与Brainbox AI的核心AI建筑优化技术一起,ARIA对建筑运营管理产生了重大影响,将HVAC的能源成本降低了25%,温室气体排放量最多可减少40%。这项创新不仅解决了该行业对节能解决方案不断增长的需求,而且还与建筑环境的全球可持续性目标保持一致。实际上,根据IEA,商业建筑约占每年全球温室气体排放的38%,强调了Brainbox AI的脱碳解决方案套件的需求,这些解决方案的需求直接解决了这一挑战,并支持建筑所有者在净零净和碳中立性的旅程中。
• 编制一份树木资源清单,包括目标场地及其周围六米范围内胸高 (DBH) 15 厘米及以上的树木资源,以及道路通行权内各种大小的树木; • 根据拟议的开发计划评估潜在的树木保护机会;以及 • 将调查结果记录在树木清单和保护计划中。评估结果如下。 政策框架 目标场地受多伦多市私人树木条例 (第 813 章) 的约束,该条例规范了多伦多市内单棵树木的树木伤害和破坏。获取单棵树木的初步信息,然后根据条例对其进行分类,以支持开发申请。树木类别从一到五,如下所示:
1。该法案在2023 - 24年的总净温室气体排放量为1,489 ktco 2 -e,比1990年的基线下降50%,比上一年4%。2。主要排放源是地面运输(65.5%)和固定能量(21.7%),包括化石燃气燃烧(19.2%),逃亡气体排放(1.8%)和其他固定燃料(0.7%)。包括废水,工业过程和产品使用(IPPU),航空和农业的废物分别共享6.5%,2.5%,2%和1.8%的排放。土地利用,土地利用变化和林业(Lulucf)扇区的净碳固换量占了这些排放量的近10%。3。与上一年相比,与地面运输相关的排放量降低了3%,而固定化石燃气(包括逃避排放)的排放量减少了14%。但是,废物排放量增加了27%。4。该ACT在2023 - 24年的人均排放量为3.1 TCO 2 -E,比2012 - 13年减少了71%,比上一年减少了6%。5。该法在2023 - 24年继续维持100%可再生电力供应。库存结果显示:
•透明度:基于清晰的审计跟踪以事实和连贯的方式解决所有相关问题。披露任何相关假设,并对所使用的会计和计算方法和数据源进行适当的参考。•相关性:确保温室气体清单适当地反映公司的温室气体排放,并满足用户的决策需求,包括公司内部和外部的用户•准确性:精确度:GHG排放的量化既不是系统地过度或在实际的排放中,并且无法判断,并且这种不确定性是可行的。实现足够的准确性,使用户能够对报告信息的完整性做出合理的保证。•一致性:使用一致的方法来允许随着时间的推移进行有意义的排放比较。透明地记录对数据,库存边界,方法或时间序列中的任何其他相关因素的任何更改•完整性:对所选库存边界内所有温室气体排放源和活动的说明和报告。披露并证明任何具体排除措施。
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▪供应商应根据Essity的需求和其他SMI数字创建最佳的交付计划,以表明预期的计划货物。所有交货都应插入计划协作页面 - SMI视图,并通过单击发送数据按钮将数据发送到Essity。这将自动更新Essity SAP ERP系统中的交付计划行的调度协议。▪供应商应确保计划和交付计划货物中有关最小/最大股票水平的交付日期内的数量。▪供应商应定期执行计划,以使计划线转换为牢固的订单。只有在接下来的14天内计划的交货可以转换为牢固的订单。▪如果供应商无法在交货日期内交付计划的数量,则应事先更新计划的货物,以避免过去未付诸实践的货物。▪如果最初计划和要发货之间存在数量差异,则无需更新计划页面上的值,因为系统将根据良好的收据自动清理时间表线(用于交付的10%公差设置)。▪供应商应创建船舶通知并通过商定的通信渠道发送派遣文件[用CSV上传的SAP Business Network上载的Manual ASN创建。
▪ 供应商应根据 Essity 的需求和其他 SMI 数据创建最佳交货计划,作为预期计划装运的指示。所有交货都应插入“计划协作页面 - SMI 视图”,然后单击“发送数据”按钮将数据发送给 Essity。这会自动更新 Essity SAP ERP 系统中交货计划行的计划协议。 ▪ 供应商应确保根据最小/最大库存水平,在计划装运承诺的交货日期内计划和交付数量。 ▪ 供应商应定期进行计划,以将计划行转换为确定订单。只有计划在未来 14 天交货的货物才能转换为确定订单。 ▪ 如果供应商无法在交货日期前交付计划数量,他们应提前更新计划装运,以避免过去出现未交付的计划装运。 ▪ 如果最初计划的数量与实际发货的数量不一致,则无需更新计划页面上的值,因为系统将根据良好收据自动清理计划行(交货不足的 10% 容差设置)。 ▪ 供应商应创建发货通知并通过约定的通信渠道发送发货文件 [手动创建 ASN 并在 SAP Business Network 上上传 CSV,将发货 .CSV 文件发送到 MFT 服务器或通过 cXML 连接发送]
所有基于人口样本的估计值都具有一定程度的不确定性,在数值上表示为标准误差(SE)或一个百分比采样误差。标准误差通常用于构建置信区间(CI),将其非正式地解释为真实总体价值以定义的概率驻留的值范围。估计值±1 SE所包含的值范围约为68%的置信区间;同样,估计值±2 SE代表95%的置信度,估计值±3 SE代表99%的置信区间。例如,如果人口估计为1000棵树,有100棵树,则真正人口价值在900到1,100之间的可能性为68%;真正的人口总数为95%的概率在800至1,200棵树之间;和99%的概率真实人口总数为700至1,300(图s1)。SE越小,间隔将达到给定的信心水平越窄。