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使用Microsoft Power Platform、Azure云和人工智能技术
现状
挑战
可持续发展
企业发展的首页风险
$30 万亿
全球可持续性的投资
人们认为业务流程做得不够好
87%
客户认为企业应该至少在业务和支持社区方面给予同等重视
60%
千禧一代表示,目标感是他们选择为现任雇主工作的关键原因
资料来源: “Millennial Survey”, Deloitte, 2016; “Purpose in Practice”, Claremont
分析能源使用和商务运输的碳排放是枯燥和耗费时间的
企业需要准确的数据,才能在可持续性和碳排放跟踪方面做出明智的决策
由于数据源种类繁多,如物联网传感器、电子表格、云、第三方数据源、内部数据库等,导致数据收集很复杂
将整个数据合并到单个平台并从中生成KPI仪表盘需要耗费巨大的人力和成本
处理碳会计审计需要几个月,而不是几周或几天的时间
核心功能
过渡到碳中和状态
值得信赖的平台
基于Microsoft Power Platform 构建
值得信赖的平台
基于Microsoft Power Platform 构建
各种数据来源
来自实时和离线来源的碳排放、电力、燃料、运输、水数据
各种数据来源
来自实时和离线来源的碳排放、电力、燃料、运输、水数据
自动演算
全球参考数据的无缝使用
自动演算
全球参考数据的无缝使用
可实施的洞察
组织获得准确和有洞察力的结果
可实施的洞察
组织获得准确和有洞察力的结果
跨平台使用
从任何设备访问数据
跨平台使用
从任何设备访问数据
Power Platform 的优势
简化碳数据收集
从各种数据源收集数据--实时和批量
自动计算
全球标准
为最高管理层就绪的仪表板
定制业务分析仪表板
可持续性指标--企业能源使用模式、排放趋势等
让你的员工参与进来
员工可以查看他们对可持续发展倡议的贡献
在社交媒体上分享成就
投资者友好型可持续发展报告
监管报告
符合环境、社会和治理(ESG)的报告
资产管理者、数据整合者、资产所有者和顾问
明确的工作流程和审批
从数据收集到外推
从验证到优化
从内部审计规范化到外部审计
各实体的详细审计报告
月度/季度/年度能源消耗
碳源数据
可再生能源数据
数据质量指标
审计结果
解决问题
碳追踪难题
综合数据平台
审计工作
替换旧形式
计算各种来源的排放量
电力和燃料
商务运输
供应链排放
水、废物、健康和安全
避免了传统碳排放核算的许多问题,如
不完整记录
手动数据跟踪
使用PowerApps和Power BI提供即时易用的动态仪表板
将整个碳排放可视化,并确定主要的碳排放制造者
利用Azure ML模型提供的趋势和建议来采取适当的行动
使用Azure AI层上传排放数据和电费账单并提取数据
Azure Datalake上的排放数据平台
避免数据分散 - 整个可持续性和碳排放数据都在一个数据源中
整个数据都在Azure云上--易于与生态系统中的应用程序整合
为内部和外部审计人员自动生成审计报告
使用Power Automation快速实施工作流
利用Power automation增加更多自动化功能,如触发任务、警报、审批工作流和通知等
将收集数据和计算数据的时间从几个月缩短到几天
积极采取适当行动
碳核算审计在几周内完成,而不是几个月
通过实施数据安全功能,以安全的方式收集数据 features
通过遵循符合审计机构的预定义数据格式,自动生成报告
利用嵌入式指南和用户流来简化数据收集和气候行动计划
从任何地方访问数据
整个数据都在Azure云上,每个人都可以访问数据
使用智能手机、其他便携式设备或台式机/笔记本电脑
使用Microsoft Teams、电子邮件或智能手机的通知功能进行即时通知
实现无纸化
所有纸质账单和报告上传到数据平台
使用SharePoint或Azure Data Lake安全存储
Power Platform AI模型从纸质账单中提取数据并动态更新仪表盘
系统生成的电子账单可通过仪表盘访问
不再有纸质账单或纸质报告
示例用例
示例用例
希望监控当前年度的碳排放、可再生能源量和可持续性KPI
公司首席执行官
一家零售连锁店旨在用数字格式取代整个纸质电费单
“BEST” 可从物联网设备获取能源数据,也可手动输入,以便即时整合到仪表板中
零售业-无纸化倡议
外部审计师需要组织的持续性数据
外部审计师可以登录 "BEST "并进行审计,而不是手动将整个数据整合到电子表格中并通过电子邮件分享
外部审计员
基于Microsoft云的技术架构
CRM / ERP
"BEST "从可信的数据源获取CRM/ERP数据。
开箱即用的连接器
用户界面
PowerApps作为终端用户的界面嵌入Microsoft Teams
基于云
Azure Datalake - 数据存储
Power BI - 仪表盘
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ML/AI – 趋势/预测
RPA
通过使用RPA从 "BEST "更新原有系统
潜在ROI
快速
6 周
将碳核算从6个月减少到6周
精确
60-80%
数据准确性提高60-80%。
高生产率
200%
由于节省时间和统一数据平台,生产率提高高达200%
PnL 影响
40%
可持续性具体举措可削减高达40%的支出
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