Hvordan kan AI øke bærekraftsrapportering?

På tvers av bransjer har bærekraftsrapportering gått inn i en ny æra. Forskrifter som Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) i EU utvider strenge krav til offentliggjøring.

Bedrifter må nå levere robust informasjon om emner innen miljø, sosial og styring (ESG) med hastighet og nøyaktighet. Tradisjonelle manuelle metoder sliter i økende grad med å takle omfanget og kompleksiteten til datahåndtering som nå kreves.

Utnytte miljødataintelligens

For å takle disse utfordringene kombinerer vi miljøekspertise med en robust datainfrastruktur og AI-aktivert dataintelligens.

Vi bruker denne tilnærmingen til å støtte vår egen drift og prosesser - for eksempel for å bistå med vannrisikovurderinger på tvers av våre anlegg eller for å fylle ut hull når vi rapporterer om vekten av stoffer i kjemikalier, materialer og komponenter.

AI-teknologi øker menneskelig ekspertise for å hjelpe oss med å bedre håndtere vårt eget miljøfotavtrykk.

AI-assistent for vannrisikovurdering

Miljøoverensstemmelsesvurderinger er i økende grad avhengige av komplekse datasett, detaljerte spørreskjemaer og ekspertkunnskap. Dette resulterer ofte i tidskrevende prosesser og sterk avhengighet av individuell kompetanse. Vi utviklet Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA) som et svar på denne utfordringen.

SERA støtter våre eksperter gjennom hele vurderingsprosessen. Den gir kontekstuell veiledning, tolker data, integrerer ekstern informasjon og utfører sannsynlighetskontroller. Der det oppstår uoverensstemmelser, utfordrer det innspill mens den endelige dommen alltid forblir hos eksperten.

Tilnærmingen viser hvordan AI-basert assistanse kan redusere vurderingsinnsatsen samtidig som åpenhet, ekspertoppsyn og revisjonsevne bevares. Innsiktspapiret Banebrytende miljøvern gjennom dataintelligens gir ytterligere detaljer om vår tilnærming.

Fylling av datahull i miljørapportering med AI

Håndtering av farlige stoffer er et av de mest kritiske og komplekse ansvarsområdene i industriell drift. Det påvirker direkte miljøoverholdelse, forsyningskjedeintegritet og produktsikkerhet. Nye krav, slik som de som ble innført av CSRD, krever også opplysninger som ikke er rapportert før.

En av hovedutfordringene er at rådataene bak avsløringer ofte er fragmentert og spredt over en rekke interne og eksterne systemer.

For å løse dette utviklet vi Siemens Environmental Knowledge Graph (SieKG). Den kobler data fra forskjellige kilder og legger inn regulatoriske krav (f.eks. CSRD, SVHC, restriksjonslister) direkte i modellen. SieKG muliggjør komplekse miljøvurderinger og KPI-beregninger i virkelige datamiljøer. Mer informasjon om SieKG finner du i vår innsiktsartikkel Banebrytende miljøvern gjennom dataintelligens .

Skalering av miljøintelligens

Vi utnytter AI ikke bare for å løse isolerte operasjonelle utfordringer. Vår AI-styrte tilnærming muliggjør skalerbar, pålitelig og revisjonsklar miljørapportering på tvers av et raskt utviklende regulatorisk landskap.

Innsiktspapiret Banebrytende miljøvern gjennom dataintelligens utforsker dette emnet mer detaljert.