Organizations face increasing pressure to reduce carbon emissions and comply with regulations. Predictive analytics offers a solution, enabling companies to cut energy use by 12–15% and emissions by up to 40%. Key benefits include:
- Lagere kostenVoorspellende tools besparen jaarlijks miljoenen (bijvoorbeeld $3,2 miljoen voor een petrochemisch bedrijf).
- Nauwkeurige emissie-registratieAI-ondersteunde systemen verbeteren de nauwkeurigheid van gegevens tot 87%, waardoor fouten door handmatige methoden worden verminderd.
- Operationele efficiëntieProactieve monitoring verlengt de levensduur van apparatuur en vermindert stilstand met 25–30%.
- Naleving van regelgevingGeautomatiseerde rapportage vereenvoudigt de naleving van ESG- en EU-vereisten.
Current Asset Management Challenges
Nu steeds meer organisaties overstappen op voorspellend activabeheer, is het van belang om de uitdagingen waarmee zij worden geconfronteerd aan te pakken. Zo meet slechts 91% van de bedrijven hun uitstoot volledig. [2].
Meeting Carbon Reduction Requirements
De verwachtingen van investeerders en strengere regelgeving zetten bedrijven ertoe aan hun uitstoot te verminderen. In juni 2021 ondertekenden 457 investeerders, die samen meer dan $41 biljoen aan activa beheren, de Global Investor Statement on Climate Crisis. [1].
De belangrijkste uitdagingen zijn onder meer:
- Omgaan met strengere regelgeving
- Het verstrekken van duidelijke ESG-rapportages om aan de verwachtingen van beleggers te voldoen.
- Het evenwicht tussen emissiereducties en operationele doelstellingen
- Vooruitgang tonen die belanghebbenden tevredenstelt
Deze druk wordt nog versterkt door verouderde gegevenspraktijken, waardoor het voor bedrijven moeilijker wordt om aan deze eisen te voldoen.
Beheer van koolstofgegevens
Uit onderzoek blijkt dat 81% van de bedrijven bepaalde interne emissies niet rapporteren, 66% externe emissies niet rapporteren en 86% nog steeds handmatige spreadsheets gebruiken. [2].
“When companies aren’t able to understand their baseline emissions levels, how can they expect to track their emissions and set the right targets?”
Fouten in emissiegegevens kunnen oplopen tot 30–40%. [2], wat de noodzaak van betere, datagestuurde oplossingen aantoont.
Verder gaan dan reactieve methoden
Het vertrouwen op reactieve methoden zoals handmatige gegevensverzameling en rapportage na afloop van evenementen vertraagt het verkrijgen van inzichten en beperkt de impact. Veel bedrijven richten zich op het verbeteren van ESG-scores zonder hun inspanningen te koppelen aan het creëren van echte waarde. [3].
| Reactieve benadering | Impact op duurzaamheidsdoelstellingen |
|---|---|
| Handmatige gegevensverzameling | Hoge foutenpercentages en vertragingen |
| Tracking op basis van spreadsheets | Beperkte analyse |
| Verslaglegging na afloop van het evenement | Gemiste kansen |
| Geïsoleerde initiatieven | Verminderde effectiviteit |
Deze tekortkomingen benadrukken het potentieel van AI-tools, die de uitstoot met wel 40% kunnen verminderen. Zoals Charlotte Degot uitlegt:
“New AI-supported tools can play a crucial role in taking companies to the next level of measurement and reporting and, ultimately, to significant reductions. In fact, our experience shows us that AI can directly enable the reduction of companies’ emissions by as much as 40% through identifying the best initiatives, tracking results, and optimizing company operations.” [2]
Om succesvol te zijn, moeten bedrijven verder gaan dan alleen naleving van de regelgeving en voorspellende, datagestuurde benaderingen hanteren die de uitstoot verminderen en de bedrijfsvoering verbeteren.
