EnerSys: генеративный ИИ сократил время на анкеты клиентов примерно на 50%

EnerSys — мировой производитель промышленных аккумуляторов с 180 площадками. Команде по устойчивому развитию приходилось вручную собирать данные о выбросах Scope 1 и 2 и потреблении ресурсов из счетов за коммунальные услуги. По описанию консалтинговой компании Canopy Edge, процесс был трудоёмким и подверженным ошибкам. Кроме того, компания отвечала на многочисленные клиентские анкеты и опросы о практиках в области устойчивого развития, и эта работа требовала много времени сотрудников.

EnerSys внедрила платформу, которая с помощью машинного обучения на основе тепловых карт автоматически извлекает из PDF-счетов, загруженных каждой площадкой, ключевые сведения: период, объём потребления и стоимость. Дополнительно компания применяет генеративный ИИ-инструмент для анализа больших массивов данных и подготовки черновиков ответов на клиентские анкеты. Названия поставщиков платформы и инструмента источник не приводит.

Платформа извлечения данных работает на уровне площадок: каждая загружает свои PDF-счета, а система вытаскивает из них показатели. Генеративный инструмент используется командой для анализа данных и подготовки ответов клиентам. По сообщению EnerSys, приведённому в публикации Canopy Edge от 24 сентября 2025 года, применение ИИ сделало сбор данных более эффективным и проверяемым, а время на клиентские анкеты сократилось примерно на 50%. Команда также быстрее находит закономерности в данных, чем при ручном анализе.