Daha Sürdürülebilir Bir Dünya İçin Yapay Zeka Aracıları: Veri Bilimi İçgörüleri

Sürdürülebilirliğe yönelik siyasi destek azaldıkça, uzun vadeli sürdürülebilir uygulamalara olan ihtiyaç her zamankinden daha fazla. Bu alanda yapay zeka ajanları kritik rol oynayabilir.

Güçlü yapay zeka ile geliştirilen analitiği, şirketlerin yeşil dönüşümlerine destek olmak için nasıl kullanabiliriz?

Yıllardır blogumun odak noktası, tedarik zinciri analitiği metodolojilerini ve araçlarını kullanarak belirli sorunları çözmek oldu. Artık sürdürülebilirliğin giderek önem kazanmasıyla birlikte, çevresel hedeflere ulaşmak için bu araçları entegre etmeye odaklanıyoruz.

Içinde LogiGreenKurduğum girişim olan , perakendecilerin, üreticilerin ve lojistik şirketlerinin sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için bu analitik çözümleri kullanıyor. Emisyonları azaltmak için öngörücü modeller ve rota optimizasyonu gibi araçlar kullanıyoruz.

Bu yazıda, yapay zeka ajanlarını kullanarak mevcut çözümleri nasıl daha da güçlendirebileceğimizi göstereceğim. Yapay zekanın sürdürülebilirlik hedeflerine daha hızlı ve daha etkili bir şekilde ulaşmak için analitik yeteneklerimizi nasıl artırabileceğini inceleyeceğiz.

Amaç, girişimlerin hayata geçirilmesini kolaylaştırmak ve hızlandırmaktır. Sürdürülebilirlik Kurumsal tedarik zincirlerinde. Yapay zekayı entegre ederek süreçleri otomatikleştirebilir ve iyileştirme fırsatlarını proaktif olarak belirleyebiliriz.

 

Şirketler için yeşil dönüşümün önündeki engeller

Siyasi ve mali baskıların sürdürülebilirlikten uzaklaşmasıyla birlikte yeşil dönüşümü kolaylaştırmak ve daha erişilebilir hale getirmek her zamankinden daha acil hale geldi.

Geçtiğimiz hafta bir konferansa katıldım. Şimdi değiştir Global, memleketim Paris'te düzenleniyor.

Bu konferans, zorlu koşullara rağmen daha iyi bir gelecek inşa etmeye kendini adamış yenilikçileri, girişimcileri ve karar vericileri bir araya getirdi.

Okuyucularımın bir kısmıyla tanışmak ve çeşitli sektörlerde değişimi yönlendiren liderlerle bağlantı kurmak mükemmel bir fırsattı.

Bu tartışmalar sonucunda ortaya net bir mesaj çıktı.

Şirketler sürdürülebilir dönüşüme öncülük ederken üç büyük engelle karşı karşıya kalıyor:

• Operasyonel süreçlere ilişkin görünürlüğün olmaması,
• Sürdürülebilirlik raporlama gerekliliklerinin karmaşıklığı,
• Değer zinciri boyunca girişimleri tasarlama ve uygulama zorluğu.

Aşağıdaki bölümlerde, nasıl kaldıraç kullanabileceğimizi inceleyeceğim Ajan AI Bu büyük engellerden ikisini aşmak için:

• Düzenlemelere uyum sağlamak için raporlamayı iyileştirin
• Sürdürülebilir girişimlerin tasarım ve uygulamasının hızlandırılması

 

AI aracılarıyla raporlama zorluklarının çözümü

Herhangi bir sürdürülebilirlik yol haritasının ilk adımı bir raporlama temeli oluşturmaktır. Bu temelin oluşturulması, veri doğruluğu ve erişilebilirliğinin sağlanması, bilinçli kararların alınması açısından kritik öneme sahiptir.

Şirketler herhangi bir eylemde bulunmadan önce mevcut çevresel ayak izlerini ölçmeli ve yayınlamalıdır.

Örneğin bir ESG raporu bir şirketin çevresel performansını anlatır. (E)ve sosyal sorumluluğu (S)ve yönetim yapılarının gücü. (G). ESG raporu, şirketlerin çevresel, sosyal ve yönetişim sürdürülebilirliği alanlarındaki performanslarını değerlendirmek için hayati bir araçtır.

