Kako lahko AI dvigne poročanje o trajnosti?

Poročanje o trajnosti je v vseh panogah vstopilo v novo obdobje. Predpisi, kot je Direktiva o Sustainability Reporting podjetij (CSRD) v EU, razširjajo stroge zahteve glede razkritja.

Podjetja morajo zdaj hitro in natančno zagotavljati zanesljive informacije o temah okolja, družbe in Governance (ESG). Tradicionalne ročne metode se vedno bolj težko spopadajo z obsegom in kompleksnostjo upravljanja podatkov, ki je zdaj potreben.

Izkoriščanje inteligence okoljskih podatkov

Za reševanje teh izzivov združujemo okoljsko strokovno znanje z robustno podatkovno infrastrukturo in podatkovno inteligenco, ki podpira umetno inteligenco.

Ta pristop uporabljamo za podporo lastnim operacijam in postopkom — na primer za pomoč pri ocenjevanju tveganja vode na naših lokacijah ali za zapolnitev vrzeli pri poročanju o masi snovi v kemikalijah, materialih in sestavnih delih.

Tehnologija umetne inteligence povečuje človeško strokovno znanje in nam pomaga bolje upravljati lasten okoljski odtis.

AI pomočnik za oceno tveganja vode

Ocene skladnosti z okoljem se vse bolj opirajo na zapletene nabore podatkov, podrobne vprašalnike in strokovno znanje. To pogosto povzroči časovno intenzivne procese in močno zanašanje na individualno strokovno znanje. Kot odgovor na ta izziv smo razvili Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA).

SERA podpira naše strokovnjake v celotnem procesu ocenjevanja. Zagotavlja kontekstualne smernice, razlaga podatke, integrira zunanje informacije in izvaja preverjanja verodostojnosti. Kadar se pojavijo neskladja, izpodbija vložke, medtem ko končna presoja vedno ostane pri strokovnjaku.

Pristop kaže, kako lahko pomoč, ki temelji na umetni inteligenci, zmanjša prizadevanja za ocenjevanje, hkrati pa ohrani preglednost, strokovni nadzor in revizijo. Dokument o vpogledih Pionirsko varstvo okolja s pomočjo podatkovne inteligence Zagotavlja več podrobnosti o našem pristopu.

Zapolnitev podatkovnih vrzeli v okoljskem poročanju z AI

Upravljanje z nevarnimi snovmi je ena najbolj kritičnih in zapletenih odgovornosti v industrijskih operacijah. Neposredno vpliva na skladnost z okoljem, celovitost dobavne verige in varnost izdelkov. Nove zahteve, kot so tiste, ki jih je uvedla CSRD, zahtevajo tudi razkritja, o katerih prej niso poročali.

Eden glavnih izzivov je, da so neobdelani podatki za razkritjem pogosto razdrobljeni in razpršeni po številnih notranjih in zunanjih sistemih.

Da bi to rešili, smo razvili Siemensov graf znanja o okolju (SiEKG). Povezuje podatke iz različnih virov in vgradi regulativne zahteve (npr. CSRD, SVHC, sezname omejitev) neposredno v model. SiEKG omogoča kompleksne okoljske ocene in izračune KPI v resničnih podatkovnih okoljih. Več informacij o SiEKG najdete v našem prispevku o vpogledih Pionirsko varstvo okolja s pomočjo podatkovne inteligence .

Skaliranje okoljske inteligence

Umetno inteligenco uporabljamo ne le za reševanje izoliranih operativnih izzivov. Naš pristop, ki ga podpira umetna inteligenca, omogoča razširljivo, zanesljivo in revizijsko pripravljeno okoljsko poročanje v hitro razvijajočem se regulativnem okolju.

Dokument o vpogledih Pionirsko varstvo okolja s pomočjo podatkovne inteligence podrobneje raziskuje to temo.