Utiliser l'analyse de données pour réduire votre empreinte carbone

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

Un avantage très important et souvent négligé pour cette industrie à forte intensité de carbone est la possibilité d'utiliser des analyses pour réduire l'empreinte carbone, ce qui a des ramifications à la fois financières et réputationnelles. L'association de l'analyse des données et de l'automatisation des processus permet de réaliser des gains d'efficacité considérables, de réduire les coûts, de rationaliser les processus opérationnels et d'améliorer la communication entre les expéditeurs, les transporteurs et les courtiers.

Selon le BCG, les transports lourds (aviation, transport routier lourd et transport maritime) représentaient 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'analyse de données, le transport les opérations logistiques peuvent réduire leur empreinte carbone et l'impact environnemental du transport de marchandises tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

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

Faites travailler vos données pour vous

L'application de l'IA et de l'apprentissage automatique à l'analyse des données permet de rationaliser les opérations et de réduire les émissions de plusieurs manières.

Les systèmes alimentés par l'IA surveillent les données générées par les activités logistiques quotidiennes. Cela comprend l'analyse des volumes, des distances et des sélections de mode, et la documentation des modes inefficaces, des itinéraires et des kilomètres vides qui découlent d'une mauvaise utilisation. Ils prennent également en compte l'impact de la planification et de l'acheminement de la flotte, du temps de séjour et du suivi de la détention (pendant lesquels les camions restent inactifs en attendant les ramassages et les débarquements programmés), et une myriade d'autres facteurs ayant une incidence sur l'utilisation du carburant carboné.

Après avoir ingéré de grandes masses de données agrégées et identifié des modèles d'inefficacité, l'analyse de données alimentée par l'IA fournit des informations et des prédictions sur la façon dont les expéditeurs ou les transporteurs peuvent améliorer les processus et devenir plus économes en carburant. Par exemple, l'IA peut rapidement montrer à un transporteur expéditeur s'il existe des schémas sur certains itinéraires où des retards de trafic chroniques ou des problèmes de planification répétés entraînent une augmentation du gaspillage de carburant. L'IA peut également montrer à un transporteur où des opportunités de transport de retour régulièrement manquées entraînent un gaspillage de carburant ou des kilomètres à vide. Ce ne sont que quelques exemples.

En utilisant l'IA et l'apprentissage automatique pour améliorer les processus grâce à l'analyse des données, les entreprises peuvent à la fois améliorer leur rentabilité et réduire leur impact sur l'environnement.

Les gaz à effet de serre émis par les chaînes d'approvisionnement des entreprises sont cinq fois plus importants que ceux des opérations directes, selon le CDP, une organisation internationale à but non lucratif qui promeut la divulgation environnementale. Cependant, la gestion de chaînes d'approvisionnement plus vertes peut équivaloir à des avantages à long terme considérables pour les organisations, à la fois financières et commerciales.

L'IA et la technologie d'apprentissage automatique aident déjà les transporteurs avant-gardistes à réduire les kilomètres morts et les chargements et routages inefficaces. Ces technologies jouent un rôle déterminant dans la consolidation des chargements partiels en camions à arrêts multiples et dans la formulation d'autres recommandations de sélection de mode conçues pour réduire la consommation de carburant. Cette même technologie est également utilisée à bon escient, surveillant et prévoyant de meilleurs itinéraires en fonction des modèles de trafic, de la météo et des temps de conduite historiques, optimisant ainsi le temps passé en transit et réduisant les émissions des véhicules.

Lorsqu'il s'agit de surveiller et de réduire les émissions de carbone, l'IA et l'apprentissage automatique peuvent changer la donne. Ensemble, ils fournissent des informations approfondies sur de multiples aspects de l'empreinte carbone d'une entreprise et identifient des moyens de réduire les coûts pour accélérer la transformation durable, notamment :

• Suivi des émissions — aider les entreprises à identifier où des améliorations sont nécessaires tout au long de la chaîne d'approvisionnement ;
• Prévision des émissions — prévoir les émissions futures sur la base des données historiques et des efforts de réduction actuels, et
• Réduire les émissions — fournir un aperçu détaillé des moyens par lesquels une organisation peut améliorer l'efficacité des transports et ailleurs pour réduire son empreinte carbone.

Le résultat net rencontre l'action climatique

Sur 872 entreprises de transport interrogées par le Forum économique mondial dans son Défi Net-Zero 2020 :Avance rapide vers une action climatique décisive rapport, seulement 23 % ont fixé des objectifs d'émissions. Parmi ceux-ci, moins de la moitié (9 %) avaient réduit leurs émissions de CO2 par rapport à l'année précédente.

Plutôt que de considérer 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 émission de carbone et plus verts.

L'IA et l'apprentissage automatique ouvrent déjà la voie aux organisations prévoyantes pour adopter cette technologie éprouvée mais émergente. Les premiers utilisateurs enregistrent déjà de bons retours sur investissement dans ces nouvelles technologies. Les économies qui en résultent sur les coûts de carburant n'améliorent pas seulement les résultats, elles font également progresser les efforts d'une entreprise pour réduire les émissions de carbone et l'impact environnemental global. Les consommateurs sont de plus en plus attentifs à l'impact environnemental des produits qu'ils achètent, et les entreprises faisant preuve d'un engagement envers la durabilité environnementale sont de plus en plus récompensées pour leur rôle dans la réduction des émissions de carbone.

En utilisant l'IA et l'apprentissage automatique pour suivre leur empreinte carbone, les entreprises sont mieux placées pour utiliser des technologies prédictives afin de définir et d'atteindre des objectifs d'émissions d'une manière qui donne des résultats concrets. Les leaders du transport et de la logistique d'aujourd'hui peuvent résoudre deux problèmes avec une seule solution, en numérisant les opérations et en déployant les capacités d'IA et d'apprentissage automatique de leurs plateformes de système de gestion des transports (TMS) et applications intégrées.

Les entreprises considèrent de plus en plus la durabilité comme quelque chose qui ne devrait pas être une chose agréable, 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 aux entreprises pour rationaliser leurs opérations logistiques, améliorer leur efficacité et réduire leurs émissions, tout en réduisant leur empreinte carbone.

Paul Beavers est directeur de la technologie chez Logiciel PCS.