenziale perché l’immutabilità, che rappresenta il principale vantaggio della blockchain per il DPP, può diventare un problema se applicata a dati personali soggetti a rettifica, aggiornamento o cancellazione.

Il secondo problema è la continuità nel tempo. A differenza di un sistema aziendale proprietario, una blockchain pubblica compatibile con gli standard Ethereum non dipende dalla continuità operativa di una singola impresa. Anche se il produttore originale cessasse l’attività, gli hash registrati in blockchain resterebbero verificabili da chiunque per qualsiasi periodo di tempo. La scelta dell’infrastruttura deve tenere conto di questo orizzonte: reti con governance stabile e ampia adozione di mercato offrono una continuità che nessuna soluzione proprietaria può garantire.

Il terzo problema è la multi-attorialità. Il DPP non contiene solo informazioni generate dal produttore finale ma anche dati che provengono da fornitori di materie prime, produttori di componenti, laboratori di test, certificatori e operatori logistici. Una blockchain può raccogliere contributi di soggetti diversi mantenendo l’attribuibilità di ciascun dato al soggetto che lo ha inserito e la verificabilità della sequenza temporale delle registrazioni senza richiedere un intermediario centrale di fiducia.

La blockchain applicata al DPP non è un deposito di dati ma un sistema di certificazione dell’integrità: i dati di prodotto restano nei sistemi aziendali, mentre in blockchain è registrata la prova crittografica che quei dati esistevano in quella forma in quel momento e non sono stati alterati. È la stessa logica già applicata alla compliance ESG nella piattaforma Omniachain descritta in questa serie: un dato, una prova, un registro immutabile.

Intelligenza artificiale per la generazione del DPP

La generazione del DPP è, nella pratica, il problema operativo più immediato per le imprese soggette all’ESPR. I dati richiesti non sono mai raccolti in un unico sistema: provengono da ERP, da sistemi di gestione della qualità, da laboratori di certificazione, da fornitori di primo e secondo livello, da sensori IoT sulla linea produttiva, da database normativi sulle sostanze chimiche. Raccoglierli manualmente, aggiornarli a ogni variazione e mantenerli coerenti su migliaia di referenze è un onere che le imprese, soprattutto le PMI, difficilmente possono sostenere senza supporto tecnologico.

È qui che l’intelligenza artificiale svolge un ruolo trasformativo, su tre piani distinti.

I modelli di AI applicati all’estrazione automatica dei dati possono leggere i sistemi ERP, MES (Manufacturing Execution System) e PLM (Product Lifecycle Management) dell’impresa, identificare le informazioni rilevanti per il DPP di ciascuna referenza, strutturarle secondo le tassonomie richieste dall’ESPR e proporre una bozza di DPP pronta per la validazione umana prima della registrazione in blockchain. Questo processo, che manualmente richiederebbe ore per ogni referenza, può essere automatizzato in pochi minuti per l’intero catalogo prodotti.

I modelli di classificazione automatica possono applicare la nomenclatura ESPR e le tassonomie dei materiali critici alle specifiche tecniche dei prodotti riducendo drasticamente il rischio di errori di classificazione che potrebbero esporre l’impresa a contestazioni da parte delle autorità di controllo. Un sistema addestrato sui dati di classificazione di migliaia di prodotti simili raggiunge livelli di accuratezza difficilmente ottenibili con la classificazione manuale, particolarmente nei settori con distinte base complesse e con un elevato numero di materie prime di diversa provenienza.

I sistemi di anomaly detection applicati ai dati di input possono rilevare incongruenze prima che vengano registrate nel DPP: un consumo energetico dichiarato incompatibile con le specifiche tecniche del prodotto, una percentuale di materiale riciclato incoerente con i dati del fornitore, un’impronta carbonica che si discosta significativamente dai valori attesi per quella categoria merceologica. Rilevare queste anomalie prima della registrazione in blockchain è essenziale, perché dopo la registrazione la correzione genera comunque una traccia permanente della versione precedente.

