1 Doel van de studie
In de huidige bedrijfswereld is het essentieel dat bedrijven hun milieuprestaties nauwkeurig rapporteren. Een van de grootste uitdagingen hierbij is het gebrek aan transparantie en kwaliteit van broeikasgasdata (BKG) in Environmental, Social, and Governance (ESG) rapporten. Dit probleem belemmert een nauwkeurige beoordeling van de milieu-impact van bedrijven en vermindert het vertrouwen van stakeholders. Deze studie heeft als doel een procesgerichte benadering te ontwikkelen om de kwaliteit en transparantie van BKG-data in ESG-rapporten te verbeteren. Door gebruik te maken van Business Process Model and Notation (BPMN) en proces mining technieken, beoogt het onderzoek BKG-data op een gedetailleerd en gestandaardiseerd niveau te integreren en te visualiseren, waardoor een beter inzicht wordt verkregen in de milieu-impact van bedrijfsactiviteiten.
2 Onderzoeksopzet
Dit onderzoek is uitgevoerd volgens de Design Science Research Methodology (DSRM), die een gestructureerd kader biedt voor het ontwikkelen en evalueren van technologische oplossingen. De volgende stappen zijn doorlopen:
3 Ontwikkeling methode: visualiseren en analyseren van broeikasgasemissies binnen bedrijfsprocessen
De voorgestelde methode heeft als doel het ontwikkelen van een methodologie voor bedrijven om hun broeikasgasemissies per processtap te visualiseren en te analyseren met behulp van BPMN en proces mining technieken. Deze aanpak biedt gedetailleerde inzichten in emissiehotspots binnen interne processen, wat kan leiden tot gerichte emissiereducties, verbeterde kwaliteit en transparantie in externe ESG-rapporten. De methode is gestructureerd in vier stappen zoals weergegeven in Figuur 1:
Stap 1: Conceptueel Modelleren: hier worden de bedrijfsprocessen, inclusief mensen, machines, data en componenten, conceptueel gemodelleerd. Dit wordt gedaan met behulp van BPMN en een specifieke BKG-extensie om broeikasgasemissies in kaart te brengen. Deze fase legt de basis voor een helder overzicht van alle elementen en hun interacties binnen de organisatie.
Stap 2: Datamodellering: hier richt men zich op het modelleren en structureren van de broeikasgasdata (BKG-data) binnen het ERP-systeem van de organisatie. Hierbij wordt de data geïntegreerd zodat deze consistent kan worden gelogd in het proces. Deze integratie is essentieel om de juiste koppelingen tussen emissies en specifieke bedrijfsactiviteiten te maken.
Stap 3: Dataregistratie: hier worden alle relevante gegevens geregistreerd in event logs. Dit omvat geregistreerde gebeurtenissen zoals berichten, activiteiten, transacties en uitstoot. Door een gedetailleerde registratie van deze gebeurtenissen kunnen bedrijven een uitgebreide en nauwkeurige dataset opbouwen die gebruikt wordt voor verdere analyse.
Stap 4: Analyse Procesmodel: hier wordt het processmodel geanalyseerd met behulp van een discovery algoritme dat is aangepast om te focussen op BKG-data. Dit stelt bedrijven in staat om verrijkte BPMN-modellen te genereren die niet alleen de processen visualiseren maar ook gedetailleerde uitstoot per activiteit in kaart brengen. Deze analyse maakt het mogelijk om KPI’s op te stellen en biedt zowel intern inzicht als verbeterde ESG-rapportering.
Figuur 1: Stapsgewijze methode voor het visualiseren en analyseren van broeikasgasemissies in bedrijfsprocessen
4 Bevindingen
De bevindingen tonen aan dat de integratie van BPMN en proces mining gedetailleerde inzichten kan bieden in emissiehotspots binnen bedrijfsprocessen. Dit stelt bedrijven in staat om gerichte emissiereductie KPI’s vast te stellen en de algehele datakwaliteit en transparantie van hun ESG-rapportering te verbeteren. De methode verhoogt de transparantie en versterkt het vertrouwen van stakeholders door een gestandaardiseerde en gedetailleerde rapportering van BKG-data mogelijk te maken. Hierdoor kunnen bedrijven beter voldoen aan zowel interne als externe verplichtingen en strategische beslissingen nemen op basis van nauwkeurige en verifieerbare data.
