Le organizzazioni devono far fronte a una crescente pressione per ridurre le emissioni di carbonio e rispettare le normative. L'analisi predittiva offre una soluzione che consente alle aziende di ridurre il consumo di energia di 12-15% e le emissioni fino a 40%. I vantaggi principali includono:
- Costi inferiori: Gli strumenti predittivi consentono di risparmiare milioni all'anno (ad esempio, $3,2M per un'azienda petrolchimica).
- Tracciamento accurato delle emissioni: I sistemi supportati dall'intelligenza artificiale migliorano l'accuratezza dei dati a 87%, riducendo gli errori dovuti ai metodi manuali.
- Efficienza operativa: Il monitoraggio proattivo prolunga la durata delle apparecchiature e riduce i tempi di inattività di 25-30%.
- Conformità normativa: Il reporting automatizzato semplifica l'adesione ai requisiti ESG e UE.
Attuale Gestione delle attività Sfide
Mentre un numero sempre maggiore di organizzazioni si rivolge alla gestione predittiva degli asset, è importante affrontare le sfide che si trovano ad affrontare. Ad esempio, solo il 9% delle aziende misura completamente le proprie emissioni. [2].
Riunione Riduzione del carbonio Requisiti
Le aspettative degli investitori e le normative più severe stanno spingendo le aziende a ridurre le emissioni. Nel giugno 2021, 457 investitori, che gestiscono oltre $41 trilioni di asset, hanno firmato la Dichiarazione globale degli investitori sulla crisi climatica. [1].
Le sfide principali includono:
- Superare i requisiti normativi più severi
- Fornire una chiara rendicontazione ESG per soddisfare le aspettative degli investitori
- Bilanciare la riduzione delle emissioni con gli obiettivi operativi
- Mostrare progressi che soddisfino le parti interessate
Queste pressioni sono aggravate da prassi obsolete in materia di dati, che rendono più difficile per le aziende soddisfare queste richieste.
Gestione dei dati sul carbonio
Gli studi rivelano che 81% delle aziende tralasciano alcune emissioni interne, 66% non comunicano le emissioni esterne e 86% utilizzano ancora fogli di calcolo manuali. [2].
"Quando le aziende non sono in grado di comprendere i propri livelli di emissioni di base, come possono pensare di monitorare le proprie emissioni e fissare gli obiettivi giusti?"."
Gli errori nei dati sulle emissioni possono raggiungere il 30-40% [2], che dimostrano la necessità di soluzioni migliori e basate sui dati.
Andare oltre i metodi reattivi
Affidarsi a metodi reattivi come la raccolta manuale dei dati e il reporting post-evento ritarda gli approfondimenti e limita l'impatto. Molte aziende si concentrano sul miglioramento dei punteggi ESG senza collegare gli sforzi alla creazione di valore reale. [3].
| Approccio reattivo | Impatto sugli obiettivi di sostenibilità |
|---|---|
| Raccolta manuale dei dati | Errori e ritardi elevati |
| Tracciamento basato su fogli di calcolo | Analisi limitata |
| Reportistica post-evento | Opportunità mancate |
| Iniziative isolate | Efficacia ridotta |
Queste carenze evidenziano il potenziale degli strumenti di intelligenza artificiale, che possono ridurre le emissioni fino a 40%. Come spiega Charlotte Degot:
"I nuovi strumenti supportati dall'intelligenza artificiale possono svolgere un ruolo cruciale nel portare le aziende al livello successivo di misurazione e rendicontazione e, in ultima analisi, a riduzioni significative. Infatti, la nostra esperienza ci dimostra che l'IA può consentire direttamente di ridurre le emissioni delle aziende fino a 40% attraverso l'identificazione delle iniziative migliori, il monitoraggio dei risultati e l'ottimizzazione delle operazioni aziendali.’ [2]
Per avere successo, le aziende devono andare oltre la conformità e adottare approcci predittivi e basati sui dati che riducano le emissioni e migliorino le operazioni.
