环境可持续性不再只是雄心壮志，而是可靠的数据。通过利用人工智能（AI），我们可以有效地管理日益增长的复杂性，并在环境管理和可持续发展报告中设定新的行业基准。
通过建立一个专注于环境保护的专业数据分析团队，将深厚的环境专业知识与尖端的数据基础设施和人工智能能力融为一体，我们将环境保护转化为强大的数据驱动解决方案。
各行各业，可持续发展报告已进入一个新时代。欧盟的《企业可持续发展报告指令》（CSRD）等法规扩大了严格的披露要求。
公司现在必须快速、准确地提供有关环境、社会和治理 (ESG) 主题的可靠信息。传统的手动方法越来越难以应对现在所需的数据管理的规模和复杂性。
为了应对这些挑战，我们将环境专业知识与强大的数据基础设施和基于人工智能的数据情报相结合。
我们正在使用这种方法来支持我们自己的运营和流程，例如协助我们对工厂进行水风险评估，或填补报告化学品、材料和组件中物质重量时的空白。
人工智能技术增强了人类的专业知识，帮助我们更好地管理自己的环境足迹。
斯文·克里斯汀（左）领导环境保护部门的数据分析团队；克里斯蒂安·吉拉伯特·阿拉尔孔（右）负责SERA的开发。
环境合规评估越来越依赖复杂的数据集、详细的问卷和专业知识。这通常会导致耗时的流程和对个人专业知识的高度依赖。为了应对这一挑战，我们开发了西门子环境报告助理（SERA）。
SERA 在整个评估过程中为我们的专家提供支持。它提供上下文指导、解释数据、整合外部信息并进行可信性检查。当出现差异时，它会对输入提出质疑，而最终判断始终由专家作出。
该方法展示了基于人工智能的援助如何减少评估工作，同时保持透明度、专家监督和可审计性。见解论文 通过数据智能开创环境保护的先河 提供了有关我们方法的更多详细信息。
Hansi Senaratne（左）负责组建SieKG；辛开元（右）负责监督数据工程、机器学习架构和云基础架构。
管理有害物质是工业运营中最关键和最复杂的职责之一。它直接影响环境合规性、供应链完整性和产品安全。新的要求，例如CSRD提出的要求，也要求披露以前从未报告过的内容。
主要挑战之一是，披露背后的原始数据通常是分散的，分散在众多的内部和外部系统中。
为了解决这个问题，我们开发了西门子环境知识图谱（SieKG）。它连接来自不同来源的数据，并将监管要求（例如CSRD、SVHC、限制清单）直接嵌入到模型中。SiekG 支持在真实数据环境中进行复杂的环境评估和 KPI 计算。有关 SiekG 的更多信息可以在我们的见解论文中找到 通过数据智能开创环境保护的先河 。
我们不仅利用人工智能来解决孤立的运营挑战。我们的人工智能赋能方法可在快速变化的监管环境中实现可扩展、可靠且可随时进行审计的环境报告。
见解论文 通过数据智能开创环境保护的先河 更详细地探讨这个话题。