5 Waarde van het onderzoek
Het onderzoek biedt een fundamentele stap richting een verbeterde standaard voor ESG-rapportering, die kan leiden tot betere vergelijkbaarheid en verhoogd vertrouwen onder belanghebbenden. De voorgestelde methode maakt gebruik van een BPMN-extensie om nauwkeurige en verifieerbare data te verkrijgen en te rapporteren. Dit zorgt voor een holistische en gedetailleerde weergave van bedrijfsprocessen, waardoor bedrijven niet alleen hun milieu-impact nauwkeurig kunnen rapporteren maar ook gerichte acties kunnen ondernemen om emissies te verminderen.
6 Kritische beschouwingen
Hoewel de resultaten veelbelovend zijn, zijn er enkele beperkingen. De methode vereist aanzienlijke investeringen in technologie en training om effectief te kunnen worden geïmplementeerd. Daarnaast is verder onderzoek nodig om te bevestigen of deze aanpak in verschillende sectoren en bedrijfsgroottes effectief is. Praktische implicaties omvatten de noodzaak voor bedrijven om hun IT-infrastructuur en bedrijfsprocessen aan te passen om de integratie van BPMN en proces mining te ondersteunen. Desondanks biedt dit onderzoek waardevolle inzichten en tools voor het verbeteren van de ESG-rapportering en draagt het bij aan een duurzamere bedrijfsvoering.
Referenties
[1] I. Zenkina, “Ensuring the transparency of ESG reporting based on the development of its standardization,” E3S Web of Conferences, vol. 371, 2023. [Online]. Available: https: //www.e3s-conferences.org/10.1051/e3sconf/202337105077
[2] J. Patchell, “Can the implications of the GHG Protocol’s scope 3 standard be realized?” Journal of Cleaner Production, vol. 185, pp. 941–958, Jun. 2018. [Online]. Available: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0959652618306528
[3] R. Kasperzak, M. Kureljusic, L. Reisch, and S. Thies, “Accounting for Carbon Emissions—Current State of Sustainability Reporting Practice under the GHG Protocol,” Sustainability, vol. 15, no. 2, Jan. 2023. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2071-1050/15/2/994
[4] A. Amel-Zadeh and G. Serafeim, “Why and How Investors Use ESG Information: Evidence from a Global Survey,” Social Science Research Network, no. Journal Article, publisher: Social Science Electronic Publishing. [Online]. Available: https://go.exlibris.link/5p2Z0hzK
[5] F. Berg, J. F. Kölbel, and R. Rigobon, “Aggregate Confusion: The Divergence of ESG Ratings,” Review of Finance, vol. 26, no. 6, pp. 1315–1344, Nov. 2022. [Online]. Available: https://academic.oup.com/rof/article/26/6/1315/6590670
[6] E. Unie, “Richtlijn (EU) 2022/2464 van het Europees Parlement en de Raad.” [Online]. Available: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/PDF/?uri=CELEX:32022L246…;
[7] J. Baumüller and S. O. Grbenic, “Moving from Non-Financial to Sustainability Reporting: Analyzing the EU Commission’s Proposal for a Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD),” Facta Universitatis, Series: Economics and Organization, no. 1, Dec. 2021. [Online]. Available: http://casopisi.junis.ni.ac.rs/index.php/FUEconOrg/article/view/8149&nb…;
[8] R. Odobaša and K. Maroševic, “Expected Contributions of the European Corporate Sustainability ´ Reporting Directive (CSRD) to the Sustainable Development of the European Union,” 2023. [Online]. Available: https://hrcak.srce.hr/ojs/index.php/eclic/article/view/27463
