شکی در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر کسب و کارها وجود ندارد. وقتی صحبت از داده های انتشار یک سازمان می شود، به طور کلی درک می شود که استفاده از هوش مصنوعی باید بینش مفیدی از این داده های حیاتی به همراه داشته باشد.
از نظر داده های انتشار گازهای گلخانه ای، شرکت ها در دو زمینه با چالش مواجه هستند. اولین مورد با مقرراتی است که نیاز به گزارش انتشار و در نهایت کاهش انتشار در طول زمان دارد. حوزه دوم به شناسایی فرصت های تجاری مرتبط با انتشار گازهای گلخانه ای مانند اعتبارات سرمایه گذاری موجود از قانون کاهش تورم ایالات متحده برای ترسیب و ذخیره کربن مربوط می شود.
استفاده از هوش مصنوعی در برابر مجموعه داده‌های انتشار گازهای گلخانه‌ای می‌تواند فرصت‌های کاهش انتشار مربوط به بخش‌های خاصی از یک کسب‌وکار یا زنجیره تامین یا فرصت‌های سرمایه‌گذاری مرتبط با انتشار را برجسته کند.
یک پیش نیاز این است که داده ها باید به خوبی سازماندهی شده و سازگار باشند. سازگاری شامل داده‌ها و ابرداده‌ها برای فعالیت انتشار، واحدهای اندازه‌گیری، فرمول محاسبه انتشار استفاده شده و دسته اجزای انتشار است. موضوع سازگاری داده ها به ویژگی های سازمانی که ساختار مرزهای سازمانی، مکان، امکانات و تجهیزات شرکت را توصیف می کند، گسترش می یابد. همچنین به شرح چرخه های عمر محصول و حوزه گزارش دهی می رسد.
داده های انتشار از بسیاری از منابع داده متفاوت تولید می شود تا جایی که داده ها نمی توانند استاندارد شوند و عملکرد مدل هوش مصنوعی آسیب می بیند. علیرغم استانداردهای مختلف داده‌های گازهای گلخانه‌ای، هنگامی که داده‌ها در سیستم‌های فناوری اطلاعات داخلی جمع‌آوری می‌شوند، فقدان استاندارد مدل داده‌ای فراگیر به این معنی است که داده‌های جمع‌آوری‌شده از بخش‌های مختلف یک کسب‌وکار ممکن است از نامگذاری داده‌ها و واحدهای اندازه‌گیری متفاوتی استفاده کنند و این به‌ویژه برای محدوده 3 صادق است. داده های انتشار جمع آوری شده از تامین کنندگان و شرکای تجاری. علاوه بر این، از هر رویکرد یکپارچه‌سازی داده‌ها استفاده می‌شود، قبل از اعمال هوش مصنوعی برای داده‌های انتشار در یک شرکت پیچیده، یک چارچوب داده منسجم الزامی خواهد بود.
یکی از رویکردهای ممکن، اتخاذ یک مدل داده استاندارد مانند مدل داده ردپای باز در سازمان و در سراسر زنجیره تامین است که از ثبات در نامگذاری داده ها، ابرداده ها، واحدهای اندازه گیری و روابط بین عناصر داده اطمینان حاصل می کند.
به عنوان مثال، یک شرکت چند ملیتی بزرگ می‌خواهد از پرسش‌های هوش مصنوعی برای درک مشخصات آلاینده‌های تامین‌کنندگان مختلف و اینکه کدام تامین‌کننده در طول زمان به طور موثر انتشار گازهای گلخانه‌ای را کاهش می‌دهند، استفاده کند. درک میزان انتشار و تغییرات تامین کننده در طول زمان می تواند تصمیمات منبع یابی را تعیین کند و به طور معناداری بر انتشارات Scope 3 شرکت چند ملیتی تأثیر بگذارد. بنابراین، داده های انتشار از تامین کنندگان آنها باید از نظر داده ها و تعاریف فراداده سازگار باشد.
مثال دیگر می‌تواند شرکتی باشد که تلاش می‌کند آلاینده‌های حوزه 1 و 2 را از سراسر تجارت خود ارزیابی کند، به دنبال مناطقی است که پروژه‌های سرمایه‌گذاری سرمایه‌ای می‌تواند به بهترین نحو منجر به کاهش انتشار شود، و نیاز دارد که انتشارات محدوده 1 و 2 با استفاده از تعاریف داده‌ها، واحدها و واحدها توسعه یابد. روش های اندازه گیری و محاسبه به طوری که داده ها در بین مشاغل مختلف قابل مقایسه باشند. این به داده‌های حوزه 3 از زنجیره‌های تامین گسترش می‌یابد که بسته به اینکه کدام واحد تجاری در حال ارزیابی است، ممکن است متفاوت باشد.
اتخاذ یک مدل داده انتشار گازهای گلخانه ای دارای مزایای متعددی است، یکی از آنها این است که جمع آوری داده های مفید از زنجیره ارزش سازمان شما و در سراسر سازمان شما را آسان تر می کند. دلایل اصلی ممکن است کمک به تسهیل استفاده از هوش مصنوعی برای ارائه تجزیه و تحلیل پیشرفته و باز کردن ارزش تجاری ذاتی در داده های انتشار باشد.
منبع: https://aibusiness.com/data/applying-ai-and-analytics-to-emissions-data