탄소 발자국 줄이기: 데이터 분석이 지속가능한 물류를 이끄는 법

운송 및 물류 산업이 포착하는 엄청난 양의 데이터를 활용하는 것의 이점은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

이 탄소 집약적 산업에서 매우 중요하지만 종종 간과되는 이점 중 하나는 분석을 활용한 탄소 발자국 감축으로, 이는 재무적·평판적 파급효과를 모두 가집니다. 데이터 분석과 프로세스 자동화를 결합하면 상당한 효율성을 이끌어내 비용을 절감하고, 운영 프로세스를 간소화하며, 화주·운송사·브로커 간 커뮤니케이션을 개선합니다.

BCG에 따르면 중장비 운송(항공, 중장비 도로 운송, 해상)은 2019년 전체 화물 배출량의 약 95%를 차지했습니다. 인공지능과 머신러닝을 활용한 데이터 분석으로 연비 효율과 운영 효율을 개선함으로써, 운송 물류 운영은 탄소 발자국을 줄이고 공급망 전반의 화물 이동 환경 영향을 감소시킬 수 있습니다.

오늘날 물류 리더들이 데이터 분석을 활용해 탄소와 비용 절감을 동시에 추구하면서, 그 방법들의 직접적 환경 영향에 초점을 맞출 수 있는 방식들은 다음과 같습니다.

데이터를 내 편으로 만들기

AI와 머신러닝을 데이터 분석에 적용하면 여러 방식으로 운영을 간소화하고 배출량을 줄일 수 있습니다.

AI 기반 시스템은 일상 물류 활동에서 생성되는 데이터를 모니터링합니다. 여기에는 물량, 거리, 운송 수단 선택 분석, 비효율적 운송 수단, 라우팅, 낮은 활용도에서 기인한 공차 마일 문서화가 포함됩니다. 또한 플릿 기획과 라우팅, 체류 시간 및 디텐션 추적(예약된 픽업과 드롭오프를 기다리며 트럭이 공회전하는 시간), 탄소 연료 활용에 영향을 미치는 수많은 기타 요인도 고려합니다.

대량의 집계된 데이터를 수집하고 비효율 패턴을 식별한 후, AI 기반 데이터 분석은 화주나 운송사가 프로세스를 개선하고 연비를 높일 수 있는 방법에 대한 인사이트와 예측을 제공합니다. 예를 들어 AI는 특정 노선에서 만성적 교통 지연이나 반복적 스케줄링 문제가 연료 낭비 증가로 이어지는 패턴을 신속히 보여줄 수 있습니다. AI는 또한 정기적으로 놓치는 백홀(backhaul) 기회가 연료 낭비인 '데드헤드(deadhead)' 공차 마일로 이어지는 지점을 운송사에게 보여줄 수 있습니다. 이는 몇 가지 예일 뿐입니다.

AI와 머신러닝을 활용해 데이터 분석으로 프로세스를 개선함으로써, 기업은 수익성을 높이고 동시에 환경 영향을 줄일 수 있습니다.

기업 공급망에서 배출되는 온실가스는 직접 운영에서 배출되는 것보다 5배 더 많다고, 환경 공개를 장려하는 국제 비영리 단체 CDP는 밝혔습니다. 그러나 더 친환경적인 공급망 관리는 조직에 상당한 장기적 혜택(재무적, 상업적)을 가져다줄 수 있습니다.

AI와 머신러닝 기술은 이미 선견지명 있는 운송사들이 데드헤드 마일과 비효율적 적재·라우팅을 줄이도록 돕고 있습니다. 이 기술들은 LTL(Less-than-truckload)을 다중 정차 트럭로드(multi-stop truckload)로 통합하고, 연료 사용을 줄이도록 설계된 다른 운송 수단 선택 권고를 하는 데에도 기여합니다. 같은 기술은 교통 패턴, 날씨, 과거 주행 시간을 기반으로 더 나은 경로를 모니터링하고 예측해, 운송 시간 최적화와 차량 배출 감소에도 큰 효과를 발휘합니다.

탄소 배출 모니터링과 감축에 관해서는, AI와 머신러닝이 게임 체인저가 될 수 있습니다. 함께 기업 탄소 발자국의 여러 측면에 대한 깊은 통찰을 제공하고, 지속가능한 전환을 가속화하는 비용 절감 방안을 식별합니다. 구체적으로:

• 배출량 모니터링 — 공급망 전반에서 개선이 필요한 지점 식별 지원
• 배출량 예측 — 과거 데이터와 현재 감축 노력을 기반으로 미래 배출량 예측
• 배출량 감축 — 운송 및 기타 영역에서 효율을 개선해 탄소 발자국을 줄이는 구체적 방법에 대한 상세한 통찰 제공

보텀라인과 기후 행동의 만남

세계경제포럼(WEF)이 2020년 보고서 '넷제로 도전: 결정적 기후 행동으로 패스트포워드'에서 조사한 872개 운송 기업 중 단 23%만이 배출 감축 목표를 설정했습니다. 그중에서도 절반 미만인 9%만이 전년 대비 CO2 배출을 줄였습니다.

지속가능성과 탄소 감축을 부담으로 보기보다, 물류 운영은 기후 행동이 새로운 시장 개척과 저탄소·친환경 서비스에 대한 증가하는 수요 충족을 통해 가치를 창출할 기회임을 인식해야 합니다.

AI와 머신러닝은 이미 이 검증된 신기술을 수용할 선견지명이 있는 조직들을 위한 길을 닦고 있습니다. 초기 도입자들은 이 신기술 투자에 대한 건전한 투자수익률(ROI)을 이미 거두고 있습니다. 연료 비용 절감은 보텀라인을 개선할 뿐만 아니라, 기업의 탄소 배출 감축과 전반적 환경 영향 감소 노력도 진전시킵니다. 소비자들은 구매 제품의 환경 영향에 점점 더 민감해지고 있으며, 환경 지속가능성에 대한 약속을 보여주는 기업들은 탄소 배출 감축에서의 역할을 다루는 데 대해 점점 더 보상받고 있습니다.

AI와 머신러닝으로 탄소 발자국을 추적함으로써, 기업들은 예측 기술을 활용해 구체적 결과를 내는 방식으로 배출 목표를 설정하고 달성할 더 좋은 위치에 설 수 있습니다. 오늘날 운송 및 물류 리더들은 운송관리시스템(TMS) 플랫폼과 통합 애플리케이션의 AI 및 머신러닝 역량을 디지털화하고 배포함으로써 두 가지 문제를 하나의 솔루션으로 해결할 수 있습니다.

기업들은 지속가능성을 '있으면 좋은 것(nice-to-have)'이 아니라, 더 친환경적인 공급망을 포함한 핵심 운영 이니셔티브로 점점 더 보고 있습니다. AI와 머신러닝은 기업이 물류 운영을 간소화하고 효율을 개선하며 배출을 줄여, 더 작은 탄소 발자국을 남기는 길을 열 수 있습니다.

폴 비버스(Paul Beavers)는 PCS 소프트웨어(PCS Software)의 최고기술책임자입니다.