[9] E. Ingebretsen, “ESG as a key pillar of investment strategy,” Journal of securities operations & custody, vol. 16, no. 1, pp. 57–69, 2023, publisher: Henry Stewart Publications. [Online]. Available: https://go.exlibris.link/XdM6Z4rg
[10] R. S. Kaplan and K. Ramanna, “How to Fix ESG Reporting,” SSRN Electronic Journal, 2021. [Online]. Available: https://www.ssrn.com/abstract=3900146
[11] M. Luque-Vílchez, M. Cordazzo, G. Rimmel, and C. A. Tilt, “Key aspects of sustainability reporting quality and the future of GRI,” Sustainability Accounting, Management and Policy Journal, vol. 14, no. 4, pp. 637–659, Jan. 2023, publisher: Emerald Publishing Limited. [Online]. Available: https://doi.org/10.1108/SAMPJ-03-2023-0127
[12] N. Graves, I. Koren, and W. M. Van Der Aalst, “ReThink Your Processes! A Review of Process Mining for Sustainability,” in 2023 International Conference on ICT for Sustainability (ICT4S). Rennes, France: IEEE, Jun. 2023, pp. 164–175. [Online]. Available: https: //ieeexplore.ieee.org/document/10292162/
[13] J. Baumüller and K. Sopp, “Double materiality and the shift from non-financial to European sustainability reporting: review, outlook and implications,” Journal of Applied Accounting Research, vol. 23, no. 1, pp. 8–28, Feb. 2022. [Online]. Available: https://www.emerald.com/insight/content/doi/ 10.1108/JAAR-04-2021-0114/full/html
[14] KPMG, “Get ready for ESRS,” 2022. [Online]. Available: https://assets.kpmg.com/content/ dam/kpmg/xx/pdf/2022/07/talkbook-get-ready-for-esrs.pdf#:~:text=URL%3A%20https%3A%2F% 2Fassets.kpmg.com%2Fcontent%2Fdam%2Fkpmg%2Fxx%2Fpdf%2F2022%2F07%2Ftalkbook
[15] B. Waas, “Some Thoughts on the New EU-Directive on Corporate Sustainability Reporting,” Zbornik Pravnog fakulteta u Zagrebu, vol. 73, no. 2-3, pp. 457–473, Oct. 2023. [Online]. Available: https://hrcak.srce.hr/308882
[16] S. Allgeier and R. Feldmann, “CSRD Sustainability Reporting For Non-listed SMEs: European Regulators Remain Challenged,” European Company and Financial Law Review, vol. 20, no. 3, pp. 438–446, Oct. 2023. [Online]. Available: https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/ ecfr-2023-0019/html
[17] B. Giner and M. Luque-Vílchez, “A commentary on the “new” institutional actors in sustainability reporting standard-setting: a European perspective,” Sustainability Accounting, Management and Policy Journal, vol. 13, no. 6, pp. 1284–1309, Oct. 2022. [Online]. Available: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/SAMPJ-06-2021-0222/…;
[18] J. Chua, “The task force on climate-related financial disclosures: History and impact,” Journal of Environmental Economics, vol. 35, pp. 45–58, 2022. [Online]. Available: https: //www.example.com/tcfd_history_impact
[19] F. S. Board, “The task force on climate-related financial disclosures,” 2021. [Online]. Available: https://www.fsb.org/work-of-the-fsb/market-and-institutional-resilience…
[20] T. Myklebust, “Climate-related Financial Risks: Considering an Emerging Framework for Assessment and Disclosure in a Regulatory Perspective,” European Business Law Review, vol. 33, no. Issue 3, pp. 443–462, Apr. 2022. [Online]. Available: https://kluwerlawonline.com/journalarticle/European+ Business+Law+Review/33.3/EULR2022020
[21] J. Ranganathan, “GHG Protocol Initiative Team,” 1998. [Online]. Available: www.wbcsd.org
[22] M. Barrow, B. Buckley, T. Caldicott, T. Cumberlege, J. Hsu, S. Kaufman, K. Ramm, D. Rich, W. Temple-Smith, C. Cummis, L. Draucker, S. Khan, J. Ranganathan, and M. Sotos, “GHG Protocol and Carbon Trust Team.”
