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인간 또는 자동 배달에 대한 탄소 발자국 동일, 새로운 연구 결과

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A 새로운 연구 인간이나 로봇이 패키지를 배송할 때마다 탄소 발자국이 동일하다는 사실을 발견했습니다. 새로운 발견은 부분적으로 온라인 쇼핑 증가를 야기한 COVID-19 팬데믹으로 인해 꾸준히 증가하고 있는 자동 배송에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 

미시간 대학의 연구원들은 먼저 전기 및 가스 구동 자율 차량과 두 다리 로봇에 의존하는 첨단 주거 패키지 배송 시나리오의 환경적 영향을 살펴보았습니다. 정문. 그런 다음 이러한 영향을 인간 운전자가 수동으로 패키지를 배달하는 전통적인 접근 방식과 비교했습니다.

연구 결과에 따르면 로봇과 자동화는 패키지 공간의 20% 미만을 차지하지만 대부분의 온실 가스 배출은 차량에서 발생합니다. 패키지의 풋프린트는 차량 파워트레인 및 연비와 밀접한 관련이 있으며, 전기 자동차로 전환하면서 사용하는 전기의 탄소 강도를 줄이는 것이 패키지 배송에서 풋프린트를 줄이는 데 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 

연구원의 연구는 12개의 교외 배달 시나리오에 대한 수명 주기 분석을 중심으로 진행되었으며 차량 및 로봇 제조 및 폐기로 인한 온실 가스도 고려합니다. 

Gregory Keoleian은 UM School for Environment and Sustainability의 Peter M. Wege 지속 가능 시스템 교수이자 토목 및 환경 공학 교수입니다. 

“우리는 교외 지역에서 이 자동 소포 배달의 에너지 및 탄소 발자국이 기존의 사람이 운전하는 차량과 유사하다는 것을 발견했습니다. 차량 자동화를 통한 더 나은 연비의 이점은 자동화된 차량 전력 요구 사항으로 인한 더 큰 전기 부하로 상쇄되었습니다.”라고 Keoleian은 말했습니다.

“연구한 모든 배송 시스템에서 차량 사용 단계는 온실 가스 배출의 가장 큰 단일 원인이며 지속 가능한 소포 배송을 위한 저탄소 연료의 필요성을 강조합니다. 전기 자동차를 배치하면서 그리드를 탈탄소화하는 것이 매우 중요합니다.”라고 그는 계속 말했습니다. 

COVID-19가 배송에 미치는 영향

현재 비접촉식 배송이 증가한 이면에는 전자상거래와 COVID-19라는 두 가지 추진 요인이 있습니다. 이 때문에 자율주행차와 로봇이 그 과정에서 더 많이 활용되고 있다. UPS 및 Waymo와 같은 상위 기업은 현재 자율 배송을 테스트하고 있으며 Ford Motor Co. 및 Agilitic Robotics는 차량에서 정문까지 패키지를 배송할 수 있는 두 다리 보행 로봇을 테스트하고 있습니다. 

Allied Market Research에 따르면 자동 라스트 마일 배송 시장은 11.9년까지 2030억 달러까지 성장할 가능성이 있습니다. 라스트 마일 배송이란 지역 유통 센터에서 고객에게 제품을 배송하는 마지막 단계를 의미합니다. 이것은 또한 공급망에서 가장 탄소 집약적인 지점입니다. 

최근 연구에 따르면 자동화된 라스트 마일 솔루션은 도시에서 배송 비용을 10%에서 40% 사이로 줄일 수 있지만 환경 영향을 둘러싼 많은 질문이 여전히 있습니다.

팀의 연구

팀은 XNUMX가지 배송 시나리오와 XNUMX가지 차량 플랫폼 및 배출량을 조사했습니다. 

세 가지 배송 시나리오에는 패키지를 배송하기 전에 사람이 차량을 타고 이웃 주변의 "마지막 마일"을 운전하는 기존 방식이 포함되었습니다. 인간이 마지막 마일을 운전하고 로봇이 "마지막 50피트" 또는 문앞까지 완료하는 부분 자동화; 자동 차량이 마지막 마일을 운전하고 로봇이 문앞까지 패키지를 배달하는 완전 자동화. 

연구진은 시나리오별로 내연기관과 배터리 전기 파워트레인을 분석했다. 그들은 두 가지 크기의 배송 차량을 사용했습니다. 하나는 120입방피트 밴이었고 다른 하나는 350입방피트 모델이었습니다.

가장 작은 탄소 발자국인 패키지당 167g의 CO2는 더 작은 전기 밴을 사용한 기존 배송에서 나왔습니다. 가장 큰 발자국은 더 큰 가스 ​​구동 밴과 두 다리 로봇이 있는 부분적으로 자동화된 시나리오에서 나왔습니다. 

Keoleian은 "결과는 자동 배송 시스템이 소형 밴의 경우 기존 배송 시스템보다 수명 주기 온실 가스 배출량이 약간 더 많을 수 있지만 대형 밴의 경우 배출량을 줄일 수 있는 잠재적 기회가 있음을 시사합니다."라고 말했습니다. "기존 시나리오와 비교하여 완전 자동화는 대형 휘발유 화물 밴의 온실 가스 배출량과 유사하지만 소형 배터리 전기 밴의 경우 10% 더 높습니다."

Keoleian에 따르면 모든 시나리오에 대해 단일 자동 전달 시스템이 있을 수 없으며 이제 수명 주기 비용, 안전, 시각적 영향 및 사회적 지속 가능성을 포함한 다른 요소를 연구해야 합니다. 

 

Alex McFarland는 인공 지능의 최신 개발을 탐구하는 AI 저널리스트이자 작가입니다. 그는 전 세계 수많은 AI 스타트업 및 출판물과 협력해 왔습니다.