Les organisations sont soumises à une pression croissante pour réduire leurs émissions de carbone et se conformer aux réglementations. L'analyse prédictive offre une solution qui permet aux entreprises de réduire la consommation d'énergie de 12 à 151 TP3T et les émissions jusqu'à 401 TP3T. Les principaux avantages sont les suivants :
- Réduction des coûtsLes outils prédictifs permettent d'économiser des millions chaque année (par exemple, $3,2 millions pour une entreprise pétrochimique).
- Suivi précis des émissionsLes systèmes assistés par IA améliorent la précision des données à 871 TP3T, réduisant ainsi les erreurs liées aux méthodes manuelles.
- Efficacité opérationnelleLa surveillance proactive prolonge la durée de vie des équipements et réduit les temps d'arrêt de 25 à 30 %.
- Conformité réglementaire: La génération automatisée de rapports simplifie la conformité aux exigences ESG et européennes.
Actuel Gestion d'actifs Défis
Alors que de plus en plus d'organisations se tournent vers la gestion prédictive des actifs, il est important de relever les défis auxquels elles sont confrontées. Par exemple, seules 9% des entreprises mesurent pleinement leurs émissions. [2].
Réunion Réduction des émissions de carbone Exigences
Les attentes des investisseurs et le durcissement des réglementations poussent les entreprises à réduire leurs émissions. En juin 2021, 457 investisseurs, gérant plus de 1 000 milliards de dollars d'actifs, ont signé la Déclaration mondiale des investisseurs sur la crise climatique. [1].
Les principaux défis sont les suivants :
- Naviguer dans un environnement réglementaire plus strict
- Fournir des rapports ESG clairs pour répondre aux attentes des investisseurs
- Équilibrer les réductions d'émissions et les objectifs opérationnels
- Montrer des progrès qui satisfont les parties prenantes
Ces pressions sont aggravées par des pratiques obsolètes en matière de données, ce qui rend plus difficile pour les entreprises de répondre à ces demandes.
Gestion des données relatives au carbone
Des études révèlent que 81% des entreprises omettent certaines émissions internes, 66% ne déclarent pas leurs émissions externes et 86% utilisent encore des tableurs manuels. [2].
“ Si les entreprises ne sont pas en mesure de comprendre leurs niveaux d'émissions de référence, comment peuvent-elles espérer suivre leurs émissions et fixer les bons objectifs ? ”
Les erreurs dans les données sur les émissions peuvent atteindre 30 à 40%. [2], ce qui montre la nécessité de trouver des solutions plus efficaces, fondées sur des données.
Aller au-delà des méthodes réactives
Le recours à des méthodes réactives telles que la collecte manuelle de données et la production de rapports après coup retarde l'obtention d'informations pertinentes et limite l'impact. De nombreuses entreprises se concentrent sur l'amélioration de leurs scores ESG sans relier leurs efforts à la création de valeur réelle. [3].
| Approche réactive | Impact sur les objectifs de développement durable |
|---|---|
| Collecte manuelle des données | Erreurs et retards importants |
| Suivi à l'aide d'un tableur | Analyse limitée |
| Rapport post-événementiel | Occasions manquées |
| Initiatives isolées | Efficacité réduite |
Ces lacunes mettent en évidence le potentiel des outils d'IA, qui peuvent réduire les émissions jusqu'à 40%. Comme l'explique Charlotte Degot :
“ Les nouveaux outils basés sur l'IA peuvent jouer un rôle crucial pour aider les entreprises à passer au niveau supérieur en matière de mesure et de reporting et, à terme, à réduire considérablement leurs émissions. En effet, notre expérience nous montre que l'IA peut directement permettre aux entreprises de réduire leurs émissions jusqu'à 40% en identifiant les meilleures initiatives, en suivant les résultats et en optimisant leurs opérations. ’ [2]
Pour réussir, les entreprises doivent aller au-delà de la simple conformité et adopter des approches prédictives, fondées sur les données, qui réduisent les émissions et améliorent les opérations.
