Emissionen der Lieferkette aktivitätsbasiert berechnen
Entdecken Sie Emissionshotspots und stellen Sie Ihre SBTi & CSRD Konformität sicher
Emissionen in der vorgelagerten Lieferkette dynamisch und automatisiert berechnen
Schluss mit ungenauen spend-based Berechnungsansatz
KI-gestützte Automatisierung der CO2e-Berechnung, inkl. Vervollständigung der Stammdaten aller eingekauften Güter
Zukunftssicherer und detaillierter Überblick über die CO2 Emissionen aller eingekauften Güter (Scope 3.1)
„Das KI-basierte Auffüllen von Datenlücken sowie die dynamische Emissionswert-berechnung für über 100.000 eingekaufte Güter machen das Berechnen der Lieferkettenemissionen möglich.“
David Meier
Senior Risk- and Sustainability Manager Corporate Procurement bei Krones
Exakte Entscheidungsgrundlage
Etablierung einer exakten datenbasierten Grundlage, um fundierte Entscheidungen zur Emissionsreduktion (SBTi) treffen zu können.
Zukunftssicherheit garantieren
Zukunftssichere, ISO-konforme Emissionsergebnisse für Berichterstattung an externe Stakeholder und Regularien.
Vergleichen und optimieren
Direkter Vergleich der angegebenen Primärwerte eines Lieferanten mit wissenschaftlich fundierten Literaturbenchmarkwerten.
Perfekte Vorbereitung
Ideale Vorbereitung zur Berechnung der aktivitätsbasierten Product Carbon Footprints (PCF).
Praktischer Einblick: Emissionen der vorgelagerten Lieferkette datenbasiert berechnen, Emissionshotspots erkennen
Die manuelle Erfassung von Emissionsdaten war für Krones bei hohem Einkaufsvolumen zu aufwendig – und lieferte kaum verwertbare Informationen.
TELUSIO ermöglicht eine KI-gestützte, automatische Berechnung auf Basis von Aktivitätsdaten: plausibel, belastbar und skalierbar – ganz ohne Mehraufwand.
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Wie
funktioniert
es?
Erweiterung um Primärdaten
Die TELUSIO Intelligence kann Primärwerte auf ihre Qualität hin überprüfen und dynamisch einpflegen.
KI-basierte Datenvervollständigung und Emissionswert-Zuordnung
Die TELUSIO Intelligence verarbeitet große Datenmengen schnell und effizient, indem sie Datenlücken erkennt und diese mithilfe künstlicher Intelligenz auffüllt.
Im nächsten Schritt ordnet der Algorithmus den identifizierten eingekauften Güter direkt entsprechenden Emissionswerten zu. Diese Berechnungen erstrecken sich nicht nur auf einfache Fertigungsteile, sondern auch auf komplexe eingekaufte Verbundkomponenten, wie z.B. Sensoren, Halbleiter oder ganze Schaltschränke.
Somit erhalten Sie einen vollständige Liste aller eingekauften Materialien sowie der entsprechenden Emissionswerte.
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