Axion:入门指南

目录

• 1. 导航
• 2. 要求
• 3. KPIs
  • 按地点筛选
  • 按工厂类型筛选
  • 按标签筛选
  • 按年份筛选
• 4. 热点
• 5. 设施
• 6. 场景
• 7. 筛选器

气候和资源风险不再是抽象概念,它们正在重塑企业采购、投资和报告的地点和方式。缓慢的气候转型可能导致数万亿美元的GDP损失,灾害预计将增加,仅热应激就可能导致数百万个工作岗位消失。这些不是遥远的情景,它们转化为供应链中断、投资浪费、错失影响机会以及当今的财务损失。

与此同时,公司还必须与其供应链合作,以减少影响并过渡到低碳经济。为了做出减少影响和管理风险的最佳决策,公司必须考虑区域趋势和工厂绩效数据。从如此多的数据中获得正确见解的过程可能既耗时又昂贵。

为了解决这一挑战,零售商和消费品公司现在可以依靠Worldly Axion获得决策就绪的洞察,以减少影响、与供应商合作并管理风险。Worldly Axion利用工厂数据,并将其置于高管决策所需的背景中:量化的风险和顶线机会。

Worldly Axion为零售和消费品公司提供比任何其他解决方案更具可操作性和准确性的供应链洞察。来自工厂的细粒度验证数据,结合来自数十个外部数据集的宏观层面数据,使公司能够真正了解风险和机遇,并为未来做好准备。通过Axion,公司可以:

• 量化工厂面临的生产力风险,将热应力数据与工厂冷却系统信息相结合
• 了解水风险通过将水资源压力和干旱暴露与现场节水实践相关联
• 确定最有效的脱碳路径,根据每个设施的能源混合情况和该地区可用的可再生能源信用额度量身定制

此外,Worldly Axion的AI驱动助手帮助企业根据这些洞察快速验证下一步最佳行动。Axion助手在企业、区域和工厂层面推荐策略,为企业节省时间并将投资集中在最重要的领域。

如果没有来自Worldly Axion的这些洞察,企业无法获得真实的风险状况,也无法充分规划未来。只有将工厂级数据与完整的上下文数据和专业的AI助手结合起来,企业才能获得做出最佳决策所需的洞察。

导航

• 导航至洞察并选择Worldly Axion。
• 这将带您进入 Worldly Axion 概览页面。

要求

开始使用Worldly Axion的最佳方式是确保您的工厂及时提交FEM评估。请阅读Facility Environmental Module (FEM)入门指南以了解更多信息。

Axion使用2023年至2024年FEM数据,可以是您自己的评估或与您共享的评估。

我们还建议使用Worldly Collaboration Suite,它可以帮助品牌和零售商提高供应链中的 Higg FEM 参与度。

关键绩效指标

首先选择导航栏顶部的KPI选项卡。

在此页面上,请注意页面顶部的KPI卡片(总排放量、碳强度等)。这些指标与Insights Hub中的指标相同。

在左侧筛选菜单中,您可以按位置、工厂类型、工业部门、验证、标签、频率、账户或年份进行筛选。这会自动更新整个KPI仪表板中的所有指标,以反映筛选后的数据集。这些筛选功能可以快速组织和切分与此风险领域相关的数据。

在仪表板的右上角,使用下拉菜单在不同的风险领域之间切换,包括碳、能源、水、热应力和极端事件。每个KPI卡都有一个与风险领域相关的独特指标。

根据组织的重点领域,有以下几种入门方式:

1. 按地点筛选
2. 按工厂类型筛选
3. 按标签筛选
4. 按年份筛选

按地点筛选

如果一个组织的大部分工厂位于中国,他们可以使用位置筛选器来更新仪表板。

按工厂类型筛选

同一组织可以叠加多个筛选条件,以进一步钻孔其数据。例如,如果该组织希望分析其位于中国的原材料加工工厂,则可以同时使用工厂类型和位置筛选条件。

按标签筛选

用户甚至可以按标签进行筛选。例如,组织可以使用标签筛选器来分析、组织和分类工厂。

假设某组织按层级(t1、t2、t3)组织工厂,他们可以按t1进行筛选,以便KPI仪表板仅显示一级工厂。

按年份筛选

使用年份筛选器比较您的工厂与上一年的表现。随着您每个周期从工厂收集更多数据,您可以比较逐年的表现。

KPI 仪表板允许用户快速直观地比较供应商合作伙伴与同行的表现。

每个KPI卡片的颜色编码有助于快速识别需要关注的领域和表现良好的领域。除了KPI值之外,每个卡片还包括:

• 日历图标所代表的同比变化，显示与去年相比的百分比变化。
• 同行比较，以行业内类似公司为基准进行对标，用三个垂直条形图表示，并显示与基准的百分比差异。
• 信息提示工具,用于定义每个 KPI 卡片以及每个 KPI 的来源。