Utilisation de l'analyse prédictive pour réduire les émissions de carbone
L'analyse prédictive modifie la manière dont les entreprises gèrent leurs émissions, leur permettant d'identifier et de traiter rapidement les points chauds en matière de carbone. Cette méthode basée sur les données transforme la manière dont les entreprises gèrent leurs efforts de réduction des émissions de carbone en leur permettant de mettre en place des stratégies proactives.
Modèles prédictifs pour le contrôle des émissions
Les modèles prédictifs utilisent les données historiques sur les émissions, les variables opérationnelles et les facteurs environnementaux pour prévoir les tendances futures. Ces modèles permettent aux organisations :
- Prévoir les émissions avec une précision pouvant atteindre Précision 87%
- Identifier les périodes de stress environnemental
- Simulez différents scénarios opérationnels pour prendre des décisions éclairées.
Par exemple, une société européenne spécialisée dans le pétrole et le gaz a adopté un système de prédiction et d'action basé sur l'apprentissage automatique et a obtenu les résultats suivants :
- Réduction des émissions de carbone de 1–1,51 TP3T, découpe 3 500 à 5 500 tonnes chaque année
- Enregistré entre $5–10 millions
- Atteint un Taux de réussite du 80% dans l'identification des anomalies d'émissions [4]
Ces capacités soulignent la différence flagrante entre les méthodes prédictives et les approches manuelles traditionnelles.
Méthodes basées sur les données ou méthodes manuelles
Les avantages de l'analyse prédictive apparaissent clairement lorsqu'on la compare aux anciennes méthodes manuelles :
| Aspect | Méthodes traditionnelles | Analyse prédictive |
|---|---|---|
| Exactitude des données | Réduction due au suivi manuel | Jusqu'à Précision 87% |
| Réduction des coûts | Informations limitées sur les coûts | Économies entre $5–10M à $40M |
| Réduction des émissions | Analyse post-événementielle | Réductions mesurables (par exemple, 1–1,51 TP3T à 3%), avec des gains potentiels pouvant atteindre 5–10% [4] |
| Prise de décision | Réactif, après coup | Prévisions en temps réel |
Un fabricant mondial d'acier démontre ces avantages. Grâce à des contrôles de processus basés sur l'IA, il collecte des milliards de points de données provenant de milliers de capteurs. Ce système permet un suivi précis de la consommation d'énergie et une réduction des déchets, ce qui se traduit par :
- A Réduction annuelle de 230 000 tonnes de CO₂
- A Diminution de 3% dans les émissions totales de carbone
- Économies d'environ $40 millions [4]
Ce niveau de précision permet non seulement de réduire les émissions, mais aussi de favoriser une meilleure gestion d'actifs à long terme.
Pour maintenir des systèmes efficaces, les organisations doivent se concentrer sur le traitement structuré des données et les mises à jour régulières. Les étapes clés sont les suivantes :
- Installation compteurs intelligents pour un suivi précis de la consommation d'énergie
- Utilisation avancée plateformes d'analyse de données pour approfondir vos connaissances
- Suivi des performances via tableaux de bord en temps réel et mettre à jour régulièrement les modèles prédictifs
Les recherches suggèrent que l'intégration de l'IA dans les efforts de développement durable des entreprises pourrait débloquer entre $1,3 et $2,6 billions en valeur grâce à des revenus supplémentaires et à des économies de coûts d'ici 2030 [4].
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Principales fonctionnalités d'Oxand
Oxand propose une gamme d'outils conçus pour rendre l'analyse prédictive pratique et exploitable.
Planification du cycle de vie des actifs
Les outils d'Oxand aident à intégrer les objectifs de développement durable dans la planification opérationnelle. Ils se concentrent sur trois domaines principaux :
| Composant | Objectif | Impact |
|---|---|---|
| Alignement stratégique | Relie les investissements dans les actifs aux objectifs de réduction des émissions de carbone | Meilleure allocation des ressources |
| Évaluation des risques | Évalue les impacts environnementaux | Réduit les coûts imprévus |
| Suivi des performances | Mesure l'efficacité des actifs | Prend en charge les choix basés sur les données |
Ces outils garantissent que chaque décision est évaluée en fonction de ses résultats mesurables.
