CO₂-Fußabdruck reduzieren: Wie Data Analytics nachhaltige Logistik antreibt

Die Vorteile der Nutzung der enormen Datenmengen, die von Transport- und Logistikbranchen erfasst werden, können nicht hoch genug eingeschätzt werden.

Ein sehr wichtiger und häufig übersehener Vorteil für diese kohlenstoffintensive Branche ist die Fähigkeit, Analytics zur Reduktion des CO₂-Fußabdrucks einzusetzen, was sowohl finanzielle als auch reputationsbezogene Auswirkungen hat. Die Kombination von Data Analytics mit Prozessautomatisierung treibt signifikante Effizienzgewinne voran, senkt Kosten, strafft operative Prozesse und verbessert die Kommunikation zwischen Verladern, Carriern und Brokern.

Laut BCG entfielen 2019 rund 95 % aller Frachtemissionen auf den Schwerlastverkehr (Luftfahrt, Schwerlaststraßenverkehr und Schifffahrt). Durch Verbesserung der Kraftstoffeffizienz und operativen Effizienz mittels künstlicher Intelligenz und Machine Learning zur Steuerung von Data Analytics können Transportlogistik-Operationen ihren CO₂-Fußabdruck verringern und die Umweltauswirkungen des Frachttransports in der Lieferkette reduzieren.

Wege, wie Logistikführer Data Analytics für CO₂- und Kosteneinsparungen nutzen können

Lassen Sie Ihre Daten für sich arbeiten

Der Einsatz von KI und Machine Learning auf Data Analytics hilft, Abläufe zu straffen und Emissionen auf mehrere Weisen zu reduzieren.

KI-gestützte Systeme überwachen Daten, die durch tägliche Logistikaktivitäten generiert werden. Dazu gehören die Analyse von Volumen, Distanzen und Modusauswahl sowie die Dokumentation ineffizienter Modi, Routen und Leermeilen, die aus schlechter Auslastung resultieren. Sie berücksichtigen auch die Auswirkungen von Flottenplanung und Routenführung, Verweil- und Wartezeiten (während Lkw im Leerlauf auf geplante Abholungen und Ablieferungen warten) und eine Vielzahl weiterer Faktoren, die die Kohlenstoff-Kraftstoffnutzung beeinflussen.

Nach der Aufnahme großer Mengen aggregierter Daten und der Identifikation von Ineffizienzmustern liefern KI-gestützte Data Analytics Insights und Vorhersagen darüber, wie Verlader oder Carrier Prozesse verbessern und kraftstoffeffizienter werden können. Zum Beispiel kann KI schnell einem Carrier-Verlader zeigen, ob es Muster auf bestimmten Routen gibt, wo chronische Verkehrsverzögerungen oder wiederholte Terminierungsherausforderungen zu erhöhtem Kraftstoffverbrauch führen. KI kann auch einem Carrier zeigen, wo regelmäßig verpasste Rückladungsmöglichkeiten zu kraftstoffverschwendenden Leer- oder „Deadhead“-Meilen führen. Dies sind nur einige Beispiele.

Durch den Einsatz von KI und Machine Learning zur Prozessverbesserung mit Data Analytics können Unternehmen Rentabilität steigern und gleichzeitig ihre Umweltauswirkungen reduzieren.

Treibhausgasemissionen aus den Lieferketten von Unternehmen sind fünfmal höher als die aus direkten Operationen, laut CDP, einer internationalen Non-Profit-Organisation, die Umwelttransparenz fördert. Doch das Management grünerer Lieferketten kann für Organisationen erhebliche langfristige Vorteile bedeuten, sowohl finanzieller als auch kommerzieller Natur.

