W jaki sposób sztuczna inteligencja może zwiększyć raportowanie zrównoważonego rozwoju?

W różnych branżach raportowanie zrównoważonego rozwoju wkroczyło w nową erę. Przepisy takie jak dyrektywa w sprawie Sustainability Reporting przedsiębiorstw (CSRD) w UE rozszerzają rygorystyczne wymogi dotyczące ujawniania informacji.

Firmy muszą teraz szybko i dokładnie dostarczać rzetelne informacje na temat kwestii środowiskowych, społecznych i Governance (ESG). Tradycyjne metody ręczne coraz częściej radzą sobie z wymaganą skalą i złożonością zarządzania danymi.

Wykorzystanie analizy danych środowiskowych

Aby sprostać tym wyzwaniom, łączymy wiedzę środowiskową z solidną infrastrukturą danych i inteligencją danych opartą na sztucznej inteligencji.

Stosujemy to podejście, aby wspierać nasze własne działania i procesy — na przykład w celu wspomagania oceny ryzyka związanego z wodą w naszych zakładach lub uzupełnienia luk w raportowaniu masy substancji w chemikaliach, materiałach i komponentach.

Technologia AI zwiększa wiedzę ludzką, aby pomóc nam lepiej zarządzać własnym śladem środowiskowym.

Asystent AI do oceny ryzyka wodnego

Ocena zgodności środowiskowej w coraz większym stopniu opiera się na złożonych zbiorach danych, szczegółowych kwestionariuszach i wiedzy ekspertów. Powoduje to często czasochłonne procesy i silne poleganie na indywidualnej wiedzy specjalistycznej. W odpowiedzi na to wyzwanie opracowaliśmy Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA).

SERA wspiera naszych ekspertów w całym procesie oceny. Zapewnia wskazówki kontekstowe, interpretuje dane, integruje informacje zewnętrzne i przeprowadza kontrole wiarygodności. Tam, gdzie pojawiają się rozbieżności, kwestionuje dane wejściowe, podczas gdy ostateczny osąd zawsze pozostaje w gestii eksperta.

Podejście pokazuje, w jaki sposób pomoc oparta na sztucznej inteligencji może ograniczyć wysiłki związane z oceną przy jednoczesnym zachowaniu przejrzystości, nadzoru ekspertów i możliwości audytu. Dokument dotyczący spostrzeżeń Pionierska ochrona środowiska poprzez analizę danych zawiera więcej szczegółów na temat naszego podejścia.

Wypełnianie luk w danych w raportowaniu środowiskowym za pomocą sztucznej inteligencji

Zarządzanie substancjami niebezpiecznymi jest jednym z najbardziej krytycznych i złożonych obowiązków w działalności przemysłowej. Wpływa bezpośrednio na zgodność z ochroną środowiska, integralność łańcucha dostaw i bezpieczeństwo produktów. Nowe wymogi, takie jak te wprowadzone przez CSRD, wymagają również ujawnienia informacji, które nie zostały wcześniej zgłoszone.

Jednym z głównych wyzwań jest to, że surowe dane kryjące się za ujawnieniami są często fragmentowane i rozproszone w wielu systemach wewnętrznych i zewnętrznych.

Aby rozwiązać ten problem, opracowaliśmy Siemens Environmental Knowledge Graph (SiEKG). Łączy dane z różnych źródeł i osadza wymogi regulacyjne (np. CSRD, SVHC, listy ograniczeń) bezpośrednio w modelu. SiEKG umożliwia złożone oceny środowiskowe i obliczenia KPI w rzeczywistych środowiskach danych. Więcej informacji na temat SiEKG można znaleźć w naszym artykule spostrzeżeniowym Pionierska ochrona środowiska poprzez analizę danych .

Skalowanie inteligencji środowiskowej

Wykorzystujemy sztuczną inteligencję nie tylko do rozwiązywania pojedynczych wyzwań operacyjnych. Nasze podejście oparte na sztucznej inteligencji umożliwia skalowalne, niezawodne i gotowe do audytu raportowanie środowiskowe w szybko zmieniającym się krajobrazie regulacyjnym.

Dokument dotyczący spostrzeżeń Pionierska ochrona środowiska poprzez analizę danych omawia ten temat bardziej szczegółowo.