Data inzetten om bij te dragen aan de klimaatdoelen, tijdens en na de coronacrisis
Data en artificial intelligence voor een snellere energietransitie
30 september 2020 -
Het coronavirus zette de wereld in een paar weken tijd volledig op zijn kop. Veel bedrijven moesten keihard op de rem of kwamen zelfs stil te liggen. Hoe kunnen zakelijke beslissers, in een tijd waarin ze op economisch vlak alle zeilen moeten bijzetten, helpen om afgesproken klimaatdoelen te blijven behalen of zelfs op te schalen?
Voor het initiëren en langdurig managen van effectieve maatregelen zijn technologische oplossingen zoals artificial intelligence en tools voor gegevensanalyse van onschatbare waarde. Diederick Beels, Sales Director Benelux bij Tableau Software, zet drie succesvoorbeelden op een rij.
Het is de afgelopen maanden kristalhelder geworden hoezeer onze economie en levensstijl samenhangen met het welvaren van onze planeet. Een goed doordacht milieuplan - dat voorziet in een reductie van de CO2-voetafdruk en duurzame businessmodellen- is dan ook belangrijker dan ooit tevoren. Overheden vervullen hierbij een sleutelrol. Neem bijvoorbeeld de recente maatregelen die de Franse overheid heeft genomen ten aanzien van de auto-industrie. Autofabrikanten krijgen alleen financiële steun in het kader van de coronacrisis als zij beloven om zich toe te leggen op de productie van schone voertuigen. Het is echter belangrijk dat bedrijven zelf stilstaan bij de impact van hun activiteiten op het milieu is en op basis daarvan stappen zetten.
De afgelopen maanden heeft digitale technologie veel organisaties in staat gesteld om hun werkzaamheden (al dan niet aangepast) voort te zetten. Op vergelijkbare wijze kan digitalisering gecombineerd met een duurzaam businessmodel bestuurders helpen om bedrijfsdoelstellingen en klimaatdoelen in evenwicht te brengen.
Energieverbruik en CO2-uitstoot terugdringen met hulp van data
Bedrijven kunnen een positieve bijdrage leveren aan het milieu door de CO2-uitstoot en energieverspilling terug te dringen. Om effectieve maatregelen te formuleren en managen is het daarbij raadzaam om beslissingen te nemen op basis van actuele data. Er kan dan gekeken worden naar drie verschillende datadimensies: contextuele-, dynamische- en kwalitatieve data.
Contextuele data betreft informatie die wordt gegenereerd door bijvoorbeeld slimme energiemeters en verbonden sensoren die temperatuur, zonlicht en de vochtigheidsgraad meten. Deze data maakt het mogelijk om op elk gewenst moment klimaatindicatoren te meten. Dan is er dynamische data, waarmee verandering in kaart gebracht wordt, bijvoorbeeld van het verbruik van water en energie op bedrijfslocaties, of van het zakelijke weggebruik. De derde dimensie is tot slot die van de kwalitatieve data. Die omvat essentiële informatie over de lucht- en waterkwaliteit. Door data uit deze drie dimensies te correleren en te combineren met bedrijfseigen data, die bijvoorbeeld in open ruimtes of binnen de toevoerketen wordt verzameld, kunnen managers nieuwe maatregelen treffen en de effectiviteit daarvan bewaken.
Sensoren: de ultieme bron van informatie
Met het internet verbonden objecten zijn in dit verband van cruciaal belang. De data die sensoren aanleveren maakt het bijvoorbeeld mogelijk om veranderingen in verbruikspatronen in kaart te brengen en om oplossingen voor energiebesparing in te richten (energiemeters, spreiding van pieken in het energieverbruik). Bij onregelmatigheden kunnen organisaties problemen detecteren en aanpakken voordat ze zich verspreiden.
Dankzij de detectie van lekken of systeeminefficiëntie kunnen organisaties peperdure energierekeningen, nodeloze kosten en milieuschade voorkomen. Context en correlatie maken het mogelijk om te identificeren wat niet goed werkt, maar ook wat wel werkt.
Data en artificial intelligence voor een snellere energietransitie
Nu steeds meer consumenten voorstander zijn van verantwoordelijker consumptiepatronen kan artificial intelligence (AI) de ontwikkeling van de circulaire economie een impuls geven. Dit draagt ook bij aan de energietransitie. Er zijn al diverse initiatieven in het leven geroepen om vervuiling tegen te gaan, zoals inzamelingsprogramma’s, recycling en maatregelen om de productlevenscyclus te verlengen.Voor het sorteren van afval worden bijvoorbeeld robots ingezet die met artificial intelligence het beeldmateriaal van producten op de sorteerband analyseren om te bepalen of de producten te hergebruiken zijn. De AI voert daarbij berekeningen uit en analyseert allerlei data, zoals de temperatuur, de materiaalkenmerken, de vochtigheidsgraad en zelfs mogelijke gebreken. In de maakindustrie kan dergelijke technologie voor gegevensanalyse fabrikanten helpen met het optimaliseren van de energie-efficiëntie van huishoudelijke apparatuur.
De bovengenoemde praktijkvoorbeelden zijn bij uitstek toekomstgerichte businessmodellen. En die hebben we nodig. Deze crisis is niet zomaar een voetnoot in onze geschiedenis. Het zal steeds belangrijker worden dat bedrijven duurzaamheid nastreven en stilstaan bij hun impact op het milieu. Data zullen hen helpen om maatregelen te ontwikkelen, evalueren en managen en zal hen in staat stellen om een cruciale bijdrage te leveren aan de langverwachte transformatie naar een minder vervuilende, energie-efficiëntere economie.
