企业在碳足迹统计时，常面临 “数据碎片化、核算耗时长、标准不统一” 的三重困境：生产部门的能耗数据存于 ERP 系统，物流排放记录散落在 Excel 表格，每月汇总统计需 3 人团队耗时 5 天，且因计算标准差异，同批产品的碳排放结果可能相差 20%。这种低效与模糊，让工作流管理系统的碳足迹模块成为破局焦点。

碳足迹模块的精准性源于技术架构的协同设计：其内置的 ISO 14064 与 GHG Protocol 双标准引擎，可自动匹配不同场景的核算规则 —— 某电子代工厂接入模块后，通过预设的 “原材料 - 生产 - 运输” 节点公式，将单品碳足迹计算误差从 15% 降至 3%。实时数据集成能力更显优势，某啤酒企业通过模块对接 12 家供应商的能耗传感器，实现供应链排放数据分钟级更新，较人工统计效率提升 300%。

但复杂场景仍存挑战。某汽车集团的跨省供应链中，三级供应商的间接排放数据因系统接口不兼容，导致模块统计完整度仅达 78%，最终通过 “模块 + 人工补录” 结合才达标。而在化工行业，因反应过程碳排放系数波动大，某企业需每月校准模块算法参数以维持精准度。

综上，碳足迹模块在标准化场景中可实现 85% 以上的统计精准度，其核心价值在于通过流程数字化解决数据割裂问题。企业需根据供应链复杂度选择适配方案：基础场景可直接启用模块全自动统计，复杂产业链则需搭配数据治理工具。唯有技术工具与管理流程协同，才能让碳足迹数据真正成为减排决策的可靠依据。