De los datos a la estrategia: cómo el sector marítimo utilizará la inteligencia de emisiones

Durante mucho tiempo, los datos de emisiones del transporte marítimo se utilizaron principalmente para elaborar inventarios, producir informes de sostenibilidad y cumplir con las exigencias regulatorias. Sin embargo, a medida que avanza la descarbonización, esta información comienza a asumir una función más estratégica.

En este contexto, DatamarLab desarrolla iniciativas para investigar cómo los datos operativos reales, la tecnología y las metodologías científicas pueden ampliar la inteligencia de emisiones en el transporte marítimo. El objetivo es contribuir a que esta información deje de limitarse al registro del desempeño pasado y comience, gradualmente, a apoyar las decisiones operativas y comerciales.

En el futuro, la inteligencia de emisiones podrá ayudar a navieras, terminales portuarias, agentes de carga, exportadores e importadores a comparar rutas, identificar ineficiencias, evaluar proveedores y planificar inversiones.

Esta transformación dependerá de un factor esencial: la capacidad de producir datos suficientemente detallados, comparables y trazables.

Una cifra consolidada puede mostrar cuánto carbono se emitió. Sin embargo, para apoyar una decisión, es necesario comprender por qué se produjo ese resultado, qué factores operativos influyeron en él y cómo podrían comportarse otras alternativas.

¿Qué es la inteligencia de emisiones en el transporte marítimo?

La inteligencia de emisiones es el uso organizado y contextualizado de datos de carbono para comprender operaciones, comparar escenarios y apoyar la toma de decisiones.

Esto significa ir más allá de la aplicación de un factor promedio de emisiones a la carga o a la distancia recorrida. Un análisis más detallado puede considerar variables como:

• tipo y tamaño de la embarcación;
• velocidad de navegación;
• tecnología del motor;
• combustible utilizado;
• calado;
• capacidad y nivel de utilización del buque;
• volumen y tipo de carga;
• presencia de contenedores refrigerados;
• ruta y distancia recorrida;
• escalas y transbordos;
• tiempo de espera en los puertos;
• condiciones de las operaciones portuarias.

Cuando estas variables se analizan de manera conjunta, los datos dejan de limitarse a registrar las emisiones pasadas y comienzan a explicar el perfil de carbono de un viaje.

De los informes a la toma de decisiones

La utilización de los datos de emisiones por parte del sector marítimo puede dividirse en tres etapas.

Emisiones como obligación

En la primera etapa, los datos se utilizan para inventarios, informes ambientales, objetivos corporativos y cumplimiento regulatorio.

La pregunta principal es:

¿Cuánto se emitió?

Esta información es indispensable para establecer una línea de base y monitorear la evolución de las emisiones. Sin embargo, un resultado agregado no siempre explica qué condiciones operativas contribuyeron a la cifra final.

Emisiones como indicador operativo

La segunda etapa comienza cuando las emisiones se relacionan con las condiciones reales de un viaje o de una operación.

La pregunta pasa a ser:

¿Qué factores influyeron en este resultado?

El análisis puede revelar el impacto de la velocidad, el tiempo de espera, el combustible, la utilización de la embarcación o la necesidad de refrigeración de la carga.

De esta manera, los datos pueden ayudar a identificar ineficiencias y facilitar comparaciones entre operaciones similares.

Emisiones como variable estratégica

En la tercera etapa, el desempeño en materia de carbono comienza a formar parte de las decisiones comerciales y estratégicas.

La pregunta se convierte en:

¿Cómo puede esta información mejorar una decisión futura?

En este escenario, las emisiones no sustituyen criterios tradicionales como precio, tiempo de tránsito, capacidad, confiabilidad y calidad del servicio. Añaden una nueva dimensión al análisis.

El desempeño en carbono podrá considerarse, por ejemplo, al seleccionar una ruta, contratar un proveedor logístico, planificar una flota o evaluar un proyecto de infraestructura portuaria.

Cómo las navieras podrán utilizar los datos de emisiones

Para las compañías navieras, la inteligencia de emisiones podrá apoyar análisis por buque, servicio, tramo o viaje.

