Organisaties staan onder toenemende druk om hun CO2-uitstoot te verminderen en aan regelgeving te voldoen. Voorspellende analyses bieden een oplossing, waardoor bedrijven in staat zijn om energieverbruik verminderen met 12–15% en emissies met maximaal 40%. De belangrijkste voordelen zijn:
- 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.
Huidige Vermogensbeheer Uitdagingen
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].
Vergadering Koolstofreductie Vereisten
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].
"Wanneer bedrijven niet in staat zijn om hun basisemissieniveaus te begrijpen, hoe kunnen zij dan verwachten hun emissies bij te houden en de juiste doelstellingen vast te stellen?"
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:
"Nieuwe AI-ondersteunde tools kunnen een cruciale rol spelen bij het naar een hoger niveau tillen van de meet- en rapportagemethoden van bedrijven en uiteindelijk leiden tot aanzienlijke reducties. Onze ervaring leert ons dat AI direct kan bijdragen aan een vermindering van de uitstoot van bedrijven met maar liefst 40% door de beste initiatieven te identificeren, resultaten bij te houden en bedrijfsactiviteiten te optimaliseren.’ [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
De belangrijkste kenmerken van Oxand
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
Assetmanagementteams realiseren meetbare voordelen met voorspellende analyses. Bijvoorbeeld:, voorspellend onderhoud Het is aangetoond dat dit de kosten met 25-30% vermindert. Dit is een aanzienlijk bedrag, gezien het feit dat ongeplande downtime bedrijven jaarlijks ongeveer $50 miljard kost. [8].
| Verbeteringsgebied | Gemiddelde resultaten |
|---|---|
| Onderhoudskosten | 25–30%-reductie |
Resultaten voor ESG-teams
Nadat assetteams de bedrijfsvoering hebben verbeterd, profiteren ESG-teams hiervan door het automatiseren van duurzaamheidsrapportage door middel van voorspellende analyses. Dit zijn de voordelen voor hen:
- 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:
"Klimaatverandering is een van de meest onvermijdelijke en urgente uitdagingen waar de wereld voor staat. Ricoh's streven naar nul uitstoot van broeikasgassen Scope 1 en 2 tegen 2040 en het versterken van onze inspanningen om Scope 3 te verminderen, gaat verder dan alleen het versnellen van ons eigen duurzaamheidstraject." [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.
Daarnaast maken organisaties gebruik van scenariosimulaties om de impact op het milieu te evalueren, waardoor zij betere beslissingen kunnen nemen over het beheer van de levenscyclus van activa.
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].
"Het is van cruciaal belang dat de lidstaten blijk geven van een duidelijk engagement en concrete maatregelen nemen in hun langetermijnplanning. Dit omvat het vergemakkelijken van de toegang tot financiële instrumenten, het aantonen aan investeerders dat energie-efficiënte renovaties prioriteit krijgen, en het in staat stellen van overheidsinstanties om te investeren in goed presterende gebouwen." [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:
"Wij zijn zeer verheugd om deze rapporten te gebruiken om verder te werken aan het verminderen van de CO2-voetafdruk van ons bedrijf en het verhogen van de vermeden uitstoot van onze producten. Wij zijn ook verheugd om dit belangrijke werk beter te communiceren aan al onze belanghebbenden." [18].
De toekomst van duurzaam vermogensbeheer combineert menselijke expertise met voorspellende technologieën. Door slimme, datagestuurde oplossingen toe te passen, kunnen organisaties milieudoelstellingen halen, operationeel uitblinken en aan de regelgeving blijven voldoen. 911 van de 1000 bedrijven erkennen het belang van datagestuurde beslissingen. [20], Deze hulpmiddelen zijn essentieel voor het behalen van zowel ecologisch als zakelijk succes.
Verwante Blog Berichten
- 7 belangrijke statistieken voor het bijhouden van de prestaties van onroerend goed
- Voorspellend onderhoud voor activabeheer (infrastructuur en onroerend goed) is van cruciaal belang – raadpleeg de website: https://theiam.org
- Hoe voorspellend onderhoud (zonder IoT en realtime) waarde toevoegt voor eigenaren van infrastructuur en gebouwen
- Verouderde infrastructuur en levenscyclusbeheer