Menggunakan Analisis Data untuk Mengurangi Jejak Karbon Anda

Manfaat memanfaatkan volume besar data yang ditangkap oleh industri transportasi dan logistik tidak dapat dilebih-lebihkan.

Salah satu manfaat yang sangat penting dan sering diabaikan untuk industri padat karbon ini adalah kemampuan untuk menggunakan analitik untuk pengurangan jejak karbon, yang memiliki konsekuensi finansial dan reputasi. Menggabungkan analitik data dengan otomatisasi proses membantu mendorong efisiensi yang signifikan, mengurangi biaya, merampingkan proses operasional, dan meningkatkan komunikasi antara pengirim, operator, dan broker.

Menurut BCG, transportasi tugas berat (penerbangan, transportasi jalan raya, dan pengiriman) menyumbang sekitar 95% dari semua emisi kargo pada tahun 2019. Dengan meningkatkan efisiensi bahan bakar dan efisiensi operasional menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mendorong analitik data, transportasi operasi logistik dapat mengurangi jejak karbon dan mengurangi dampak lingkungan dari pemindahan barang di seluruh rantai pasokan.

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

Jadikan Data Anda Berfungsi untuk Anda

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

Sistem yang didukung AI memantau data yang dihasilkan oleh aktivitas logistik sehari-hari. Ini termasuk menganalisis volume, jarak dan pemilihan mode, dan mendokumentasikan mode yang tidak efisien, perutean, dan mil kosong yang mengalir dari pemanfaatan yang buruk. Mereka juga mempertimbangkan dampak dari perencanaan dan perutean armada, waktu tunggu dan pelacakan penahanan (saat truk tidak beroperasi sambil menunggu jadwal penjemputan dan pengantaran), dan berbagai faktor lain yang memengaruhi pemanfaatan bahan bakar karbon.

Setelah menyerap sejumlah besar data agregat dan mengidentifikasi pola inefisiensi, analitik data yang didukung AI memberikan wawasan dan prediksi tentang bagaimana pengirim atau operator dapat meningkatkan proses dan menjadi lebih hemat bahan bakar. Misalnya, AI dapat dengan cepat menunjukkan pengirim barang jika ada pola yang terjadi dalam rute tertentu di mana penundaan lalu lintas kronis atau tantangan penjadwalan berulang menyebabkan peningkatan pemborosan bahan bakar. AI juga dapat menunjukkan operator di mana peluang backhaul yang terlewatkan secara teratur mengakibatkan pemborosan bahan bakar atau "kematian" mil. Ini hanya beberapa contoh.

Dengan menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan proses dengan analisis data, bisnis dapat meningkatkan profitabilitas dan mengurangi dampaknya terhadap lingkungan pada saat yang bersamaan.

Gas rumah kaca yang dipancarkan dari rantai pasokan perusahaan lima kali lebih besar daripada yang berasal dari operasi langsung, menurut CDP, sebuah organisasi nirlaba internasional yang mempromosikan pengungkapan lingkungan. Namun, mengelola rantai pasokan yang lebih ramah lingkungan dapat disamakan dengan manfaat jangka panjang yang cukup besar bagi organisasi, baik finansial maupun komersial.

AI dan teknologi pembelajaran mesin sudah membantu operator berpikiran maju mengurangi deadhead miles dan pemuatan dan perutean yang tidak efisien. Teknologi ini berperan penting dalam mengkonsolidasikan muatan truk yang lebih sedikit menjadi muatan truk multi-stop, dan membuat rekomendasi pemilihan mode lainnya yang dirancang untuk mengurangi penggunaan bahan bakar. Teknologi yang sama ini juga digunakan untuk memberikan efek yang luar biasa, memantau dan memprediksi rute yang lebih baik berdasarkan pola lalu lintas, cuaca, dan waktu perjalanan historis, sehingga mengoptimalkan waktu yang dihabiskan dalam transit dan mengurangi emisi kendaraan.

Dalam hal pemantauan dan pengurangan emisi karbon, AI dan pembelajaran mesin dapat menjadi pengubah permainan. Bersama-sama mereka memberikan wawasan mendalam tentang berbagai aspek jejak karbon perusahaan, dan mengidentifikasi cara-cara hemat biaya untuk mempercepat transformasi berkelanjutan, termasuk:

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

Intinya Memenuhi Aksi Iklim

Dari 872 perusahaan transportasi yang disurvei oleh Forum Ekonomi Dunia dalam The Net-Zero Challenge:Fast-Forward to Decisive Climate Action melaporkan, hanya 23% yang telah menetapkan target emisi. Dari jumlah tersebut, kurang dari setengah (9%) telah mengurangi emisi CO2 dibandingkan tahun sebelumnya.

Daripada memandang keberlanjutan dan pengurangan karbon sebagai beban, operasi logistik harus mengakui bahwa aksi iklim memberikan peluang untuk menciptakan nilai dengan memanfaatkan pasar baru dan memenuhi permintaan yang meningkat akan layanan rendah karbon dan lebih hijau.

AI dan pembelajaran mesin telah membuka jalan bagi organisasi yang memiliki pandangan ke depan untuk merangkul teknologi yang telah terbukti namun baru muncul ini. Pengadopsi awal sudah menangkap pengembalian investasi yang sehat ke dalam teknologi baru ini. Penghematan biaya bahan bakar yang dihasilkan tidak hanya meningkatkan laba, tetapi juga memajukan upaya perusahaan untuk mengurangi emisi karbon dan dampak lingkungan secara keseluruhan. Konsumen semakin peka terhadap dampak lingkungan dari produk yang mereka beli, dan perusahaan yang menunjukkan komitmen terhadap kelestarian lingkungan semakin dihargai karena mengatasi peran mereka dalam mengurangi emisi karbon.

Dengan menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk melacak jejak karbon mereka, perusahaan memiliki posisi yang lebih baik untuk menggunakan teknologi prediktif untuk menetapkan dan mencapai target emisi dengan cara yang memberikan hasil nyata. Para pemimpin transportasi dan logistik saat ini dapat mengatasi dua masalah dengan satu solusi, dengan mendigitalkan 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 seharusnya tidak menyenangkan untuk dimiliki, melainkan inisiatif di inti operasi mereka, termasuk rantai pasokan yang lebih ramah lingkungan. AI dan pembelajaran mesin dapat membuka jalan bagi perusahaan untuk merampingkan operasi logistik, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi emisi, serta meninggalkan jejak karbon yang lebih kecil.

Paul Beavers adalah kepala petugas teknologi dengan Perangkat Lunak PCS.