Voorspellende analyses gebruiken voor CO2-reductie
Voorspellende analyses veranderen de manier waarop bedrijven emissies beheren, waardoor ze vroegtijdig koolstofhotspots kunnen identificeren en aanpakken. Deze datagestuurde methode transformeert de manier waarop bedrijven hun inspanningen op het gebied van koolstofreductie aanpakken door proactieve strategieën mogelijk te maken.
Voorspellende modellen voor emissiebeheersing
Voorspellende modellen maken gebruik van historische emissiegegevens, operationele variabelen en omgevingsfactoren om toekomstige trends te voorspellen. Deze modellen stellen organisaties in staat om:
- Voorspel emissies met een nauwkeurigheid tot 87% nauwkeurigheid
- Periodes van omgevingsstress nauwkeurig vaststellen
- Simuleer verschillende operationele scenario's om weloverwogen beslissingen te nemen.
Een Europees olie- en gasbedrijf heeft bijvoorbeeld een op machine learning gebaseerd voorspellings- en handelingssysteem geïmplementeerd en daarmee de volgende resultaten behaald:
- Verminderde CO2-uitstoot door 1–1,51 TP3T, snijden 3.500–5.500 ton jaarlijks
- Opgeslagen tussen $5–10 miljoen
- Bereikt een 80% succespercentage bij het identificeren van afwijkingen in emissies [4]
Deze mogelijkheden benadrukken het grote verschil tussen voorspellende methoden en traditionele handmatige benaderingen.
Datagestuurde versus handmatige methoden
De voordelen van voorspellende analyses worden duidelijk wanneer men deze vergelijkt met oudere, handmatige methoden:
| Aspect | Traditionele methoden | Voorspellende analyses |
|---|---|---|
| Nauwkeurigheid van gegevens | Lager als gevolg van handmatige tracking | Tot 87% nauwkeurigheid |
| Kostenbesparingen | Beperkte kosteninzichten | Besparingen tussen $5–10M naar $40M |
| Emissiereductie | Analyse na afloop van het evenement | Meetbare reducties (bijvoorbeeld, 1–1,51 TP3T naar 3%), met een potentieel rendement tot 5–10% [4] |
| Besluitvorming | Reactief, na afloop van het evenement | Realtime prognoses |
Een wereldwijde staalfabrikant illustreert deze voordelen. Door gebruik te maken van op AI gebaseerde procescontroles verzamelen zij miljarden gegevenspunten van duizenden sensoren. Dit systeem maakt nauwkeurige energietracering en afvalvermindering mogelijk, wat leidt tot:
- A 230.000 ton CO₂-reductie per jaar
- A 3%-afname in totale koolstofemissies
- Kostenbesparingen van ongeveer $40 miljoen [4]
Dit niveau van precisie vermindert niet alleen de uitstoot, maar draagt ook bij aan een verbetering van de langetermijnvermogensbeheer.
Om effectieve systemen te onderhouden, moeten organisaties zich richten op gestructureerde gegevensverwerking en regelmatige updates. Belangrijke stappen zijn onder meer:
- Installeren slimme meters voor nauwkeurige energietracking
- Met behulp van geavanceerde platforms voor gegevensanalyse voor meer inzicht
- Monitoring van prestaties via dashboards in realtime en voorspellende modellen consequent bijwerken
Onderzoek wijst uit dat de integratie van AI in duurzaamheidsinspanningen van bedrijven een besparing van tussen de $1,3 en $2,6 biljoen in waarde door extra inkomsten en kostenbesparingen tegen 2030 [4].
sbb-itb-5be7949
Oxand’s Core Features
Oxand biedt een reeks tools die zijn ontworpen om voorspellende analyses praktisch en bruikbaar te maken.