Utilizzo di analisi predittive per la riduzione delle emissioni di carbonio
L'analisi predittiva sta cambiando il modo in cui le aziende gestiscono le emissioni, consentendo loro di identificare e affrontare tempestivamente i punti critici per le emissioni di carbonio. Questo metodo basato sui dati trasforma il modo in cui le aziende gestiscono i loro sforzi di riduzione delle emissioni di carbonio, consentendo strategie proattive.
Modelli predittivi per il controllo delle emissioni
I modelli predittivi utilizzano i dati storici delle emissioni, le variabili operative e i fattori ambientali per prevedere le tendenze future. Questi modelli consentono alle organizzazioni di:
- Prevedere le emissioni con un massimo di Precisione 87%
- Individuare i periodi di stress ambientale
- Simulare diversi scenari operativi per prendere decisioni informate.
Ad esempio, un'azienda europea del settore petrolifero e del gas ha adottato un sistema di previsione e azione basato sull'apprendimento automatico e ha ottenuto i seguenti risultati:
- Riduzione delle emissioni di carbonio 1-1.5%, taglio 3.500-5.500 tonnellate annualmente
- Salvati tra $5-10 milioni
- Raggiunto un Tasso di successo 80% nell'identificazione delle anomalie delle emissioni [4]
Queste capacità evidenziano la netta differenza tra i metodi predittivi e gli approcci manuali tradizionali.
Metodi manuali e basati sui dati
I vantaggi dell'analisi predittiva diventano evidenti se confrontati con i vecchi metodi manuali:
| Aspetto | Metodi tradizionali | Analisi predittiva |
|---|---|---|
| Precisione dei dati | Più basso a causa del tracciamento manuale | Fino a Precisione 87% |
| Risparmio sui costi | Approfondimenti limitati sui costi | Risparmi tra $5-10M a $40M |
| Riduzione delle emissioni | Analisi post-evento | Riduzioni misurabili (ad es, 1-1.5% a 3%), con guadagni potenziali fino a 5-10% [4] |
| Processo decisionale | Reattivo, post-evento | Previsioni in tempo reale |
Un produttore globale di acciaio dimostra questi vantaggi. Utilizzando controlli di processo basati sull'intelligenza artificiale, raccoglie miliardi di punti dati da migliaia di sensori. Questo sistema consente di tracciare con precisione l'energia e di ridurre gli sprechi, portando a..:
- A 230.000 tonnellate di riduzione annua delle emissioni di CO₂
- A 3% diminuzione nelle emissioni totali di carbonio
- Risparmio sui costi di circa $40 milioni [4]
Questo livello di precisione non solo riduce le emissioni, ma supporta anche una migliore gestione degli asset a lungo termine.
Per mantenere sistemi efficaci, le organizzazioni devono concentrarsi sulla gestione strutturata dei dati e sugli aggiornamenti regolari. Le fasi principali comprendono:
- Installazione contatori intelligenti per un accurato monitoraggio dell'energia
- Utilizzo di un sistema avanzato piattaforme di analisi dei dati per approfondimenti
- Monitoraggio delle prestazioni tramite cruscotti in tempo reale e aggiornare costantemente i modelli predittivi
La ricerca suggerisce che l'integrazione dell'IA negli sforzi di sostenibilità delle aziende potrebbe sbloccare tra $1.3 e $2.6 trilioni di dollari di valore grazie a ricavi aggiuntivi e risparmi sui costi entro il 2030 [4].
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Caratteristiche principali di Oxand
Oxand offre una serie di strumenti progettati per rendere l'analisi predittiva pratica e fattibile.
Pianificazione del ciclo di vita delle risorse
Gli strumenti di Oxand aiutano a integrare gli obiettivi di sostenibilità nella pianificazione operativa. Si concentra su tre aree principali:
| Componente | Scopo | Impatto |
|---|---|---|
| Allineamento strategico | Collega gli investimenti in asset agli obiettivi di riduzione delle emissioni di carbonio | Migliore allocazione delle risorse |
| Valutazione del rischio | Valuta gli impatti ambientali | Riduce al minimo i costi imprevisti |
| Monitoraggio delle prestazioni | Misura l'efficienza degli asset | Supporta le scelte basate sui dati |
Questi strumenti assicurano che ogni decisione sia valutata per i suoi risultati misurabili.