L’AI non sostituisce la responsabilità umana nella compilazione del DPP: la rende praticabile. Senza supporto di AI, l’obbligo normativo rischierebbe di tradursi in adempimenti superficiali o in costi insostenibili per le imprese con cataloghi complessi. Con l’AI, la generazione del DPP diventa un processo industriale governabile la cui qualità è garantita tecnicamente prima ancora che normativamente.

AI per la lettura e il controllo del DPP lungo la filiera

Il DPP non è solo uno strumento di comunicazione verso i consumatori: è un sistema informativo destinato a essere interrogato da una molteplicità di attori della filiera — autorità di controllo, operatori del fine vita, piattaforme di riuso, buyer ESG delle grandi imprese, istituti finanziari — ciascuno con esigenze e competenze diverse. La leggibilità del DPP per questi attori è una sfida almeno altrettanto complessa della sua generazione, e su questo piano l’AI abilita capacità che i sistemi tradizionali non possiedono.

Il primo livello è l’interrogazione in linguaggio naturale. Un operatore di riciclo che ha bisogno di sapere come smontare un prodotto specifico, un buyer che vuole verificare la conformità di un fornitore alla tassonomia ESPR, un’autorità doganale che deve classificare un prodotto importato: tutti possono interrogare il DPP attraverso sistemi AI di question-answering che traducono la domanda in linguaggio naturale in una query sui dati strutturati del passaporto restituendo la risposta pertinente senza richiedere competenze tecniche specifiche o accesso diretto ai sistemi del produttore.

Il secondo livello è l’aggregazione e l’analisi comparativa. Un grande retailer con migliaia di referenze in assortimento, o un’autorità di controllo che deve verificare la compliance di un’intera categoria merceologica, ha bisogno di leggere i DPP non uno per uno ma in aggregato. Qual è la distribuzione dell’impronta carbonica per categoria? Quali fornitori presentano dati di composizione incompleti? Quali referenze non rispettano le soglie ESPR per i materiali critici? I modelli AI applicati ai dati estratti dai DPP registrati in blockchain possono rispondere a queste domande in tempo reale, trasformando un archivio di passaporti individuali in un sistema di business intelligence sulla sostenibilità di prodotto.

Il terzo livello è il rilevamento automatico della non conformità. Sistemi AI addestrati sui requisiti ESPR per categoria possono verificare automaticamente, alla registrazione o all’aggiornamento di ogni DPP, se i dati dichiarati soddisfano i requisiti normativi applicabili, segnalando in tempo reale eventuali scostamenti^[5]. Per le imprese, questo significa poter correggere le non conformità prima che vengano rilevate da un’ispezione. Per le autorità di controllo, significa poter focalizzare le risorse ispettive sui casi a maggiore rischio anziché su verifiche campionarie a bassa efficienza.

Integrazione con i sistemi esistenti: ERP, IoT e catena di fornitura

Come in tutti i contesti di adozione blockchain analizzati in questa serie, anche per il DPP la sfida più concreta non è tecnologica ma integrativa: come connettere l’infrastruttura del passaporto digitale ai sistemi già in uso nelle imprese senza richiedere una sostituzione radicale dell’ecosistema IT esistente.

L’integrazione con i sistemi ERP è il punto di partenza necessario. Le informazioni sulla composizione dei prodotti, sui materiali acquistati, sui fornitori e sulle certificazioni sono già presenti nei sistemi gestionali aziendali: il problema è estrarle in forma strutturata e aggiornarle automaticamente a ogni variazione della distinta base. Le API blockchain moderne consentono di collegare l’ERP alla piattaforma DPP attraverso connettori standardizzati, con la registrazione dell’hash in blockchain attivata automaticamente alla conferma della compilazione.

L’integrazione con i sistemi IoT aggiunge una dimensione dinamica che la sola distinta base non può offrire. I sensori sulla linea produttiva possono registrare in tempo reale i parametri di processo rilevanti per il DPP — consumi energetici per unità prodotta, temperature di lavorazione, scarti e rilavorazioni — fornendo dati oggettivi su elementi che altrimenti dovrebbero essere dichiarati sulla base di stime. Questi dati, registrati automaticamente e certificati in blockchain attraverso meccanismi analoghi agli oracoli^[6] già descritti in questa serie, acquisiscono un livello di affidabilità superiore alle dichiarazioni manuali.