Planning van de levenscyclus van activa
De tools van Oxand ondersteunen de integratie van duurzaamheidsdoelstellingen in de operationele planning. De focus ligt op drie belangrijke gebieden:
| Component | Doel | Impact |
|---|---|---|
| Strategische afstemming | Koppelt investeringen in activa aan doelstellingen voor CO2-reductie | Betere toewijzing van middelen |
| Risicobeoordeling | Beoordeelt milieueffecten | Minimaliseert onverwachte kosten |
| Prestatiebewaking | Meet de efficiëntie van activa | Ondersteunt datagestuurde keuzes |
Deze instrumenten zorgen ervoor dat elke beslissing wordt geëvalueerd op basis van de meetbare resultaten.
Concrete resultaten in diverse sectoren
Resultaten voor Asset Teams
Asset management teams are seeing measurable gains with predictive analytics. For example, voorspellend onderhoud has been shown to reduce costs by 25–30%. This is a big deal when you consider that unplanned downtime costs businesses around $50 billion every year [8].
| Verbeteringsgebied | Gemiddelde resultaten |
|---|---|
| Onderhoudskosten | 25–30%-reductie |
Resultaten voor ESG-teams
After asset teams improve operations, ESG teams benefit by automating sustainability reporting through predictive analytics. Here’s what they gain:
- KostenbesparingenBereik een vermindering van ten minste 51% in de totale installatiekosten. [9].
- ConsumentenvertrouwenBijna de helft (46%) van de consumenten geeft de voorkeur aan duurzame producten en is bereid om 9,7% meer te betalen voor deze producten. [11].
- Vertrouwen van beleggersEen aanzienlijk aantal van 771.000 internationale beleggers is actief op zoek naar duurzame beleggingsmogelijkheden. [11].
Deze verbeteringen dragen niet alleen bij aan de naleving van regelgeving, maar versterken ook het vertrouwen onder belanghebbenden. [10].
Resultaten voor Leiderschap
Leidinggevende teams benutten deze voordelen nog verder door data-inzichten te gebruiken als leidraad voor strategische, duurzame investeringen. Mikako Suzuki, Corporate Officer van Ricoh die toezicht houdt op ESG en risicobeheer, benadrukt dit punt:
“Climate change is one of the most inevitable and pressing challenges the world faces. Ricoh’s commitment to zero GHG emissions Scope 1 and 2 by 2040 and strengthening our Scope 3 reduction efforts is not just about accelerating our own sustainability journey.” [13]
Met datagestuurde strategieën kunnen leidinggevenden:
- Neem slimmere investeringsbeslissingen op basis van duurzaamheidscijfers.
- Toon duidelijke vooruitgang in de richting van de doelstellingen voor CO2-reductie.
- Versterk de relaties met belanghebbenden door middel van transparante rapportage.
Additionally, organizations use scenario simulations to evaluate environmental impacts, helping them make better decisions about asset lifecycle management [12].
Stappen voor nalevingsrapportage
Het dashboard voor voorspellende analyses van Oxand biedt een gestroomlijnd proces om naleving aan te pakken:
- Beoordeling van de activaportefeuille
Evalueer de energieprestaties van uw portefeuille om uitgangspunten vast te stellen en gebieden te identificeren die verbetering behoeven. - Prestatiebewaking
Houd het energieverbruik en de uitstoot continu bij. Het systeem signaleert gebouwen die niet aan de minimumnormen voldoen, zodat tijdig kan worden ingegrepen. - Strategische planning
Gebruik voorspellende inzichten om upgrades van apparatuur te plannen, hernieuwbare energie te integreren en energie-efficiënte renovaties uit te voeren. - Documentatie genereren
Creëer automatisch nalevingsdocumenten in machinaal leesbare formaten die voldoen aan de ESEF-normen. [15].
“It is vital that Member States show a clear commitment and take concrete actions in their long-term planning. This includes facilitating access to financial tools, showing investors that energy efficiency renovations are prioritised, and enabling public authorities to invest in well-performing buildings” [14].
Voortgang bijhouden
Door de voortgang bij te houden, wordt ervoor gezorgd dat duurzaamheidsinspanningen worden omgezet in meetbare resultaten door voorspellende inzichten te combineren met belangrijke operationele functies.
