Использование аналитики данных для уменьшения углеродного следа

Невозможно переоценить преимущества использования огромного объема данных, собираемых отраслями транспорта и логистики.

Одним из очень важных и часто упускаемых из виду преимуществ этой углеродоемкой отрасли является возможность использования аналитики для сокращения углеродного следа, что имеет как финансовые, так и репутационные разветвления. Сочетание аналитики данных с автоматизацией процессов помогает значительно повысить эффективность, сократить расходы, оптимизировать операционные процессы и улучшить взаимодействие между грузоотправителями, перевозчиками и брокерами.

По данным BCG, на тяжелые перевозки (авиация, тяжелый автомобильный транспорт и судоходство) приходилось примерно 95% всех грузовых выбросов в 2019 году. За счет повышения топливной и операционной эффективности с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных перевозки логистические операции могут уменьшить углеродный след и снизить воздействие на окружающую среду при перемещении грузов по всей цепочке поставок.

Ниже приведены способы, с помощью которых современные лидеры логистики могут использовать аналитику данных для сокращения выбросов углерода и затрат, уделяя особое внимание непосредственному воздействию этих методов на окружающую среду.

Сделайте так, чтобы ваши данные работали на вас

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных помогает оптимизировать операции и сократить выбросы несколькими способами.

Системы на базе искусственного интеллекта отслеживают данные, генерируемые повседневной логистической деятельностью. Это включает в себя анализ объемов, расстояний и выбранных режимов, а также документирование неэффективных режимов, маршрутов и пустых миль, вытекающих из плохого использования. Они также принимают во внимание влияние планирования и маршрутизации парка транспортных средств, времени простоя и отслеживания задержек (во время которых грузовики простаивают в ожидании запланированных посадки и высадки) и множество других факторов, влияющих на использование углеродного топлива.

После сбора больших массивов агрегированных данных и выявления моделей неэффективности аналитика данных на основе искусственного интеллекта дает представление и прогнозы о том, как грузоотправители или перевозчики могут улучшить процессы и повысить топливную экономичность. Например, ИИ может быстро показать перевозчика-грузоотправителя, если на определенных маршрутах возникают закономерности, когда хронические задержки движения или повторяющиеся проблемы с расписанием приводят к увеличению расхода топлива. AI также может показать перевозчика, у которого регулярно пропускаемые возможности обратного рейса приводят к потере топлива пустыми или «мертвыми» милями. Это всего лишь несколько примеров.

Используя искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения процессов с помощью аналитики данных, предприятия могут одновременно повысить прибыльность и снизить влияние на окружающую среду.

По данным международной некоммерческой организации CDP, которая способствует раскрытию экологической информации, выбросы парниковых газов из цепочек поставок компаний в пять раз больше, чем от прямых операций. Однако управление более экологичными цепочками поставок может обеспечить значительные долгосрочные выгоды для организаций, как финансовых, так и коммерческих.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения уже помогают дальновидным перевозчикам сокращать ненужные мили и неэффективную погрузку и маршрутизацию. Эти технологии играют важную роль в консолидации грузовых автомобилей с несколькими остановками и для выработки других рекомендаций по выбору режима, предназначенных для сокращения расхода топлива. Эта же технология также используется с большим эффектом, отслеживая и прогнозируя лучшие маршруты на основе моделей движения, погоды и исторического времени в пути, таким образом оптимизируя время, затрачиваемое на поездку, и сокращая выбросы транспортных средств.

Когда дело доходит до мониторинга и сокращения выбросов углерода, ИИ и машинное обучение могут изменить правила игры. Вместе они обеспечивают глубокое понимание многих аспектов углеродного следа компании и определяют способы экономии средств для ускорения устойчивой трансформации, в том числе:

• Мониторинг выбросов - помощь компаниям в определении необходимых улучшений в цепочке поставок;
• Прогнозирование выбросов - прогнозирование будущих выбросов на основе исторических данных и текущих усилий по сокращению, а также
• Снижение выбросов - предоставление подробных сведений о способах, с помощью которых организация может повысить эффективность транспорта и других сфер, чтобы уменьшить свой углеродный след.

Итоги и меры по борьбе с изменением климата

Из 872 транспортных компаний, опрошенных Всемирным экономическим форумом в его отчете «2020» The Net-Zero Challenge:Быстрый переход к решительным действиям в области климата Согласно отчету, только 23% установили целевые показатели выбросов. Из них менее половины (9%) сократили выбросы CO2 по сравнению с предыдущим годом.

Вместо того, чтобы рассматривать устойчивость и сокращение выбросов углерода как бремя, логистические операции должны осознавать, что меры по борьбе с изменением климата дают возможность создавать ценность за счет выхода на новые рынки и удовлетворения растущего спроса на низкоуглеродные и экологически чистые услуги.

Искусственный интеллект и машинное обучение уже прокладывают путь для дальновидных организаций, которые хотят использовать эту проверенную, но только что появляющуюся технологию. Ранние пользователи уже получают значительную отдачу от инвестиций в эти новые технологии. Получающаяся в результате экономия на расходах на топливо не только улучшает чистую прибыль, но и способствует усилиям компании по сокращению выбросов углерода и общего воздействия на окружающую среду. Потребители все больше осознают влияние продуктов, которые они покупают, на окружающую среду, а компании, демонстрирующие приверженность экологической устойчивости, все чаще получают вознаграждение за выполнение своей роли в сокращении выбросов углерода.

Используя искусственный интеллект и машинное обучение для отслеживания своего углеродного следа, компании могут лучше использовать технологии прогнозирования для установления и достижения целевых показателей выбросов таким образом, чтобы приносить конкретные результаты. Сегодняшние лидеры в области транспорта и логистики могут решить две проблемы с помощью одного решения, оцифровав операции и развернув возможности искусственного интеллекта и машинного обучения своих платформ системы управления транспортировкой (TMS) и интегрированных приложений.

Компании все чаще рассматривают устойчивость как нечто, что не должно быть приятным занятием, а скорее как инициатива, лежащая в основе их операций, включая более экологичные цепочки поставок. Искусственный интеллект и машинное обучение могут открыть для компаний путь к оптимизации логистических операций, повышению эффективности и сокращению выбросов, оставляя при этом меньший углеродный след.

Пол Биверс - технический директор Программное обеспечение для ПК.