使用数据分析减少碳足迹

利用运输和物流行业捕获的海量数据的好处怎么强调都不为过。

对于这个碳密集型行业来说，一个非常重要但经常被忽视的好处是能够使用分析来减少碳足迹，这对财务和声誉都有影响。将数据分析与流程自动化相结合，有助于显着提高效率、降低成本、简化运营流程并改善托运人、承运人和经纪人之间的沟通。

据 BCG 称，2019 年重型运输（航空、重型公路运输和航运）约占所有货运排放的 95%。物流运营可以减少碳足迹，并减少在整个供应链中运输货物对环境的影响。

以下是当今物流领导者可以使用数据分析来推动碳和成本节约的方法，同时关注这些方法对环境的直接影响。

让您的数据为您服务

将人工智能和机器学习应用于数据分析有助于以多种方式简化运营并减少排放。

人工智能驱动的系统监控日常物流活动产生的数据。这包括分析交通量、距离和模式选择，并记录因利用率低下而导致的低效模式、路线和空里程。他们还考虑了车队规划和路线、停留时间和滞留跟踪（在此期间卡车闲置等待预定的接送服务）以及影响碳燃料利用的无数其他因素的影响。

在摄取大量汇总数据并识别效率低下的模式后，人工智能驱动的数据分析可提供有关托运人或承运人如何改进流程并提高燃油效率的见解和预测。例如，如果某些路线中出现长期交通延误或重复调度挑战导致燃料浪费增加的模式，人工智能可以快速向承运人显示。 AI 还可以向运营商展示经常错失回程机会导致燃料浪费的空载或“死机”里程。这些只是少数例子。

通过使用人工智能和机器学习来改进数据分析流程，企业可以同时提高盈利能力并减少对环境的影响。

据促进环境披露的国际非营利组织 CDP 称，公司供应链排放的温室气体比直接运营排放的温室气体多 5 倍。然而，管理更绿色的供应链可以为组织带来可观的长期利益，无论是财务还是商业。

人工智能和机器学习技术已经在帮助有远见的承运人减少空载里程和低效的装载和路由。这些技术有助于将小于卡车的货物整合到多站卡车货物中，并提出其他旨在减少燃料使用的模式选择建议。同样的技术也被用于根据交通模式、天气和历史驾驶时间监测和预测更好的路线，从而优化运输时间并减少车辆排放。

在监控和减少碳排放方面，人工智能和机器学习可以改变游戏规则。他们共同提供了对公司碳足迹的多个方面的深刻见解，并确定了加速可持续转型的节省成本的方法，包括：

• 监测排放 — 帮助公司确定供应链中需要改进的地方；
• 预测排放 — 根据历史数据和当前的减排努力预测未来的排放量，以及
• 减少排放 — 详细了解组织可以通过哪些方式提高运输和其他方面的效率以减少其碳足迹。

底线符合气候行动

在世界经济论坛 2020 年调查的 872 家运输公司中，净零挑战：快速推进决定性气候行动 报告显示，只有 23% 的企业设定了排放目标。其中，与上一年相比，只有不到一半 (9%) 的二氧化碳排放量减少了。

物流运营不应将可持续性和碳减排视为负担，而应认识到气候行动提供了通过开拓新市场和满足对低碳、绿色服务不断增长的需求来创造价值的机会。

人工智能和机器学习已经为有远见的组织采用这种经过验证的新兴技术铺平了道路。早期采用者已经从这些新技术的投资中获得了可观的回报。由此产生的燃料成本节省不仅提高了底线，还促进了公司减少碳排放和整体环境影响的努力。消费者越来越关注他们购买的产品对环境的影响，并且表现出对环境可持续性的承诺的公司因其在减少碳排放方面的作用而获得越来越多的回报。

通过使用人工智能和机器学习来跟踪其碳足迹，公司可以更好地利用预测技术以产生具体结果的方式设定和实现排放目标。当今的运输和物流领导者可以通过一种解决方案解决两个问题，即通过数字化运营并部署其运输管理系统 (TMS) 平台和集成应用程序的人工智能和机器学习功能。

企业越来越多地将可持续性视为不应该是一件好事，而应该是其运营核心的一项举措，包括更绿色的供应链。人工智能和机器学习可以为公司简化物流运营、提高效率和减少排放铺平道路，同时减少碳足迹。

Paul Beavers 是 的首席技术官 PCS 软件。