工業製造
産業用モノのインターネット | 工業材料 | 機器のメンテナンスと修理 | 産業プログラミング |
home  MfgRobots >> 工業製造 >  >> Manufacturing Technology >> 産業技術

データ分析を使用して二酸化炭素排出量を削減する

運輸およびロジスティクス業界で収集された膨大な量のデータを活用することのメリットは、誇張することはできません。

この炭素集約型産業にとって非常に重要で見過ごされがちな利点の1つは、分析を使用して二酸化炭素排出量を削減できることです。これには、財務面と評判の両方に影響があります。データ分析とプロセス自動化を組み合わせることで、大幅な効率化、コストの削減、運用プロセスの合理化、荷送人、運送業者、ブローカー間のコミュニケーションの改善に役立ちます。

BCGによると、2019年には、大型輸送(航空、大型道路輸送、および輸送)がすべての貨物排出量の約95%を占めました。人工知能と機械学習を使用してデータ分析、輸送を推進することにより、燃料効率と運用効率を改善します。ロジスティクス業務は、炭素フットプリントを削減し、サプライチェーン全体で貨物を移動することによる環境への影響を減らすことができます。

以下は、今日のロジスティクスリーダーがデータ分析を使用して、これらの方法の直接的な環境への影響に焦点を当てながら、炭素とコストの両方を節約できる方法です。

データを活用する

AIと機械学習をデータ分析に適用すると、いくつかの方法で運用を合理化し、排出量を削減できます。

AIを利用したシステムは、日常のロジスティクス活動によって生成されたデータを監視します。これには、ボリューム、距離、モードの選択の分析、非効率的なモード、ルーティング、および使用率の低さから流れる空のマイルの文書化が含まれます。また、フリートの計画とルーティング、滞留時間と拘留の追跡(予定されたピックアップとドロップオフを待っている間、トラックがアイドル状態になっている間)、および炭素燃料の利用に影響を与える他の無数の要因の影響も考慮に入れます。

大量の集約データを取り込み、非効率のパターンを特定した後、AIを活用したデータ分析は、荷送人または運送業者がプロセスを改善し、燃料効率を高める方法についての洞察と予測を提供します。たとえば、AIは、慢性的な交通の遅延や繰り返しのスケジューリングの課題が燃料の浪費の増加につながる特定のルート内でパターンが発生している場合、運送業者の荷送人をすばやく示すことができます。 AIは、定期的にバックホールの機会を逃すと、燃料を浪費する空のマイルまたは「デッドヘッド」マイルになるキャリアを示すこともできます。これらはほんの一握りの例です。

AIと機械学習を使用してデータ分析でプロセスを改善することにより、企業は収益性を高め、同時に環境への影響を減らすことができます。

環境開示を推進する国際的な非営利団体であるCDPによると、企業のサプライチェーンから排出される温室効果ガスは、直接事業から排出される温室効果ガスの5倍です。ただし、より環境に配慮したサプライチェーンを管理することは、財務面と商業面の両方で、組織にとってかなりの長期的な利益に相当します。

AIと機械学習テクノロジーは、先進的なキャリアがデッドヘッドマイルと非効率的なロードとルーティングを削減するのにすでに役立っています。これらのテクノロジーは、トラック積載量未満をマルチストップトラック積載量に統合し、燃料使用量を削減するように設計された他のモード選択の推奨事項を作成するのに役立ちます。この同じテクノロジーは、交通パターン、天気、過去の運転時間に基づいてより良いルートを監視および予測し、輸送に費やす時間を最適化し、車両の排出量を削減するためにも使用されます。

二酸化炭素排出量の監視と削減に関しては、AIと機械学習がゲームチェンジャーになる可能性があります。これらを組み合わせることで、企業の二酸化炭素排出量の複数の側面に関する深い洞察を提供し、次のような持続可能な変革を加速するためのコスト削減方法を特定します。

収益と気候変動対策

2020年に世界経済フォーラムが調査した872の運輸会社のうちネットゼロチャレンジ:決定的な気候変動への早送り 報告によると、23%だけが排出目標を設定しています。そのうち、CO2排出量が前年に比べて削減されたのは半数未満(9%)でした。

ロジスティクス事業は、持続可能性と炭素削減を負担と見なすのではなく、気候変動対策が新しい市場を開拓し、低炭素で環境に優しいサービスに対する需要の高まりに対応することで価値を生み出す機会を提供することを認識する必要があります。

AIと機械学習は、先見の明のある組織がこの実証済みでありながら新しいテクノロジーを採用するための道をすでに開いています。アーリーアダプターは、これらの新しいテクノロジーへの投資に対してすでに健全な利益を獲得しています。結果として生じる燃料費の節約は、収益を改善するだけでなく、炭素排出量と全体的な環境への影響を削減するための企業の取り組みを促進します。消費者は購入する製品の環境への影響にますます順応しており、環境の持続可能性への取り組みを示している企業は、炭素排出量の削減における彼らの役割に取り組むことでますます報われるようになっています。

AIと機械学習を使用して二酸化炭素排出量を追跡することにより、企業は予測技術を採用して、具体的な結果をもたらす方法で排出目標を設定および達成できるようになります。今日の輸送およびロジスティクスのリーダーは、運用をデジタル化し、輸送管理システム(TMS)プラットフォームと統合アプリケーションのAIおよび機械学習機能を導入することで、1つのソリューションで2つの問題に取り組むことができます。

企業はますます持続可能性を、持ちやすいものではなく、より環境に配慮したサプライチェーンを含む事業の中核にあるイニシアチブと見なすようになっています。 AIと機械学習は、企業がロジスティクス業務を合理化し、効率を改善し、排出量を削減する道を開くことができ、その過程で二酸化炭素排出量を削減できます。

PaulBeaversは最高技術責任者です PCSソフトウェア。


産業技術

  1. データ分析プロジェクト:理論から実践まで
  2. データ分析プロジェクトで落とし穴を回避する方法
  3. スクラップとやり直しの削減に役立つCMMS
  4. 仮想化された生産による二酸化炭素排出量の削減
  5. データを機能させる
  6. カーボンニュートラルの秘訣はあなたの餃子にあります
  7. 予測分析の説明
  8. PCBコストを削減する7つの方法
  9. データを使用してメンテナンスサプライチェーンをより効果的にする方法
  10. アルミニウムの二酸化炭素排出量の削減
  11. 製造における自動化が二酸化炭素排出量を相殺するのに役立つ 3 つの方法