Verwenden von Datenanalysen zur Reduzierung Ihres CO2-Fußabdrucks

Die Vorteile der Nutzung der enormen Datenmengen, die von der Transport- und Logistikbranche erfasst werden, können nicht genug betont werden.

Ein sehr wichtiger und häufig übersehener Vorteil für diese kohlenstoffintensive Branche ist die Möglichkeit, Analysen zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks einzusetzen, was sowohl finanzielle als auch rufschädigende Auswirkungen hat. Die Kombination von Datenanalyse und Prozessautomatisierung trägt zu erheblichen Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen, Rationalisierung betrieblicher Prozesse und Verbesserung der Kommunikation zwischen Versendern, Spediteuren und Maklern bei.

Laut BCG entfielen 2019 etwa 95 % aller Frachtemissionen auf den Schwerlastverkehr (Luftverkehr, schwerer Straßenverkehr und Schifffahrt). Logistikbetriebe können ihren CO2-Fußabdruck und die Umweltauswirkungen des Transports von Fracht in der gesamten Lieferkette reduzieren.

Im Folgenden finden Sie Möglichkeiten, wie Logistikführer von heute Datenanalysen nutzen können, um sowohl CO2- als auch Kosteneinsparungen zu erzielen und sich dabei auf die direkten Umweltauswirkungen dieser Methoden zu konzentrieren.

Lassen Sie Ihre Daten für sich arbeiten

Die Anwendung von KI und maschinellem Lernen auf die Datenanalyse trägt auf verschiedene Weise dazu bei, den Betrieb zu rationalisieren und Emissionen zu reduzieren.

KI-gestützte Systeme überwachen Daten, die bei täglichen Logistikaktivitäten generiert werden. Dazu gehören die Analyse von Volumina, Entfernungen und Modusauswahl sowie die Dokumentation ineffizienter Modi, Routen und Leerkilometer, die durch schlechte Auslastung entstehen. Sie berücksichtigen auch die Auswirkungen von Flottenplanung und -routen, Verweilzeiten und Inhaftierungsverfolgung (während der LKWs stillstehen, während sie auf geplante Abholungen und Abgaben warten) und eine Vielzahl anderer Faktoren, die sich auf die CO2-Kraftstoffnutzung auswirken.

Nach der Aufnahme großer Mengen aggregierter Daten und der Identifizierung von Ineffizienzmustern liefern KI-gestützte Datenanalysen Erkenntnisse und Vorhersagen darüber, wie Verlader oder Spediteure Prozesse verbessern und kraftstoffeffizienter werden können. Beispielsweise kann KI einem Spediteur schnell zeigen, ob auf bestimmten Routen Muster auftreten, bei denen chronische Verkehrsverzögerungen oder wiederholte Planungsprobleme zu einer erhöhten Kraftstoffverschwendung führen. Die KI kann einem Spediteur auch anzeigen, dass regelmäßig verpasste Backhaul-Möglichkeiten zu Kraftstoffverschwendung mit leeren oder „toten“ Meilen führen. Dies sind nur eine Handvoll Beispiele.

Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Verbesserung von Prozessen mit Datenanalysen können Unternehmen ihre Rentabilität steigern und gleichzeitig ihre Auswirkungen auf die Umwelt reduzieren.

Laut CDP, einer internationalen gemeinnützigen Organisation, die sich für die Offenlegung der Umwelt einsetzt, sind die Treibhausgase, die aus den Lieferketten von Unternehmen emittiert werden, fünfmal höher als die aus dem direkten Betrieb. Das Management umweltfreundlicherer Lieferketten kann jedoch sowohl in finanzieller als auch in kommerzieller Hinsicht für Unternehmen mit beträchtlichen langfristigen Vorteilen verbunden sein.

