使用数据分析来减少碳足迹

来源：CPDA数据分析师网　/　时间：2021-05-21

重型运输（航空，重型公路运输和航运）在2019年约占所有货运排放量的95％
通过利用人工智能和机器学习来推动数据分析，运输来提高燃油效率和运营效率，物流业务可以减少其碳足迹，并减少在整个供应链中运送货物对环境的影响，当今的物流可以通过以下方式使用数据分析来推动碳减排和成本节约，同时关注这些方法对环境的直接影响。

使您的数据为您服务
将AI和机器学习应用于数据分析有助于以多种方式简化操作并减少排放，由AI驱动的系统监视由日常物流活动生成的数据。这包括分析体积，距离和模式选择，并记录因利用率低下而导致的效率低下的模式，路线和空旷的里程，他们还考虑了车队规划和路线安排，停留时间和滞留追踪的影响（在此期间卡车在等待计划的上落货的过程中处于闲置状态），以及影响碳燃料利用率的众多其他因素，在吸收了大量的汇总数据并确定了低效率的模式之后，基于AI的数据分析功能可提供有关托运人或承运人如何改善流程并提高燃油效率的见解和预测，例如如果某些路线上发生了某些模式，从而导致长期的交通延误或重复的调度挑战导致燃油浪费增加，那么AI可以迅速向承运人显示，AI还可以向承运人展示定期错过的回程机会导致浪费燃油的空旷或“沉没”英里的承运人，这些只是几个例子。

通过使用AI和机器学习来改善数据分析流程，企业可以提高盈利能力并同时减少其对环境的影响
公司供应链排放的温室气体比直接运营排放的温室气体多五倍，但是管理更绿色的供应链可以为金融和商业组织带来可观的长期利益，人工智能和机器学习技术已经在帮助有远见的运营商减少空头里程和效率低下的装载和路线选择，这些技术有助于将零担货物整合到多站式卡车货物中，并提出旨在减少燃料使用的其他模式选择建议，这项技术还可以发挥很大的作用，根据交通模式，天气和历史驾驶时间来监视和预测更好的路线，从而优化运输时间并减少车辆排放，在监测和减少碳排放方面，人工智能和机器学习可以改变游戏规则。他们共同提供对公司碳足迹多个方面的深刻见解，并确定节省成本的方法来加速可持续转型，包括：

监控排放-帮助公司确定供应链中需要改进的地方；
预测排放量-根据历史数据和当前的减排努力预测未来的排放量，以及
减少排放-详细了解组织可如何提高运输效率和其他方面的效率，以减少其碳足迹。
底线符合气候行动

物流运营不应将可持续性和减少碳排放视为负担
而应认识到，气候行动提供了通过开拓新市场并满足对低碳，绿色服务日益增长的需求来创造价值的机会，人工智能和机器学习已经为具有远见卓识的组织拥抱这种成熟且新兴的技术铺平了道路，早期采用者已经在这些新技术上获得了可观的投资回报，由此节省的燃料成本不仅改善了底线，还促进了公司减少碳排放和对整个环境的影响，消费者对购买的产品对环境的影响越来越满意，而表明对环境可持续性承诺的公司因其在减少碳排放中的作用而受到越来越多的奖励。

通过使用AI和机器学习来跟踪其碳足迹

公司可以更好地利用预测技术来设定并实现排放目标，从而产生具体的结果。当今的运输和物流可以通过一种解决方案来解决两个问题，方法是将运营数字化并部署其运输管理系统平台和集成应用程序的AI和机器学习功能，企业越来越多地将可持续性视为一项不宜实现的事情，而应将其视为其运营核心的一项举措，其中包括更绿色的供应链，人工智能和机器学习可以为公司简化物流运营，提高效率和减少排放铺平道路，并在此过程中留下较小的碳足迹。

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