收集排放数据并确定价值链排放量最大的环节后，企业就可以采取有针对性的减排措施。使用自动化数字工具进行测量的企业全面测量排放量的可能性是其他企业的 2.5 倍。从原材料采购和制造到物流和运输，准确的报告使企业能够通过限制排放的技术在供应链的每个环节实施减排措施。
制造商正以更快的速度转向人工智能驱动的解决方案，例如预测性维护 (PdM) 和能源优化。除了将维护成本降低高达 40% 之外，PdM 还通过“故障前修复”来限制更换零件的需求，从而降低碳排放。
以确定消耗过多能源的设备和流程
人工智能的一种应用是分析来自物联网 (IoT) 设备的数据，。该领域的机器学习软件公司 Fero Labs 正在利用这一点来优化能源使用。从降低汽车供应商的废品率到优化炼油厂的混凝土剥落，物联网和机器学习的结合对提高可持续性具有深远的影响，特别是在高排放行业。例如，世界经济论坛的一份报告估计，迅速采用这些类型的数字技术可以将能源、材料和移动领域的排放减少 4% 至 10%。Fero Labs 与洗衣粉和织物柔顺剂生产领域的领先企业汉高等公司合作，在选定的工厂引入了其技术，以简化工厂工程师的预测和维护。
因此价值链分销环节 秘鲁电子邮件清单 的脱碳需要部署多种解决方案。在这里，人工智能可以应用于各种运输类型，但具体到卡车运输，它占全球二氧化碳排放量的 9% ，它可以缩短行程时间并优化存储容量以限制燃料浪费。
数字货运经纪平台是该领域的一个显著发展，并说明了人工智能可以发挥的真正作用。OnTruck 是一家在公路货运中使用人工智能工具的公司，该公司将卡车“空载里程”（车辆空载行驶）的比例从 44% 降低到 19%。这项创新在减少不必要的燃料消耗、降低成本和减少道路排放方面发挥了核心作用。鉴于2023 年欧盟公路货运车辆行驶距离的五分之一都是空车，这些技术至关重要。
技术创新也在推动向碳中性燃料和推进方法的转变。一些企业使用替代燃料和电池来减少其供应链排放，而另一些企业则采用带有风力推进帆的货船。例如，芬兰公司 Norsepower 生产的帆与航程优化技术相结合，可节省高达28% 的二氧化碳排放量。随着国际海事组织碳强度指标 (IMO CII) 的出台，这项技术已成为一项运营必需品。通过为这些技术提供部署机会，投资者和企业在激活海上脱碳方面发挥着关键作用。该领域的一项引人注目的举措是 OGCI 支持的 Remarccable 项目，该项目于 10 月与国际海事组织合作宣布，是世界上第一个端到端船上碳捕获试点项目。