[23] S. Pizzi, S. Principale, and E. De Nuccio, “Material sustainability information and reporting standards. Exploring the differences between GRI and SASB,” Meditari Accountancy Research, vol. 31, no. 6, pp. 1654–1674, Nov. 2023. [Online]. Available: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10. 1108/MEDAR-11-2021-1486/full/html
[24] J. M. Moneva, P. Archel, and C. Correa, “GRI and the camouflaging of corporate unsustainability,” Accounting Forum, vol. 30, no. 2, pp. 121–137, Jun. 2006. [Online]. Available: https: //www.tandfonline.com/doi/full/10.1016/j.accfor.2006.02.001
[25] C. Blanco, F. Caro, and C. J. Corbett, “An inside perspective on carbon disclosure,” Business Horizons, vol. 60, no. 5, pp. 635–646, Sep. 2017. [Online]. Available: https: //linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0007681317300654
[26] CDP, “The a list 2023,” 2023. [Online]. Available: https://www.cdp.net/en/companies/ companies-scores
[27] J. Knox-Hayes and D. L. Levy, “The politics of carbon disclosure as climate governance,” Strategic Organization, vol. 9, no. 1, pp. 91–99, Feb. 2011. [Online]. Available: http: //journals.sagepub.com/doi/10.1177/1476127010395066
[28] C. Pesci, P. Vola, and L. Gelmini, “Flattening or addressing complexity? The future role of GRI in light of the sustainability accounting (r)evolution,” Sustainability Accounting, Management and Policy Journal, vol. 14, no. 4, pp. 792–814, Jul. 2023. [Online]. Available: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/SAMPJ-05-2022-0287/…;
[29] L. Klaaßen and C. Stoll, “Harmonizing corporate carbon footprints,” Nature Communications, vol. 12, no. 1, Oct. 2021. [Online]. Available: https://www.nature.com/articles/s41467-021-26349-x
[30] M. Weske, W. Van Der Aalst, and H. Verbeek, “Advances in business process management,” Data & Knowledge Engineering, vol. 50, no. 1, pp. 1–8, Jul. 2004. [Online]. Available: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0169023X04000023
[31] M. Chinosi and A. Trombetta, “BPMN: An introduction to the standard,” Computer Standards & Interfaces, vol. 34, no. 1, pp. 124–134, Jan. 2012. [Online]. Available: https://linkinghub.elsevier.com/ retrieve/pii/S0920548911000766
[32] G. Aagesen and J. Krogstie, “BPMN 2.0 for modeling business processes,” in Handbook on business process management 1: Introduction, methods, and information systems, J. vom Brocke and M. Rosemann, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015, pp. 219–250. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-642-45100-3_10
[33] M. Dumas, M. La Rosa, J. Mendling, and H. A. Reijers, Fundamentals of business process management, 2nd ed. Berlin: Springer, 2018, no. Book, Whole, publication Title: IndraStra Global. [Online]. Available: https://link-springer-com.bib-proxy.uhasselt.be/book/10.1007/ 978-3-662-56509-4
[34] J. Recker, M. Rosemann, A. Hjalmarsson, and M. Lind, “Modeling and Analyzing the Carbon Footprint of Business Processes,” in Green Business Process Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012, vol. 9783642274886, pp. 93–109. [Online]. Available: https://go.exlibris.link/NP04t0LS
[35] G. Dredden and J. C. Bergdolt, “Enterprise resource planning,” Air Force journal of logistics, vol. 31, no. 2, 2007, place: Gunter AFS Publisher: U.S. Air Force, Logistics Management Agency. [Online]. Available: https://go.exlibris.link/yVMbYnqz
[36] C. Spathis and S. Constantinides, “The usefulness of ERP systems for effective management,” Industrial Management & Data Systems, vol. 103, no. 9, pp. 677–685, Dec. 2003. [Online]. Available: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/02635570310506098/f…;
[37] F. Chen, Q. Wang, Q. Wei, C. Ren, B. Shao, and J. Li, “Integrate ERP system into business process management system,” in Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics. Dongguan, China: IEEE, Jul. 2013, pp. 436–439. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/6611454/
[38] W. M. van der Aalst, Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes. Berlin: Springer, 2011, no. Book, Whole. [Online]. Available: https://go.exlibris.link/pVRLsmq0
[39] H. M. Marin-Castro and E. Tello-Leal, “Event Log Preprocessing for Process Mining: A Review,” Applied Sciences, vol. 11, no. 22, Nov. 2021. [Online]. Available: https: //www.mdpi.com/2076-3417/11/22/10556
