Usando análise de dados para reduzir sua pegada de carbono

Os benefícios de aproveitar o enorme volume de dados capturados pelos setores de transporte e logística não podem ser exagerados.

Um benefício muito importante e frequentemente esquecido para esta indústria com uso intensivo de carbono é a capacidade de usar análises para redução da pegada de carbono, que tem ramificações financeiras e de reputação. A combinação da análise de dados com a automação do processo ajuda a gerar eficiências significativas, reduzindo custos, otimizando os processos operacionais e melhorando a comunicação entre remetentes, transportadoras e corretores.

De acordo com o BCG, o transporte pesado (aviação, transporte rodoviário pesado e transporte marítimo) foi responsável por cerca de 95% de todas as emissões de frete em 2019. Ao melhorar a eficiência de combustível e eficiência operacional, usando inteligência artificial e aprendizado de máquina para impulsionar a análise de dados, transporte as operações de logística podem reduzir sua pegada de carbono e diminuir o impacto ambiental da movimentação de cargas em toda a cadeia de abastecimento.

A seguir estão as maneiras pelas quais os líderes de logística de hoje podem usar a análise de dados para gerar economia de carbono e custos, enquanto se concentram no impacto ambiental direto desses métodos.

Faça seus dados trabalharem para você

Aplicar IA e aprendizado de máquina à análise de dados ajuda a otimizar as operações e reduzir as emissões de várias maneiras.

Os sistemas alimentados por IA monitoram os dados gerados pelas atividades logísticas do dia-a-dia. Isso inclui analisar volumes, distâncias e seleções de modo, e documentar modos ineficientes, roteamento e milhas vazias que fluem de má utilização. Eles também levam em consideração o impacto do planejamento e rota da frota, o tempo de permanência e o rastreamento de detenção (durante o qual os caminhões ficam parados enquanto aguardam as coletas e devoluções programadas) e uma miríade de outros fatores que afetam a utilização de combustível de carbono.

Depois de ingerir grandes massas de dados agregados e identificar padrões de ineficiência, a análise de dados baseada em IA fornece insights e previsões sobre como os transportadores ou transportadoras podem melhorar os processos e se tornar mais eficientes no consumo de combustível. Por exemplo, a IA pode mostrar rapidamente a um transportador se há padrões ocorrendo dentro de certas rotas onde atrasos crônicos de tráfego ou desafios de programação repetidos levam a um maior desperdício de combustível. A IA também pode mostrar uma transportadora onde oportunidades de backhaul regularmente perdidas resultam em desperdício de combustível ou milhas vazias. Esses são apenas alguns exemplos.

Ao usar IA e aprendizado de máquina para melhorar os processos com análise de dados, as empresas podem aumentar a lucratividade e reduzir o impacto no meio ambiente ao mesmo tempo.

Os gases de efeito estufa emitidos pelas cadeias de abastecimento das empresas são cinco vezes maiores do que os das operações diretas, de acordo com o CDP, uma organização sem fins lucrativos internacional que promove a divulgação ambiental. No entanto, o gerenciamento de cadeias de suprimentos mais ecológicas pode representar benefícios consideráveis ​​de longo prazo para as organizações, tanto financeiras quanto comerciais.

A IA e a tecnologia de aprendizado de máquina já estão ajudando as transportadoras com visão de futuro a reduzir as milhas ociosas e o carregamento e roteamento ineficientes. Essas tecnologias são fundamentais para consolidar a carga inferior a um caminhão em cargas de caminhão com várias paradas e fazer outras recomendações de seleção de modo projetadas para reduzir o uso de combustível. Esta mesma tecnologia também é usada com grande eficácia, monitorando e prevendo melhores rotas com base nos padrões de tráfego, o clima e tempos históricos de condução, otimizando assim o tempo gasto em trânsito e reduzindo as emissões dos veículos.

Quando se trata de monitorar e diminuir as emissões de carbono, a IA e o aprendizado de máquina podem mudar o jogo. Juntos, eles fornecem insights profundos sobre vários aspectos da pegada de carbono de uma empresa e identificam formas de economia de custos para acelerar a transformação sustentável, incluindo:

• Monitoramento de emissões - ajudar as empresas a identificar onde melhorias são necessárias ao longo da cadeia de abastecimento;
• Prevendo emissões - previsão de emissões futuras com base em dados históricos e esforços de redução atuais, e
• Reduzindo as emissões - fornecer uma visão detalhada sobre as maneiras pelas quais uma organização pode melhorar a eficiência no transporte e em outros lugares para diminuir sua pegada de carbono.

Resultado financeiro atende ação climática

Das 872 empresas de transporte pesquisadas pelo Fórum Econômico Mundial em 2020 The Net-Zero Challenge:Fast-Forward to Decisive Climate Action relatório, apenas 23% definiram metas de emissões. Destes, menos da metade (9%) reduziu as emissões de CO2 em relação ao ano anterior.

Em vez de ver a sustentabilidade e a redução de carbono como um fardo, as operações de logística devem reconhecer que a ação climática oferece a oportunidade de criar valor acessando novos mercados e atendendo à demanda crescente por serviços mais verdes e de baixo carbono.

A IA e o aprendizado de máquina já estão abrindo caminho para que as organizações com visão de futuro adotem essa tecnologia comprovada, porém emergente. Os primeiros usuários já capturam retornos saudáveis ​​sobre o investimento nessas novas tecnologias. A economia resultante em custos de combustível não apenas melhora os resultados financeiros, mas também promove os esforços de uma empresa para reduzir as emissões de carbono e o impacto ambiental geral. Os consumidores estão cada vez mais sintonizados com o impacto ambiental dos produtos que compram, e as empresas que demonstram um compromisso com a sustentabilidade ambiental são cada vez mais recompensadas por cumprir seu papel na redução das emissões de carbono.

Ao usar IA e aprendizado de máquina para rastrear suas pegadas de carbono, as empresas estão mais bem posicionadas para empregar tecnologias preditivas para definir e atingir as metas de emissões de uma forma que produza resultados concretos. Os líderes de transporte e logística de hoje podem resolver dois problemas com uma solução, digitalizando operações e implantando IA e recursos de aprendizado de máquina de suas plataformas de sistema de gerenciamento de transporte (TMS) e aplicativos integrados.

As empresas estão cada vez mais vendo a sustentabilidade como algo que não deveria ser algo bom de se ter, mas sim uma iniciativa no centro de suas operações, incluindo cadeias de suprimentos mais verdes. A IA e o aprendizado de máquina podem abrir caminho para que as empresas otimizem as operações logísticas, aumentem a eficiência e reduzam as emissões, deixando uma pegada de carbono menor ao longo do caminho.

Paul Beavers é o diretor de tecnologia da Software PCS.