Öncelikle veri hazırlama konusuna değinelim.

 

Problem 1: Veri Toplama ve İşleme

Birçok şirket başlangıçtan itibaren önemli zorluklarla karşı karşıya kalır, bunların başında şunlar gelir: Veri toplamaÜrün yaşam döngüsü analizi projelerinde temel bir zorluk olan.

Önceki bir yazımda, kavramı tanıtmıştım: Yaşam döngüsü Değerlendirmesi veya (LCA) – bir ürünün ham maddelerinin çıkarılmasından bertarafına kadar olan çevresel etkilerinin değerlendirilmesi yöntemi.

Bu, birden fazla sisteme bağlanmak, ham verileri çıkarmak, işlemek ve bir veri ambarında depolamak için karmaşık bir veri hattı gerektirir. Bu, doğru analizin sağlanması için çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesini içerir.

Bu veri hatları, raporlar oluşturmak ve analitik ve iş ekiplerine tutarlı veri kaynakları sağlamak için kullanılır ve doğru içgörülere dayalı bilinçli kararlar alınmasını kolaylaştırır.

 

Teknik olmayan ekiplerin bu karmaşık ortamda yol almasına nasıl yardımcı olabiliriz?

Içinde LogiYeşilMetinden SQL'e uygulamalar için Metinden SQL'e AI Aracısı olarak bilinen bir AI aracısının kullanımını araştırıyoruz.

En büyük katma değer ise operasyon ve iş ekiplerinin artık özel çözümler oluşturmak için analitik uzmanlarına ihtiyaç duymaması. Bu, veri analistlerine olan bağımlılığı azaltır ve verimliliği artırır.

Bir tedarik zinciri mühendisi olarak, yalnızca veri çıkarmak veya yeni bir ölçüm hesaplamak için destek biletleri oluşturmak zorunda kalan operasyon yöneticilerinin hayal kırıklığını anlıyorum.

Bu yapay zeka aracısını kullanarak tüm kullanıcılara Hizmet Olarak Analitik deneyimi sunuyoruz ve isteklerini sade bir İngilizce ile formüle etmelerine olanak tanıyoruz. Bu, veri içgörülerine daha hızlı ve kolay erişim sağlar.

Örneğin, raporlama ekiplerinin bir rapora beslemek üzere birden fazla tablodan veri toplamak için özel istemler oluşturmasına yardımcı oluyoruz. Bu, raporlama sürecini hızlandırır ve manuel çabayı azaltır.

 

“Lütfen XXX Deposundan yapılan tüm teslimatlar için günlük toplam karbondioksit (CO₂) emisyonlarını gösteren bir tablo oluşturun.”

 

Sorun 2: Rapor Biçimlendirme

Şirketler, veri topladıktan sonra bile başka bir zorlukla karşı karşıya kalıyor: Raporu gerekli formatlarda oluşturun.

Avrupa'da, sağlar Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi (CSRD) Şirketlerin çevresel, sosyal ve yönetişim etkilerini açıklamaları için yeni bir çerçeve.

CSRD Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi uyarınca, şirketler yapılandırılmış raporları şu formatta sunmalıdır: XHTML.

Derecelendirmelerle desteklenen bu belge, şunları gerektirir: Bilişim G Ayrıntılı olarak, süreç özellikle düşük veri olgunluğuna sahip şirketler için oldukça teknik ve hataya açık olabilir.

Bu nedenle, raporu otomatik olarak inceleyip teknik olmayan kullanıcılar için bir özet sağlamak amacıyla bir yapay zeka aracısı kullanmayı denedik.

 

كيف يعمل؟

Kullanıcılar raporlarını e-posta yoluyla gönderirler.

Endpoint, eklenen dosyayı otomatik olarak indirir ve içerik ve biçimlendirmeyi hatalara veya eksik değerlere karşı kontrol eder. Bu süreç verilerin dikkatli bir şekilde incelenmesini sağlar.

Sonuçlar daha sonra İngilizce olarak net bir denetim özeti oluşturan bir AI Agent'a gönderilir. Ajan, verileri etkili bir şekilde analiz etmek ve özetlemek için gelişmiş algoritmalar kullanır.