Risultati reali in tutti i settori
Risultati per i team di risorse
I team di gestione degli asset stanno ottenendo vantaggi misurabili con l'analisi predittiva. Ad esempio, manutenzione predittiva ha dimostrato di ridurre i costi del 25-30%. Si tratta di una cifra importante se si considera che i tempi di inattività non pianificati costano alle aziende circa $50 miliardi ogni anno. [8].
| Area di miglioramento | Risultati medi |
|---|---|
| Costi di manutenzione | Riduzione 25-30% |
Risultati per i team ESG
Dopo che i team degli asset migliorano le operazioni, i team ESG traggono vantaggio da automatizzare il reporting di sostenibilità attraverso l'analisi predittiva. Ecco cosa guadagnano:
- Risparmio sui costi: Ottenere almeno una riduzione di 5% dei costi totali installati [9].
- Fiducia dei consumatori: Quasi la metà (46%) dei consumatori preferisce prodotti sostenibili ed è disposta a pagare 9,7% in più per averli. [11].
- Fiducia degli investitori: Un numero significativo di 77% di investitori globali cerca attivamente opportunità di investimento sostenibili. [11].
Questi miglioramenti non solo contribuiscono alla conformità normativa, ma aumentano anche la fiducia degli stakeholder. [10].
Risultati per la leadership
I team di leadership sfruttano ulteriormente questi vantaggi utilizzando i dati per guidare gli investimenti strategici e sostenibili. Mikako Suzuki, responsabile aziendale di Ricoh che supervisiona l'ESG e la gestione del rischio, sottolinea questo punto:
"Il cambiamento climatico è una delle sfide più inevitabili e pressanti che il mondo deve affrontare. L'impegno di Ricoh di azzerare le emissioni di gas serra Scope 1 e 2 entro il 2040 e di rafforzare i nostri sforzi di riduzione dello Scope 3 non riguarda solo l'accelerazione del nostro percorso di sostenibilità." [13]
Con le strategie basate sui dati, i dirigenti possono:
- Prendere decisioni di investimento più intelligenti sulla base di metriche di sostenibilità.
- Mostrare chiari progressi verso gli obiettivi di riduzione delle emissioni di carbonio.
- Rafforzare le relazioni con gli stakeholder grazie a una rendicontazione trasparente.
Inoltre, le organizzazioni utilizzano le simulazioni di scenario per valutare gli impatti ambientali, aiutandole a prendere decisioni migliori sulla gestione del ciclo di vita degli asset [12].
Fasi di segnalazione della conformità
Il cruscotto di analisi predittiva di Oxand offre un processo semplificato per affrontare la conformità:
- Valutazione del portafoglio di attività
Valutare le prestazioni energetiche del proprio portafoglio per stabilire i valori di riferimento e identificare le aree che necessitano di aggiornamenti. - Monitoraggio delle prestazioni
Tracciamento continuo del consumo energetico e delle emissioni. Il sistema segnala gli edifici che non soddisfano gli standard minimi, consentendo interventi tempestivi. - Pianificazione strategica
Utilizzate le intuizioni predittive per pianificare gli aggiornamenti delle apparecchiature, integrare le energie rinnovabili e realizzare ristrutturazioni ad alta efficienza energetica. - Generazione di documentazione
Creare automaticamente documenti di conformità in formati leggibili dalla macchina e allineati agli standard ESEF. [15].
"È fondamentale che gli Stati membri mostrino un chiaro impegno e intraprendano azioni concrete nella loro pianificazione a lungo termine. Questo include facilitare l'accesso agli strumenti finanziari, mostrare agli investitori che le ristrutturazioni di efficienza energetica sono prioritarie e consentire alle autorità pubbliche di investire in edifici con buone prestazioni"." [14].