Successtatistieken instellen
Het is van essentieel belang om KPI's af te stemmen op zowel de milieu-impact als de bedrijfsdoelstellingen. Voor emissies dient u de metingen te standaardiseren met behulp van CO2e. [16].
| Metrisch type | Wat moet worden gemeten? | Hoe te volgen |
|---|---|---|
| Directe emissies | Brandstofverbruik op locatie | Maandelijkse energierekeningen |
| Energieverbruik | Elektriciteitsverbruik van gebouwen | Slimme meterstanden |
| Efficiënt gebruik van hulpbronnen | Water- en afvalbeheer | Kwartaalrapporten over het verbruik |
| Financiële gevolgen | Kostenbesparingen door initiatieven | Jaarlijkse duurzaamheidsverslagen |
Door deze statistieken duidelijk te definiëren, is het mogelijk om deze in de loop van de tijd nauwkeurig en consistent bij te houden.
Resultaten meten
Het verzamelen en analyseren van gegevens dient volgens een gestructureerde aanpak te gebeuren, ondersteund door voorspellende analyses. Moderne tools kunnen het verzamelen en analyseren van gegevens voor meerdere activa automatiseren, waardoor het proces efficiënter verloopt.
Belangrijke stappen zijn onder meer:
- Het vaststellen van uitgangspunten
- Documentatiemethoden
- Regelmatig gegevens valideren
- Verbeteringen in de tijd monitoren
Verslaglegging aan belanghebbenden
Nauwkeurige gegevensverzameling vormt de basis voor transparante rapportage. De Wereldwijd rapportage-initiatief De GRI-standaard, die door 731 van de 250 grootste bedrijven ter wereld is aangenomen, biedt een betrouwbaar kader voor duurzaamheidsverslaglegging. [17].
Om de voortgang effectief te communiceren:
- Pas rapporten aan de behoeften van verschillende doelgroepen aan.
- Gebruik duidelijke afbeeldingen om gegevens toegankelijker te maken.
- Verstrek elk kwartaal updates.
Voorspellende analysetools kunnen ook documentatie genereren die voldoet aan de regelgeving in machinaal leesbare formaten, waardoor zowel de nauwkeurigheid als de transparantie in de communicatie met belanghebbenden wordt gewaarborgd.
Conclusie
Organisaties maken steeds vaker gebruik van datagestuurde strategieën om hun impact op het milieu te minimaliseren en tegelijkertijd hun efficiëntie te behouden. Tools zoals geavanceerde voorspellende analyses en geautomatiseerde rapportage vereenvoudigen complexe uitdagingen en zetten deze om in meetbare resultaten.
De resultaten spreken voor zich. Neem bijvoorbeeld UPS. ORION Systeem als voorbeeld – het bespaart jaarlijks 10 miljoen gallon brandstof en vermindert de CO2-uitstoot met 100.000 ton. Dat komt overeen met het jaarlijks uit het verkeer halen van meer dan 20.000 auto's. [19].
Voorspellende tools bieden duidelijke voordelen, zoals:
- Verlaging van onderhoudskosten met 10–15% door middel van risicogebaseerde optimalisatie
- Het opstellen van auditklare duurzaamheidsverslagen die voldoen aan de regelgeving
- Milieugegevens omzetten in bruikbare inzichten voor besluitvormers
Toonaangevende bedrijven in de sector merken de impact al:
“We are very excited to use these reports to work further on reducing our company’s carbon footprint and increasing our products avoided emissions. We are also excited to better communicate this important work to all of our stakeholders” [18].
The future of sustainable asset management combines human expertise with predictive technologies. By adopting smart, data-driven solutions, organizations can meet environmental targets while excelling operationally and staying compliant with regulations. With 91% of companies acknowledging the importance of data-driven decisions [20], Deze hulpmiddelen zijn essentieel voor het behalen van zowel ecologisch als zakelijk succes.