L’integrazione con la catena di fornitura è il livello più complesso ma anche quello con il maggiore impatto sulla qualità del DPP. Le informazioni sull’origine dei materiali, sulla percentuale di riciclato, sulla conformità ESG dei fornitori non possono essere generate unilateralmente dal produttore finale: devono provenire dai fornitori stessi. Una piattaforma DPP basata su blockchain può raccogliere questi contributi direttamente dai sistemi dei fornitori, mantenendo l’attribuibilità di ciascun dato al soggetto che lo ha inserito e la verificabilità della catena di custodia.

Implicazioni per le PMI: un obbligo che può diventare vantaggio

Come già osservato per la CSRD e la CSDDD nei contributi precedenti di questa serie, anche il DPP è percepito o rischia di essere percepito dalle PMI come un ulteriore onere burocratico. È una percezione comprensibile, ma parziale. Le PMI che producono o commercializzano prodotti soggetti all’ESPR non hanno alternativa: il DPP è un requisito di accesso al mercato europeo. La domanda non è se implementarlo ma come farlo in modo sostenibile e, possibilmente, trasformarlo da costo a investimento.

• Il primo vantaggio potenziale riguarda la posizione competitiva. Le PMI italiane operano in settori — manifatturiero, tessile, meccanica di precisione, agroalimentare trasformato — in cui la qualità e la sostenibilità del prodotto sono già fattori di differenziazione riconosciuti. Un DPP ben costruito, con dati verificabili e certificati in blockchain, è una prova oggettiva di quelle qualità: rafforza la credibilità nei confronti dei buyer europei e internazionali, riduce i costi di audit e certificazione e anticipa richieste che i grandi clienti stanno già formulando in chiave CSRD e CSDDD.
• Il secondo vantaggio riguarda il patrimonio informativo sulla propria catena di fornitura. L’implementazione del DPP obbliga l’impresa a raccogliere e strutturare informazioni sui propri fornitori, sui materiali utilizzati e sulle prestazioni ambientali dei prodotti che spesso non erano disponibili in forma aggregata e verificabile. Questo patrimonio, una volta costruito, può essere riutilizzato per la compliance ESG, per il reporting VSME, per l’accesso al credito sostenibile e per la partecipazione a gare con criteri ambientali. È il principio ‘un dato, più compliance’^[7] già illustrato in questa serie: l’investimento nella raccolta strutturata del dato di prodotto si ammortizza attraverso i molteplici utilizzi che ne derivano.
• Il terzo vantaggio, meno immediato ma strategicamente rilevante, riguarda il mercato del prodotto usato e del fine vita. Il DPP accompagna il prodotto per tutta la sua vita: un prodotto con un passaporto completo e verificabile è più facilmente riparabile, riutilizzabile e riciclabile, e può accedere a piattaforme di economia circolare che richiedono trasparenza sulle caratteristiche tecniche. In un mercato europeo sempre più orientato alla circolarità, questa caratteristica diventa un fattore di valore aggiunto misurabile e comunicabile.

Verso una nuova architettura della fiducia nel prodotto

Il DPP non è l’ultimo tassello del quadro normativo europeo sulla sostenibilità: è, per molti aspetti, il punto di convergenza degli strumenti già analizzati in questa serie. La CSRD richiede di rendicontare gli impatti ambientali e sociali lungo la catena del valore: il DPP è lo strumento che li rende verificabili a livello di singolo prodotto. La CSDDD richiede la due diligence sui rischi di filiera: il DPP è l’infrastruttura che rende quella due diligence documentabile e contestabile. Il VSME chiede alle PMI di comunicare le proprie performance di sostenibilità: il DPP genera parte di quei dati in forma già strutturata e certificata, riducendo il costo complessivo della rendicontazione.

La blockchain e l’intelligenza artificiale, in questo contesto, non sono opzioni tecnologiche tra le molte disponibili: sono le due componenti complementari dell’infrastruttura che rende il DPP praticabile a scala industriale. La blockchain risolve il problema dell’integrità e della continuità nel tempo; l’AI risolve il problema della generazione, della leggibilità e del controllo automatico su cataloghi complessi.

