Den moderna ekonomin bygger på en komplex väv av förbindelser - den globala leveranskedjan. Men i detta enorma nätverk finns ett dolt hot: potentialen för metoder som undergräver hållbarheten. För att säkerställa en verkligt hållbar leveranskedja krävs en proaktiv och heltäckande strategi som omfattar allt från etiska frågor om inköp till miljöpåverkan.
Det är här Artificiell Intelligens (AI) blir en game-changer. AI-drivna riskbedömningsverktyg ger företag möjlighet att identifiera, analysera och minska de risker som finns i deras leveranskedjor. Detta ger dem möjlighet att bana väg för en grönare framtid.
Hållbara leveranskedjor omfattar en rad sammanlänkade frågor:
1. Etiskt inköp: Att säkerställa rättvisa arbetsvillkor, undvika kränkningar av mänskliga rättigheter och eliminera användningen av konfliktmineraler är alla viktiga aspekter av etiska inköp.
2. Miljöpåverkan: Att minimera avfall, minska koldioxidutsläppen och främja en ansvarsfull resurshantering är avgörande för ett företags åtagande.
3. Socialt ansvarstagande: Företag med hållbara leveranskedjor tar hänsyn till nätverkets sociala påverkan och arbetar med frågor som välbefinnande i lokalsamhället och rättvis behandling av arbetstagare.
4. Öppenhet och spårbarhet: Icke-transparenta leverantörskedjor kan dölja ohållbara metoder och därmed hindra effektiva åtgärder. Företagen behöver transparens för att kunna ta itu med dessa frågor.
Historiskt sett har riskhanteringen i leverantörskedjan i hög grad varit beroende av manuella processer och reaktiva åtgärder. Detta tillvägagångssätt misslyckas ofta med att hantera nya hot och dolda risker som kan hindra skapandet av hållbara leveranskedjor:
AI-drivna riskbedömningsverktyg som DISS-CO:s Smart Integrity Platform erbjuder ett revolutionerande tillvägagångssätt och förbättrar hållbarheten på flera sätt:
a) Förbättrad dataanalys: AI-algoritmer kan analysera massiva datamängder från olika källor, inklusive hållbarhetsrapporter, miljödata och diskussioner i sociala medier. Detta möjliggör en mer holistisk förståelse av potentiella risker i hela den hållbara leveranskedjan.
b) Förutsägelseförmåga: AI kan känna igen mönster och trender i data, vilket möjliggör proaktiv riskförutsägelse. På så sätt kan företag ta itu med potentiella hållbarhetsproblem innan de eskalerar.
c) Förbättrad insyn: Genom att sammanställa data från olika källor skapar AI-verktyg en mer transparent bild av den hållbara leveranskedjan. Det gör det lättare att fatta välgrundade beslut och uppmuntrar till hållbara metoder i hela nätverket.
DISS-CO:s banbrytande AI-plattform tillhandahåller en omfattande uppsättning verktyg för due diligence av leverantörer och klagomålshantering, med särskilt fokus på att maximera hållbarheten i din leveranskedja:
1. Automatiserad riskdetektering för hållbara leveranskedjor: Våra AI-algoritmer analyserar stora mängder data för att identifiera potentiella varningstecken relaterade till etiska inköp, miljöpraxis och socialt ansvar i hela ditt leverantörsnätverk.
2. ESG-bedömningar (Environmental, Social, and Governance) av efterlevnad: DISS-CO hjälper till att säkerställa att dina leverantörer följer bästa praxis för ESG, vilket främjar en ansvarsfull och hållbar leveranskedja.
3. Övervakning i realtid: Övervaka kontinuerligt din hållbara leveranskedja med DISS-CO:s AI-drivna plattform. Håll dig uppdaterad om nya risker och trender, så att du snabbt kan vidta åtgärder för att upprätthålla hållbarheten.
Genom att använda AI-drivna riskbedömningsverktyg som DISS-CO kan företag dra nytta av en mängd fördelar, vilket leder till en mer hållbar leveranskedja och en grönare framtid:
DISS-CO® är ett innovativt legal tech-företag med starkt fokus på hållbarhet, risk och efterlevnad.
Godkänd innovativ lösning av den tyska federala myndigheten för ekonomi och exportkontroll (BAFA); finansierad sedan 2022
Godkänd innovativ lösning av det tyska förbundsministeriet för utbildning och forskning sedan 2024
Kaka | Varaktighet | Beskrivning |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 månader | Denna cookie ställs in av GDPR Cookie Consent plugin. Cookien används för att lagra användarens samtycke till cookies i kategorin "Analytics". |
cookielawinfo-checkbox-funktionell | 11 månader | Cookien ställs in av GDPR cookie consent för att registrera användarens samtycke till cookies i kategorin "Funktionell". |
cookielawinfo-checkbox-nödvändig | 11 månader | Denna cookie ställs in av GDPR Cookie Consent plugin. Cookien används för att lagra användarens samtycke till cookies i kategorin "Nödvändiga". |
cookielawinfo-checkbox-andra | 11 månader | Denna cookie ställs in av GDPR Cookie Consent plugin. Cookien används för att lagra användarens samtycke till cookies i kategorin "Övrigt". |
cookielawinfo-checkbox-prestanda | 11 månader | Denna cookie sätts av GDPR Cookie Consent plugin. Cookien används för att lagra användarens samtycke till cookies i kategorin "Prestanda". |
policy för visad_cookie | 11 månader | Cookien sätts av plugin-programmet GDPR Cookie Consent och används för att lagra om användaren har samtyckt till användningen av cookies eller inte. Den lagrar inte några personuppgifter. |