İşletmeler, tedarik zincirlerinden kaynaklanan sera gazı emisyonları için net sıfır taahhütlerini yerine getirme konusunda çevre bilincine sahip tüketiciler ve düzenleyiciler tarafından artan bir baskı altındadır. Ama daha gidecekleri çok yol var.
Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli'nin (IPCC) yakın tarihli bir raporu , iklim krizinin katı gerçekliğini ve işletmelerin “çevreci olma” konusundaki mevcut çabalarında bulundukları yer ile bunun iklim değişikliği hedeflerinin başarısı için ne anlama geldiği arasındaki eşitsizliği özetledi.
Çok sık olarak, bu tür çözümlerin uzun vadeli etkinliğine çok az önem vererek, anında tatmin sağlayan karbon dengeleme gibi pasif çözümlere odaklanma hevesi görüyoruz. Tedarik zincirini yeniden şekillendirmeye çalışan teknoloji yatırımları uzun vadede daha etkilidir, ancak işletmeler genellikle bu hızlı düzeltme lehine bunları gözden kaçırır.
Cevap üçüncü bir şekilde yatıyor: hem kısa hem de uzun vadeli sonuçlarla hızla dağıtılabilen ve entegre edilebilen dönüştürücü bir çözüm.
Tedarik zinciri, bir organizasyonun sürdürülebilirliğinde büyük bir faktördür ve lojistik ve ulaşım, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, karbon ayak izine en büyük katkıyı sağlayan unsurlardır. 2016 McKinsey raporu , bir işletmenin sera gazı emisyonlarının %80'inden fazlasının tedarik zincirinden geldiğini tespit etti. İş liderlerinin, tedarik zinciri stratejilerini değiştirerek sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmaya yönelik olumlu değişimi hayata geçirmeleri için muazzam bir fırsat var. Yine de zorluk oldukça karmaşıktır ve birçok kaynaktan birden fazla veri kümesine erişim gerektirir.
Bir tedarik zinciri yöneticisi için bu karmaşıklık düzeyi, bireylerin hesaplaması için çok fazla değişken sağlar. Bir insan beyninin, tipik bir tedarik zincirinde bulunan yüzlerce tedarikçiden ve diğer paydaşlardan alınan değişen bilgilere hızla uyum sağlaması imkansızdır. Veri kümelerinin listesi sonsuzdur: operasyonel kapasite, önceki performans, “yeşil” ulaşım modlarının mevcudiyeti, taşıyıcı fiyatları, tahmini nakliye süreleri ve rota kesintileri olasılığı sadece birkaçıdır. Bir işletmenin bu veri hacmini etkili bir şekilde ölçebilmesinin tek yolu, yapay zeka (AI) teknolojisinin yardımıdır.
Sürdürülebilirliği Geliştirmek için Yapay Zekayı Kullanma
Bu veri kümelerini kullanarak AI teknolojisi, karbon ayak izini azaltmak için en büyük kaldıraçları sıralayabilir ve tanımlayabilir. Belki de şaşırtıcı bir şekilde en önemli olarak ortaya çıkan, yerine getirme konumudur. Doğru olanı seçmek, bir işletmenin karbon ayak izini neredeyse %30 oranında azaltma potansiyeline sahiptir ve diğer faktörler üzerinde de büyük bir etkiye sahiptir. Doğru ürün veya hizmetleri son kullanıcıya yakın depolamak, araçların teslimat için daha az mesafe kat etmesi ve yüklerin daha hafif olması anlamına gelir; her ikisi de karbon ayak izini azaltmada yüksek etkili faktörlerdir.
Ancak, yerine getirme yerleri tedarik zincirinin yalnızca bir bileşenidir. AI, gönderiler için kirliliğin yoğun olduğu ulaşım modlarında harcanan en az mil ve gecikme olasılığının en az olduğu zamanların hesaplanmasına da yardımcı olabilir. İşletmeler ayrıca, AI'nın en yeşil filoya sahip taşıyıcıyı otomatik olarak seçtiği çok taşıyıcılı bir strateji benimseyebilir (ancak bunun genel emisyonlar üzerinde yalnızca %7'lik bir etkiye sahip olduğu belirtilmelidir) ve sorunlar ortaya çıktığında taşıyıcı değiştirmeyi otomatikleştirebilir.
Sürdürülebilirlik ve Maliyeti Dengelemek
Birçok şirket için, karbon emisyonlarını ve maliyetlerini azaltmak, ikincisine yönelik bir önyargıyla, yalıtılmış olarak görülüyor. Sonuçta, işin karlı olması gerekiyor ve hissedarlar mutluydu.
Bir işletmenin ESG ve ticari hedeflerini uyumlu hale getirmesi mümkündür. Tarihsel olarak, iş liderleri karbon ayak izlerini ne kadar azaltmanın kârlılıklarını etkileyeceği konusunda karanlıkta kaldı, ancak AI aracılığıyla ideal dengeyi bulabiliyorlar.
Kurgusal bir ilaç işletmesinin simülasyonunda, son mil lojistiğine harcadığı her 1300 ABD Doları için, 284 pounddan fazla karbondioksit eşdeğeri yaymamaları gerektiğini bulduk. Bu, işletmeler arasında değişiklik gösterecektir, ancak AI, sonunda işletme liderlerinin çevreci olmanın maliyetini doğru bir şekilde tahmin etmelerine izin veriyor.
Tedarik zincirine ayrıntılı bir düzeyde bakmak cazip gelebilir, ancak onu optimize etmek ve maliyetleri azaltmak, ancak lojistikte bütünsel, veri öncelikli bir yaklaşım benimseyerek başarılabilir. Üçüncü taraf yapay zeka destekli lojistik platformlar, mevcut sistemlere kolayca entegre edilir ve tedarik zinciri yöneticilerinin gerçek zamanlı olarak önemli kararlar almasına yardımcı olabilir.
İşletmeler ayrıca depolar, tedarikçiler ve envanter dahil olmak üzere tedarik zinciri bileşenlerinin yapay zeka güdümlü sanal tasvirleri olan dijital ikizler oluşturabilir. Çevreci olmanın maliyetini etkin bir şekilde hesaplayabilen hızlı ve kapsamlı simülasyonlar çalıştırarak tedarik zinciri davranışına daha fazla içgörü sağlarlar.
İklim düzenlemeleri yalnızca artmaya devam edecek, ancak iş liderlerinin artık gezegen veya kârlar arasında seçim yapmasına gerek yok. Yapay zeka teknolojisinin faydalarından yararlanmak ve tedarik zincirlerinde anında ve etkili değişiklikler yapmaya başlamak için gerçek bir fırsat var.