Sectorul transportului are o caracteristică pe care puține alte sectoare o partajează: cea mai mare parte a emisiilor de CO2 se produce în afara birourilor, distribuită pe vehicule, curse și subcontractanți care nu se află toți în același sistem. Unde o clădire de birouri este relativ simplu de măsurat, parcul de vehicule al unei companii de transport este format din zeci până la sute de surse individuale în mișcare, fiecare cu propriul consum de combustibil, grad de încărcare și traseu. Emisiile nu se află într-o clădire, ci într-o sumă de curse, iar acea sumă trebuie să provină simultan din mai multe sisteme.
Peste aceasta se adaugă un al doilea strat: o parte semnificativă a kilometrilor este adesea parcursă nu de propriul parc de vehicule, ci de subcontractanți, transportatori charter sau parteneri din lanț. Aceste emisii se încadrează în majoritatea cazurilor la scope 3, iar datele despre ele sunt rareori disponibile în mod standard. O companie de transport care dorește să aibă datele de sustenabilitate în ordine trebuie, prin urmare, nu doar să își cerceteze propriile sisteme, ci și să aibă acorduri privind ce anume furnizează subcontractanții și în ce formă.
Consumul de combustibil este de obicei punctul de start și, în același timp, componenta cea mai fragmentată. Datele de la cardurile de combustibil, computerele de bord, sistemele de telematică și bonurile de alimentare manuale coexistă adesea, cu rezoluții diferite și definiții diferite despre ce înseamnă o „cursă”. Un computer de bord înregistrează per vehicul, un furnizor de carduri de combustibil facturează per card, iar aceste două nu se sincronizează automat.
Software-ul de planificare și TMS (sisteme de management al transportului) conține date despre gradul de încărcare, cursele de retur și kilometrii parcurși în gol, care sunt necesare pentru a putea aloca emisiile pe expediție sau pe client. Aceste sisteme sunt construite în primul rând pentru planificarea operațională, nu pentru raportarea de sustenabilitate, motiv pentru care câmpurile necesare sunt uneori prezente, dar nu în formatul cerut de raportarea CSRD.
Sistemele de HR și de personal conțin date despre naveta angajaților și, la companiile cu ateliere proprii, despre consumul de energie al clădirilor firmei. Departamentele facilitare gestionează adesea separat contractele de energie pentru birouri, stații de încărcare și alte proprietăți imobiliare. Și mai există și dosarul cu contractele și acordurile subcontractanților, în care se menționează, uneori, și uneori nu, tipul de combustibil sau tipul de vehicul utilizat.
În multe companii de transport nu există o persoană care să aibă o privire de ansamblu asupra tuturor surselor menționate mai sus. Departamentul de planificare cunoaște cursele, administratorul parcului de vehicule cunoaște consumul de combustibil, achizițiile cunosc subcontractanții, iar departamentul financiar trebuie în final să transforme toate acestea într-o cifră de raportare. Fără o proprietate clară per punct de date, apare riscul ca nimeni să nu se simtă responsabil pentru corectitudinea unei cifre, și că abia la întocmirea raportului să se descopere că o sursă lipsește sau nu se corelează.
Acesta este un tipar recunoscut: și în serviciile de afaceri și în comerțul cu amănuntul datele sunt distribuite pe departamente care au fiecare o parte din tablou, fără ca cineva să supravegheze ansamblul. În cazul transportului se adaugă complicația că o parte substanțială a surselor se află fizic în afara companiei, în vehicule și la parteneri.
Este tentant să vrei să rezolvi această fragmentare cu software care combină automat telematica, datele cardurilor de combustibil și datele TMS. Un astfel de software poate fi util, dar numai dacă este clar în avans care punct de date trebuie să provină din care sursă, cine verifică acel punct de date și care regulă de calitate determină dacă o valoare este credibilă. Un instrument aplicat peste un proces neorganizat produce o raportare mai ordonată despre aceleași cifre nesigure. Ordinea corectă este, prin urmare, mai întâi registrul punctelor de date și al provenienței lor, și abia apoi, eventual, un sistem care automatizează acel flux.
Data Readiness Scan cartografiază, pentru o companie de transport, care punct de date provine din care sistem: consumul de combustibil per vehicul sau per cursă, gradul de încărcare din TMS, consumul de energie al sediilor, și datele pe care subcontractanții le furnizează sau, dimpotrivă, nu le furnizează. Pentru fiecare punct de date se stabilește cine este proprietarul și care regulă determină dacă valoarea este plauzibilă, astfel încât, în caz de control, să fie clar de unde provine o cifră și cui i se poate cere explicații. Această lucrare nu se referă la raportul propriu-zis și nici la răspunsul la chestionarele clienților sau băncilor, ci la stratul de date care le precede.
Scanarea este în curs de dezvoltare. Cei interesați se pot înscrie pe lista de așteptare; în acest moment nu se vinde nimic care nu este încă finalizat.
De îndată ce este clar care sunt punctele de date, cine le gestionează și din care sistem provin, apare în mod natural o întrebare următoare: ce parte din colectarea și verificarea acelor puncte de date este lucru manual care rămâne în sarcina unui planificator sau controller, și ce parte este suficient de repetitivă pentru a fi automatizată. Aceeași întrebare se pune și în sectoare precum educația și sectorul agricol, unde datele operaționale sunt la fel de dispersate ca în transport. Scanarea de lucru a FTE TO AI calculează, per sarcină, care parte a muncii poate fi preluată de AI, și se conectează astfel la momentul în care registrul punctelor de date al Data Readiness Scan este finalizat: mai întâi trebuie să știi unde se află datele și cine este responsabil pentru ele, abia apoi se poate analiza care parte din întreținerea lor poate fi automatizată.
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.