De relevantie van Artificiële Intelligentie en Machine Learning voor de aanpak van koolstofemissies

In dit artikel staan we stil bij Artificiële Intelligentie (AI) en zijn cognitieve domein, Machine Learning (ML), en hoe deze technologieën de toekomst kunnen zijn voor het beheersen van broeikasgasemissies in de transport- en logistieke sector.

In de afgelopen jaren zijn de uitstoot van broeikasgassen (BKG) en hun negatieve effecten op het wereldwijde klimaat vaak besproken. Gelukkig zijn er concrete stappen gezet om deze uitstoot te verminderen, zoals getoond door het Duitse Klimaatactieplan 2050 en de Europese Green Deal. Daarnaast zijn wereldwijde bedrijfsinspanningen zoals het Carbon Disclosure Project (CDP), die bedrijven en steden helpt hun milieu-impact bekend te maken, en andere op wetenschap gebaseerde initiatieven ook geïmplementeerd om de koolstofemissies van bedrijven te verminderen.
Samen met deze overheids- en bedrijfsinitiatieven worden Artificiële Intelligentie (AI) en zijn cognitieve domein, Machine Learning (ML), ook steeds vaker gebruikt om klimaatverandering te beperken en zijn ze de drijvende kracht achter de toekomst van broeikasgasemissieniveaus voor particulieren en organisaties. Wat de transport- en logistieke sector betreft, geloven we dat ML-tools ook bijzonder nuttig kunnen zijn bij het nemen van gegevensgestuurde beslissingen met betrekking tot koolstofemissies.

In de loop van de tijd heeft het gebruik van Artificiële Intelligentie en Machine Learning in de transport- en logistieke sector de koolstofemissies met succes aangepakt. Hier zijn enkele voorbeelden:
 

Ondersteuning bij het beheren van transportactiviteiten

Door vraagonevenwichtigheden, tijdgebrek of onvoldoende planning zijn ongeveer 30% van de transporten (gedeeltelijk) lege ritten. In de afgelopen jaren heeft Machine Learning bedrijven geholpen hun transportactiviteit en emissies te verminderen door verladers en goederenbestemmingen geografisch te groeperen en onderbrekingen in transportroutes te detecteren. Deze technologie heeft het ook mogelijk gemaakt om te anticiperen op complexe combinaties van vrachtgroottes, transporttype, routedekking en servicekenmerken.
 

Voertuiganalyse en verbeterde transportefficiëntie

Machine Learning-algoritmen zijn ook gebruikt om voorspellende analyses van voertuigen uit te voeren en hun componenten nauwkeurig te assembleren, wat resulteert in een beter voertuigontwerp en -functionaliteit en efficiënter goederenvervoer. Bovendien heeft het gebruik van ML voor voertuiganalyse een positief effect gehad op de emissiereductie: door toegang te krijgen tot een grote hoeveelheid gegevens over alle voertuigonderdelen, hebben bedrijven een beter begrip van hun voertuigen en bereiken ze efficiënter rijden met minder voertuigslijtage en minder uitstoot.
 

Ondersteuning voor elektrische voertuigen

De meest bekende toepassing van ML-tools in de transport- en logistieke sector zijn ongetwijfeld elektrische voertuigen (EV's), waarbij object- en patroondetectie vaak wordt gebruikt om de veiligheid en het rijgedrag te verbeteren. ML-methoden die worden toegepast op EV's zijn ook gunstig voor emissiebeheersing en matiging van klimaatverandering, omdat ze waardevolle ondersteuning bieden voor het oplaadproces van EV's, waardoor ze afwijkingen vroegtijdig kunnen detecteren en laadfouten kunnen voorkomen. Met zijn vermogen om continu te leren van prestatiegegevens, kunnen ML-methoden het productieproces van voertuigen kosteneffectiever maken.
 

Vrachtbeveiliging, aankomsttijd en truckidentificatie in faciliteiten

Met betrekking tot logistieke kwesties zoals vrachtbeveiliging, aankomsttijden en voertuigmonitoring en -identificatie, worden Machine Learning-methoden ook vaak gebruikt in logistieke faciliteiten. Deze technologieën maken het gemakkelijk om een voertuig in een faciliteit te lokaliseren en mogelijke fouten te minimaliseren tijdens het plannen van het ophalen en lossen van lading. Bovendien bieden ML-tools, door gebruik te maken van sorteer- en groeperingsnormen, verbeterde schattingen van de transportduur en aankomsttijd, waardoor de kosten worden verlaagd en de workflow op scheepswerven, logistieke centra en andere faciliteiten wordt verbeterd. Hierdoor wordt de uitstoot op deze locaties verminderd.

Het gebruik van Artificiële Intelligentie en Machine Learning in de transport- en logistieke sector wordt voorspeld als een van de meest duurzame strategieën om toekomstige klimaatdoelen te bereiken. Hoewel deze technologieën nog steeds op kleine schaal in de industrie worden gebruikt, bieden ze een echte kans om de uitstoot van broeikasgassen te verminderen. Bedrijven beginnen ze te gebruiken om hun vermogen om gegevens te genereren te vergroten en hun activiteiten efficiënter te maken.

Bron:
APPANION