Hvordan AI-ruteoptimalisering reduserer CO2 i veitransport

I veitransport er tid penger – og stadig oftere CO2. Lastebiler holder forsyningskjeder i gang, men dieselmotorer slipper ut betydelige mengder klimagasser (GHG). Veitrafikk står for ~15 % av globale CO2-utslipp og godslastebiler for ~29 % av transportutslippene. Logistikkaktører må både kontrollere kostnader og redusere utslipp. AI-ruteoptimalisering gir en praktisk vei mot grønnere transport uten å ofre servicenivåer.

Hvorfor smartere rutevalg trengs

Transport står for rundt en femtedel av globale CO2-utslipp. Tunge kjøretøy forbruker mye diesel og slipper ut CO2, NOx og partikler. Ineffektivitet forverrer bildet: i USA er 15–20 % av kilometerne tomkjøring (~87 Mt CO2e), og enkelte EU-land over 30 %. Kø, suboptimal rutelegging, dårlig match last/kapasitet og lang tomgang øker forbruket.

Tradisjonell rutelegging baseres på statiske kart, erfaring og manuelle beslutninger, og overser ofte dynamikk (live trafikk, vær, tidsvinduer, kjøretøyeffektivitet), som gir omkjøringer, forsinkelser og overforbruk. AI benytter avanserte algoritmer for å finne mest effektiv stoppsekvens og kobler telematikk, trafikk- og værdata, kjøretøydata og ordrebegrensninger for å minimere distanse, tid eller utslipp.

Slik fungerer AI-ruteoptimalisering

Kjerneelementer:

• Sanntidsdata (telematikk, IoT, trafikk-APIer, vær)
• Optimaliseringsalgoritmer (VRP-varianter: tidsvinduer, kapasitet, pickup/delivery)
• Maskinlæring for restid og utslippsestimat
• Fler-mål: minimere utslipp i tillegg til kost/distanse

Gevinster i praksis

• Mindre tomkjøring
• Kortere kjøretider ved å unngå kø
• Stabile servicenivåer med realistisk ETA og dynamisk omruting
• Utslipp per sending for rapportering og rutevalg

Integrasjon i digitale speditørplattformer

Størst effekt oppnås i digitale plattformer som samler TMS, WMS, ordrer og transportører: strakstilbud, automatiserte dokumenter, sanntidsoversikt og CO2-beregning per sending.

Logifies plattform kobler AI-ruting til moderne TMS for planlegging, booking og oppfølging av bærekraftsmål på ett sted; automatisering og datainnsamling frigjør tid til avvik og kundeservice.

Utfordringer og hensyn

Datakvalitet/tilgjengelighet, kostnader/personvern, integrasjon med TMS/WMS og regel-/avtaleføringer (kjøretid, avtaler, SLA) krever planlegging.

Mot grønnere logistikk

AI-ruteoptimalisering er et effektivt virkemiddel for å avkarbonisere veitransport gjennom mindre tomkjøring, kortere distanser og bedre utnyttelse. Caser som UPS ORION viser betydelige besparelser. Integrert i digitale plattformer gir det sanntidsinnsikt, bedre kundeopplevelse og robust drift.

For å nå net-zero og være konkurransedyktig bør AI-ruting prioriteres. Med teknologipartnere som Logifie kan virksomheter utnytte AI uten å bygge selv. Start med baseline, lukk datagap, piloter på deler av flåten og mål drivstoff, utslipp og service; skaler deretter og kombiner med grønn flåte og samlasting.

Ved å ta i bruk AI-ruteoptimalisering nå tar bransjen et stort steg mot bærekraftig og kostnadseffektiv veitransport.

Kilder