Die Transportbranche hat eine Eigenschaft, die kaum eine andere Branche teilt: der größte Teil des CO2-Ausstoßes entsteht außerhalb des Büros, verteilt über Fahrzeuge, Fahrten und Subunternehmer, die nicht alle im selben System sitzen. Während ein Bürogebäude relativ einfach zu messen ist, besteht der Fuhrpark eines Transportunternehmens aus Dutzenden bis Hunderten einzelnen beweglichen Quellen, jede mit eigenem Kraftstoffverbrauch, Beladungsgrad und Route. Der Ausstoß befindet sich nicht in einem Gebäude, sondern in einer Summe von Fahrten, und diese Summe muss aus mehreren Systemen gleichzeitig kommen.
Hinzu kommt eine zweite Schicht: ein erheblicher Teil der Kilometer wird oft nicht vom eigenen Fuhrpark gefahren, sondern von Subunternehmern, Chartertransporteuren oder Kettenpartnern. Dieser Ausstoß fällt in den meisten Fällen unter Scope 3, und die Daten darüber sind selten standardmäßig verfügbar. Ein Transportunternehmen, das seine Nachhaltigkeitsdaten in Ordnung haben möchte, muss also nicht nur die eigenen Systeme durchsuchen, sondern auch Vereinbarungen darüber haben, was Subunternehmer liefern und in welcher Form.
Der Kraftstoffverbrauch ist meist der Ausgangspunkt und zugleich der am stärksten fragmentierte Teil. Tankkartendaten, Bordcomputer, Telematiksysteme und handschriftliche Tankbelege bestehen oft nebeneinander, mit unterschiedlichen Auflösungen und unterschiedlichen Definitionen davon, was eine „Fahrt“ ist. Ein Bordcomputer registriert pro Fahrzeug, ein Tankkartenanbieter rechnet pro Karte ab, und diese beiden laufen nicht automatisch synchron.
Planungs- und TMS-Software (Transportmanagementsysteme) enthält Daten über Beladungsgrad, Retourfahrten und Leerkilometer, die benötigt werden, um Ausstoß pro Sendung oder pro Kunde zuordnen zu können. Diese Systeme sind primär für die operative Planung gebaut, nicht für die Nachhaltigkeitsberichterstattung, wodurch die benötigten Felder zwar manchmal vorhanden sind, aber nicht im Format, das eine CSRD-Berichterstattung verlangt.
HR- und Personalsysteme enthalten Daten über den Arbeitsweg und, bei Unternehmen mit eigenen Werkstätten, über den Energieverbrauch von Betriebsgebäuden. Facility-Abteilungen verwalten oft separat die Energieverträge von Büros, Ladesäulen und sonstigen Immobilien. Und dann gibt es noch den Ordner mit Verträgen und Vereinbarungen von Subunternehmern, in dem manchmal etwas und manchmal nichts über die Kraftstoffart oder den eingesetzten Fahrzeugtyp steht.
In vielen Transportunternehmen gibt es keine Person, die alle oben genannten Quellen überblickt. Die Planungsabteilung kennt die Fahrten, der Fuhrparkmanager kennt den Kraftstoffverbrauch, der Einkauf kennt die Subunternehmer, und Finance muss daraus letztlich eine Berichtszahl machen. Ohne ein klares Eigentümerschaft pro Datenpunkt entsteht das Risiko, dass sich niemand für die Richtigkeit einer Zahl verantwortlich fühlt, und dass erst bei der Erstellung des Berichts auffällt, dass eine Quelle fehlt oder nicht zusammenpasst.
Dies ist ein wiedererkennbares Muster: auch in den unternehmensnahen Dienstleistungen und im Einzelhandel liegen Daten verteilt über Abteilungen, die jeweils einen Teil des Bildes haben, ohne dass jemand das Ganze überwacht. Bei Transport kommt noch die Komplikation hinzu, dass ein wesentlicher Teil der Quellen sich physisch außerhalb des Unternehmens befindet, in Fahrzeugen und bei Partnern.
Es ist verlockend, diese Fragmentierung mit Software lösen zu wollen, die Telematik, Tankkartendaten und TMS-Daten automatisch zusammenführt. Solche Software kann nützlich sein, aber nur wenn vorher klar ist, welcher Datenpunkt aus welcher Quelle stammen soll, wer diesen Datenpunkt kontrolliert und welche Qualitätsregel bestimmt, ob ein Wert glaubwürdig ist. Ein Tool, das auf einen unorganisierten Prozess gelegt wird, produziert eine ordentlichere Berichterstattung über dieselben unzuverlässigen Zahlen. Die Reihenfolge ist also zuerst das Register der Datenpunkte und ihrer Herkunft, und erst danach eventuell ein System, das diesen Strom automatisiert.
Der Data Readiness Scan bildet für ein Transportunternehmen ab, welcher Datenpunkt aus welchem System kommt: Kraftstoffverbrauch pro Fahrzeug oder pro Fahrt, Beladungsgrad aus dem TMS, Energieverbrauch von Standorten, und die Daten, die Subunternehmer liefern oder gerade nicht liefern. Pro Datenpunkt wird festgehalten, wer Eigentümer ist und welche Regel bestimmt, ob der Wert plausibel ist, sodass bei einer Kontrolle klar ist, woher eine Zahl stammt und wer dazu befragt werden kann. Diese Arbeit betrifft nicht den Bericht selbst und nicht die Beantwortung von Fragebögen von Kunden oder Banken, sondern die Datenebene, die dem vorausgeht.
Der Scan befindet sich im Aufbau. Wer daran Interesse hat, kann sich für die Warteliste anmelden; es wird derzeit nichts verkauft, das noch nicht fertig ist.
Sobald klar ist, welche Datenpunkte es gibt, wer sie verwaltet und aus welchem System sie stammen, entsteht automatisch eine Folgefrage: welcher Teil des Sammelns und Kontrollierens dieser Datenpunkte ist Handarbeit, die bei einem Planer oder Controller bleibt, und welcher Teil ist repetitiv genug, um automatisiert zu werden. Dieselbe Frage stellt sich in Branchen wie dem Bildungswesen und dem Agrarsektor, wo operative Daten genauso verteilt liegen wie im Transport. Der Werkscan von FTE TO AI berechnet pro Aufgabe, welcher Teil der Arbeit von KI übernommen werden kann, und schließt damit an den Moment an, in dem das Datenpunktregister des Data Readiness Scan fertig ist: zuerst wissen, wo die Daten liegen und wer dafür verantwortlich ist, dann erst schauen, welcher Teil der Pflege davon automatisiert werden kann.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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