CBAM Part 4 : 탄소 배출 측정을 위한 혁신적인 기술, 솔루션

1. 실시간 데이터를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합

• 탄소 배출 측정의 가장 중요한 발전 중 하나는 기업에 실행 가능한 실시간 데이터를 제공하는 하드웨어와 소프트웨어 시스템의 통합입니다. 이러한 솔루션은 강력한 센서 기술과 정교한 데이터 분석을 결합하여 이전보다 더 정확하고 효율적으로 탄소 배출량을 추적합니다.
• 이러한 혁신의 핵심에는 다양한 운영 영역에 배포하여 공급망의 모든 단계에서 배출 데이터를 측정할 수 있는 사물 인터넷(IoT) 센서가 있습니다. 예를 들어, 운송 부문에서는 IoT 지원 장치를 차량에 설치하여 연료 소비, 엔진 성능 및 배출 수준을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 센서는 차량의 탄소 배출량에 대한 세부적인 세부 정보를 제공하므로 물류 회사는 연료 소비 및 배출량을 줄이는 현장 조정을 수행할 수 있습니다.

 

• 마찬가지로, 제조 환경에서 센서는 다양한 기계 및 프로세스 전반에 걸쳐 에너지 사용량을 추적할 수 있으므로 기업은 불필요한 배출을 초래하는 비효율적인 관행을 식별할 수 있습니다. 기계 작동 최적화, 냉난방 시스템 조정, 조명 미세 조정 등을 통해 실시간 데이터는 기업이 탄소 배출량을 최소화하는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 제공합니다.

 

• 이러한 센서에서 수집된 데이터는 정교한 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼으로 전송되어 정보를 집계하고 분석하여 실시간 보고서와 실행 가능한 통찰력을 생성합니다. 이러한 플랫폼은 고급 알고리즘을 사용하여 배출량을 추적할 뿐만 아니라 패턴, 추세 및 개선이 가능한 영역을 식별합니다. 예를 들어, 배송 차량이 특정 경로나 특정 기상 조건에서 지속적으로 예상보다 높은 배출량을 나타내는 경우 소프트웨어는 환경 영향을 최소화하기 위해 경로를 최적화하거나 운전 행동을 조정하는 제안을 제공할 수 있습니다.

 

• 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 통합은 탄소 배출 측정을 위한 완벽한 엔드투엔드 솔루션을 만들어 기업이 환경에 미치는 영향을 실시간으로 모니터링, 보고 및 줄이는 데 필요한 도구를 제공합니다. 정확한 데이터 수집과 고급 분석의 결합은 기업이 지속 가능성에 접근하는 방식을 혁신하여 이전에는 달성할 수 없었던 수준의 정확성과 효율성을 제공합니다.

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2. AI와 머신러닝 : 게임 체인저

• 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 실시간 추적 및 보고 기능이 제공되지만 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)은 예측 분석과 보다 스마트한 의사결정을 지원하여 이러한 솔루션을 한 단계 더 발전시킵니다. 이러한 기술은 기업에 더 깊은 통찰력과 더 정확한 예측을 제공하기 위해 점점 더 탄소 배출 측정 시스템에 통합되고 있습니다.

 

• AI와 ML의 주요 이점 중 하나는 방대한 양의 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴과 추세를 탐지하는 능력입니다. 
• AI 알고리즘은 수년간의 과거 데이터를 처리하여 날씨 패턴, 생산 일정, 공급망 중단 등 배출량에 큰 영향을 미치는 특정 변수를 식별할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 문제가 발생하기 전에 탄소 배출을 완화하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.
• AI 시스템은 예상되는 수요 급증으로 인해 특정 생산 라인이 다음 분기에 배출 임계값을 초과할 가능성이 있다고 예측할 수 있습니다. 이 정보를 통해 회사는 에너지 소비를 줄이거나 그에 따라 운영을 조정하는 조치를 취하여 배출량이 통제할 수 없을 정도로 증가하는 것을 방지할 수 있습니다.

 

• 또한 AI와 ML을 사용하여 배출 감소 전략을 최적화할 수도 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 훈련하여 다양한 시나리오를 평가하고 과거 성능과 실시간 데이터를 기반으로 배출량을 줄이는 가장 효과적인 방법을 추천할 수 있습니다. 이러한 시스템은 에너지 사용, 공급망 물류 또는 운송 경로와 같은 요소를 분석하고 탄소 배출량을 줄일 뿐만 아니라 운영 효율성과 비용 효율성을 향상시키는 조정을 제안할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 환경적 이익과 경제적 이익을 동시에 얻을 수 있습니다.

