CarbonM
雲端 AI 企業碳資產管理系統
CarbonM 是一個尖端的 AI 驅動平台，專門從事碳管理。我們的先進技術使企業能夠實時準確測量、分析和管理企業與供應鏈碳排放量， 以協助企業實現碳中和。
最佳企業碳排放資料的整合平台
希達數位的 AI 驅動碳管理軟體優化企業搜集碳相關資訊和分析的方式。我們的軟體通過針對排放源的定制權限，針對排放源指派負責人並管理數據、具有引導用戶完成盤查和碳足跡計算的 AI 助理，以及針對全球各國（如台灣、中國、日本、泰國、印度、以及美國）的 AI 推薦係數，簡化複雜的過程。
CarbonM 高效地計算多系列產品及其生命周期的碳足跡，通過無縫的數據庫整合減少重複的數據輸入。此外，我們的智能碳網連接各廠區、據點和供應鏈，實現數據自動收集和更新，並生成針對不同利益相關者的報告。利用 CarbonM，企業可以實現精確、高效、合規的碳管理，並通過先進的 AI 技術推動可持續發展和法規遵從。
AI 碳平台 VS 一般碳平台
AI 軟體
- 自動分析大量數據，識別碳排放模式並提供洞察。
- 使用機器學習算法，提高碳排係數數據精準度和準確性。
- 適應性強，可隨著新數據不斷學習和優化。
- 提供智能決策建議，幫助企業識別減排機會和優化策略。
- 處理速度快，能即時生成報告和分析結果。
- 提供動態數據可視化介面，直觀展示碳排放數據和趨勢。
一般碳軟體
- 依賴預定義的數據處理方法，分析能力有限。
- 依賴手動輸入和固定算法，可能存在誤差。
- 靈活性較差，難以適應新需求和變化。
- 僅提供基礎數據報告，決策依賴用戶自行分析。
- 處理速度較慢，生成報告和分析結果耗時較長。難同時應付大量商品
核心功能
組織碳盤查 (iO)
- 考慮公司實際分工，有審核管理權限、可根據排放源指派對應owner
- AI智能精靈，引導使用者完成整個盤查流程
- AI係數推薦：內建台灣、中國、日本、泰國、印度、美國等國，以及ecoinevent全球係數庫，並利用AI推薦較合適之係數給使用者。
產品碳足跡 (iF)
- 可一次完成全系列產品碳足跡
- 連結盤查資料庫，減少重複性資料輸入作業
- AI智能精靈，引導使用者完成整個碳足跡流程
- AI係數推薦：內建台灣、中國、日本、泰國、印度、美國等國，以及ecoinevent全球係數庫，並利用AI推薦較合適之係數給使用者。
十二月敬請期待 (Coming Soon)
智能碳網路 (iN)
- 串接集團各廠區、據點和供應鏈
- 自動化蒐集及更新組織溫室氣體及碳足跡相關資料，並進行版本控制，更新營運邊界相關資料
- 快速出具因應不同利害關係人之報表
敬請期待 (Coming Soon)
CarbonM - iO 組織碳盤查方案
CarbonM iO 輕量版
適合資源有限的小型企業或只需要盤查類別1、2的自願性盤查企業，這個解決方案提供了一種可負擔且高效的方式來搜集及管理碳資料。
CarbonM iO專業版
專為致力於符合 ISO 14064-1 標準和溫室氣體 (GHG) 協議的公司設計。這個高級版本的軟體促進了溫室氣體排放的精確追踪、管理和報告。
CarbonM iO專家版
專為需要即時獲取全球運營中準確且全面碳數據的大型和國際企業設計。這個頂級套裝可跨系統自動化串接，幫助企業以快速且精確的方式管理複雜的環境挑戰。
CarbonM iO 方案比較
| Lite | Pro | Elite(開發中) | |
|---|---|---|---|
| GHG盤查範圍 | Scope1-2 | Scope1-2-3 | Scope1-2-3 |
| 廠區資料庫模組 | V | V | |
| 使用者帳號與權限管理 | V | V | V |
| 戰情室模組 | V | V | V |
| 活動數據筆數(年) | 1,000 | 3,000 | 10,000 |
| 可查看付費係數個數(年) | 50 | 150 | 650 |
| AI精靈詢問次數(年) | 200 | 500 | 1,500 |
| Google Maps 自動串接計算次數(年) | 100 | 600 | |
| 溫室氣體排放清冊及報告書模組 | V | V | V |
| User帳號數 | 超級使用者 3 一般使用者 10 | 超級使用者 5 一般使用者 20 | 超級使用者 10 一般使用者 50 |
| 內建排放係數資料庫 | 各國組織溫室氣體/產品碳足跡資料庫 (台灣、中國、日本、泰國、印度、美國) Ecoinvent環境資料庫 | 各國組織溫室氣體/產品碳足跡資料庫 (台灣、中國、日本、泰國、印度、美國) Ecoinvent環境資料庫 | 各國組織溫室氣體/產品碳足跡資料庫 (台灣、中國、日本、泰國、印度、美國) Ecoinvent環境資料庫 |
| ERP/MES各式系統串接模組 | V(費用另計) |