Las navieras podrán relacionar los resultados de emisiones con factores como velocidad, consumo de combustible, utilización de la capacidad, perfil de la carga y tiempos de permanencia en los puertos.

Entre las posibles aplicaciones se encuentran:

• comparar el desempeño de diferentes embarcaciones;
• evaluar escenarios de velocidad;
• identificar tramos con mayor consumo;
• analizar combustibles y tecnologías de propulsión;
• planificar la renovación o adaptación de la flota;
• responder a exigencias regulatorias y comerciales;
• desarrollar servicios marítimos de menores emisiones.

Esta capacidad será especialmente importante a medida que aumenten los costos relacionados con el carbono y las empresas necesiten justificar sus inversiones en nuevas tecnologías.

Cómo las terminales portuarias podrán utilizar esta inteligencia

En las terminales, los datos de emisiones podrán relacionarse con la utilización de equipos, el movimiento de cargas, los tiempos de espera y la permanencia de los buques.

La inteligencia de emisiones podrá ayudar a evaluar:

• electrificación de equipos;
• eficiencia del movimiento portuario;
• reducción de los tiempos operativos;
• disponibilidad de suministro eléctrico en tierra;
• infraestructura para combustibles alternativos;
• impactos ambientales de proyectos de expansión.

Los datos también podrán mostrar cómo las operaciones de una terminal afectan el desempeño de toda la cadena logística, en lugar de limitarse a las emisiones generadas dentro del área portuaria.

Nuevas posibilidades para los agentes de carga

Los agentes de carga suelen presentar alternativas basadas en precio, tiempo de tránsito, frecuencia, capacidad y confiabilidad. En el futuro, el desempeño en carbono podrá incorporarse a estas comparaciones.

Un freight forwarder podrá mostrarle al cliente que una opción es más rápida, mientras que otra presenta una estimación de emisiones más baja.

Sin embargo, estas comparaciones deberán utilizar criterios equivalentes. No será suficiente presentar cifras producidas mediante metodologías diferentes como si fueran directamente comparables.

La confiabilidad de la información podrá convertirse en una ventaja competitiva para los agentes capaces de explicar:

• qué datos se utilizaron;
• qué etapas de la operación fueron consideradas;
• cómo se calculó la estimación;
• qué limitaciones se aplican al resultado.

Exportadores e importadores tendrán una visión más detallada de sus cadenas

Los propietarios de las cargas enfrentan una presión creciente para comprender las emisiones generadas a lo largo de sus cadenas de suministro.

Los datos más granulares podrán ayudarlos a analizar el componente logístico de sus emisiones, evaluar transportistas y responder a solicitudes de clientes, inversionistas y socios comerciales.

Entre las posibles aplicaciones se encuentran:

• comparar alternativas de transporte;
• evaluar rutas y proveedores;
• identificar las etapas más intensivas en carbono;
• atender los objetivos ambientales de los clientes;
• apoyar los inventarios de emisiones indirectas;
• incluir criterios ambientales en licitaciones y contratos.

Para los exportadores de carnes, frutas y otros productos refrigerados, por ejemplo, el análisis podrá considerar no solo la distancia, sino también el consumo de energía asociado a los contenedores refrigerados durante el viaje.

La ruta más corta no siempre tendrá las menores emisiones

Al comparar dos alternativas logísticas, la ruta más corta puede parecer automáticamente la opción con menores emisiones. En la práctica, el resultado depende de muchas otras variables.

Una ruta más corta puede utilizar una embarcación menos eficiente, operar con una baja utilización de su capacidad o incluir largos períodos de espera. Otra alternativa puede recorrer una distancia mayor, pero utilizar un buque más eficiente, aprovechar mejor su capacidad y permanecer menos tiempo en los puertos.

Los transbordos, los tramos terrestres, la velocidad, el combustible y el tipo de carga también pueden modificar el resultado.

Por lo tanto, una comparación relevante requiere una metodología capaz de reconstruir cada escenario y explicar cómo se produjo la estimación.