Ajan göndericiye bir rapor gönderir..

Sürdürülebilirlik danışmanları tarafından oluşturulan denetim raporlarının denetimi için tam otomatik bir hizmet geliştirdik. (Müşterimiz bir danışmanlık şirketidir) Herkesin teknik beceriye ihtiyaç duymadan kullanabileceği. Bu hizmet zamandan ve emekten tasarruf sağlar ve doğru raporlamaları garanti eder.

 

Benzer bir çözümü uygulamaya koymak ilginizi çeker mi?

Bu projeyi hiçbir kod yazmadan n8n platformunu kullanarak oluşturdum.

Yayımlanmaya hazır şablonu şu adreste bulabilirsiniz: N8n'deki içerik üreticisi profilim.

Artık raporlama çözümlerini incelediğimize göre, yeşil dönüşümün özüne geçebiliriz: Sürdürülebilir girişimleri tasarlayın ve uygulayın.

Tedarik Zinciri Analitiği Ürünleri için Etkili Yapay Zeka

Sürdürülebilirlik için Analitik Ürünler

Son iki yıldır odak noktam, web uygulamaları, API'ler ve otomatik iş akışları da dahil olmak üzere analitik ürünler geliştirmek oldu. Deneyimim, çevresel etkiyi ölçme ve kaynak verimliliğini artırmaya odaklanarak, kurumsal çevresel ve sosyal sürdürülebilirlik girişimlerini destekleyen gelişmiş analitik çözümler geliştirmeyi içerir.

 

Sürdürülebilirlik yol haritası nedir?

Deneyimime göre, bu süreç genellikle üst yönetimden gelen bir zorlamayla başlıyor.

Örneğin, liderlik tedarik zinciri departmanından şirketin 2021 baz yılı için karbondioksit (CO₂) emisyonlarını ölçmesini isteyebilir.

Tahmin etmekten ben sorumluydum Kapsam 3 emisyonları Dağıtım zinciri için.

İşte bu yüzden yukarıdaki bağlantıdaki makalede sunulan metodolojiyi uyguladım.

Temel seviye belirlendikten sonra, azaltma hedefi Net bir tarihle.

Örneğin, yönetiminiz 30 yılına kadar %2030'luk bir azaltım sağlamayı taahhüt edebilir.

Tedarik zinciri departmanının rolü ise karbondioksit emisyonlarını azaltmaya yönelik girişimleri tasarlamak ve uygulamak.

Yukarıdaki örnekte şirket, üretim, lojistik, perakende operasyonları ve karbon dengeleme alanındaki girişimler yoluyla N yılına kadar %30'luk bir azalma elde ediyor.

Bu yolculuğu desteklemek için, farklı girişimlerin etkisini simüle eden analitik ürünler geliştiriyor ve ekiplerin optimum sürdürülebilirlik stratejileri tasarlamasına yardımcı oluyoruz.

Şimdiye kadar ürünler, kendi veri kaynaklarına bağlı bir kullanıcı arayüzü ve arka ucu olan web uygulamaları şeklindeydi.

Her modül operasyonel karar almayı destekleyecek temel bilgiler sağlar.

 

“Sonuçlara göre fabrikamızı Brezilya’dan ABD’ye taşıyarak karbondioksit (CO₂) emisyonlarında %32 oranında bir azalma sağlayabiliriz.”

Ancak veri analitiğine aşina olmayan bir kitle için bu uygulamalarla etkileşim kurmak biraz kafa karıştırıcı olabilir. Değerli içgörüler elde etmek için veri analizi prensiplerine dair temel bir anlayışa sahip olmak gerekir; bu da uzman olmayanlar için zorlayıcı olabilir.

 

Bu kullanıcıları daha iyi desteklemek için yapay zeka ajanlarını nasıl kullanabiliriz? Yapay zeka ajanları kullanıcı deneyimini iyileştirmeye ve yenilikçi çözümler sunmaya nasıl yardımcı olabilir?

 

Analitik Ürünler için Etkili Yapay Zeka

Artık bu çözümleri, API uç noktaları aracılığıyla doğrudan analitik modeller ve araçlarla etkileşime giren otonom yapay zeka ajanlarını dahil ederek geliştiriyoruz.

