Reduza sua Pegada de Carbono: Como Análise de Dados Impulsiona Logística Sustentável

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

Um benefício muito importante e frequentemente negligenciado para esta indústria intensiva em carbono é a capacidade de usar análises para redução da pegada de carbono, que tem ramificações tanto financeiras quanto de reputação. Combinar análise de dados com automação de processos ajuda a impulsionar eficiências significativas, reduzindo custos, simplificando processos operacionais e melhorando a comunicação entre remetentes, transportadores e corretores.

Segundo a BCG, o transporte pesado (aviação, transporte rodoviário pesado e marítimo) representou aproximadamente 95% de todas as emissões de frete em 2019. Ao melhorar a eficiência de combustível e operacional usando inteligência artificial e machine learning para impulsionar análises de dados, operações de logística de transporte podem reduzir sua pegada de carbono e diminuir o impacto ambiental de mover frete pela cadeia de suprimentos.

A seguir, maneiras pelas quais os líderes de logística de hoje podem usar análises de dados para impulsionar economias de carbono e custo, focando no impacto ambiental direto desses métodos.

Faça seus Dados Trabalharem para Você

Aplicar IA e machine learning em análises de dados ajuda a simplificar operações e reduzir emissões de várias maneiras.

Sistemas alimentados por IA monitoram dados gerados por atividades logísticas diárias. Isso inclui análise de volumes, distâncias e seleções de modo, e documentação de modos ineficientes, roteamento e milhas vazias que fluem de baixa utilização. Eles também levam em conta o impacto de planejamento de frota e roteamento, tempo de permanência e rastreamento de detenção (durante o qual caminhões ficam ociosos esperando coletas e entregas programadas), e uma infinidade de outros fatores impactando a utilização de combustível de carbono.

Após ingerir grandes massas de dados agregados e identificar padrões de ineficiência, análises de dados alimentadas por IA fornecem insights e previsões sobre como remetentes ou transportadores podem melhorar processos e se tornar mais eficientes em combustível. Por exemplo, a IA pode mostrar rapidamente a um transportador remetente se há padrões ocorrendo em certas rotas onde atrasos crônicos de tráfego ou desafios repetidos de agendamento levam a maior desperdício de combustível. A IA também pode mostrar a um transportador onde oportunidades regulares de backhaul perdidas resultam em milhas vazias ou "mortas" que desperdiçam combustível. Estes são apenas alguns exemplos.

Ao usar IA e machine learning para melhorar processos com análises de dados, empresas podem aumentar a lucratividade e reduzir seu impacto no meio ambiente ao mesmo tempo.

Gases de efeito estufa emitidos das cadeias de suprimentos das empresas são cinco vezes maiores do que os de operações diretas, segundo a CDP, uma organização internacional sem fins lucrativos que promove divulgação ambiental. No entanto, gerenciar cadeias de suprimentos mais verdes pode equivaler a benefícios significativos de longo prazo para organizações, tanto financeiros quanto comerciais.

Tecnologia de IA e machine learning já está ajudando transportadores visionários a reduzir milhas mortas e carregamento e roteamento ineficientes. Estas tecnologias são instrumentais na consolidação de less-than-truckload em cargas completas multi-parada, e fazendo outras recomendações de seleção de modo projetadas para reduzir uso de combustível. Esta mesma tecnologia também é usada com grande efeito, monitorando e prevendo rotas melhores baseadas em padrões de tráfego, clima e tempos de direção históricos, otimizando assim o tempo gasto em trânsito e reduzindo emissões de veículos.

Quando se trata de monitorar e diminuir emissões de carbono, IA e machine learning podem ser um divisor de águas. Juntos, eles fornecem insights profundos em múltiplos aspectos da pegada de carbono de uma empresa, e identificam maneiras de economia de custo para acelerar a transformação sustentável, incluindo:

• Monitoramento de emissões — ajudando empresas a identificar onde melhorias são necessárias ao longo da cadeia de suprimentos;
• Previsão de emissões — prevendo emissões futuras baseadas em dados históricos e esforços atuais de redução, e
• Redução de emissões — fornecendo insights detalhados sobre maneiras pelas quais uma organização pode melhorar a eficiência no transporte e em outros lugares para diminuir sua pegada de carbono.

Linha de Base Encontra Ação Climática

De 872 empresas de transporte pesquisadas pelo Fórum Econômico Mundial em seu relatório de 2020 "The Net-Zero Challenge: Fast-Forward to Decisive Climate Action", apenas 23% estabeleceram metas de emissões. Dessas, menos da metade (9%) havia reduzido emissões de CO2 versus o ano anterior.

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

IA e machine learning já estão pavimentando o caminho para organizações com a visão de abraçar esta tecnologia comprovada, porém emergente. Adotantes iniciais já capturam retornos saudáveis sobre investimento nessas novas tecnologias. A economia resultante em custos de combustível não apenas melhora a linha de base, mas também avança os esforços de uma empresa para reduzir emissões de carbono e impacto ambiental geral. Consumidores estão ficando mais sintonizados com o impacto ambiental dos produtos que compram, e empresas demonstrando compromisso com sustentabilidade ambiental são cada vez mais recompensadas por abordar seu papel na redução de emissões de carbono.

Ao usar IA e machine learning para rastrear suas pegadas de carbono, empresas estão melhor posicionadas para empregar tecnologias preditivas para estabelecer e atingir metas de emissões de uma forma que produza resultados concretos. Líderes de transporte e logística de hoje podem resolver dois problemas com uma solução, digitalizando operações e implantando as capacidades de IA e machine learning de suas plataformas de sistema de gestão de transporte (TMS) e aplicações integradas.

Empresas estão cada vez mais vendo sustentabilidade como algo que não deve ser um "bom ter", mas sim uma iniciativa no centro de suas operações, cadeias de suprimentos mais verdes incluídas. IA e machine learning podem pavimentar o caminho para empresas simplificarem operações logísticas, melhorarem eficiências e reduzirem emissões, deixando uma pegada de carbono menor pelo caminho.

Paul Beavers é diretor de tecnologia da PCS Software.