Hur kan AI höja hållbarhetsrapporteringen?

Inom olika branscher har hållbarhetsrapportering gått in i en ny era. Regleringar som Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) i EU utvidgar stränga krav på offentliggörande.

Företagen måste nu leverera robust information om ämnen inom miljö, social och Governance (ESG) med snabbhet och noggrannhet. Traditionella manuella metoder kämpar alltmer för att hantera omfattningen och komplexiteten i datahantering som nu krävs.

Utnyttja miljödataintelligens

För att hantera dessa utmaningar kombinerar vi miljöexpertis med en robust datainfrastruktur och AI-aktiverad dataintelligens.

Vi använder detta tillvägagångssätt för att stödja vår egen verksamhet och processer - till exempel för att hjälpa till med bedömningar av vattenrisker på våra anläggningar eller för att fylla i luckor när vi rapporterar om vikten av ämnen i kemikalier, material och komponenter.

AI-teknik förstärker mänsklig expertis för att hjälpa oss att bättre hantera vårt eget miljöavtryck.

AI-assistent för bedömning av vattenrisker

Bedömningar av miljööverensstämmelse bygger alltmer på komplexa datamängder, detaljerade frågeformulär och expertkunskap. Detta resulterar ofta i tidskrävande processer och starkt beroende av individuell expertis. Vi utvecklade Siemens Environmental Reporting Assistant (SERA) som svar på denna utmaning.

SERA stöder våra experter under hela utvärderingsprocessen. Den ger kontextuell vägledning, tolkar data, integrerar extern information och utför rimlighetskontroller. Där avvikelser uppstår ifrågasätter det input medan den slutliga bedömningen alltid förblir hos experten.

Tillvägagångssättet visar hur AI-baserad hjälp kan minska bedömningsinsatsen samtidigt som öppenhet, expertövervakning och granskbarhet bevaras. Insiktsdokumentet Banbrytande miljöskydd genom dataintelligens ger ytterligare detaljer om vårt tillvägagångssätt.

Fylla dataluckor i miljörapportering med AI

Hantering av farliga ämnen är ett av de mest kritiska och komplexa ansvarsområdena i industriell verksamhet. Det påverkar direkt miljööverensstämmelse, leveranskedjans integritet och produktsäkerhet. Nya krav, till exempel de som införts genom CSRD, kräver också upplysningar som inte har rapporterats tidigare.

En av de största utmaningarna är att rådata bakom avslöjanden ofta är fragmenterade och spridda över en mängd interna och externa system.

För att lösa detta utvecklade vi Siemens Environmental Knowledge Graph (SieKG). Den kopplar samman data från olika källor och bäddar in lagkrav (t.ex. CSRD, SVHC, restriktionslistor) direkt i modellen. SieKG möjliggör komplexa miljöbedömningar och KPI-beräkningar i verkliga datamiljöer. Mer information om SieKG finns i vårt insiktsdokument Banbrytande miljöskydd genom dataintelligens .

Skalning av miljöintelligens

Vi utnyttjar AI inte bara för att lösa isolerade operativa utmaningar. Vårt AI-baserade tillvägagångssätt möjliggör skalbar, pålitlig och granskningsklar miljörapportering i ett snabbt föränderligt regelverk.

Insiktsdokumentet Banbrytande miljöskydd genom dataintelligens utforskar detta ämne mer detaljerat.