除了跟踪来自Higg FEM的指标外,Worldly Axion还通过整合数十个外部数据集,将供应链数据置于具体情境中。

这些包括气候和能源系统模型、电网混合数据、水风险数据、气候预测、风险和影响模型、职业健康数据以及市场数据。

总体而言,Worldly Axion整合了数十个数据源,以追踪世界在环境、气候和经济方面的变化。

例如,纺织品和服装组织如果专注于加强供应链韧性,可能会发现用水压力和用水指标在水资源关键绩效指标仪表板上具有价值。

热点

热点页面提供了丰富的可视化内容,帮助您识别与每个风险领域相关的高风险区域。

在页面右上角,下拉菜单允许您在不同的风险领域之间切换,包括碳、能源、水、热应力和极端事件。每个图表或表格都与特定的风险领域相关,并通过可视化方式讲述您的数据故事,展示供应链内部发生的情况以及周围世界发生的情况。

在左侧筛选菜单中,您可以按位置、工厂类型、标签或年份进行筛选,这会自动更新所有热点可视化以反映筛选后的数据集。这些筛选功能可快速组织和切分与此风险领域相关的数据。

在下方了解每个风险领域对应的可视化内容:

• 碳排放热点
  • 区域热点
  • 电网混合
  • 整体排放概况
  • 排放分布
  • 工厂热点
  • 工厂
  • 世界地图
• 能源热点
  • 区域热点
  • 电网混合
  • 电网电价趋势
  • 整体能源概况
  • 能源使用
  • 工厂热点
  • 工厂
  • 世界地图
• 水热点
  • 区域热点
  • 总体用水量和水资源压力
  • 水使用量
  • 中断风险
  • 工厂
  • 世界地图
• 热应激热点
  • 高温风险气候筛选器
  • 区域热点
  • 整体热应激
  • 热应力
  • 工厂热点
  • 工厂
  • 世界地图
• 极端事件热点
  • 极端事件气候筛选器
  • 区域热点
  • 整体极端事件
  • 极端事件
  • 工厂
  • 世界地图

工厂

工厂页面汇总了碳排放、能源、水、热应力和极端事件的关键信息,每个风险领域都被评为从非常低到非常高的等级。这为您提供了全面的评估,并帮助您确定各类别的优先级。

点击每个列标题可以按一个或多个子类别进行筛选。每个表格行都可以展开为详细弹出窗口,提供该特定工厂的深入数据和见解。

例如,假设某组织希望评估其在孟加拉国的工厂当前面临的水风险。

1. 在位置筛选器中,选择孟加拉国。在筛选器菜单顶部,您可以看到工厂总数。在此示例中,这意味着有21家工厂位于孟加拉国。
   
2. 应用筛选器后,工厂表将更新为仅包含这21个工厂。
   
3. 选择表格顶部的水标题以筛选结果。在此示例中,组织筛选为非常高,以查看孟加拉国的5家工厂面临非常高的水风险暴露。
   
4. 选择蓝色的供应商名称以打开工厂摘要页面。
   
   • 除了热点选项卡中提供的数据可视化之外,用户还可以在工厂摘要页面上查看其他详细信息。这包括与工厂相关的位置、已完成的评估、生产流程、生产类别和工业计划。
     

了解有关Axion 工厂页面的更多信息。

情景

情景刨削工具允许您模拟不同干预措施如何影响碳强度和其他指标。

应用中间列的预测假设开关,查看排放和能源指标以及转型风险情景指标如何受到影响。

例如,假设一个组织想要评估到2035年能源效率提高25%将如何影响位于中国的所有工厂的总排放量。

1. 首先从位置筛选器中选择中国。请注意默认的总排放量图表是平坦的,处于默认状态。一旦应用预测假设,图表将会更新。
2. 展开能源效率选项卡以显示可以应用哪些预测假设。
   
   • 从下拉菜单中选择到 2035 年
   • 将滑块移动到25%或在自由文本字段中输入25。
   • 选择更新图表。
     

点击此处了解更多关于情景页面如何帮助组织预测未来详细的可能情景、更好地理解不确定性、测试潜在的业务策略,以及围绕风险和机遇制定灵活性。

筛选

左侧筛选列会自动更新整个仪表板中的所有指标,以反映筛选后的数据集。应用一次的筛选器将应用于Worldly Axion内的所有选项卡。仪表板筛选器使用户能够组织和切分数据,以快速确定哪些工厂最适合进行干预。

调整这些筛选条件,按国家、工厂类型、生产流程和年份比较排放概况。这有助于在供应链或地区之间进行更相关的基准比较。有关这些指标如何定义的更多详细信息,请参阅方法论。