Bu ajanlar tasarlanmıştır Teknik olmayan kullanıcıları yönlendirmek için Tüm yolculuğumuz boyunca, basit bir soruyla başlıyoruz:

"Ulaşım ağımın karbondioksit (CO₂) emisyonlarını nasıl azaltabilirim?"

Yapay zeka ajanı daha sonra şu sorumluluğu üstlenir:

• Doğru sorguları formüle etmek,
• İletişim iyileştirme modelleri,
• Sonuçların yorumlanması,
• Ve uygulanabilir önerilerde bulunun.

Kullanıcının arka ucun nasıl çalıştığını anlamasına gerek yok.
Doğrudan, iş odaklı çıktılar alırlar, örneğin:

“YYY Avro yatırım bütçesiyle XXX çözümünü uygulayarak ZZZ ton CO2 eşdeğeri CO2 emisyon azaltımı elde edin.”

Optimizasyon modellerini, API'leri ve yapay zeka destekli rehberliği bir araya getirerek eksiksiz bir Analitik Hizmet Olarak deneyimi sunuyoruz.

Amacımız sürdürülebilirlik analitiğini sadece teknik uzmanların değil, tüm ekiplerin erişimine açmak.

Sonuç ve nihai sonuçlar

 

Yapay zekanın sorumlu kullanımı

Sonlandırmadan önce, geliştirdiğimiz çözümlerin çevresel ayak izini azaltma konusunda birkaç söz etmek istiyoruz.

Büyük dil modelleri (LLM) kullanmanın çevresel etkilerinin tamamen farkındayız.

Bu nedenle ürünlerimizin çekirdeği, Deterministik optimizasyon modelleri، tarafımızca dikkatlice tasarlanmıştır. Bu modeller yüksek enerji ve kaynak verimliliği sağlamaktadır.

Büyük dil modelleri (LLMS) yalnızca gerçek katma değer sağladıklarında, öncelikle kullanıcı etkileşimini basitleştirmek veya kritik olmayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılır. Bu, yapay zekada sürdürülebilirliğe ilişkin en iyi uygulamalarla uyumludur.

Bu bize şunları sağlar:

• Dayanıklılığı ve güvenilirliği garantileyinKullanıcılar aynı girdiler için tutarlı bir şekilde aynı çıktıları alırlar ve bu sayede saf yapay zeka modellerinde tipik olan rastgele davranışlardan kaçınılmış olur.
• Enerji tüketimini azaltın: API çağrılarımızda kullanılan token sayısını azaltarak ve her çağrıyı mümkün olduğunca verimli olacak şekilde optimize ederek.

Kısacası, tasarım itibarıyla sürdürülebilir çözümler üretmeye kararlıyız. Yapay zekanın gücünü çevresel sorumlulukla dengelemeyi amaçlıyoruz.

 

Yapay zeka ajanları tedarik zinciri analitiğinde oyunu değiştiriyor.

Benim için AI temsilcileri, müşterilerimizin sürdürülebilirlik yol haritalarını hızlandırmalarına yardımcı olmada güçlü müttefikler haline geldi. Tedarik zinciri analitiğinde yapay zeka ajanlarının kullanımı gerçek bir paradigma değişimini temsil ediyor.

Teknik olmayan bir hedef kitleyle etkileşim kurduğumda, bu bana rekabet avantajı sağlıyor ve operasyonel ekipleri güçlendiren Analitik-Hizmet-olarak çözümler sunmama olanak tanıyor. Yapay zeka destekli bu çözümler, basitleştirilmiş bir şekilde değerli içgörüler sağlıyor.

Bu, şirketlerin yeşil dönüşümlerine başlarken karşılaştıkları en büyük engellerden birini basitleştiriyor; çünkü bu araçlarla karmaşık verileri anlamak çok daha kolay hale geliyor.

içinden Vizyonları basit bir dille iletmek و Kullanıcıları yolculukları boyunca yönlendirin, AI aracıları yardımcı olur Veri odaklı çözümler ile operasyonel uygulama arasındaki boşluğu kapatıyoruz. Bu, sürdürülebilir çözümlerin daha geniş çapta benimsenmesini sağlar.