In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare la rendicontazione sulla sostenibilità?

In tutti i settori, la rendicontazione sulla sostenibilità è entrata in una nuova era. Regolamenti come la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) nell'UE ampliano i rigorosi requisiti di divulgazione.

Le aziende devono ora fornire informazioni affidabili sugli argomenti ambientali, sociali e di governance (ESG) con velocità e precisione. I metodi manuali tradizionali faticano sempre più a far fronte alla scala e alla complessità della gestione dei dati ora richieste.

Sfruttare l'intelligenza dei dati ambientali

Per affrontare queste sfide, combiniamo le competenze ambientali con una solida infrastruttura di dati e un'intelligenza dei dati basata sull'intelligenza artificiale.

Stiamo utilizzando questo approccio per supportare le nostre operazioni e i nostri processi, ad esempio per assistere la valutazione del rischio idrico nei nostri siti o per colmare le lacune nella rendicontazione del peso delle sostanze presenti nelle sostanze chimiche, nei materiali e nei componenti.

La tecnologia di intelligenza artificiale aumenta le competenze umane per aiutarci a gestire meglio la nostra impronta ambientale.

Assistente di intelligenza artificiale per la valutazione del rischio idrico

Le valutazioni della conformità ambientale si basano sempre più su set di dati complessi, questionari dettagliati e conoscenze specialistiche. Ciò si traduce spesso in processi che richiedono molto tempo e un forte affidamento sulle competenze individuali. Abbiamo sviluppato il Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA) come risposta a questa sfida.

SERA supporta i nostri esperti durante tutto il processo di valutazione. Fornisce indicazioni contestuali, interpreta i dati, integra informazioni esterne ed esegue controlli di plausibilità. In caso di discrepanze, contesta gli input mentre il giudizio finale spetta sempre all'esperto.

L'approccio mostra come l'assistenza basata sull'intelligenza artificiale possa ridurre gli sforzi di valutazione preservando la trasparenza, la supervisione degli esperti e la verificabilità. Il documento di approfondimento Pioniere nella protezione dell'ambiente attraverso l'intelligenza dei dati fornisce ulteriori dettagli sul nostro approccio.

Colmare le lacune nei dati nella rendicontazione ambientale con l'intelligenza artificiale

La gestione delle sostanze pericolose è una delle responsabilità più critiche e complesse nelle operazioni industriali. Influisce direttamente sulla conformità ambientale, sull'integrità della catena di fornitura e sulla sicurezza dei prodotti. I nuovi requisiti, come quelli introdotti dal CSRD, richiedono anche informazioni che non sono state segnalate prima.

Una delle sfide principali è che i dati grezzi alla base delle divulgazioni sono spesso frammentati e sparsi in una moltitudine di sistemi interni ed esterni.

Per risolvere questo problema, abbiamo sviluppato il Siemens Environmental Knowledge Graph (SiEKG). Collega i dati provenienti da diverse fonti e incorpora i requisiti normativi (ad esempio, CSRD, SVHC, elenchi di restrizioni) direttamente nel modello. SIeKG consente valutazioni ambientali complesse e calcoli dei KPI in ambienti di dati reali. Ulteriori informazioni su SIEkg sono disponibili nel nostro documento di approfondimento Pioniere nella protezione dell'ambiente attraverso l'intelligenza dei dati .

Scalare l'intelligenza ambientale

Sfruttiamo l'intelligenza artificiale non solo per risolvere sfide operative isolate. Il nostro approccio basato sull'intelligenza artificiale consente una rendicontazione ambientale scalabile, affidabile e pronta per l'audit in un panorama normativo in rapida evoluzione.

Il documento di approfondimento Pioniere nella protezione dell'ambiente attraverso l'intelligenza dei dati esplora questo argomento in modo più dettagliato.