Des résultats concrets dans tous les secteurs
Résultats pour les équipes chargées des actifs
Les équipes de gestion d'actifs constatent des gains mesurables grâce à l'analyse prédictive. Par exemple, maintenance prédictive Il a été démontré que cela permettait de réduire les coûts de 25 à 30%. C'est considérable quand on sait que les temps d'arrêt imprévus coûtent environ $50 milliards chaque année aux entreprises. [8].
| Zone d'amélioration | Résultats moyens |
|---|---|
| Coûts de maintenance | Réduction de 25 à 301 TP3T |
Résultats pour les équipes ESG
Une fois que les équipes chargées des actifs ont amélioré les opérations, les équipes ESG en tirent profit en automatisation des rapports sur le développement durable grâce à l'analyse prédictive. Voici ce qu'ils y gagnent :
- Réduction des coûts: Réduire d'au moins 51 % les coûts d'installation totaux. [9].
- Confiance des consommateurs: Près de la moitié (46%) des consommateurs préfèrent les produits durables et sont prêts à payer 9,7% de plus pour les acheter. [11].
- Confiance des investisseurs: Pas moins de 77% d'investisseurs mondiaux recherchent activement des opportunités d'investissement durable. [11].
Ces améliorations contribuent non seulement à la conformité réglementaire, mais renforcent également la confiance des parties prenantes. [10].
Résultats pour le leadership
Les équipes de direction tirent davantage parti de ces avantages en utilisant les informations issues des données pour orienter des investissements stratégiques et durables. Mikako Suzuki, directrice générale de Ricoh responsable de la gestion ESG et des risques, insiste sur ce point :
“ Le changement climatique est l'un des défis les plus inévitables et les plus urgents auxquels le monde est confronté. L'engagement de Ricoh à atteindre zéro émission de GES de scope 1 et 2 d'ici 2040 et à renforcer nos efforts de réduction de scope 3 ne vise pas seulement à accélérer notre propre transition vers la durabilité. ” [13]
Grâce à des stratégies basées sur les données, les dirigeants peuvent :
- Prenez des décisions d'investissement plus judicieuses en vous basant sur des indicateurs de durabilité.
- Montrer des progrès évidents vers les objectifs de réduction des émissions de carbone.
- Renforcez les relations avec les parties prenantes grâce à des rapports transparents.
De plus, les organisations utilisent des simulations de scénarios pour évaluer les impacts environnementaux, ce qui les aide à prendre de meilleures décisions en matière de gestion du cycle de vie des actifs [12].
Étapes de la déclaration de conformité
Le tableau de bord d'analyse prédictive d'Oxand offre un processus simplifié pour gérer la conformité :
- Évaluation du portefeuille d'actifs
Évaluez la performance énergétique de votre portefeuille afin d'établir des références et d'identifier les domaines nécessitant des améliorations. - Surveillance des performances
Suivre en continu la consommation d'énergie et les émissions. Le système signale les bâtiments qui ne respectent pas les normes minimales, ce qui permet d'intervenir rapidement. - Planification stratégique
Utilisez des informations prédictives pour planifier la modernisation des équipements, intégrer les énergies renouvelables et réaliser des rénovations écoénergétiques. - Génération de documentation
Créer automatiquement des documents de conformité dans des formats lisibles par machine conformes aux normes ESEF. [15].
“ Il est essentiel que les États membres fassent preuve d'un engagement clair et prennent des mesures concrètes dans leur planification à long terme. Cela implique notamment de faciliter l'accès aux outils financiers, de montrer aux investisseurs que les rénovations visant à améliorer l'efficacité énergétique sont une priorité et de permettre aux pouvoirs publics d'investir dans des bâtiments performants. ” [14].