KI- und Machine-Learning-Technologien helfen bereits zukunftsorientierten Spediteuren dabei, Leerfahrten und ineffizientes Laden und Routing zu reduzieren. Diese Technologien sind entscheidend für die Konsolidierung von Lastwagenladungen mit mehreren Zwischenstopps und für andere Empfehlungen zur Modusauswahl, die den Kraftstoffverbrauch reduzieren sollen. Dieselbe Technologie wird auch mit großer Wirkung verwendet, um bessere Routen basierend auf Verkehrsmustern, dem Wetter und historischen Fahrzeiten zu überwachen und vorherzusagen, wodurch die Transitzeit optimiert und die Fahrzeugemissionen reduziert werden.

Wenn es um die Überwachung und Verringerung der CO2-Emissionen geht, können KI und maschinelles Lernen bahnbrechend sein. Zusammen bieten sie tiefe Einblicke in verschiedene Aspekte der CO2-Bilanz eines Unternehmens und identifizieren kostensparende Möglichkeiten zur Beschleunigung der nachhaltigen Transformation, darunter:

• Emissionen überwachen — Unterstützung von Unternehmen bei der Identifizierung von Verbesserungsbedarf entlang der Lieferkette;
• Emissionen vorhersagen — Vorhersage zukünftiger Emissionen auf der Grundlage historischer Daten und aktueller Reduktionsbemühungen und
• Emissionen reduzieren — Bereitstellung detaillierter Einblicke in Möglichkeiten, wie eine Organisation die Effizienz im Transportwesen und anderswo verbessern kann, um ihren CO2-Fußabdruck zu verringern.

Unterm Strich trifft Klimaschutz

Von 872 Transportunternehmen, die das Weltwirtschaftsforum in seiner 2020 The Net-Zero Challenge:Fast-Forward to Decisive Climate Action befragt hat Bericht haben nur 23 % Emissionsziele festgelegt. Davon hatten weniger als die Hälfte (9 %) gegenüber dem Vorjahr die CO2-Emissionen reduziert.

Anstatt Nachhaltigkeit und CO2-Reduzierung als Belastung zu betrachten, sollten Logistikunternehmen erkennen, dass Klimaschutzmaßnahmen die Möglichkeit bieten, Werte zu schaffen, indem sie neue Märkte erschließen und die wachsende Nachfrage nach kohlenstoffarmen, umweltfreundlicheren Dienstleistungen befriedigen.

KI und maschinelles Lernen ebnen bereits vorausschauenden Unternehmen den Weg, diese bewährte und noch aufkommende Technologie zu nutzen. Early Adopters erzielen bereits gute Renditen aus Investitionen in diese neuen Technologien. Die daraus resultierenden Einsparungen bei den Kraftstoffkosten verbessern nicht nur das Endergebnis, sondern fördern auch die Bemühungen eines Unternehmens, die CO2-Emissionen und die Gesamtumweltbelastung zu reduzieren. Verbraucher achten immer stärker auf die Umweltauswirkungen der Produkte, die sie kaufen, und Unternehmen, die sich für ökologische Nachhaltigkeit engagieren, werden zunehmend dafür belohnt, dass sie sich ihrer Rolle bei der Reduzierung der CO2-Emissionen widmen.

Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Verfolgung ihres CO2-Fußabdrucks sind Unternehmen besser in der Lage, prädiktive Technologien einzusetzen, um Emissionsziele auf eine Weise festzulegen und zu erreichen, die zu konkreten Ergebnissen führt. Die Transport- und Logistikführer von heute können zwei Probleme mit einer Lösung angehen, indem sie den Betrieb digitalisieren und die KI- und maschinellen Lernfähigkeiten ihrer Transportmanagementsystem-(TMS-)Plattformen und integrierten Anwendungen einsetzen.

Unternehmen betrachten Nachhaltigkeit zunehmend als etwas, das kein Nice-to-have sein sollte, sondern eher eine Initiative im Kern ihrer Geschäftstätigkeit, einschließlich umweltfreundlicherer Lieferketten. KI und maschinelles Lernen können Unternehmen den Weg ebnen, Logistikabläufe zu rationalisieren, die Effizienz zu verbessern und Emissionen zu reduzieren und dabei einen geringeren CO2-Fußabdruck zu hinterlassen.

Paul Beavers ist Chief Technology Officer bei PCS-Software.