Jak optymalizacja tras z wykorzystaniem AI zmniejsza emisje CO2 w transporcie drogowym

W transporcie drogowym czas to pieniądz – i coraz częściej CO2. Ciężarówki utrzymują łańcuchy dostaw, lecz silniki Diesla emitują duże ilości gazów cieplarnianych (GHG). Transport drogowy odpowiada za ok. 15 % globalnych emisji CO2, a ciężarówki to niemal 29 % emisji transportowych. Operatorzy muszą jednocześnie kontrolować koszty i redukować emisje. AI-owa optymalizacja tras pozwala uczynić przewozy bardziej zrównoważonymi bez pogorszenia serwisu.

Dlaczego potrzebne jest mądrzejsze trasowanie

Transport odpowiada za ok. 1/5 emisji CO2 na świecie. Pojazdy ciężkie spalają dużo oleju napędowego i emitują CO2, NOx oraz pyły. Nieskuteczności potęgują problem: w USA 15–20 % przebiegów jest pustych (~87 Mt CO2e), a w niektórych krajach UE ponad 30 %. Korki, suboptymalne trasy, niedopasowanie ładunk/pojemność i długie postoje na biegu jałowym marnują paliwo.

Tradycyjna dyspozycja opiera się na statycznych mapach, doświadczeniu i decyzjach ręcznych, pomijając czynniki dynamiczne (ruch live, pogoda, okna czasowe, efektywność pojazdów), co skutkuje objazdami, opóźnieniami i nadmiernym spalaniem. AI wykorzystuje algorytmy do wyznaczania najbardziej efektywnej sekwencji postojów floty, łącząc dane z telematyki, czujników ruchu, usług pogodowych, cech pojazdów i ograniczeń zleceń, by minimalizować dystans, czas lub emisje.

Jak działa optymalizacja tras z AI

Składa się z kilku komponentów:

• Dane w czasie rzeczywistym: telematyka i IoT dostarczają pozycję, zużycie i stan pojazdów; API ruchu i prognozy pogody uzupełniają obraz.
• Algorytmy optymalizacyjne: warianty problemu VRP (okna czasowe, pojemność, pickup/delivery) budują trasy z poszanowaniem godzin, limitów kierowców, klas pojazdów i celów emisyjnych.
• Uczenie maszynowe: poprawia prognozy czasów przejazdu, szacuje emisje na pojazd i kalibruje parametry na danych historycznych.
• Wiele celów: poza kosztem/dystansem optymalizowane są emisje (mniej podjazdów i stop-and-go; lepsze zbilansowanie ładunków).

Korzyści: niższe koszty i CO2

• Mniej pustych przebiegów
• Krótsze czasy dzięki omijaniu korków
• Stabilne SLA dzięki realistycznym ETA i dynamicznemu reroutingu
• Emisje per przesyłka na potrzeby raportowania i wyboru tras niskoemisyjnych

Integracja z cyfrową platformą spedycyjną

Pełny potencjał ujawnia się po integracji z cyfrową spedycją łączącą TMS, WMS, zamówienia i sieci przewoźników: oferty instant, automatyczne dokumenty, widoczność w czasie rzeczywistym i kalkulacja CO2 na przesyłkę.

Platforma Logifie łączy AI-routing z nowoczesnym TMS, aby planować, rezerwować przewoźników i monitorować wskaźniki zrównoważenia w jednym miejscu, automatyzując rutynę i centralizując dane.

Wyzwania i na co uważać

Kluczowe są: dostępność/jakość danych, koszty/prywatność, integracja z TMS/WMS oraz ograniczenia regulacyjne/kontraktowe (czas pracy kierowców, umowy, SLA).

W stronę zielonej logistyki

AI-owa optymalizacja tras to silna dźwignia dekarbonizacji: mniej pustych przebiegów, krótsze dystanse i lepsze wykorzystanie zasobów. Przykłady jak UPS ORION pokazują duże oszczędności. W platformach cyfrowych daje widoczność, lepsze doświadczenie klienta i większą odporność operacyjną.

Aby osiągnąć net-zero i utrzymać konkurencyjność, warto priorytetowo wdrażać AI-routing. Współpraca z partnerem technologicznym jak Logifie pozwala korzystać z AI bez budowania narzędzi od zera. Zacznij od oceny obecnej efektywności, domknij luki danych i pilotażowo wdroż AI na części floty; mierz paliwo, emisje i serwis; sukcesywnie skaluj, łącząc z zieloną flotą i współdzieleniem ładunków.

Wdrażając AI-routing już dziś, branża robi duży krok ku zrównoważonemu i opłacalnemu transportowi drogowemu.

Źródła