物流のCO₂排出量を可視化 ― データに基づく改善を支援

01課題

排出量の算定に必要なデータが分散している

CO₂排出量を確認するには、輸送手段、車種、走行距離、燃料使用量、輸送重量など、さまざまなデータが必要です。

自社便と委託輸送が混在している場合や、複数の運送会社を利用している場合には、データの形式や管理方法が異なることがあります。

担当者がこれらの情報を手作業で集めて整理すると、集計に時間がかかり、継続的な分析が困難になります。

02解決策

物流データを集約し、排出量の算定・分析を自動化

配送管理システム、車両管理システム、燃料データ、運送会社から受け取る実績データなどを連携し、算定に必要な情報を集約します。

これにより、

といった一連の業務を効率化できます。

AIやデータ分析を活用し、積載率、輸送手段、配送頻度などの違いによる排出量の傾向を比較することもできます。

03活用例

こんな業務に活用できます

• 走行距離・燃料使用量データの収集
• 自社便・委託輸送の実績データ統合
• 配送・輸送単位でのCO₂排出量算定
• 拠点・地域・輸送手段別の排出量分析
• 積載率と排出量の関係分析
• CO₂排出量が多い輸送条件の抽出
• 改善施策実施前後の比較
• 社内・取引先向けレポート作成

04期待される効果

排出量を把握し、継続的に改善できる物流へ

物流データを一元的に管理することで、排出量の算定に必要な情報を集める時間を減らし、継続的に状況を確認できるようになります。

どの拠点、輸送手段、配送条件で排出量が多いのかを把握することで、積載率の改善、輸送手段の見直し、配送頻度の調整などを検討するための判断材料になります。

Robo Labは、クラウド、データ連携、自動化、分析技術を活用し、物流に伴うCO₂排出量の可視化と改善活動を支援します。