Prometni sektor ima lastnost, ki jo delijo le redki drugi sektorji: največji del emisij CO2 nastaja zunaj pisarne, razpršen po vozilih, prevozih in podizvajalcih, ki niso vsi v istem sistemu. Kjer je poslovno poslopje razmeroma enostavno meriti, je vozni park prevoznega podjetja sestavljen iz desetih do sto posameznih premikajočih se virov, vsak s svojo porabo goriva, stopnjo natovorjenosti in progo. Emisije se ne nahajajo v stavbi, temveč v seštevku prevozov, in ta seštevek mora priti iz več sistemov naenkrat.
Temu se dodaja še druga plast: precejšen del kilometrov pogosto ne opravi lastni vozni park, temveč podizvajalci, prevozniki po pogodbi ali partnerji v verigi. Te emisije v večini primerov spadajo v obseg 3, in podatki o njih redko obstajajo v standardni obliki. Prevozno podjetje, ki želi imeti svoje podatke o trajnosti urejene, mora torej ne le preiskati lastne sisteme, temveč mora tudi imeti dogovore o tem, kaj podizvajalci dostavijo in v kakšni obliki.
Poraba goriva je običajno izhodišče in hkrati najbolj razdrobljen del. Podatki o gorivnih karticah, računalniki na vozilih, telematski sistemi in ročno izpolnjeni bloki za gorivo pogosto obstajajo drug ob drugem, z različnimi resolucijami in različnimi opredelitvami tega, kaj je 'prevoz'. Računalnik na vozilu beleži po posameznem vozilu, ponudnik gorivnih kartic izdaja račune po kartici, in ta dva se ne ujemata samodejno.
Programska opremo za načrtovanje in sistemi TMS (sistemi za upravljanje prevoza) vsebujejo podatke o stopnji natovorjenosti, vračilnih prevozih in praznih kilometrih, ki so potrebni za pripisovanje emisij po pošiljki ali po stranki. Ti sistemi so zasnovani predvsem za operativno načrtovanje, ne za poročanje o trajnosti, zaradi česar potrebna polja včasih so prisotna, vendar ne v obliki, ki jo zahteva poročanje CSRD.
Kadrovski sistemi vsebujejo podatke o vožnji na delo in nazaj ter, pri podjetjih z lastnimi delavnicami, o porabi energije poslovnih objektov. Oddelki za obratovanje pogosto ločeno upravljajo energetske pogodbe pisarn, polnilnih postaj in drugih nepremičnin. In nato je še mapa s pogodbami in sporazumi s podizvajalci, v kateri je včasih zapisano, včasih pa ni zapisano, kakšna vrsta goriva ali vozila se uporablja.
V mnogih prevoznih podjetjih ni osebe, ki bi imela pregled nad vsemi zgoraj omenjenimi viri. Oddelek za načrtovanje pozna prevoze, upravljavec voznega parka pozna porabo goriva, nabava pozna podizvajalce, finance pa morajo iz tega na koncu narediti poročevalsko številko. Brez jasnega lastništva posameznega podatka nastane tveganje, da se nihče ne počuti odgovornega za pravilnost številke, in da se šele ob pripravi poročila izkaže, da vir manjka ali ne ustreza.
To je razpoznaven vzorec: tudi pri poslovnih storitvah in v trgovini na drobno so podatki razpršeni med oddelke, ki ima vsak le del slike, brez da bi kdo nadzoroval celoto. Pri prometu se temu dodaja zaplet, da se precejšen del virov fizično nahaja zunaj podjetja, v vozilih in pri partnerjih.
Skušnjava je, da bi to razdrobljenost želeli rešiti s programsko opremo, ki samodejno združuje telematiko, podatke o gorivnih karticah in podatke TMS. Taka programska opremo je lahko koristna, vendar le, če je vnaprej jasno, kateri podatek naj prihaja iz katerega vira, kdo ta podatek preverja in katero pravilo kakovosti določa, ali je vrednost verjetna. Orodje, ki se namesti nad neorganiziran proces, ustvari lepše poročilo o istih nezanesljivih številkah. Vrstni red je torej najprej register podatkovnih točk in njihovega izvora, in šele nato morda sistem, ki ta pretok avtomatizira.
Data Readiness Scan za prevozno podjetje pripravi zemljevid, kateri podatek prihaja iz katerega sistema: poraba goriva po vozilu ali po prevozu, stopnja natovorjenosti iz TMS, poraba energije lokacij, in podatki, ki jih podizvajalci dostavijo ali ravno ne dostavijo. Za vsak podatek se zabeleži, kdo je lastnik in katero pravilo določa, ali je vrednost verjetna, tako da je pri pregledu jasno, od kod prihaja številka in kdo je lahko o njej vprašan. To delo ne zadeva samega poročila in ne odgovarjanja na vprašalnike strank ali bank, temveč plast podatkov, ki temu predhodi.
Scan je še v izdelavi. Kdor je za to zainteresiran, se lahko prijavi na čakalni seznam; trenutno se ne prodaja nič, kar še ni dokončano.
Ko je jasno, kateri podatki obstajajo, kdo jih upravlja in iz katerega sistema prihajajo, se samodejno pojavi naslednje vprašanje: kateri del zbiranja in preverjanja teh podatkov je ročno delo, ki ostaja na plečih načrtovalca ali kontrolerja, in kateri del je dovolj ponavljajoč, da ga je mogoče avtomatizirati. Isto vprašanje se pojavlja v sektorjih, kot je izobraževanje in kmetijski sektor, kjer so operativni podatki prav tako razpršeni kot v prometu. Delovni scan podjetja FTE TO AI izračuna za vsako opravilo, kolikšen del dela je mogoče prevzeti z AI, in se s tem navezuje na trenutek, ko je register podatkovnih točk Data Readiness Scan pripravljen: najprej vedeti, kje se nahajajo podatki in kdo je zanje odgovoren, šele nato pogledati, kateri del njihovega vzdrževanja je mogoče avtomatizirati.
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.