Exploiter les données dans la comptabilité des émissions de carbone

Dans le domaine de la logistique, que vous gériez une flotte de camions en tant que transporteur ou que vous sous-traitiez des services de transport en tant qu'expéditeur, il est essentiel de déterminer l'empreinte carbone de vos opérations. Cependant, l'estimation des émissions de carbone n'est pas simple et exige de la précision. Explorons ce concept du point de vue de l'expédition routière d'un client spécifique, calculée à l'aide de quatre sources de données distinctes.

1. Évaluation des émissions de référence à l'aide de facteurs par défaut

L'approche la plus élémentaire implique des estimations statistiques, en particulier lorsque des données spécifiques sur les véhicules ne sont pas disponibles. Pour s'aligner sur les normes GLEC (Global Logistics Emissions Council), l'identification du mode de transport et des types de véhicules routiers génériques est une exigence minimale. Une fois les véhicules classés, les chiffres d'émissions moyens pour chaque type fournissent une estimation fondamentale, quoique approximative, des émissions. Lorsque nous examinons l'évaluation des émissions de référence à l'aide de facteurs par défaut, un aspect critique émerge : la tendance au surcalcul des émissions. Ce phénomène est intrinsèquement lié au manque de précision de la méthode et à son impact sur l'estimation des émissions de carbone.

2. Précision accrue grâce à des données enrichies en fonction de la consommation

Cette méthode permet de gagner en précision en complétant les données précises relatives au type ou aux catégories de véhicules par des chiffres de consommation moyens. Améliorée par l'intégration de caractéristiques spécifiques du chargement, cette approche permet d'obtenir des estimations plus précises, en particulier pour les chargements complets par camion plutôt que pour les chargements partiels. Cette méthode représente une avancée significative dans la précision de l'estimation des émissions par rapport à la méthode de référence. Ce modèle est particulièrement performant en raison de la profondeur et de la diversité des données qu'il utilise, provenant principalement de la vaste expérience de Fleetenergies en matière de surveillance de la consommation de carburant. Fleetenergies peut identifier la consommation de carburant pour chaque activité de transport avec une précision remarquable. La consommation de carburant étant directement proportionnelle aux émissions de carbone, cette méthode permet une estimation beaucoup plus précise des émissions.

3. Exploiter les données des véhicules connectés

Les véhicules connectés collectent un large éventail de données sur les performances de nombreuses pièces automobiles. Les véhicules étant connectés, ces données peuvent être partagées en temps réel. Cela peut vous fournir des données réelles très précises sur les émissions de carbone du véhicule, ce qui rend cette méthode de collecte et de déclaration des données encore plus précise. Cette approche est encore renforcée par la capacité de Fleetenergies à surveiller et à réduire activement la consommation de carburant à l'aide de systèmes avancés de surveillance du carburant. L'intégration de ces systèmes peut entraîner une réduction significative de la consommation de carburant, avec des réductions potentielles allant jusqu'à 15 %.

4. Comptabilisation de la charge utile pour une précision maximale

Le summum de la précision en matière de mesure des émissions de carbone tient compte de la charge utile. Cette technique permet d'attribuer les émissions à des pièces d'expédition spécifiques, améliorant ainsi la granularité de l'analyse de l'empreinte carbone.

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Nous avons utilisé ces quatre méthodes de mesure et de déclaration des émissions de carbone pour rendre compte des émissions de carbone totales de l'un de nos clients.

La synergie entre la diversité des données et l'IA

Les chiffres d'émissions de carbone les plus précis, et par conséquent les plus faibles, sont obtenus en fusionnant différentes sources de données, enrichies par l'intelligence artificielle. Ce processus implique l'intégration des données OEM, des enregistrements de consommation historiques, des commentaires des capteurs issus de la télématique, des données sur les véhicules connectés en temps réel et des caractéristiques de la charge utile. Grâce à l'IA, nous pouvons discerner les tendances et obtenir une vue complète des émissions, éliminant ainsi le besoin de marges de sécurité prudentes et de surestimations dans les rapports.

En combinant méticuleusement ces informations avec des données d'expédition en temps réel, nous proposons non seulement un compte rendu des émissions, mais aussi une voie vers l'excellence opérationnelle durable.

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