Post by account_disabled on Apr 17, 2024 3:43:28 GMT -5
大数据与人工智能（AI）一样，是发展大规模绿色供应链的重要工具。当然，我们的目标是在不影响性能的情况下实现供应链内的碳中和。
凯捷公司 2020 年 8 月进行的一项研究显示，85% 的公司认为将成本优化与环境保护结合起来是可能的。这是一个战略重点，响应真正的客户需求。根据同一项研究，79% 的消费者现在考虑其购买的产品对环境的影响。
大数据和人工智能构建绿色供应链
绿色转型和数字化转型齐头并进。它们走在相同的道路上，满足相同的运营和环境绩效目标，重点是成本优化。
科技如何服务环境？
数字技术可以提高供应链的弹性和绩效，同时减 英国手机号码清单 少碳足迹。得益于实时数据收集和处理系统，节省燃料和能源、减少浪费以及增加时间和效率都是可能的。
根据上述研究，近 80% 的公司计划投资数字技术来加速其生态转型，例如迁移到自动化仓库 4.0。他们认为这一潜在投资如下：
对于其中 59% 的企业来说，数据收集和分析系统为管理和控制环境问题（能源、燃料和水的消耗以及二氧化碳排放）提供了有价值的指标。
50% 的人还认为技术进步提高了这些指标的精度。
人工智能降低道路运输的环境成本
得益于大数据和人工智能，道路运输可以获得具体的解决方案。实时数据收集提供了大量有关驾驶员驾驶方式及其油耗的信息。通过数据分析，可以教育驾驶员如何提高能源效率，从而减少二氧化碳排放。
在道路运输领域使用大数据和人工智能的主要资产是：
减少运输成本；
减少供应链的环境足迹；
司机通常会更加小心驾驶。
大数据还通过优化路线和补货来减少交货时间。实时路况分析让您始终选择最高效的路线并减少出行次数。这些工具预计可将行驶距离缩短 16%，并将送货准时率平均提高至 98%。企业社会责任和客户满意度向前迈进了一步。
当人工智能和供应链意味着可预测性时
当与人工智能 (AI) 软件相结合并通过学习算法（深度学习）进行处理时，大数据的其他主要优势在于其分析能力。因此，公司正在从基于过去绩效的分析模型转向可以为未来潜在事件提供信息的分析模型。这种预测功能适用于物流，为供应链提供了运营和环境方面的有效解决方案。
例如，这一选择是由安特卫普港通过创建名为 APICA（安特卫普港口信息和控制助手）的港口 3D 模型而做出的。由于综合了所有端口活动的实时数据处理，建模成为可能。它考虑以下数据：
货物移动；
气象条件；
空气质量;
潮汐；
人员的可用性；
桥梁和船闸的移动。
所有这些数据均通过物联网（IoT）传感器、摄像头和无人机传输。这使港口管理者能够实时全面了解活动情况，从而能够预测异常情况。例如，这使得可以预测不同情况下船舶排放的毒性并采取适当的纠正措施。
供应链中的数据和人工智能提供的可预测性也是大幅减少浪费的解决方案，特别是在运输新鲜产品时。据估计，如果能够尽可能接近销售情况提前调整库存和装载量，可以将道路上的卡车数量减少 15-20%。借助人工智能，预测的质量提高了 10 到 15 个百分点。