Suivi des progrès
Le suivi des progrès permet de s'assurer que les efforts en matière de développement durable se traduisent par des résultats mesurables, en combinant des informations prédictives avec des fonctionnalités opérationnelles clés.
Définition des indicateurs de réussite
Il est essentiel d'aligner les indicateurs clés de performance (KPI) à la fois sur l'impact environnemental et les objectifs commerciaux. Pour les émissions, normalisez les mesures à l'aide du CO2e. [16].
| Type métrique | Que mesurer ? | Comment suivre |
|---|---|---|
| Émissions directes | Consommation de carburant sur site | Factures mensuelles de services publics |
| Consommation d'énergie | Consommation électrique du bâtiment | Relevés intelligents des compteurs |
| Efficacité des ressources | Gestion de l'eau et des déchets | Rapports trimestriels sur la consommation |
| Impact financier | Économies réalisées grâce aux initiatives | Rapports annuels sur le développement durable |
La définition claire de ces indicateurs permet un suivi précis et cohérent dans le temps.
Mesure des résultats
La collecte et l'analyse des données doivent suivre une approche structurée, soutenue par des analyses prédictives. Les outils modernes permettent d'automatiser la collecte et l'analyse des données sur plusieurs actifs, rendant ainsi le processus plus efficace.
Les étapes clés sont les suivantes :
- Établissement de bases de référence
- Méthodes de documentation
- Valider régulièrement les données
- Suivi des améliorations au fil du temps
Rapports aux parties prenantes
La collecte de données précises est la base d'un reporting transparent. Le Initiative mondiale sur les rapports La norme GRI, adoptée par 73% des 250 plus grandes entreprises mondiales, offre un cadre fiable pour le reporting en matière de développement durable. [17].
Pour communiquer efficacement les progrès réalisés :
- Adaptez les rapports aux besoins des différents publics.
- Utilisez des visuels clairs pour rendre les données plus accessibles.
- Fournir des mises à jour tous les trimestres.
Les outils d'analyse prédictive peuvent également générer des documents conformes aux normes dans des formats lisibles par machine, ce qui contribue à garantir l'exactitude et la transparence des communications avec les parties prenantes.
Conclusion
Les organisations ont de plus en plus recours à des stratégies basées sur les données pour minimiser leur impact environnemental tout en maintenant leur efficacité. Des outils tels que l'analyse prédictive avancée et la création automatisée de rapports simplifient les défis complexes et les transforment en résultats mesurables.
Les résultats parlent d'eux-mêmes. Prenez UPS, par exemple. ORION Prenons l'exemple du système : il permet d'économiser 10 millions de gallons de carburant chaque année et de réduire les émissions de carbone de 100 000 tonnes métriques. Cela équivaut à retirer plus de 20 000 voitures de la circulation chaque année. [19].
Les outils prédictifs offrent des avantages évidents, tels que :
- Réduction des coûts de maintenance de 10 à 15 % grâce à l'optimisation basée sur les risques
- Produire des rapports de développement durable prêts à être audités et conformes à la réglementation
- Transformer les données environnementales en informations exploitables pour les décideurs
Les leaders du secteur constatent déjà l'impact :
“ Nous sommes très heureux de pouvoir utiliser ces rapports pour continuer à réduire l'empreinte carbone de notre entreprise et augmenter les émissions évitées de nos produits. Nous sommes également ravis de pouvoir mieux communiquer sur ce travail important à toutes nos parties prenantes. ” [18].
L'avenir de gestion durable des actifs combine l'expertise humaine et les technologies prédictives. En adoptant des solutions intelligentes basées sur les données, les organisations peuvent atteindre leurs objectifs environnementaux tout en excellant sur le plan opérationnel et en restant conformes à la réglementation. Avec 91% d'entreprises reconnaissant l'importance des décisions basées sur les données [20], Ces outils sont essentiels pour réussir tant sur le plan environnemental que commercial.