Gdje se nalaze podaci o održivosti prometnog poduzeća

Sektor koji funkcionira na cesti, a ne na nadzornoj ploči

Prometni sektor ima svojstvo koje malo drugih sektora dijeli: najveći dio emisija CO2 nastaje izvan ureda, raspoređen po vozilima, prijevozima i podizvođačima koji nisu svi u istom sustavu. Dok se poslovnu zgradu relativno jednostavno mjeri, vozni park prometnog poduzeća sastoji se od desetaka do stotina pojedinačnih pokretnih izvora, svaki s vlastitom potrošnjom goriva, stupnjem popunjenosti i rutom. Emisije se ne nalaze u zgradi nego u zbroju prijevoza, a taj zbroj mora dolaziti iz više sustava istovremeno.

Na to se nadovezuje drugi sloj: znatan dio kilometara često ne vozi vlastiti vozni park nego podizvođači, charter prijevoznici ili partneri u lancu. Te emisije u većini slučajeva spadaju u scope 3, a podaci o njima rijetko su standardno dostupni. Prometno poduzeće koje želi imati svoje podatke o održivosti u redu mora dakle pretražiti ne samo vlastite sustave, nego i imati dogovore o tome što podizvođači dostavljaju i u kojem obliku.

Sustavi u kojima nastaju brojke

Potrošnja goriva obično je početna točka i istovremeno najfragmentiraniji dio. Podaci s kartica za gorivo, računala u vozilima, telematički sustavi i ručni potvrde o tankiranju često postoje jedni pored drugih, s različitim razlučivostima i različitim definicijama toga što je 'prijevoz'. Računalo u vozilu bilježi podatke po vozilu, dobavljač kartica za gorivo naplaćuje po kartici, i to dvoje ne teče automatski usklađeno.

Softver za planiranje i TMS (sustavi za upravljanje prometom) sadrži podatke o stupnju popunjenosti, povratnim prijevozima i praznim kilometrima, koji su potrebni za pripisivanje emisija po pošiljci ili po klijentu. Ti sustavi primarno su izgrađeni za operativno planiranje, a ne za izvještavanje o održivosti, pa potrebna polja ponekad postoje, ali ne u formatu koji zahtijeva CSRD izvještavanje.

HR i kadrovski sustavi sadrže podatke o putovanju na posao i s posla te, kod poduzeća s vlastitim radionicama, o potrošnji energije poslovnih objekata. Odjeli za facility management često zasebno upravljaju energetskim ugovorima za urede, punjače i ostalu nekretninu. Zatim postoji i mapa ugovora s podizvođačima, u kojoj se ponekad, a ponekad i ne, navodi vrsta goriva ili tip vozila koje se koristi.

Tko je vlasnik i zašto to često nitko ne zna

U mnogim prometnim poduzećima ne postoji osoba koja ima pregled svih navedenih izvora. Odjel planiranja poznaje prijevoze, upravitelj voznog parka poznaje potrošnju goriva, nabava poznaje podizvođače, a financije na kraju od toga moraju napraviti brojku za izvještaj. Bez jasnog vlasništva po podatkovnoj točki postoji rizik da se nitko ne osjeća odgovornim za točnost brojke i da se tek prilikom izrade izvještaja otkrije da izvor nedostaje ili ne odgovara.

Ovo je prepoznatljiv obrazac: i u poslovnim uslugama i u trgovini na malo podaci su raspoređeni po odjelima od kojih svaki ima dio slike, bez da netko nadzire cjelinu. U prometu se tomu pridodaje komplikacija da se znatan dio izvora fizički nalazi izvan poduzeća, u vozilima i kod partnera.

Zašto alat to ne rješava sam od sebe

Privlačno je htjeti riješiti ovu fragmentiranost softverom koji automatski spaja telematiku, podatke s kartica za gorivo i TMS podatke. Takav softver može biti koristan, ali samo ako je unaprijed jasno koja podatkovna točka treba dolaziti iz kojeg izvora, tko tu podatkovnu točku provjerava i koje pravilo kvalitete određuje je li vrijednost vjerodostojna. Alat koji se postavi povrh neorganiziranog procesa proizvodi uredniji izvještaj o istim nepouzdanim brojkama. Redoslijed je dakle najprije registar podatkovnih točaka i njihova podrijetla, a tek zatim eventualno sustav koji automatizira taj tok.

Što ovdje radi Data Readiness Scan

Data Readiness Scan za prometno poduzeće utvrđuje koja podatkovna točka dolazi iz kojeg sustava: potrošnja goriva po vozilu ili po prijevozu, stupanj popunjenosti iz TMS-a, potrošnja energije lokacija te podaci koje podizvođači dostavljaju ili baš ne dostavljaju. Za svaku podatkovnu točku bilježi se tko je vlasnik i koje pravilo određuje je li vrijednost plauzibilna, tako da je prilikom provjere jasno odakle brojka dolazi i kome se za nju može postaviti pitanje. Ovaj rad ne odnosi se na sam izvještaj niti na odgovaranje na upitnike klijenata ili banaka, nego na sloj podataka koji im prethodi.

Skeniranje je u izradi. Zainteresirani se mogu prijaviti na listu čekanja; trenutno se ne prodaje ništa što još nije dovršeno.

Od podatkovnih točaka do pitanja što može ostati ručni rad

Čim je jasno koje podatkovne točke postoje, tko njima upravlja i iz kojeg sustava dolaze, prirodno se javlja sljedeće pitanje: koji dio prikupljanja i provjere tih podatkovnih točaka jest ručni rad koji ostaje na planeru ili kontroloru, a koji dio je dovoljno repetitivan da se automatizira. Isto se pitanje javlja u sektorima kao što su obrazovanje i poljoprivredni sektor, gdje su operativni podaci raspoređeni podjednako kao i u prometu. Radni sken FTE TO AI izračunava po zadatku koji dio posla AI može preuzeti, i time se nadovezuje na trenutak kada je registar podatkovnih točaka Data Readiness Scan dovršen: prvo znati gdje se podaci nalaze i tko je za njih odgovoran, a tek zatim gledati koji dio njihova održavanja može biti automatiziran.