Data-analyse gebruiken om uw CO2-voetafdruk te verkleinen

De voordelen van het benutten van de enorme hoeveelheid gegevens die zijn vastgelegd door de transport- en logistieke sector kunnen niet genoeg worden benadrukt.

Een zeer belangrijk en vaak over het hoofd gezien voordeel voor deze koolstofintensieve industrie is de mogelijkheid om analyses te gebruiken voor het verminderen van de CO2-voetafdruk, wat zowel financiële als reputatieschade heeft. Het combineren van data-analyse met procesautomatisering helpt om aanzienlijke efficiëntie te bereiken, kosten te verlagen, operationele processen te stroomlijnen en de communicatie tussen verladers, vervoerders en makelaars te verbeteren.

Volgens BCG was zwaar transport (luchtvaart, zwaar wegtransport en scheepvaart) goed voor ongeveer 95% van alle vrachtemissies in 2019. Door het brandstofverbruik en de operationele efficiëntie te verbeteren met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning om gegevensanalyse te stimuleren, kunnen transport logistieke operaties kunnen hun ecologische voetafdruk verkleinen en de milieu-impact verminderen van het verplaatsen van vracht door de supply chain.

Hieronder volgen manieren waarop de logistieke leiders van vandaag data-analyse kunnen gebruiken om zowel koolstof- als kostenbesparingen te realiseren, terwijl ze zich concentreren op de directe milieu-impact van die methoden.

Laat uw gegevens voor u werken

Door AI en machine learning toe te passen op data-analyse, kunnen activiteiten op verschillende manieren worden gestroomlijnd en emissies worden verminderd.

AI-aangedreven systemen bewaken gegevens die worden gegenereerd door dagelijkse logistieke activiteiten. Dit omvat het analyseren van volumes, afstanden en modusselecties, en het documenteren van inefficiënte modi, routes en lege kilometers die voortvloeien uit slecht gebruik. Ze houden ook rekening met de impact van wagenparkplanning en -routering, verblijftijd en het volgen van aanhoudingen (waarbij vrachtwagens stilzitten terwijl ze wachten op geplande ophaal- en wegbrengdiensten), en een groot aantal andere factoren die van invloed zijn op het gebruik van koolstofbrandstof.

Na het opnemen van grote hoeveelheden geaggregeerde gegevens en het identificeren van patronen van inefficiëntie, bieden AI-aangedreven data-analyse inzichten en voorspellingen over hoe verladers of vervoerders processen kunnen verbeteren en zuiniger kunnen worden. AI kan een vervoerder bijvoorbeeld snel laten zien of er patronen optreden binnen bepaalde routes waar chronische verkeersvertragingen of herhaalde planningsproblemen leiden tot meer brandstofverspilling. AI kan ook een vervoerder laten zien waar regelmatig gemiste backhaul-mogelijkheden resulteren in brandstofverspillende lege of "deadhead"-mijlen. Dit zijn slechts een handvol voorbeelden.

Door AI en machine learning te gebruiken om processen te verbeteren met data-analyse, kunnen bedrijven de winstgevendheid vergroten en tegelijkertijd hun impact op het milieu verminderen.

Volgens CDP, een internationale non-profitorganisatie die openbaarmaking van het milieu promoot, zijn broeikasgassen die worden uitgestoten door de toeleveringsketens van bedrijven vijf keer groter dan die van directe activiteiten. Het beheren van groenere toeleveringsketens kan echter aanzienlijke langetermijnvoordelen opleveren voor organisaties, zowel financieel als commercieel.

AI en machine learning-technologie helpen vooruitstrevende vervoerders nu al om deadhead miles en inefficiënt laden en routeren te verminderen. Deze technologieën spelen een belangrijke rol bij het consolideren van minder-dan-vrachtwagenladingen in multi-stop vrachtwagenladingen, en het doen van andere aanbevelingen voor modusselectie die zijn ontworpen om het brandstofverbruik te verminderen. Dezelfde technologie wordt ook met groot effect gebruikt, door betere routes te monitoren en te voorspellen op basis van verkeerspatronen, het weer en historische rijtijden, waardoor de reistijd wordt geoptimaliseerd en de voertuigemissies worden verminderd.

Als het gaat om het monitoren en verminderen van koolstofemissies, kunnen AI en machine learning een game changer zijn. Samen bieden ze diepgaande inzichten in meerdere aspecten van de CO2-voetafdruk van een bedrijf en identificeren ze kostenbesparende manieren om duurzame transformatie te versnellen, waaronder:

• Emissies bewaken — bedrijven helpen te identificeren waar verbeteringen nodig zijn in de toeleveringsketen;
• Emissies voorspellen — toekomstige emissies voorspellen op basis van historische gegevens en huidige reductie-inspanningen, en
• Emissies verminderen — gedetailleerd inzicht verschaffen in manieren waarop een organisatie de efficiëntie in transport en elders kan verbeteren om haar ecologische voetafdruk te verkleinen.

Bottom Line voldoet aan klimaatactie

Van 872 transportbedrijven ondervraagd door het World Economic Forum in zijn 2020 The Net-Zero Challenge:Fast-Forward to Beslissende klimaatactie rapport, heeft slechts 23% emissiedoelstellingen vastgesteld. Daarvan had minder dan de helft (9%) minder CO2-uitstoot dan vorig jaar.

In plaats van duurzaamheid en CO2-reductie als een last te beschouwen, moeten logistieke operaties erkennen dat klimaatactie de mogelijkheid biedt om waarde te creëren door nieuwe markten aan te boren en te voldoen aan de groeiende vraag naar koolstofarme, groenere diensten.

AI en machine learning effenen nu al de weg voor organisaties met een vooruitziende blik om deze bewezen maar opkomende technologie te omarmen. Early adopters behalen al een gezond investeringsrendement in deze nieuwe technologieën. De resulterende besparingen in brandstofkosten verbeteren niet alleen het resultaat, ze bevorderen ook de inspanningen van een bedrijf om de koolstofemissies en de algehele milieu-impact te verminderen. Consumenten raken steeds meer afgestemd op de milieu-impact van de producten die ze kopen, en bedrijven die blijk geven van hun toewijding aan ecologische duurzaamheid, worden steeds meer beloond voor het aanpakken van hun rol bij het verminderen van de CO2-uitstoot.

Door AI en machine learning te gebruiken om hun CO2-voetafdruk te volgen, zijn bedrijven beter gepositioneerd om voorspellende technologieën te gebruiken om emissiedoelen vast te stellen en te bereiken op een manier die concrete resultaten oplevert. De leiders op het gebied van transport en logistiek van vandaag kunnen twee problemen aanpakken met één oplossing, door activiteiten te digitaliseren en de AI- en machine learning-mogelijkheden van hun transportbeheersysteem (TMS)-platforms en geïntegreerde applicaties in te zetten.

Bedrijven beschouwen duurzaamheid steeds meer als iets dat geen nice-to-have zou moeten zijn, maar eerder een initiatief dat de kern van hun activiteiten vormt, inclusief groenere toeleveringsketens. AI en machine learning kunnen bedrijven de weg banen om hun logistieke operaties te stroomlijnen, de efficiëntie te verbeteren en de uitstoot te verminderen, waardoor ze een kleinere ecologische voetafdruk achterlaten.

Paul Beavers is Chief Technology Officer bij PCS-software.