Uw Koolstofvoetafdruk Verminderen: Hoe Data Analytics Duurzame Logistiek Drijft

De voordelen van het benutten van het enorme volume data dat wordt vastgelegd door de transport- en logistiekindustrieën, kunnen niet genoeg benadrukt worden.

Een zeer belangrijke en vaak over het hoofd geziene voordeel voor deze koolstofintensieve industrie is de mogelijkheid om analytics te gebruiken voor koolstofvoetafdaktreductie, wat zowel financiële als reputatiegevolgen heeft. Het combineren van data analytics met procesautomatisering helpt significante efficiënties te drijven, kosten te reduceren, operationele processen te stroomlijnen, en communicatie te verbeteren tussen zenders, vervoerders en brokers.

Volgens BCG, was zwaar transport (luchtvaart, zwaar wegtransport, en scheepvaart) verantwoordelijk voor ongeveer 95% van alle vrachtemissies in 2019. Door brandstofefficiëntie en operationele efficiëntie te verbeteren met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning om data analytics te drijven, kunnen transportlogistiekoperaties hun koolstofvoetafdruk reduceren en de milieu-impact van het verplaatsen van vracht door de toeleveringsketen verminderen.

Hieronder volgen manieren waarop vandaag de logistiekleiders data analytics kunnen gebruiken om zowel koolstof- als kostenbesparingen te drijven, terwijl ze zich richten op die methoden hun directe milieu-impact.

Laat Uw Data Voor U Werken

Het toepassen van AI en machine learning op data analytics helpt operaties te stroomlijnen en emissies op verschillende manieren te reduceren.

AI-gepowerde systemen monitoren data gegenereerd door dagelijkse logistieke activiteiten. Dit omvat het analyseren van volumes, afstanden en modalselecties, en het documenteren van inefficiënte modi, routing en lege mijlen die voortkomen uit slecht gebruik. Ze nemen ook de impact van flotplanning en routing, wachttijd en detentietracking (waardoor vrachtwagens idle zitten tijdens het wachten op geplande ophalen en afzetten), en een menigte van andere factoren die koolstofbrandstofutilisatie beïnvloeden, in aanmerking.

Na het opnemen van grote hoeveelheden geaggregeerde data en het identificeren van patronen van inefficiëntie, bieden AI-gepowerde data analytics inzichten en voorspellingen over hoe zenders of vervoerders processen kunnen verbeteren en brandstofefficiënter worden. Bijvoorbeeld, AI kan snel een vervoerder/zender tonen als er patronen zijn binnen bepaalde routes waar chronische verkeersvertragingen of herhaalde planninguitdagingen leiden tot verhoogde brandstofverspilling. AI kan ook een vervoerder tonen waar regelmatig gemiste backhaul-kansen resulteren in brandstofverspillende lege of "dode" mijlen. Dit zijn slechts een handjevol voorbeelden.

Door AI en machine learning te gebruiken om processen te verbeteren met data analytics, kunnen bedrijven winstgevendheid verbeteren en hun impact op het milieu tegelijkertijd reduceren.

Broeikasgassen die door bedrijfstoeleveringsketens worden uitgestoten, zijn vijf keer groter dan die van directe operaties, volgens CDP, een internationale non-profit die milieutransparantie bevordert. Echter, het managen van groenere toeleveringsketens kan gelijkstaan aan aanzienlijke lange-termijn voordelen voor organisaties, zowel financieel als commercieel.

AI en machine-learning technologie helpen al vooruitstrevende vervoerders dode mijlen en inefficiënte lading en routing te reduceren. Deze technologieën zijn instrumentaal in het consolideren van less-than-truckload in multi-stop truckloads, en het maken van andere modalselectie-aanbevelingen ontworpen om brandstofgebruik te reduceren. Dezelfde technologie wordt ook met groot effect gebruikt, het monitoren en voorspellen van betere routes op basis van verkeerspatronen, het weer en historische rijtijden, wat de tijd in transit optimaliseert en voertuigemissies reduceert.

Wanneer het gaat om het monitoren en verminderen van koolstofemissies, kunnen AI en machine learning een game changer zijn. Samen bieden ze diepe inzichten in meerdere aspecten van de koolstofvoetafdruk van een bedrijf, en identificeren kostenbesparende manieren om duurzame transformatie te versnellen, inclusief:

• Emissies monitoren – bedrijven helpen identificeren waar verbeteringen nodig zijn langs de toeleveringsketen;
• Emissies voorspellen – toekomstige emissies voorspellen op basis van historische data en huidige reductie-inspanningen, en
• Emissies reduceren – gedetailleerd inzicht bieden in manieren waarop een organisatie efficiëntie in transport en elders kan verbeteren om zijn koolstofvoetafdruk te verminderen.

Bottom Line Ontmoet Klimaatactie

Van de 872 transportbedrijven die door het World Economic Forum in zijn 2020 rapport The Net-Zero Challenge: Fast-Forward to Decisive Climate Action geënqueteerd werden, hebben slechts 23% emissiedoelstellingen ingesteld. Van diegenen, hadden minder dan de helft (9%) CO2-emissies gereduceerd ten opzichte van het vorige jaar.

In plaats van duurzaamheid en koolstofreductie als een last te zien, moeten logistiekoperaties erkennen dat klimaatactie de kans biedt om waarde te creëren door in te tikken op nieuwe markten en te voldoen aan de groeiende vraag naar laag-koolstof, groenere diensten.

AI en machine learning banen al de weg voor organisaties met de vooruitzicht om deze bewezen maar opkomende technologie te omarmen. Vroege adopters pakken al gezonde rendementen op investeringen in deze nieuwe technologieën. De resulterende besparingen in brandstofkosten verbeteren niet alleen de bottom line, ze bevorderen ook de inspanningen van een bedrijf om koolstofemissies en algehele milieu-impact te reduceren. Consumenten worden meer afgestemd op de milieu-impact van de producten die ze kopen, en bedrijven die een toewijding aan milieuduursaamheid tonen, worden steeds vaker beloond voor het adresseren van hun rol in het reduceren van koolstofemissies.

Door AI en machine learning te gebruiken om hun koolstofvoetafdrukken te tracken, zijn bedrijven beter gepositioneerd om predictieve technologieën in te zetten om emissiedoelstellingen in te stellen en te halen op een manier die concrete resultaten oplevert. Vandaag de transport- en logistiekleiders kunnen twee problemen met één oplossing aanpakken, door operaties te digitaliseren en de AI en machine-learning capaciteiten van hun transportmanagementsysteem (TMS) platforms en geïntegreerde applicaties te deployen.

Bedrijven kijken steeds vaker naar duurzaamheid als iets dat geen nice-to-have moet zijn, maar eerder een initiatief aan de kern van hun operaties, groenere toeleveringsketens inbegrepen. AI en machine learning kunnen de weg banen voor bedrijven om logistieke operaties te stroomlijnen, efficiënties te verbeteren en emissies te reduceren, waardoor een kleinere koolstofvoetafdruk achterblijft.

Paul Beavers is chief technology officer bij PCS Software.