Nowoczesne narzędzia AI dla zrównoważonego rozwoju w sektorze utrzymania czystości

MODUŁ 1. Wprowadzenie do zrównoważonego rozwoju w sektorze utrzymania czystości (3 godz. dydaktyczne)

• Specyfika branży utrzymania czystości a wyzwania środowiskowe
• Przepisy i normy: ESG, CSRD, taksonomia UE, gospodarka o obiegu zamkniętym
• Pojęcia kluczowe: ślad węglowy, zużycie energii, odpady, woda, chemia ekologiczna
• Rola technologii i AI w modernizacji sektora

MODUŁ 2. Podstawy sztucznej inteligencji i narzędzi cyfrowych w branży utrzymania czystości (4 godz. dydaktyczne)

• Czym jest AI? – generatywna, predykcyjna, analityczna
• Narzędzia dostępne na rynku dla firm usługowych (przegląd rozwiązań)
• Wykorzystanie AI w planowaniu zadań, harmonogramach i monitoringu jakości
• Automatyzacja procesów operacyjnych (RPA – Robotic Process Automation)

MODUŁ 3. Analiza danych środowiskowych z wykorzystaniem AI (4 godz. dydaktyczne)

1. Dane energii

• Monitoring zużycia energii w budynkach i maszynach sprzątających
• AI do identyfikacji anomalii energetycznych
• Predykcja zużycia energii i planowanie działań efektywnościowych

2. Dane emisji

• Obliczanie emisji CO₂ z wykorzystaniem AI
• Narzędzia do śledzenia śladu węglowego operacji sprzątających
• Emisje z transportu, urządzeń, chemii – jak ograniczać?

3. Dane odpadów

• Analiza strumieni odpadów z obiektów i procesów sprzątania
• Optymalizacja segregacji z wykorzystaniem AI (systemy rozpoznawania obrazu)
• Prognozowanie ilości odpadów i planowanie odbiorów

MODUŁ 4. Redukcja śladu węglowego dzięki AI (3 godz. dydaktyczne)

• Mapowanie procesów pod kątem emisyjności
• Dobór optymalnych technologii i środków czystości (zrównoważone alternatywy)
• Jak AI oblicza i porównuje ślad węglowy różnych rozwiązań
• Plan redukcji śladu węglowego krok po kroku
• Case studies: firmy sprzątające obniżające emisje dzięki AI

MODUŁ 5. Nowoczesne technologie ekologiczne w branży utrzymania czystości (4 godz. dydaktyczne)

• Autonomiczne maszyny sprzątające – oszczędność energii i wody
• Systemy dozowania chemii sterowane AI
• Sensory jakości powietrza, wilgotności, czystości powierzchni
• Rozwiązania niskoemisyjne:

 * mycie parowe

 * ozonowanie

 * mikrofibra nowej generacji

 * sprzęt o niższej energochłonności

• Cyfrowe standardy ekologiczne dla obiektów i usług

MODUŁ 6. AI w zarządzaniu operacyjnym usługami czystości (3 godz. dydaktyczne)

• Automatyczne harmonogramy i trasy dla personelu
• Systemy inteligentnego nadzoru jakości usług
• Analiza danych w czasie rzeczywistym (IoT + AI)
• Zarządzanie flotą, magazynem i zapasami w modelu predykcyjnym
• Wykrywanie marnotrawstwa energii, wody, chemii

MODUŁ 7. Tworzenie strategii ESG/CSR dla firm sprzątających z wykorzystaniem narzędzi AI (3 godz. dydaktyczne)

• Zbieranie danych ESG krok po kroku
• Raportowanie środowiskowe z wykorzystaniem automatyzacji
• Wskaźniki: energia, emisje, woda, odpady, chemia
• Jak AI wspiera przygotowanie raportów i polityk środowiskowych
• Symulacje wpływu wdrażanych działań na ślad węglowy i koszty

MODUŁ 8. Warsztat praktyczny: projekt wdrożenia AI w firmie utrzymania czystości (2 godz. dydaktyczne)

• Analiza przypadku (Case study obiektu lub firmy)
• Jakie dane zbierać?
• Dobór narzędzi AI
• Opracowanie mini-strategii zrównoważonego rozwoju dla uczestników
• Dyskusja, omówienie projektów, rekomendacje trenerskie

EGZAMIN końcowy - 1 godz. dydaktyczna

Sala szkoleniowa wyposażona w: ekran, projektor, flipchart, Wi-Fi.

Sala dostosowana do osób niepełnosprawnych, bez barier architektonicznych

W przypadku zajęć praktycznych, każdy uczestnik pracuje na indywidualnym stanowisku komputerowym z dostępem do internetu i narzędzi AI.

Formy pracy: indywidualna (ćwiczenia), w parach (case study), zespołowa (projekt).

Materiały: skrypt, case studies, arkusze danych, dostęp do narzędzi AI.

Warunkiem uczestnictwa jest ukończone 18 lat

Godzina dydaktyczna wynosi 45 minut.

Przerwy nie są wliczone w czas trwania usługi.

Walidacja jest wliczona w czas trwania usługi.

Zajęcia dydaktyczne przeprowadzane są w odpowiednio wyposażonej sali dydaktycznej: ekran, projektor, komputer