데이터 분석을 사용하여 탄소 발자국 줄이기

운송 및 물류 산업에서 수집한 엄청난 양의 데이터를 활용하는 이점은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

이 탄소 집약적 산업에서 매우 중요하고 자주 간과되는 이점 중 하나는 탄소 발자국 감소를 위해 분석을 사용할 수 있다는 것입니다. 이는 재정적 영향과 평판에 영향을 미칩니다. 데이터 분석과 프로세스 자동화를 결합하면 상당한 효율성을 높이고 비용을 절감하고 운영 프로세스를 간소화하고 배송업체, 운송업체 및 브로커 간의 커뮤니케이션을 개선하는 데 도움이 됩니다.

BCG에 따르면 대형 운송(항공, 대형 도로 운송 및 해운)은 2019년 전체 화물 배출량의 약 95%를 차지했습니다. 데이터 분석, 운송을 구동하기 위해 인공 지능 및 머신 러닝을 사용하여 연비 및 운영 효율성을 개선 물류 운영은 탄소 발자국을 줄이고 공급망 전체에서 화물을 이동하는 환경적 영향을 줄일 수 있습니다.

다음은 오늘날의 물류 리더가 데이터 분석을 사용하여 탄소 및 비용 절감을 유도하는 동시에 이러한 방법의 직접적인 환경 영향에 집중할 수 있는 방법입니다.

귀하의 데이터 활용

AI와 머신 러닝을 데이터 분석에 적용하면 여러 가지 방법으로 운영을 간소화하고 배출량을 줄이는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 시스템은 일상적인 물류 활동에서 생성된 데이터를 모니터링합니다. 여기에는 부피, 거리 및 모드 선택을 분석하고 비효율적인 모드, 라우팅 및 낮은 활용도로 인해 발생하는 빈 마일을 문서화하는 것이 포함됩니다. 또한 차량 계획 및 경로 지정, 체류 시간 및 구류 추적(예정된 픽업 및 하차를 기다리는 동안 트럭이 유휴 상태로 있는 동안) 및 탄소 연료 활용에 영향을 미치는 수많은 기타 요인의 영향을 고려합니다.

대량의 집계 데이터를 수집하고 비효율적인 패턴을 식별한 후 AI 기반 데이터 분석은 배송업체 또는 운송업체가 프로세스를 개선하고 연료 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 통찰력과 예측을 제공합니다. 예를 들어, AI는 만성적인 교통 지연이나 반복되는 일정 문제로 인해 연료 낭비가 증가하는 특정 경로 내에서 패턴이 발생하는 경우 운송업체를 신속하게 표시할 수 있습니다. 또한 AI는 정기적으로 백홀 기회를 놓치면 연료가 낭비되거나 "데드헤드(deadhead)" 마일이 되는 항공사를 보여줄 수 있습니다. 이는 몇 가지 예일 뿐입니다.

AI와 머신 러닝을 사용하여 데이터 분석을 통해 프로세스를 개선함으로써 기업은 수익성을 높이는 동시에 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.

환경 공개를 장려하는 국제 비영리 단체 CDP에 따르면 기업의 공급망에서 배출되는 온실 가스는 직접 운영에서 배출되는 온실 가스보다 5배 더 많습니다. 그러나 보다 친환경적인 공급망을 관리하는 것은 재무 및 상업 조직 모두에 장기적으로 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

AI 및 기계 학습 기술은 이미 미래 지향적인 운송업체가 데드헤드 마일과 비효율적인 적재 및 라우팅을 줄이는 데 도움이 되고 있습니다. 이러한 기술은 트럭보다 적은 화물을 다중 정지 트럭으로 통합하고 연료 사용량을 줄이도록 설계된 기타 모드 선택 권장 사항을 만드는 데 중요합니다. 이 동일한 기술은 교통 패턴, 날씨 및 과거 운전 시간을 기반으로 더 나은 경로를 모니터링 및 예측하여 큰 효과를 발휘하여 운송 시간을 최적화하고 차량 배기가스를 줄이는 데에도 사용됩니다.

탄소 배출량을 모니터링하고 줄이는 것과 관련하여 AI와 머신 러닝은 게임 체인저가 될 수 있습니다. 그들은 함께 회사의 탄소 발자국의 여러 측면에 대한 깊은 통찰력을 제공하고 다음을 포함하여 지속 가능한 혁신을 가속화하는 비용 절감 방법을 식별합니다.

결론과 기후 행동의 만남

세계 경제 포럼이 2020년 The Net-Zero Challenge:Fast-Forward to Decision Climate Action에서 설문 조사한 872개의 운송 회사 중 보고서에 따르면 23%만이 배출 목표를 설정했습니다. 그 중 절반 미만(9%)이 전년 대비 CO2 배출량을 줄였습니다.

물류 운영은 지속 가능성과 탄소 감소를 부담으로 보기보다는 기후 행동이 새로운 시장을 활용하고 저탄소 친환경 서비스에 대한 증가하는 수요를 충족함으로써 가치를 창출할 수 있는 기회를 제공한다는 점을 인식해야 합니다.

AI와 머신 러닝은 이미 선견지명이 있는 조직이 이 입증되었지만 새롭게 부상하는 기술을 수용할 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 얼리 어답터는 이미 이러한 신기술에 대한 건전한 투자 수익을 확보하고 있습니다. 결과적으로 연료 비용이 절감되면 수익이 향상될 뿐만 아니라 탄소 배출량과 전반적인 환경 영향을 줄이기 위한 회사의 노력도 향상됩니다. 소비자는 구매하는 제품이 환경에 미치는 영향에 점점 더 관심을 기울이고 있으며, 환경 지속 가능성에 대한 약속을 보여주는 회사는 탄소 배출 감소에 대한 자신의 역할에 대해 점점 더 많은 보상을 받고 있습니다.

AI와 기계 학습을 사용하여 탄소 발자국을 추적함으로써 기업은 예측 기술을 사용하여 구체적인 결과를 산출하는 방식으로 배출 목표를 설정하고 달성할 수 있는 더 나은 위치에 있습니다. 오늘날의 운송 및 물류 리더는 운영을 디지털화하고 운송 관리 시스템(TMS) 플랫폼과 통합 애플리케이션의 AI 및 머신 러닝 기능을 배포함으로써 하나의 솔루션으로 두 가지 문제를 해결할 수 있습니다.

기업은 지속 가능성을 가지고 있으면 안 되는 것이 아니라 오히려 친환경 공급망을 포함하여 운영의 핵심에 있는 이니셔티브로 보고 있습니다. AI와 머신 러닝은 기업이 물류 운영을 능률화하고 효율성을 개선하며 배출량을 줄임으로써 탄소 발자국을 더 적게 남길 수 있는 길을 열 수 있습니다.

Paul Beavers는 PCS 소프트웨어.