La trazabilidad será indispensable

Para influir en decisiones comerciales, un resultado de emisiones deberá ser más que una cifra presentada en un panel.

Los usuarios necesitarán conocer:

• el origen de los datos;
• el período analizado;
• las etapas logísticas incluidas;
• las premisas adoptadas;
• la metodología de cálculo;
• el nivel de incertidumbre;
• las limitaciones de la comparación.

La trazabilidad no significa que las estimaciones estén libres de incertidumbre. Significa que el recorrido entre el dato original y el resultado final puede comprenderse, verificarse y, cuando sea posible, reproducirse.

Esta transparencia será especialmente importante cuando la información sobre emisiones influya en contratos, inversiones, objetivos ambientales o mecanismos relacionados con el carbono.

El desafío de transformar datos operativos en inteligencia

La disponibilidad de grandes volúmenes de datos no produce inteligencia de manera automática.

La información debe organizarse, relacionarse con su contexto operativo y procesarse mediante metodologías consistentes. También será necesario establecer criterios para comparar rutas, embarcaciones, cargas y períodos operativos.

El desafío consiste en combinar granularidad, cobertura y confiabilidad sin crear una falsa sensación de precisión.

Un resultado muy detallado puede parecer concluyente, pero continuará dependiendo de la calidad de los datos de entrada y de las premisas utilizadas por el modelo. Por eso, la calibración, la validación científica y la documentación serán fundamentales.

DatamarLab prueba una metodología bottom-up

En este contexto se desarrolla el trabajo de DatamarLab, iniciativa creada para conectar datos marítimos, tecnología, ciencia y toma de decisiones.

Su primera Prueba de Concepto investiga una metodología bottom-up para estimar emisiones a partir de las condiciones operativas de un viaje real.

Aplicado inicialmente al portacontenedores EVER FAME, el modelo considera información como conocimientos de embarque, calados, tiempos de escala, velocidad y características de la embarcación. El cálculo se realiza por tramo y por componente, incluidos el motor principal, los motores auxiliares, la caldera y los contenedores refrigerados.

El análisis preliminar mostró, entre otros aspectos, la importancia del perfil de la carga. En los tramos cortos de cabotaje realizados a baja velocidad, el consumo atribuido a los contenedores refrigerados superó el consumo del motor principal.

Este resultado demuestra por qué la distancia y la capacidad nominal no son suficientes para explicar las emisiones generadas por una operación marítima.

La metodología está siendo ampliada para reconstruir el viaje completo de cada contenedor, incluidos múltiples tramos y transbordos. El modelo también se encuentra en fase de calibración, con el objetivo de alcanzar un error porcentual absoluto medio inferior al 15%.

DatamarLab también mantiene una alianza con USP RCGI orientada al desarrollo de metodologías más transparentes y trazables.

Actualmente, la iniciativa no ofrece todas las aplicaciones estratégicas analizadas en este artículo. Su objetivo es investigar y desarrollar parte de la base metodológica necesaria para que estas aplicaciones puedan hacerse realidad.

El futuro de la inteligencia de emisiones marítimas

La transformación de los datos de carbono en una variable estratégica ocurrirá de manera gradual.

En primer lugar, el sector necesitará mejorar la calidad y la cobertura de la información. Luego será necesario avanzar en la calibración de los modelos, la transparencia metodológica y la comparación de resultados producidos bajo condiciones equivalentes.

A medida que esta infraestructura madure, la inteligencia de emisiones podrá apoyar decisiones relacionadas con rutas, flotas, terminales, proveedores, contratos e inversiones.

El principal avance no será simplemente calcular cuánto emitió el transporte marítimo. Será comprender qué produjo ese resultado y utilizar ese conocimiento para evaluar las decisiones futuras.

DatamarLab trabaja para contribuir a esta evolución mediante el desarrollo de metodologías que conecten datos operativos reales, conocimiento científico y las necesidades de los diferentes participantes de la cadena marítima.

Conozca las iniciativas de DatamarLab y acompañe el desarrollo de nuevas metodologías para transformar datos marítimos en inteligencia accionable: https://www.datamar.com/es/datamar-lab