绿色物流与数字化，这款CP很强大！

数字化能驱动物流领域的可持续性吗？当然可以！不仅如此，从已设定的气候（环境）目标来看，这甚至是必须的。本文将详细阐述绿色物流的含义并探讨物流企业应采取什么样的措施提升可持续性。

可持续发展和资源的环保管理是当下重要的政治议题，德国政府承诺到2045年要实现气候中和，而物流行业将在实现这个目标中发挥重要作用，因为该行业造成了严重的交通拥堵，产生了大量的包装材料和废弃物，且需要大量的存储空间满足人们的生活方式。2021年，仅公路运输就占德国二氧化碳排放量的19.4%，但在跨国供应链中，公路运输的作用是不可替代的。毕竟，货物需要从A地运到B地。

一方面，为了在激烈的市场竞争中保持优势，企业必须实现数字化运营。而另一方面，企业在实施数字化方案中会优化流程，提升效率，同时也会助力企业减少碳足迹，实现可持续发展。因此，数字化不仅符合企业自身利益，还能助力企业履行社会责任，可谓一举两得。

当下物流行业的所有人都在探讨可持续发展，而绿色物流到底是什么意思呢？

绿色物流是指在企业和其供应链中，对战略、结构、流程和系统进行全面重置，以创建环保且资源节约的物流流程。这种转变旨在将可持续发展实践融入整个物流流程，从而在物流领域介入重要的生态因素。

物流行业当下正面临重大的可持续变革，在企业中，众多利益相关群组对绿色物流有不同见解：

• 企业正在主动解决这一问题
• 员工希望为有社会责任感的企业工作
• 客户和消费者希望使用环保产品和服务
• 非政府组织（NGO）呼吁采取更广泛的企业社会责任（CSR）措施
• 政治家们正在制定有关可持续发展的国家和国际法律
• 投资者们正在向企业施压，要求它们变得更加可持续

因此，物流的“绿化”进度需要以更长远的视角重新平衡生态和经济因素。

绿色物流旨在大限度减少物流流程中对环境的有害影响，同时减少对不可再生和几乎不可再生资源的消耗。因此，绿色物流涉及所有内部和外部的物流领域和流程。从仓储、包装、运输到废料处理，供应链中的每一个流程都要设计得既经济又环保。

绿色物流不仅有利于环境保护，还让企业从节约资源和更严谨的管理中获益。 而能源、物料和人力成本的降低也有利于企业发展，同时，实现数字化流程后员工的工作量也相应降低。比如简单的仓储工作由机器人完成，数字化流程能保证一切顺利运行，让生产宕机降至最低。如果能采集并分析设备数据，企业就可利用预测性维护估算出设备需要维护的时间。与那些只关注利润的企业相比，拥有可持续发展战略并愿意为未来筹谋的企业在吸引新客户和维持老客户方面更具竞争优势。

述各领域的数据可用性是通过数字化转型和数据集成实现可持续物流的关键。数据集成是实现可持续和绿色物流的基础，数字化和自动化在绿色物流的各个领域里也至关重要。

运输为例，数字化转型有助于改善运力规划。如果您掌握了行程类型、目的地和时间数据，就能更有效地装载车辆，避免昂贵的空载运行，减少环境危害。

数字化还有助于提高包装物流的可持续性。如果一个重要客户总是订购大量货物，而物流公司将这些货物集中到一辆车内，那么公司不仅可以节省运输费用，还可以节省包装费用。

高效的仓库管理软件在优化流程和可持续发展方面大有裨益。您可在创新的订单拣选技术中采用更多软件和技术，如灯光拣选、视觉拣选和语音拣选。

• 灯光拣选技术是完全无纸化的，订单拣货员在灯光的引导下抵达仓库取货点
• 另一种无纸化拣选方法是视觉拣选。增强现实技术和可穿戴设备为订单拣货员提供了寻找产品所需的信息，只要一副智能眼镜就能实现
• 在语音拣货中，订单拣货员戴上耳机，系统会告诉他去哪里拣货

当代的供应链是全球化的，复杂且涉及众多参与方，而要实现可持续物流，一定不能忽视全球化供应链带来的温室气体排放，这样的供应链应该精简，其涉及的业务包含近岸外包、优化采购、城市物流和最后一公里的问题。物流企业还可通过引入新的服务模式或参与协作物流（如与其他企业共享车辆和基础设施）来提高可持续发展能力。一些创新型初创企业、高等学府和研究机构也正在以有意义的方式帮助实施可持续发展措施。

绿色物流可从提供和使用数据开始。每家企业都已经拥有这些数据，而它们通常被存储在不同的地方，不同的系统中，无法得到恰当的使用。为了充分利用您的数据，您需要专业的数据集成方案，庆幸的是，数据集成并不困难，任何企业都可马上实施。

绿色物流与数字化和数据休戚相关，且在物流的各个领域都是如此，善用数据会让物流企业实现数字化和可持续发展。

如果无法将大量有价值的数据无缝整合到流程中，就很难实施绿色物流。SEEBURGER通过管控实际物流流程中的数据流并将供应链参与各方的IT系统进行整合来帮助企业实现可持续发展目标，即创建一个数字物流生态系统。内部流程可通过我们的EAI和API功能轻松连接，外部供应商可通过B2B/EDI和MFT或SEEBURGER连接器连接。

事实上，可用数据越多，提供数据的速度越快，从数据中获益的范围越大，企业及其合作伙伴就越能简化流程，这样就会节省能源和资源。