環境可持續性不再僅僅僅關於野心，而是關於可靠的數據。通過利用人工智能（AI），我們可以有效地管理日益增長的複雜性，並在環境管理和可持續發展報告中設置新的行業標準。
通過建立專注於環境保護的專業數據分析團隊，將深厚的環境專業知識與尖端的數據基礎架構和 AI 功能融合，我們將環境保護轉化為強大的數據驅動解決方案。
跨行業，可持續發展報告已經進入了一個新時代。歐盟的企業可持續發展報告指令（CSRD）等法規擴大了嚴格的披露要求。
現在，公司必須快速且準確地提供有關環境、社會和管治 (ESG) 主題的強大資訊。傳統的手動方法越來越難應付現在所需的資料管理規模和複雜性。
為了解決這些挑戰，我們將環境專業知識與強大的資料基礎架構以及支援 AI 的資料智慧結合在一起。
我們使用這種方法來支援我們自己的營運和流程，例如協助我們各地的水風險評估，或在報告化學品、材料和組件中物質重量時填補空缺。
AI 技術增強人類專業知識，幫助我們更好地管理自己的環境足跡。
斯文·克里斯汀（左）領導環境保護功能的數據分析團隊；克里斯蒂安·吉拉伯特·阿拉孔（右）負責 SERA 的開發。
環境合規評估越來越依賴複雜的資料集、詳細問卷和專家知識。這通常會導致耗時的流程，並強烈依賴個人專業知識。我們開發了西門子環境報告助理 (SERA) 作為回應這一挑戰。
SERA 在整個評估過程中支持我們的專家。它提供上下文指導，解釋數據，集成外部信息並執行合理性檢查。如果出現差異，它會挑戰輸入內容，而最終判斷始終歸於專家。
這種方法顯示了基於 AI 的協助如何減少評估工作，同時保持透明度、專家監督和可稽核性。見解論文 透過資料智慧開拓環境保護 提供有關我們的方法的更多詳細信息。
漢西森納拉特（左）負責設置 SieKG；凱源鑫（右）負責數據工程，機器學習架構和雲端基礎設施。
管理有害物質是工業運營中最關鍵和複雜的責任之一。它直接影響環境合規、供應鏈完整性和產品安全。新的要求，例如 CSRD 引入的規定，也要求披露以前尚未報告的披露。
主要挑戰之一是，披露背後的原始數據通常分散在多個內部和外部系統中。
為了解決這個問題，我們開發了西門子環境知識圖（SieKG）。它將來自不同來源的數據連接，並將法規要求（例如 CSRD，SVHC，限制列表）直接嵌入模型中。SieKG 可在真實資料環境中進行複雜的環境評估和 KPI 計算。有關 SieKG 的更多信息可在我們的見解文件中找到 透過資料智慧開拓環境保護 。
我們不僅利用 AI 來解決獨立的營運挑戰。我們採用 AI 支援的方法可在快速發展的監管環境中實現可擴展、可靠且可供審核準備的環境報告。
見解論文 透過資料智慧開拓環境保護 更詳細探討這個主題。
