Kurangi Jejak Karbon Anda: Bagaimana Analitik Data Mendorong Logistik Berkelanjutan

Manfaat memanfaatkan volume data besar yang ditangkap oleh industri transportasi dan logistik tidak dapat diatorkan cukup.

Salah satu manfaat yang sangat penting dan sering diabaikan untuk industri yang intensif karbon ini adalah kemampuan untuk menggunakan analitik untuk pengurangan jejak karbon, yang memiliki ramifikasi keuangan dan reputasi. Menggabungkan analitik data dengan otomatisasi proses membantu mendorong efisiensi signifikan, mengurangi biaya, menyederhanakan proses operasional, dan meningkatkan komunikasi antara pemasok, pengangkut dan perantara.

Menurut BCG, transportasi berat (penerbangan, transportasi jalan berat, dan pelayaran) mencakup sekitar 95% dari semua emisi freight pada tahun 2019. Dengan meningkatkan efisiensi bahan bakar dan efisiensi operasional menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mendorong analitik data, operasi logistik transportasi dapat mengurangi jejak karbon mereka dan mengurangi dampak lingkungan dari perpindahan freight di seluruh rantai pasok.

Berikut adalah cara di mana pemimpin logistik saat ini dapat menggunakan analitik data untuk mendorong penghematan karbon dan biaya, sambil fokus pada dampak lingkungan langsung dari metode-metode tersebut.

Buat Data Anda Bekerja Untuk Anda

Menerapkan AI dan pembelajaran mesin ke analitik data membantu menyederhanakan operasi dan mengurangi emisi dalam beberapa cara.

Sistem yang didukung AI memantau data yang dihasilkan dari aktivitas logistik sehari-hari. Ini mencakup menganalisis volume, jarak dan pemilihan mode, dan mendokumentasikan mode, rute dan mil kosong yang tidak efisien yang berasal dari utilizasi yang buruk. Mereka juga mempertimbangkan dampak perencanaan armada dan routing, waktu tinggal dan pelacakan penahanan (selama truk diam sementara menunggu pengambilan dan pengiriman yang dijadwalkan), dan sekian banyak faktor lain yang mempengaruhi utilizasi bahan bakar karbon.

Setelah mengkonsumsi sejumlah besar data agregat dan mengidentifikasi pola ketidakefisienan, analitik data yang didukung AI memberikan wawasan dan prediksi tentang bagaimana pemasok atau pengangkut dapat meningkatkan proses dan menjadi lebih hemat bahan bakar. Sebagai contoh, AI dapat dengan cepat menunjukkan kepada pengangkut jika ada pola yang terjadi di dalam rute tertentu diunda kemacetan lalu lintas kronis atau tantangan jadwal berulang yang mengarah pada pemborosan bahan bakar. AI juga dapat menunjukkan kepada pengangkut di mana kesempatan backhaul yang terlewat secara teratur menghasilkan mil kosong atau "deadhead" yang boros bahan bakar. Ini hanyalah beberapa contoh.

Dengan menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan proses dengan analitik data, bisnis dapat meningkatkan keuntungan dan mengurangi dampak mereka terhadap lingkungan pada saat yang sama.

Gas rumah kaca yang dipancarkan oleh rantai pasok perusahaan adalah lima kali lebih besar daripada dari operasi langsung, menurut CDP, organisasi nirlaba internasional yang mempromosikan pengungkapan lingkungan. Namun, mengelola rantai pasok yang lebih hijau dapat menyamakan dengan manfaat jangka panjang yang besar bagi organisasi, baik keuangan maupun komersial.

AI dan teknologi pembelajaran mesin sudah membantu pengangkut yang berpikir maju mengurangi mil deadhead dan pemuatan serta routing yang tidak efisien. Teknologi ini instrusional dalam menggabungkan less-than-truckload menjadi multi-stop truckloads, dan membuat rekomendasi pemilihan mode lainnya yang dirancang untuk mengurangi penggunaan bahan bakar. Teknologi yang sama ini juga digunakan dengan sangat efektif, memantau dan memprediksi rute yang lebih baik berdasarkan pola lalu lintas, cuaca dan waktu berkendara historis, sehingga mengoptimalkan waktu yang dihabiskan dalam transit dan mengurangi emisi kendaraan.

Saat berkaitan dengan memantau dan mengurangi emisi karbon, AI dan pembelajaran mesin dapat menjadi pengubah permainan. Bersama-sama mereka memberikan wawasan mendalam ke dalam banyak aspek jejak karbon perusahaan, dan mengidentifikasi cara hemat biaya untuk mempercepat transformasi berkelanjutan, termasuk:

• Memantau emisi — membantu perusahaan mengidentifikasi di mana perbaikan diperlukan di sepanjang rantai pasok;
• Memprediksi emisi — meramalkan emisi masa depan berdasarkan data historis dan upaya pengurangan saat ini, dan
• Mengurangi emisi — memberikan wawasan rinci tentang cara di mana organisasi dapat meningkatkan efisiensi dalam transportasi dan di tempat lain untuk mengurangi jejak karbon mereka.

Garisan Bawah Bertemu Aksi Iklim

Dari 872 perusahaan transportasi yang diseleksi oleh World Economic Forum dalam laporan tahun 2020 The Net-Zero Challenge: Fast-Forward to Decisive Climate Action, hanya 23% yang telah menetapkan target emisi. Dari itu, kurang dari setengah (9%) telah mengurangi emisi CO2 dibandingkan tahun sebelumnya.

Alih-alih melihat keberlanjutan dan pengurangan karbon sebagai beban, operasi logistik harus menyadari bahwa aksi iklim memberikan kesempatan untuk menciptakan nilai dengan memasuki pasar baru dan memenuhi permintaan yang tumbuh untuk layanan rendah karbon dan lebih hijau.

AI dan pembelajaran mesin sudah membuka jalan bagi organisasi yang memiliki wawasan untuk mengadopsi teknologi terbukti namun baru ini. Pionir awal sudah mendapatkan return on investment yang sehat ke dalam teknologi baru ini. Penghematan biaya bahan bakar yang dihasilkan tidak hanya meningkatkan garis bawah, tetapi juga melancarkan upaya perusahaan untuk mengurangi emisi karbon dan dampak lingkungan keseluruhan. Konsumen semakin sensitif terhadap dampak lingkungan dari produk yang mereka beli, dan perusahaan yang menunjukkan komitmen terhadap keberlanjutan lingkungan semakin dihargai untuk menanggung peran mereka dalam mengurangi emisi karbon.

Dengan menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk melacak jejak karbon mereka, perusahaan lebih baik diposisikan untuk menggunakan teknologi prediktif untuk menetapkan dan mencapai target emisi dengan cara yang menghasilkan hasil konkret. Pemimpin transportasi dan logistik saat ini dapat mengatasi dua masalah dengan satu solusi, dengan memdigitalisasi operasi dan menerapkan kemampuan AI dan pembelajaran mesin dari platform sistem manajemen transportasi (TMS) dan aplikasi terintegrasi mereka.

Bisnis semakin melihat keberlanjutan sebagai sesuatu yang tidak boleh dianggap sebagai nice-to-have, melainkan sebagai inisiativa di inti operasi mereka, termasuk rantai pasok yang lebih hijau. AI dan pembelajaran mesin dapat membuka jalan bagi perusahaan untuk menyederhanakan operasi logistik, meningkatkan efisiensi dan mengurangi emisi, meninggalkan jejak karbon yang lebih kecil di sepanjang jalan.

Paul Beavers adalah chief technology officer dengan PCS Software.