Ślad węglowy produktu
Oblicz ślad węglowy swoich produktów – od pojedynczego produktu po całe portfolio. Zautomatyzowane, z możliwością automatycznego połączenia z wewnętrznymi systemami ERP.
Co robimy
Całkowity ślad węglowy produktów zgodnie z normą ISO 14067
01
Gromadzenie danych i definicja zakresu
Określenie zakresu produktu od początku do końca i zebranie wszystkich danych dotyczących emisji to często najtrudniejszy krok. Dlatego nasi konsultanci przyjeżdżają bezpośrednio do Ciebie, przeprowadzają Cię przez proces produkcyjny, sprawdzają wszystkie istotne źródła danych i wyjaśniają, co i jak należy monitorować. Szkolimy Twoje zespoły, aby zbieranie danych przebiegało sprawnie, bez błędów i niepotrzebnych opóźnień.
02
Ocena danych
Ręczne obliczanie śladu węglowego bywa czasochłonne, niedokładne i trudne do uzasadnienia. Platforma Greenometer jest zgodna z międzynarodową normą ISO 14067 i współpracuje z najnowszymi bazami danych, takimi jak Ecoinvent, DEFRA i IEA. Ponadto może połączyć się z systemem ERP i wykonywać obliczenia w 100% automatycznie. Dzięki temu otrzymujesz obliczenia uznawane przez organy regulacyjne i agencje certyfikujące. Co więcej, wszystkie Twoje dane są przejrzyście uporządkowane w jednym miejscu – od pojedynczego produktu po całe portfolio produktów.
03
Audyt danych
Na koniec otrzymasz coś więcej niż tylko liczby. Dostarczamy audytowalne, spersonalizowane raporty, uzupełnione o zrozumiałe wykresy, szczegółowe wyniki oraz porównania produktów z alternatywami. Zawieramy również rekomendacje dotyczące redukcji emisji i szacunki kosztów, dzięki czemu otrzymujesz dokumentację, z której mogą skorzystać organy regulacyjne, inwestorzy i dział PR.
Wiemy, czego AI
cinie powie
Skład produktu
Sztuczna inteligencja nie jest w stanie samodzielnie określić, które komponenty, procesy i etapy cyklu życia należy uwzględnić w obliczeniach. Bez oceny eksperckiej nie jest w stanie prawidłowo określić jednostki funkcjonalnej, granic systemu ani odpowiednich wyłączeń dla konkretnego produktu.
Zbieranie danych produkcyjnych
Sztuczna inteligencja nie potrafi samodzielnie skonfigurować niezawodnego gromadzenia danych z produkcji ani wybrać wiarygodnych reguł alokacji. Nie potrafi też prawidłowo decydować o tym, jak alokować zużycie energii, odpady czy procesy narzutowe między produkty wykorzystujące te same technologie.
Nieścisłości metodologiczne
Sztuczna inteligencja nie rozpoznaje automatycznie wszystkich niespójności metodologicznych, niekompletnych danych wejściowych ani błędów w jednostkach i okresach. Bez analizy eksperckiej może wprowadzić te błędy do obliczeń, generując formalnie precyzyjny, ale merytorycznie niepoprawny wynik.
Skalowanie całego portfela
Sztuczna inteligencja nie jest w stanie samodzielnie zaprojektować solidnego systemu skalującego obliczenia w całym portfolio produktów. Bez odpowiednio skonfigurowanych łączy danych, reguł i elementów sterujących, automatyzacja może jedynie przyspieszyć mnożenie pierwotnych błędów w setkach produktów.
Jest lepszy sposób
Lokalizacja:
Praga, Czechy
Bratysława, Słowacja
Sofia, Bułgaria
Bukareszt, Rumunia
Delhi, Indie
Dżakarta, Indonezja