Monitoraggio dei progressi
Il monitoraggio dei progressi assicura che gli sforzi di sostenibilità si traducano in risultati misurabili, combinando intuizioni predittive con caratteristiche operative chiave.
Impostazione delle metriche di successo
È essenziale allineare i KPI sia all'impatto ambientale che agli obiettivi aziendali. Per le emissioni, standardizzare le misurazioni utilizzando la CO2e [16].
| Tipo metrico | Cosa misurare | Come tracciare |
|---|---|---|
| Emissioni dirette | Consumo di carburante in loco | Bollette mensili |
| Utilizzo dell'energia | Utilizzo dell'elettricità dell'edificio | Letture di contatori intelligenti |
| Efficienza delle risorse | Gestione dell'acqua e dei rifiuti | Rapporti trimestrali sui consumi |
| Impatto finanziario | Risparmi sui costi delle iniziative | Rapporti annuali di sostenibilità |
La definizione chiara di queste metriche consente un monitoraggio preciso e coerente nel tempo.
Misurare i risultati
La raccolta e l'analisi dei dati devono seguire un approccio strutturato, supportato da analisi predittive. Gli strumenti moderni possono automatizzare la raccolta e l'analisi dei dati su più asset, rendendo il processo più efficiente.
Le fasi principali comprendono:
- Stabilire le linee di base
- Documentazione dei metodi
- Convalida regolare dei dati
- Monitoraggio dei miglioramenti nel tempo
Rapporti con gli stakeholder
La raccolta accurata dei dati è alla base di una rendicontazione trasparente. Il Iniziativa di rendicontazione globale (GRI) Standard, adottato da 73% delle 250 maggiori aziende del mondo, offre un quadro affidabile per la rendicontazione della sostenibilità. [17].
Comunicare efficacemente i progressi compiuti:
- Adattare i report alle esigenze dei diversi destinatari.
- Utilizzate immagini chiare per rendere i dati più accessibili.
- Fornire aggiornamenti su base trimestrale.
Gli strumenti di analisi predittiva possono anche generare documentazione pronta per la conformità in formati leggibili dalla macchina, contribuendo a garantire l'accuratezza e la trasparenza delle comunicazioni con gli stakeholder.
Conclusione
Le organizzazioni utilizzano sempre più spesso strategie basate sui dati per ridurre al minimo l'impatto ambientale e mantenere l'efficienza. Strumenti come l'analisi predittiva avanzata e la reportistica automatizzata semplificano le sfide complesse, trasformandole in risultati misurabili.
I risultati parlano da soli. Prendete il caso di UPS ORIONE come esempio, risparmia 10 milioni di galloni di carburante ogni anno e riduce le emissioni di carbonio di 100.000 tonnellate. Ciò equivale a togliere dalla strada oltre 20.000 auto all'anno. [19].
Gli strumenti predittivi offrono chiari vantaggi, quali:
- Riduzione dei costi di manutenzione di 10-15% grazie all'ottimizzazione basata sul rischio
- Produzione di rapporti di sostenibilità pronti per la revisione e conformi alle normative
- Trasformare i dati ambientali in informazioni utili per i decisori politici
I leader del settore ne stanno già vedendo l'impatto:
"Siamo entusiasti di utilizzare questi rapporti per lavorare ulteriormente sulla riduzione dell'impronta di carbonio della nostra azienda e sull'aumento delle emissioni evitate dai nostri prodotti. Siamo anche entusiasti di comunicare meglio questo importante lavoro a tutti i nostri stakeholder"." [18].
Il futuro di gestione sostenibile degli asset combina l'esperienza umana con le tecnologie predittive. Adottando soluzioni intelligenti e basate sui dati, le organizzazioni possono raggiungere gli obiettivi ambientali, eccellere dal punto di vista operativo e rimanere conformi alle normative. Il 91% delle aziende riconosce l'importanza delle decisioni basate sui dati. [20], Questi strumenti sono essenziali per raggiungere il successo ambientale e commerciale.
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