Reduzca su Huella de Carbono: Cómo el Análisis de Datos Impulsa la Logística Sostenible

Los beneficios de aprovechar el enorme volumen de datos capturados por las industrias de transporte y logística no pueden ser exagerados.

Un beneficio muy importante y frecuentemente pasado por alto para esta industria intensiva en carbono es la capacidad de usar análisis para la reducción de la huella de carbono, lo que tiene ramificaciones tanto financieras como de reputación. Combinar análisis de datos con automatización de procesos ayuda a impulsar eficiencias significativas, reduciendo costos, agilizando procesos operativos y mejorando la comunicación entre embarcadores, transportistas y corredores.

Según BCG, el transporte pesado (aviación, transporte por carretera pesado y marítimo) representó aproximadamente el 95% de todas las emisiones de flete en 2019. Al mejorar la eficiencia del combustible y la operativa usando inteligencia artificial y aprendizaje automático para impulsar el análisis de datos, las operaciones de logística de transporte pueden reducir su huella de carbono y disminuir el impacto ambiental de mover flete a lo largo de la cadena de suministro.

A continuación, formas en que los líderes logísticos de hoy pueden usar análisis de datos para impulsar ahorros tanto de carbono como de costos, enfocándose en el impacto ambiental directo de esos métodos.

Haga que sus Datos Trabajen para Usted

Aplicar IA y aprendizaje automático al análisis de datos ayuda a agilizar operaciones y reducir emisiones de varias maneras.

Los sistemas impulsados por IA monitorean datos generados por actividades logísticas diarias. Esto incluye analizar volúmenes, distancias y selecciones de modo, y documentar modos ineficientes, enrutamiento y millas vacías que fluyen de una mala utilización. También tienen en cuenta el impacto de la planificación de flotas y enrutamiento, tiempo de permanencia y seguimiento de detención (durante el cual los camiones están inactivos esperando recogidas y entregas programadas), y una miríada de otros factores que afectan la utilización de combustible de carbono.

Después de ingerir grandes masas de datos agregados e identificar patrones de ineficiencia, el análisis de datos impulsado por IA proporciona insights y predicciones sobre cómo los embarcadores o transportistas pueden mejorar procesos y volverse más eficientes en combustible. Por ejemplo, la IA puede mostrar rápidamente a un transportista embarcador si hay patrones ocurriendo en ciertas rutas donde retrasos crónicos de tráfico o desafíos de programación repetidos conducen a mayor desperdicio de combustible. La IA también puede mostrar a un transportista donde oportunidades de backhaul regularmente perdidas resultan en millas vacías o "deadhead" que desperdician combustible. Estos son solo algunos ejemplos.

Al usar IA y aprendizaje automático para mejorar procesos con análisis de datos, las empresas pueden mejorar la rentabilidad y reducir su impacto en el medio ambiente al mismo tiempo.

Los gases de efecto invernadero emitidos por las cadenas de suministro de las empresas son cinco veces mayores que los de las operaciones directas, según CDP, una organización sin fines de lucro internacional que promueve la divulgación ambiental. Sin embargo, gestionar cadenas de suministro más verdes puede equivaler a beneficios significativos a largo plazo para las organizaciones, tanto financieros como comerciales.

La tecnología de IA y aprendizaje automático ya está ayudando a transportistas visionarios a reducir millas deadhead y cargas y enrutamiento ineficientes. Estas tecnologías son instrumentales en consolidar cargas menores que un camión (LTL) en cargas completas multi-parada, y hacer otras recomendaciones de selección de modo diseñadas para reducir el uso de combustible. Esta misma tecnología también se usa con gran efecto, monitoreando y prediciendo mejores rutas basadas en patrones de tráfico, el clima y tiempos de conducción históricos, optimizando así el tiempo pasado en tránsito y reduciendo emisiones de vehículos.

Cuando se trata de monitorear y disminuir emisiones de carbono, la IA y el aprendizaje automático pueden cambiar el juego. Juntos proporcionan insights profundos en múltiples aspectos de la huella de carbono de una empresa, e identifican formas de ahorro de costos para acelerar la transformación sostenible, incluyendo:

• Monitoreo de emisiones —ayudando a las empresas a identificar dónde se necesitan mejoras a lo largo de la cadena de suministro;
• Predicción de emisiones —pronosticando emisiones futuras basadas en datos históricos y esfuerzos de reducción actuales, y
• Reducción de emisiones —proporcionando insight detallado sobre formas en que una organización puede mejorar la eficiencia en transporte y otras áreas para disminuir su huella de carbono.

La Línea de Fondo se Encuentra con la Acción Climática

De 872 empresas de transporte encuestadas por el Foro Económico Mundial en su informe 2020 The Net-Zero Challenge: Fast-Forward to Decisive Climate Action, solo el 23% ha establecido metas de emisiones. De esas, menos de la mitad (9%) había reducido emisiones de CO2 versus el año anterior.

En lugar de ver la sostenibilidad y la reducción de carbono como una carga, las operaciones logísticas deberían reconocer que la acción climática brinda la oportunidad de crear valor al acceder a nuevos mercados y satisfacer la creciente demanda de servicios bajos en carbono y más verdes.

La IA y el aprendizaje automático ya están allanando el camino para organizaciones con la previsión de adoptar esta tecnología probada pero emergente. Los primeros adoptantes ya capturan retornos saludables de inversión en estas nuevas tecnologías. Los ahorros resultantes en costos de combustible no solo mejoran la línea de fondo, también avanzan los esfuerzos de una empresa para reducir emisiones de carbono y el impacto ambiental general. Los consumidores están cada vez más atentos al impacto ambiental de los productos que compran, y las empresas que demuestran compromiso con la sostenibilidad ambiental son cada vez más recompensadas por abordar su papel en la reducción de emisiones de carbono.

Al usar IA y aprendizaje automático para rastrear sus huellas de carbono, las empresas están mejor posicionadas para emplear tecnologías predictivas para establecer y alcanzar metas de emisiones de una manera que produzca resultados concretos. Los líderes de transporte y logística de hoy pueden abordar dos problemas con una solución, digitalizando operaciones y desplegando las capacidades de IA y aprendizaje automático de sus plataformas de sistema de gestión de transporte (TMS) y aplicaciones integradas.

Las empresas ven cada vez más la sostenibilidad como algo que no debería ser un "nice-to-have", sino una iniciativa en el núcleo de sus operaciones, cadenas de suministro más verdes incluidas. La IA y el aprendizaje automático pueden allanar el camino para que las empresas agilicen operaciones logísticas, mejoren eficiencias y reduzcan emisiones, dejando una huella de carbono más pequeña en el camino.

Paul Beavers es director de tecnología con PCS Software.