Denne bacheloroppgaven handler om hvordan man kan bruke en kombinasjon av digitale verktøy, manuelle målinger og dataanalyse til å vurdere det miljømessige og økonomiske beslutningsgrunnlaget for ombruk av eldre låvematerialer. Den norske boligmassen, næringsbygg og industri står fortsatt for en betydelig mengde av det totale energi og materialforbruket. Av alt treavfall som ble levert i 2021 gikk 72% av dette til forbrenning og resten til materialgjenvinning. Dette er en positiv utvikling ifra 2020, da var andelen 87 prosent forbrent avfall (Miljøstatus, 2022). Det er avfallsmessig fortsatt mye å hente og denne oppgaven er laget for å støtte overgangen ifra lineær til sirkulær økonomi. Omtre AS og prosjektet SirkTRE har som mål å løfte byggenæringen og treindustrien ved å gjennomføre ulike arbeidspakker, som totalt sett skal fremme det grønne skiftet og øke andelen av returtre i byggeprosjekter. Denne oppgaven har som mål å besvare problemstillingen: Hvordan kan Scan to BIM forbedre det økonomiske og miljømessige beslutningsgrunnlaget for ombruk av eldre bygningsmaterialer? For å svare ut problemstillingen mest mulig har vi først jobbet med å kartlegge en gammel låve ved hjelp av 3D-skanning og manuelle fukt målinger. Disse dataene skal blant annet hjelpe oss å modellere, kategorisere og sortere de ulike bygningmaterialene. Videre har vi brukt kjente verktøy for å scenariomodellere beslutningsgrunnlaget for valgt låve. Punktskyen, medfølgende bilder og fukt analyse hjelper oss å kvantifisere hvilke materialer som egner seg til ombruk i sin helhet og hvilke som kan inngå til oppflisning. Egne kriterier er definert i oppgaven. For å gi myndigheter, boligeiere, bedrifter og andre interessenter større innsikt i hvilken påvirkning økonomisk og utslippsmessig ulike scenarioer gir, har vi innhentet antatte priser for returtre. I tillegg har vi vurdert CO2 avtrykket til nye potensielle ombruksprodukter og prosesser og sammenlignet dette mot nytt trevirke ved hjelp av LCA. Deretter ble det videre brukt til å sette opp ulike scenarioer for avhending og videre prosessering. Ved å sette opp scenarier på denne måten ble det enklere å forstå helheten ved det generelle beslutningsgrunnlaget for demontering, riving og produktevaluering til nye produkter ifra returtre i sammenligning ifra nytt tre. Oppgaven viste at ved å ha et godt datagrunnlag er det enklere å kvantifisere, planlegge og vurdere nye metoder, prosesser og produkter. Scan to BIM i kombinasjon med manuelle målinger og LCA gir oss altså god innsikt i hvilke materialer og avhendingsscenarioer vi kan bruke til hvilke prosesser/produkter. Resultatene viser dermed at Scan to BIM er en egnet metode å forbedre det økonomiske og miljømessige beslutningsgrunnlaget.