Uso de análisis de datos para reducir su huella de carbono

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

Un beneficio muy importante y que con frecuencia se pasa por alto para esta industria intensiva en carbono es la capacidad de utilizar análisis para la reducción de la huella de carbono, que tiene ramificaciones tanto financieras como de reputación. La combinación del análisis de datos con la automatización de procesos ayuda a generar eficiencias significativas, reducir costos, agilizar los procesos operativos y mejorar la comunicación entre remitentes, transportistas y corredores.

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

A continuación, se muestran las formas en que los líderes de logística de hoy en día pueden utilizar el análisis de datos para generar ahorros de carbono y de costos, mientras se enfocan en el impacto ambiental directo de esos métodos.

Haga que sus datos trabajen para usted

La aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático al análisis de datos ayuda a agilizar las operaciones y reducir las emisiones de varias maneras.

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

Después de ingerir grandes cantidades de datos agregados e identificar patrones de ineficiencia, los análisis de datos impulsados ​​por IA brindan información y predicciones sobre cómo los transportistas o transportistas pueden mejorar los procesos y ser más eficientes en el consumo de combustible. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede mostrar rápidamente a un transportista si hay patrones que ocurren dentro de ciertas rutas donde los retrasos crónicos del tráfico o los repetidos desafíos de programación conducen a un mayor desperdicio de combustible. La IA también puede mostrarle a un transportista que las oportunidades de backhaul que se pierden regularmente dan como resultado millas vacías o “muertas” con desperdicio de combustible. Estos son solo algunos ejemplos.

Al utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar los 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 más grandes que los de las operaciones directas, según CDP, una organización internacional sin fines de lucro que promueve la divulgación ambiental. Sin embargo, administrar cadenas de suministro más ecológicas puede equivaler a considerables beneficios a largo plazo para las organizaciones, tanto financieras como comerciales.

La inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático ya están ayudando a los operadores con visión de futuro a reducir los kilómetros muertos y la carga y el enrutamiento ineficientes. Estas tecnologías son fundamentales para consolidar menos de un camión en camiones de múltiples paradas y hacer otras recomendaciones de selección de modo diseñadas para reducir el uso de combustible. Esta misma tecnología también se utiliza con gran efecto, monitoreando y prediciendo mejores rutas según los patrones de tráfico, el clima y los tiempos de conducción históricos, optimizando así el tiempo de tránsito y reduciendo las emisiones de los vehículos.

Cuando se trata de monitorear y disminuir las emisiones de carbono, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden cambiar las reglas del juego. Juntos, brindan conocimientos profundos sobre múltiples aspectos de la huella de carbono de una empresa e identifican formas de ahorrar costos para acelerar la transformación sostenible, que incluyen:

• Monitoreo de emisiones - ayudar a las empresas a identificar dónde se necesitan mejoras a lo largo de la cadena de suministro;
• Predecir emisiones - pronóstico de emisiones futuras basado en datos históricos y esfuerzos de reducción actuales, y
• Reducir las emisiones - proporcionar información detallada sobre las formas en que una organización puede mejorar la eficiencia en el transporte y en otros lugares para disminuir su huella de carbono.

El resultado final se une a la acción climática

De 872 empresas de transporte encuestadas por el Foro Económico Mundial en su Desafío Net-Zero:avance rápido hacia una acción climática decisiva de 2020 informe, solo el 23% ha establecido objetivos de emisiones. De ellos, menos de la mitad (9%) había reducido las emisiones de CO2 en comparación con el año anterior.

En lugar de ver la sostenibilidad y la reducción de carbono como una carga, las operaciones de logística deben reconocer que la acción climática brinda la oportunidad de crear valor al acceder a nuevos mercados y satisfacer la creciente demanda de servicios más ecológicos y con bajas emisiones de carbono.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ya están allanando el camino para que las organizaciones con la previsión de adoptar esta tecnología probada pero emergente. Los primeros usuarios ya obtienen beneficios saludables de la inversión en estas nuevas tecnologías. Los ahorros resultantes en los costos de combustible no solo mejoran los resultados, sino que también promueven los esfuerzos de una empresa para reducir las emisiones de carbono y el impacto ambiental general. Los consumidores están cada vez más en sintonía con el impacto ambiental de los productos que compran, y las empresas que demuestran un compromiso con la sostenibilidad ambiental son cada vez más recompensadas por abordar su papel en la reducción de las emisiones de carbono.

Al utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para rastrear sus huellas de carbono, las empresas están mejor posicionadas para emplear tecnologías predictivas para establecer y lograr objetivos de emisiones de una manera que produzca resultados concretos. Los líderes de transporte y logística de hoy pueden abordar dos problemas con una sola solución, digitalizando las operaciones e implementando las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático de sus plataformas y aplicaciones integradas del sistema de gestión de transporte (TMS).

Las empresas ven cada vez más la sostenibilidad como algo que no debería ser agradable de tener, sino una iniciativa en el centro de sus operaciones, incluidas las cadenas de suministro más ecológicas. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden allanar el camino para que las empresas optimicen las operaciones logísticas, mejoren la eficiencia y reduzcan las emisiones, dejando una menor huella de carbono en el camino.

Paul Beavers es director de tecnología de Software PCS.