[40] P. Johannesson and E. Perjons, An Introduction to Design Science. Cham: Springer International Publishing, 2014. [Online]. Available: https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-10632-8
[41] D. Barrett and A. Twycross, “Data collection in qualitative research,” Evidence Based Nursing, vol. 21, no. 3, pp. 63–64, Jul. 2018. [Online]. Available: https://ebn.bmj.com/lookup/doi/10.1136/ eb-2018-102939
[42] M. Glinz, “On Non-Functional Requirements,” in 15th IEEE International Requirements Engineering Conference (RE 2007). Delhi: IEEE, Oct. 2007, pp. 21–26. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/4384163/
[43] W. Van Der Aalst, H. Reijers, A. Weijters, B. Van Dongen, A. Alves De Medeiros, M. Song, and H. Verbeek, “Business process mining: An industrial application,” Information Systems, vol. 32, no. 5, pp. 713–732, Jul. 2007. [Online]. Available: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/ S0306437906000305
[44] F. Ramires and P. Sampaio, “Process mining and lean six sigma: a novel approach to analyze the supply chain quality of a hospital,” International Journal of Lean Six Sigma, vol. 13, no. 3, pp. 594–621, May 2022. [Online]. Available: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/ IJLSS-12-2020-0226/full/html
[45] P. Peças, L. John, I. Ribeiro, A. J. Baptista, S. M. Pinto, R. Dias, J. Henriques, M. Estrela, A. Pilastri, and F. Cunha, “Holistic Framework to Data-Driven Sustainability Assessment,” Sustainability, vol. 15, no. 4, Feb. 2023. [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2071-1050/15/4/3562
[46] I. Zafar, F. Azam, M. W. Anwar, B. Maqbool, W. H. Butt, and A. Nazir, “A Novel Framework to Automatically Generate Executable Web Services From BPMN Models,” IEEE Access, vol. 7, pp. 93 653–93 677, 2019. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/8758422/
[47] G. Wernet, C. Bauer, B. Steubing, J. Reinhard, E. Moreno-Ruiz, and B. Weidema, “The ecoinvent database version 3 (part I): overview and methodology,” The International Journal of Life Cycle Assessment, vol. 21, no. 9, pp. 1218–1230, Sep. 2016. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/s11367-016-1087-8
[48] J. B. Saxe and J. L. Bentley, “Transforming static data structures to dynamic structures,” in 20th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (sfcs 1979). San Juan, Puerto Rico: IEEE, Oct. 1979, pp. 148–168. [Online]. Available: http://ieeexplore.ieee.org/document/4568011/
[49] X. Wang, L.-P. Huang, Y. Zhang, X.-H. Xu, and J.-Q. Chen, “A Solution of Data Inconsistencies in Data Integration — Designed for Pervasive Computing Environment,” Journal of Computer Science and Technology, vol. 25, no. 3, pp. 499–508, May 2010. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/s11390-010-9340-2
[50] L. Van Den Ingh, R. Eshuis, and S. Gelper, “Assessing performance of mined business process variants,” Enterprise Information Systems, vol. 15, no. 5, pp. 676–693, May 2021. [Online]. Available: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17517575.2020.1746405
[51] F. FIT, “pm4py - process mining for python,” 2024. [Online]. Available: https://pm4py.fit.fraunhofer. de/documentation
[52] M. N. TiFtiK, T. G. Erdogan, and A. K. Tarhan, “A framework for multi-perspective process mining into a BPMN process model,” Mathematical Biosciences and Engineering, vol. 19, no. 11, pp. 11 800– 11 820, 2022. [Online]. Available: http://www.aimspress.com/article/doi/10.3934/mbe.2022550
[53] M. Siek, “Investigating inductive miner and fuzzy miner in automated business model generation,” Istanbul, Turkey, 2023. [Online]. Available: http://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/5.0128639
[54] T. J. Monroe, U. S. Navy, and M. G. Beruvides, “Ockham’s (Occam) Razor And Pareto Principle (80/20 Rule): The Practice Of Seeking Simplicity In Risk Decisions Under Uncertainty,” 2018. [Online]. Available: https://go.exlibris.link/K1rV2wwG
[55] C. Grasset, S. Sobek, K. Scharnweber, S. Moras, H. Villwock, S. Andersson, C. Hiller, A. C. Nydahl, F. Chaguaceda, W. Colom, L. J. Tranvik, and Sveriges lantbruksuniversitet, “The CO2-equivalent balance of freshwater ecosystems is non-linearly related to productivity,” Global change biology, vol. 26, no. 10, pp. 5705–5715, 2020. [Online]. Available: https://go.exlibris.link/dS6WR2y7