KI- und Machine-Learning-Technologie hilft bereits zukunftsorientierten Carriern, Deadhead-Meilen und ineffizientes Beladen und Routen zu reduzieren. Diese Technologien sind instrumental bei der Konsolidierung von Less-than-Truckload in Multi-Stop-Truckloads und bei anderen Modusauswahl-Empfehlungen, die den Kraftstoffverbrauch senken. Dieselbe Technologie wird auch sehr effektiv eingesetzt, um bessere Routen basierend auf Verkehrsmustern, Wetter und historischen Fahrzeiten zu überwachen und vorherzusagen, wodurch die Transitzeit optimiert und Fahrzeugemissionen reduziert werden.

Wenn es um Überwachung und Reduzierung von CO₂-Emissionen geht, können KI und Machine Learning ein Gamechanger sein. Zusammen bieten sie tiefe Einblicke in multiple Aspekte des CO₂-Fußabdrucks eines Unternehmens und identifizieren kostensparende Wege, um die nachhaltige Transformation zu beschleunigen, einschließlich:

• Emissionen überwachen – Unternehmen helfen, zu identifizieren, wo entlang der Lieferkette Verbesserungen nötig sind;
• Emissionen vorhersagen – zukünftige Emissionen basierend auf historischen Daten und aktuellen Reduktionsbemühungen prognostizieren, und
• Emissionen reduzieren – detaillierte Einblicke in Wege, wie eine Organisation Effizienz im Transport und anderswo verbessern kann, um ihren CO₂-Fußabdruck zu verringern.

Bottom Line trifft Klimaschutz

Von 872 Transportunternehmen, die vom World Economic Forum in dessen 2020er Bericht „The Net-Zero Challenge: Fast-Forward to Decisive Climate Action“ befragt wurden, haben nur 23 % Emissionsziele gesetzt. Von denen hatten weniger als die Hälfte (9 %) ihre CO₂-Emissionen im Vergleich zum Vorjahr reduziert.

Anstatt Nachhaltigkeit und CO₂-Reduktion als Belastung zu betrachten, sollten Logistikoperationen erkennen, dass Klimaschutz die Chance bietet, Wert zu schaffen, indem neue Märkte erschlossen und die wachsende Nachfrage nach kohlenstoffarmen, grüneren Services bedient wird.

KI und Machine Learning ebnen bereits den Weg für Organisationen mit der Weitsicht, diese bewährte, aber aufstrebende Technologie zu umarmen. Early Adopters erzielen bereits gesunde Returns auf Investitionen in diese neuen Technologien. Die resultierenden Einsparungen bei Kraftstoffkosten verbessern nicht nur das Endergebnis, sie fördern auch die Bemühungen eines Unternehmens, CO₂-Emissionen und die gesamten Umweltauswirkungen zu reduzieren. Verbraucher werden zunehmend sensibler für die Umweltauswirkungen der Produkte, die sie kaufen, und Unternehmen, die ein Engagement für ökologische Nachhaltigkeit demonstrieren, werden zunehmend dafür belohnt, ihre Rolle bei der Reduktion von CO₂-Emissionen anzugehen.

Durch den Einsatz von KI und Machine Learning zur Verfolgung ihrer CO₂-Fußabdrücke sind Unternehmen besser positioniert, prädiktive Technologien einzusetzen, um Emissionsziele so zu setzen und zu erreichen, dass konkrete Ergebnisse erzielt werden. Heutige Transport- und Logistikführer können zwei Probleme mit einer Lösung angehen, indem sie Abläufe digitalisieren und die KI- und Machine-Learning-Fähigkeiten ihrer Transportation Management System (TMS)-Plattformen und integrierten Anwendungen einsetzen.

Unternehmen betrachten Nachhaltigkeit zunehmend als etwas, das kein Nice-to-have sein sollte, sondern eine Initiative im Kern ihrer Operationen, grüne Lieferketten eingeschlossen. KI und Machine Learning können den Weg für Unternehmen ebnen, Logistikabläufe zu straffen, Effizienz zu verbessern und Emissionen zu reduzieren – und so einen kleineren CO₂-Fußabdruck zu hinterlassen.

Paul Beavers ist Chief Technology Officer bei PCS Software.