Réduire votre empreinte carbone : comment l'analytique de données pilote la logistique durable

Les avantages d'exploiter l'énorme volume de données capturées par les industries du transport et de la logistique ne peuvent être surestimés.

Un avantage très important et fréquemment négligé pour cette industrie à forte intensité carbone est la capacité d'utiliser l'analytique pour la réduction de l'empreinte carbone, qui a des répercussions à la fois financières et de réputation. Combiner l'analytique de données avec l'automatisation des processus aide à piloter des efficacités significatives, réduisant les coûts, rationalisant les processus opérationnels et améliorant la communication entre chargeurs, transporteurs et courtiers.

Selon BCG, le transport lourd (aviation, transport routier lourd et maritime) représentait environ 95 % de toutes les émissions de fret en 2019. En améliorant l'efficacité énergétique et l'efficacité opérationnelle en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour piloter l'analytique de données, les opérations de logistique de transport peuvent réduire leur empreinte carbone et diminuer l'impact environnemental du déplacement de fret tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Voici comment les leaders de la logistique d'aujourd'hui peuvent utiliser l'analytique de données pour piloter à la fois des économies de carbone et de coûts, en se concentrant sur l'impact environnemental direct de ces méthodes.

Faites travailler vos données pour vous

Appliquer l'IA et l'apprentissage automatique à l'analytique de données aide à rationaliser les opérations et réduire les émissions de plusieurs façons.

Les systèmes alimentés par l'IA surveillent les données générées par les activités logistiques quotidiennes. Cela inclut l'analyse des volumes, distances et sélections de mode, et la documentation des modes inefficaces, routages et kilomètres à vide qui découlent d'une mauvaise utilisation. Ils prennent aussi en compte l'impact de la planification de flotte et du routage, le suivi du temps d'attente et de détention (pendant lequel les camions restent inactifs en attendant les collectes et livraisons programmées), et une myriade d'autres facteurs impactant l'utilisation du carburant carbone.

Après avoir ingéré de grandes masses de données agrégées et identifié des schémas d'inefficacité, l'analytique de données alimentée par l'IA fournit des insights et prédictions sur la façon dont les chargeurs ou transporteurs peuvent améliorer les processus et devenir plus efficaces en carburant. Par exemple, l'IA peut rapidement montrer à un transporteur chargeur s'il y a des schémas se produisant dans certaines routes où des retards de trafic chroniques ou des défis de planification répétés mènent à un gaspillage de carburant accru. L'IA peut aussi montrer à un transporteur où des opportunités de backhaul régulièrement manquées résultent en kilomètres à vide ou « deadhead » gaspillant du carburant. Ce ne sont que quelques exemples.

En utilisant l'IA et l'apprentissage automatique pour améliorer les processus avec l'analytique de données, les entreprises peuvent améliorer la rentabilité et réduire leur impact sur l'environnement en même temps.

Les gaz à effet de serre émis des chaînes d'approvisionnement des entreprises sont cinq fois plus grands que ceux des opérations directes, selon CDP, une organisation à but non lucratif internationale qui promeut la divulgation environnementale. Cependant, gérer des chaînes d'approvisionnement plus vertes peut équivaloir à des avantages substantiels à long terme pour les organisations, tant financiers que commerciaux.

L'IA et la technologie d'apprentissage automatique aident déjà les transporteurs visionnaires à réduire les kilomètres deadhead et le chargement et routage inefficaces. Ces technologies sont instrumentales pour consolider le moins-que-camion-complet en camions-complets multi-arrêts, et faire d'autres recommandations de sélection de mode conçues pour réduire l'utilisation de carburant. Cette même technologie est aussi utilisée à grand effet, surveillant et prédisant de meilleurs itinéraires basés sur les schémas de trafic, la météo et les temps de conduite historiques, optimisant ainsi le temps passé en transit et réduisant les émissions des véhicules.

Quand il s'agit de surveiller et diminuer les émissions de carbone, l'IA et l'apprentissage automatique peuvent être un game changer. Ensemble, ils fournissent des insights profonds dans de multiples aspects de l'empreinte carbone d'une entreprise, et identifient des façons rentables d'accélérer la transformation durable, incluant :

• Surveillance des émissions — aidant les entreprises à identifier où des améliorations sont nécessaires le long de la chaîne d'approvisionnement ;
• Prédiction des émissions — prévoir les émissions futures basées sur les données historiques et les efforts de réduction actuels, et
• Réduction des émissions — fournissant un aperçu détaillé des façons dont une organisation peut améliorer l'efficacité dans le transport et ailleurs pour diminuer son empreinte carbone.

Résultats nets rencontrent action climatique

Sur 872 entreprises de transport interrogées par le Forum économique mondial dans son rapport 2020 The Net-Zero Challenge: Fast-Forward to Decisive Climate Action, seulement 23 % ont fixé des objectifs d'émissions. Parmi celles-ci, moins de la moitié (9 %) avaient réduit les émissions de CO2 par rapport à l'année précédente.

Plutôt que de voir la durabilité et la réduction du carbone comme un fardeau, les opérations logistiques devraient reconnaître que l'action climatique offre l'opportunité de créer de la valeur en exploitant de nouveaux marchés et en répondant à la demande croissante de services à faible carbone, plus verts.

L'IA et l'apprentissage automatique pavent déjà la voie pour les organisations ayant la clairvoyance d'adopter cette technologie prouvée mais émergente. Les premiers adopteurs capturent déjà des retours sur investissement sains dans ces nouvelles technologies. Les économies de coûts de carburant résultantes n'améliorent pas seulement le résultat net, elles font aussi avancer les efforts d'une entreprise pour réduire les émissions de carbone et l'impact environnemental global. Les consommateurs sont de plus en plus sensibles à l'impact environnemental des produits qu'ils achètent, et les entreprises démontrant un engagement pour la durabilité environnementale sont de plus en plus récompensées pour aborder leur rôle dans la réduction des émissions de carbone.

En utilisant l'IA et l'apprentissage automatique pour suivre leurs empreintes carbone, les entreprises sont mieux positionnées pour employer des technologies prédictives pour fixer et atteindre des objectifs d'émissions d'une manière qui produit des résultats concrets. Les leaders d'aujourd'hui du transport et de la logistique peuvent s'attaquer à deux problèmes avec une solution, en digitalisant les opérations et en déployant les capacités d'IA et d'apprentissage automatique de leurs plateformes TMS (Transportation Management System) et applications intégrées.

Les entreprises voient de plus en plus la durabilité comme quelque chose qui ne devrait pas être un nice-to-have, mais plutôt une initiative au cœur de leurs opérations, chaînes d'approvisionnement plus vertes incluses. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent ouvrir la voie pour les entreprises pour rationaliser les opérations logistiques, améliorer les efficacités et réduire les émissions, laissant une empreinte carbone plus petite en chemin.

Paul Beavers est directeur technique chez PCS Software.