Sektor transportowy ma cechę, którą podziela niewiele innych sektorów: największa część emisji CO2 powstaje poza biurem, rozproszona po pojazdach, kursach i podwykonawcach, którzy nie wszyscy znajdują się w tym samym systemie. Tam, gdzie budynek biurowy jest relatywnie łatwy do zmierzenia, park pojazdów firmy transportowej składa się z dziesiątek do setek indywidualnych mobilnych źródeł, każde z własnym zużyciem paliwa, stopniem obciążenia i trasą. Emisja nie znajduje się w budynku, lecz w sumie kursów, a ta suma musi pochodzić z wielu systemów jednocześnie.
Do tego dochodzi druga warstwa: znaczna część kilometrów często nie jest przejeżdżana przez własny park pojazdów, lecz przez podwykonawców, przewoźników czarterowych lub partnerów w łańcuchu. Ta emisja w większości przypadków podlega zakresowi 3, a dane na jej temat rzadko są standardowo dostępne. Firma transportowa, która chce mieć w porządku swoje dane dotyczące zrównoważonego rozwoju, musi więc nie tylko przeszukać własne systemy, lecz także mieć ustalenia dotyczące tego, co dostarczają podwykonawcy i w jakiej formie.
Zużycie paliwa jest zwykle punktem wyjścia, a jednocześnie najbardziej rozdrobnionym elementem. Dane z kart paliwowych, komputery pokładowe, systemy telematyczne i ręczne kwity tankowania często istnieją równolegle, z różnymi rozdzielczościami i różnymi definicjami tego, co stanowi „kurs”. Komputer pokładowy rejestruje dane na pojazd, dostawca kart paliwowych fakturuje na kartę, a te dwa nie są automatycznie zsynchronizowane.
Oprogramowanie planistyczne i TMS (systemy zarządzania transportem) zawierają dane o stopniu obciążenia, kursach powrotnych i próżnych kilometrach, które są potrzebne, aby móc przypisać emisję do przesyłki lub klienta. Systemy te są zbudowane głównie do planowania operacyjnego, nie do raportowania zrównoważonego rozwoju, przez co potrzebne pola czasami są w nich obecne, ale nie w formacie, którego wymaga raportowanie CSRD.
Systemy HR i kadrowe zawierają dane o dojazdach do pracy oraz, w firmach z własnymi warsztatami, o zużyciu energii w budynkach firmowych. Działy administracyjne zarządzają często odrębnie umowami energetycznymi biur, punktów ładowania i innych nieruchomości. A do tego jest jeszcze folder z umowami i porozumieniami z podwykonawcami, w którym czasami jest, a czasami nie jest zawarta informacja o rodzaju paliwa lub typie używanego pojazdu.
W wielu firmach transportowych nie istnieje osoba, która nadzoruje wszystkie powyższe źródła. Dział planowania zna kursy, zarządca parku pojazdów zna zużycie paliwa, zakupy znają podwykonawców, a finanse muszą w końcu przekształcić to w liczbę do raportu. Bez jasno określonego właściciela dla każdego punktu danych powstaje ryzyko, że nikt nie czuje się odpowiedzialny za prawidłowość liczby i że dopiero podczas sporządzania raportu okazuje się, że jakieś źródło jest brakujące lub nie zgadza się.
Jest to rozpoznawalny wzorzec: również w sektorze usług biznesowych i w handlu detalicznym dane są rozproszone między działami, z których każdy ma tylko część obrazu, bez nikogo, kto nadzoruje całość. W transporcie dochodzi do tego komplikacja, że znaczna część źródeł znajduje się fizycznie poza firmą, w pojazdach i u partnerów.
Zachęcające jest chcieć rozwiązać to rozdrobnienie za pomocą oprogramowania, które automatycznie łączy telematykę, dane z kart paliwowych i dane TMS. Takie oprogramowanie może być przydatne, ale tylko wtedy, gdy z wyprzedzeniem jasne jest, jaki punkt danych powinien pochodzić z jakiego źródła, kto ten punkt danych kontroluje i jaka zasada jakości decyduje, czy wartość jest wiarygodna. Narzędzie nałożone na niezorganizowany proces produkuje bardziej uporządkowany raport na podstawie tych samych niewiarygodnych liczb. Kolejność jest więc taka: najpierw rejestr punktów danych i ich pochodzenia, a dopiero potem, ewentualnie, system, który automatyzuje ten przepływ.
Skan Gotowości Danych (Data Readiness Scan) mapuje dla firmy transportowej, który punkt danych pochodzi z jakiego systemu: zużycie paliwa na pojazd lub na kurs, stopień obciążenia z TMS, zużycie energii w lokalizacjach oraz dane, które podwykonawcy dostarczają lub właśnie nie dostarczają. Dla każdego punktu danych zapisuje się, kto jest właścicielem i jaka zasada decyduje, czy wartość jest wiarygodna, tak aby przy kontroli było jasne, skąd pochodzi liczba i kogo można o nią zapytać. Ta praca nie dotyczy samego raportu ani odpowiadania na kwestionariusze klientów lub banków, lecz warstwy danych, która je wyprzedza.
Skan jest w budowie. Osoby zainteresowane mogą zapisać się na listę oczekujących; obecnie nie sprzedaje się niczego, co nie jest jeszcze gotowe.
Gdy już jasne jest, jakie punkty danych istnieją, kto nimi zarządza i z jakiego systemu pochodzą, powstaje naturalnie kolejne pytanie: jaka część zbierania i kontrolowania tych punktów danych to praca ręczna, która pozostaje przy planiście lub kontrolerze, a jaka część jest wystarczająco powtarzalna, aby ją zautomatyzować. To samo pytanie pojawia się w sektorach takich jak edukacja i sektor agrarny, gdzie dane operacyjne są tak samo rozproszone jak w transporcie. Skan pracy FTE TO AI wylicza dla każdego zadania, jaka część pracy może zostać przejęta przez AI, i tym samym łączy się z momentem, w którym rejestr punktów danych ze Skanu Gotowości Danych jest gotowy: najpierw wiedzieć, gdzie znajdują się dane i kto za nie odpowiada, a dopiero potem sprawdzić, jaka część ich utrzymania może zostać zautomatyzowana.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.