ระบบอัจฉริยะ ESG (Intelligence Layer)
ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูล ESG แบบเรียลไทม์ จำลองสถานการณ์ What-if และตรวจจับความผิดปกติอัตโนมัติ
8
โมเดลที่ใช้งาน
3 กำลังประมวลผล
142 ครั้ง
การจำลองวันนี้
↑ 28% จากเมื่อวาน
94.2%
ความแม่นยำเฉลี่ย
Validated vs actuals
7 จุด
Anomaly ที่ตรวจพบ
2 Critical · 5 Warning
AI Insights & Recommendations
ลดโหลดสูงสุดช่วง 18:00–21:00
ผลกระทบ: สูงการเลื่อนการดำเนินงานพลังงานสูงจากช่วง peak-demand สามารถลด CO₂ Scope 2 ได้ประมาณ 15% ต่อเดือน ประหยัดค่าไฟฟ้าราว ฿42,000/เดือน
ความเสี่ยงน้ำในโซน 4 สูงผิดปกติ
ผลกระทบ: กลางตรวจพบการใช้น้ำเกินค่าเฉลี่ย 38% ในโซน 4 ช่วง 14 วันที่ผ่านมา คาดว่ามีการรั่วไหลหรืออุปกรณ์เสื่อมสภาพ
Scope 3 ซัพพลายเออร์ – โอกาสลด 12%
ผลกระทบ: สูงหากเปลี่ยนซัพพลายเออร์ 3 รายใน Tier-2 เป็นผู้ผลิตที่ใช้พลังงานหมุนเวียน จะลด Scope 3 Category 1 ได้ 1,240 tCO₂e/ปี
science What-if Simulation Engine
v4.2 Beta – ประมวลผลบน GPU Cluster
ผลลัพธ์ที่คาดการณ์
| รหัส | สถานการณ์ | สถานะ | ESG Δ | CO₂ Δ |
|---|---|---|---|---|
| SC-001 | ลดการใช้พลังงาน Peak 15% | completed | +4.2 | -1,240t |
| SC-002 | เปลี่ยนซัพพลายเออร์ Tier-2 | running | … | … |
| SC-003 | ติดตั้ง Solar Farm 500 kW | queued | — | — |
| SC-004 | ลดการปล่อยก๊าซ Scope 3 Cat.1 | completed | +2.8 | -980t |
troubleshoot Anomaly Detection Log
| เวลา | เอนทิตี | ประเภท | ค่า | ความมั่นใจ | ระดับ |
|---|---|---|---|---|---|
| 14:22:01 | NODE_EM_82 | ค่าพุ่งเกิน | 842 kgCO₂e | 98.2% | CRITICAL |
| 13:45:10 | WATER_Z4 | การใช้น้ำผิดปกติ | +38% | 84.0% | WARN |
| 12:30:05 | SAP_PROC | Schema ไม่ตรงกัน | null_cat | 100% | INFO |
| 11:15:33 | HVAC_B3 | อุณหภูมิเกินเกณฑ์ | 32.4°C | 91.5% | WARN |
| 09:00:00 | GEN_01 | การสิ้นเปลืองผิดปกติ | ↑22% | 77.3% | WARN |
model_training Model Registry
5 ModelsGHG Forecast v4.2
Time-series · เทรน: 2023-11-01
96.2%
Anomaly Detector v2
Isolation Forest · เทรน: 2023-11-10
94.8%
Scope 3 Estimator
Regression · เทรน: 2023-10-28
89.1%
Water Risk Model
LSTM · เทรน: 2023-11-24
91.5%
ESG Score Predictor
XGBoost · เทรน: 2023-11-15
93.7%