Senza blockchain, il DPP è un archivio modificabile di cui non si può garantire l’affidabilità nel tempo: uno strumento che dichiara ma non prova. Senza AI, il DPP è un obbligo operativamente insostenibile per le imprese con centinaia o migliaia di referenze: uno strumento giusto nella logica ma ingestibile nella pratica. Insieme, queste due tecnologie trasformano il passaporto digitale in qualcosa di strutturalmente nuovo nel panorama della compliance industriale: non un documento da produrre ma un’infrastruttura che genera valore informativo verificabile per tutta la vita del prodotto.

Il DPP segna il momento in cui la sostenibilità smette di essere un impegno dichiarato e diventa una proprietà verificabile del prodotto. La blockchain garantisce che i dati dichiarati non possano essere alterati; l’AI garantisce che possano essere generati, mantenuti e interpretati senza richiedere risorse sproporzionate. Insieme, trasformano il passaporto digitale da adempimento normativo ad asset informativo che accompagna il prodotto per tutta la sua vita e crea valore per ogni attore della filiera che lo interroga.

Note

^[1]Regolamento (UE) 2024/1781 del Parlamento Europeo e del Consiglio del 13 giugno 2024, relativo alla progettazione ecocompatibile dei prodotti sostenibili, che abroga la direttiva 2009/125/CE (GU UE L, 28 giugno 2024).

^[2]Commissione Europea, Ecodesign Working Plan 2022-2024, COM(2022) 31 final. Le priorità di regolamentazione includono tessile, mobili, ferro e acciaio, alluminio, pneumatici, detergenti e prodotti chimici. Il calendario degli atti delegati è soggetto ad aggiornamento.

^[3]La Life Cycle Assessment (LCA) è disciplinata dagli standard ISO 14040 e 14044. L’ESPR richiede che le dichiarazioni ambientali sul prodotto si basino su metodologie LCA conformi agli standard EN-ISO, con criteri settoriali definiti negli atti delegati per categoria.

^[4] L’<articolo che descrive architettura e funzionamento della piattaforma Omniachain è disponibile sempre su Agenda Digitale a questo Link.

^[5]La questione della qualità epistemica dei dati di addestramento dei modelli AI è sviluppata nel contributo di questa serie: SMART CONTROL – Quando la compliance aziendale diventa codice, § 7, con particolare riferimento al ruolo degli oracoli blockchain nella costruzione di gerarchie di affidabilità delle fonti.

^[6]Il meccanismo degli ‘oracoli’ blockchain è analizzato nel dettaglio nel contributo di questa serie: Blockchain come layer di controllo dell’Intelligenza Artificiale, § 5.

^[7]Il principio ‘un dato, più compliance’ e l’architettura della piattaforma Omniachain sono descritti nel contributo di questa serie: Omniachain: una infrastruttura digitale per semplificare la compliance d’impresa, § 4.

Bibliografia

• Regolamento (UE) 2024/1781 del Parlamento Europeo e del Consiglio del 13 giugno 2024, Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR), GU UE L, 28 giugno 2024.
• Regolamento (UE) 2023/1542 del Parlamento Europeo e del Consiglio del 12 luglio 2023, relativo alle batterie e ai rifiuti di batterie (Battery Regulation), GU UE L, 28 luglio 2023.
• Commissione Europea, Ecodesign Working Plan 2022-2024, COM(2022) 31 final.
• EFRAG, VSME Standard – Voluntary Sustainability Reporting Standard for SMEs,
• ISO 14040:2006 / ISO 14044:2006 – Environmental management: Life cycle assessment.
• European Commission, JRC Technical Report on the Digital Product Passport (2023), EUR 31397 EN.
• Sblockchain Project / Finlaw, contributi precedenti della serie: La blockchain per tracciare e mappare la supply chain; Direttiva CSRD e blockchain; La Direttiva CSDDD; Dalla supply chain alla value chain; Blockchain e VSME; Blockchain come layer di controllo dell’AI; SMART CONTROL – Quando la compliance aziendale diventa codice; Omniachain: una infrastruttura digitale per semplificare la compliance d’impresa.