Hvordan kan AI forbedre bæredygtighedsrapporteringen?

På tværs af brancher er bæredygtighedsrapportering gået ind i en ny æra. Forordninger som Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) i EU udvider strenge oplysningskrav.

Virksomheder skal nu levere robuste oplysninger om emner vedrørende miljø, sociale og Governance (ESG) med hastighed og nøjagtighed. Traditionelle manuelle metoder kæmper i stigende grad for at klare omfanget og kompleksiteten af datastyring, der nu kræves.

Udnyttelse af miljødataintelligens

For at løse disse udfordringer kombinerer vi miljøekspertise med en robust datainfrastruktur og AI-aktiveret dataintelligens.

Vi bruger denne tilgang til at understøtte vores egne operationer og processer - for eksempel til at hjælpe med vandrisikovurderinger på tværs af vores anlæg eller til at udfylde huller, når vi rapporterer om vægten af stoffer i kemikalier, materialer og komponenter.

AI-teknologi øger menneskelig ekspertise for at hjælpe os med bedre at styre vores eget miljømæssige fodaftryk.

AI-assistent til vandrisikovurdering

Miljøoverensstemmelsesvurderinger er i stigende grad afhængige af komplekse datasæt, detaljerede spørgeskemaer og ekspertviden. Dette resulterer ofte i tidskrævende processer og stærk afhængighed af individuel ekspertise. Vi udviklede Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA) som svar på denne udfordring.

SERA støtter vores eksperter gennem hele vurderingsprocessen. Det giver kontekstuel vejledning, fortolker data, integrerer ekstern information og udfører plausibilitetskontrol. Hvor der opstår uoverensstemmelser, udfordrer det input, mens den endelige dom altid forbliver hos eksperten.

Tilgangen viser, hvordan AI-baseret assistance kan reducere vurderingsindsatsen, samtidig med at gennemsigtighed, eksperttilsyn og revisionsbarhed bevares. Indsigtspapiret Banebrydende miljøbeskyttelse gennem dataintelligens giver yderligere detaljer om vores tilgang.

Udfyldning af datahuller i miljørapportering med AI

Håndtering af farlige stoffer er et af de mest kritiske og komplekse ansvarsområder i industrielle operationer. Det påvirker direkte miljøoverholdelse, forsyningskædens integritet og produktsikkerhed. Nye krav, såsom dem, der er indført af CSRD, kræver også oplysninger, der ikke er blevet indberettet før.

En af de største udfordringer er, at rådataene bag offentliggørelser ofte er fragmenterede og spredt over en lang række interne og eksterne systemer.

For at løse dette udviklede vi Siemens Environmental Knowledge Graph (SieKG). Det forbinder data fra forskellige kilder og indlejrer lovkrav (f.eks. CSRD, SVHC, restriktionslister) direkte i modellen. SieKG muliggør komplekse miljøvurderinger og KPI-beregninger i virkelige datamiljøer. Mere information om SieKG kan findes i vores indsigtspapir Banebrydende miljøbeskyttelse gennem dataintelligens .

Skalering af miljøintelligens

Vi udnytter AI ikke kun til at løse isolerede operationelle udfordringer. Vores AI-baserede tilgang muliggør skalerbar, pålidelig og auditklar miljørapportering på tværs af et hurtigt udviklende lovgivningsmæssigt landskab.

Indsigtspapiret Banebrydende miljøbeskyttelse gennem dataintelligens udforsker dette emne mere detaljeret.