 

• 탄소 배출 측정에서 AI와 ML의 역할은 효율성 그 이상입니다. 이는 또한 정확성과 확장성을 높이는 데에도 기여합니다. 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 기능을 갖춘 이러한 시스템은 여러 생산 현장, 다양한 공급망 및 광범위한 운영 활동을 갖춘 크고 복잡한 조직의 배출 추적을 처리할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 이러한 모든 소스의 배출량 데이터를 집계하고 분석하여 기업에 탄소 배출량에 대한 통합되고 포괄적인 보기를 제공합니다. 이를 통해 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 지속 가능성을 위한 더욱 강력한 전략을 수립할 수 있습니다.

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3. 비즈니스 전략에서 탄소 배출 측정의 역할

• IoT, AI, 기계 학습과 같은 혁신적인 기술의 통합은 기업이 탄소 배출량을 측정하는 방법뿐만 아니라 지속 가능성을 전체 비즈니스 전략에 통합하는 방법도 변화시키고 있습니다. 탄소 배출 측정은 규제 준수 요구 사항에서 비즈니스 성과의 핵심 동인으로 발전했으며, 이는 운영 효율성에서 브랜드 평판에 이르기까지 모든 것에 영향을 미치는 전략적 의미를 갖습니다.

 

• 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하려는 기업의 경우 비즈니스 전략을 지속 가능성 목표에 맞추는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 정확한 탄소 배출 측정을 통해 기업은 비용 절감 및 프로세스 개선 기회를 식별하고 환경에 미치는 영향을 줄이면서 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다. 
• 예를 들어 기업은 여러 사이트에서 에너지 소비 및 배출 데이터를 모니터링하여 에너지 절약 계획이 가장 큰 영향을 미칠 영역을 식별할 수 있습니다. 기계 업그레이드, 생산 일정 최적화, 폐기물 감소 등 기업에서는 배출 데이터를 활용하여 환경에 도움이 될 뿐만 아니라 수익도 향상시키는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

 

• 또한 탄소 배출 측정을 비즈니스 전략에 통합하면 기업이 규제 요구 사항보다 앞서 나갈 수 있습니다. 전 세계 정부가 지속적으로 환경 기준을 강화함에 따라, 이미 포괄적인 배출 추적 시스템을 채택한 기업은 새로운 규정을 준수할 수 있는 역량을 더욱 갖추게 될 것입니다. 또한 이들 기업은 세금 감면, 탄소 배출권, 녹색 금융 옵션 등 지속 가능성을 위한 인센티브를 활용할 수 있는 더 강력한 위치에 있게 됩니다.

 

• 정확한 탄소 배출 측정은 또한 기업이 투자자, 고객 및 기타 이해관계자와 소통하는 능력을 향상시킵니다. 투명성과 책임성이 가장 중요한 오늘날의 비즈니스 환경에서 신뢰할 수 있는 배출량 데이터를 통해 지속 가능성에 대한 의지를 입증할 수 있는 기업은 투자를 유치하고 고객 충성도를 확보하며 브랜드 평판을 높일 가능성이 더 높습니다. 실제로 최근 보고서에 따르면 소비자의 72%가 지속 가능성에 전념하는 기업에서 구매할 가능성이 더 높으며 투자자들은 기업을 평가할 때 ESG(환경, 사회, 지배구조) 요소를 점점 더 우선시하고 있는 것으로 나타났습니다. 배출량 측정을 전체 전략에 통합함으로써 기업은 규정을 준수할 수 있을 뿐만 아니라 장기적인 성공을 이끄는 경쟁 우위를 구축할 수 있습니다.

 

• 비즈니스 세계가 보다 지속 가능한 미래로 전환함에 따라 정확한 탄소 배출량 측정은 효과적인 비즈니스 전략의 초석이 되었습니다. 실시간 추적, AI 기반 분석, 하드웨어-소프트웨어 통합의 결합을 통해 기업은 환경에 미치는 영향을 정확하고 효율적으로 관리할 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 혁신은 기업이 탄소 배출량을 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 빠르게 진화하는 글로벌 경제에서 장기적인 성장을 이룰 수 있도록 도와줍니다.

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국제표준 물류 탄소 측정 GLEC 프레임워크 기반의 Nocode 솔루션

 

GLEC - Global Logistic Emission Coordinator

GLEC CLOUD는 국제표준 기반의 물류 배출량 관리 솔루션입니다. 

물류기업들이 국제 표준에 적합한 물류 탄소배출량을 측정하고 관리할 수 있도록 지원하여 ESG 목표 달성을 지원합니다. 우리는 글로벌 물류 산업의 탈탄소화를 기원합니다.

GLEC 고객상담 양식

 

물류배출 국제표준 지침서 한글본 신청