Veelgestelde vragen

Je staat natuurlijk te popelen om aan de slag te gaan met BigMile! Maar wellicht zijn er wat punten waar je even op vastliep of niet zeker weet wat er bedoeld werd. Daarom delen we met jou een aantal veelgestelde vragen (inclusief antwoorden) over het gebruik van het BigMile platform. Voor als je er even niet uitkomt, maar toch graag zelfstandig verder wilt.

Logistiek profiel

Bij het verschepen van verschillende eenheden kun je zeker ook BigMile gebruiken. Als jouw data gerelateerd is aan transport krijg je tijdens het invullen van jouw logistieke profiel vanzelf de vraag welke eenheden je wilt opgeven om de hoeveelheid lading aan te geven.

Je kunt hier dan ook meerdere eenheden selecteren. In de Excel inputfile vul je vervolgens bij elke zending de hoeveelheid én de eenheid in waarmee gerekend moet worden.

Uiteraard hebben we rekening gehouden met de behoefte om de CO2 footprint per klant te kunnen uitdrukken. De Excel inputfile bevat een apart veld ‘klant’, waarbij aangegeven kan worden welke zending je aan welke klant gekoppeld wilt zien worden. Dit veld kan gebruikt worden in een situatie waarbij een vrachtwagen een rit uitvoert met gecombineerde zendingen voor meerdere klanten.

Het kan natuurlijk voorkomen dat de profielen van klanten sterk van elkaar verschillen. De een maakt gebruik van pallets, de ander van rolcontainers, waarbij de modaliteit ook nog anders is. Als het logistiek profiel per klant dusdanig verschilt van elkaar dat er vaak meerdere opties per vraag aangevinkt moeten worden (zoals lading in pallet, ton, rolcontainers et cetera), dan raden wij aan om per klant een apart logistiek profiel aan te maken. In dat geval kun je dan meerdere inputfiles uploaden en valideren. Selecteer in de analyse stap vervolgens al deze files tegelijk om een gezamenlijke analyse te maken.

Inputfile

Nee, dat kan helaas niet. Dat komt door de layout van de Excel file die na het aanmaken van een logistiek profiel wordt gegenereerd. Deze bevat een goed aantal verborgen kolommen met nuttige informatie over jouw profiel. Op het moment dat geprobeerd wordt een Excel file te valideren die niet aan de juiste lay-out voldoet, zal de BigMile applicatie dan ook een foutmelding geven en wordt het proces afgebroken.

Er hoeft trouwens niet altijd een nieuwe Excel file aangemaakt te worden als je nieuwe gegevens wilt analyseren. Loop simpelweg eenmalig het logistieke profiel door en sla dan de gegenereerde file op. Op die manier kan deze steeds ingevuld worden met de nieuwe informatie. Zolang jouw logistiek profiel niet wijzigt, kun je deze steeds blijven gebruiken.

Het Opdrachtnummer is een uniek (lane) nummer voor de opdracht van één of meerdere zendingen.

Een Ritnummer is een nummer gegeven aan een bepaalde route die de bijbehorende modaliteit moet overbruggen. In één rit kunnen soms meerdere zendingen worden gecombineerd, bijv. als meerdere kleinere zendingen worden gegroepeerd tot 2 volle vrachtwagens.

Het is dus heel goed mogelijk dat hetzelfde ritnummer voorkomt bij verschillende opdrachtnummers.

Maar wanneer je ritinformatie hebt en niet noodzakelijk ritnummers gebruikt (je hergebruikt dus logischerwijs ook geen ritnummers), dan kun je ook gewoon het opdrachtnummer voor de zending gebruiken als input.

Een voorbeeld:
Order A voor klant AA, order B voor klant BB en order C voor klant CC. Alledrie de orders zijn 10 pallets. Om het transport zo efficiënt mogelijk in te delen, combineer je deze op 2-1-2020 in 1 vrachtwagen die met deze 30 pallets gaat rijden. Het ritnummer voor deze route is RR123. In dit geval zijn er dus 3 verschillende Opdrachtnummers, A, B en C, met alle drie hetzelfde Ritnummer RR123.

Ook als er is aangegeven dat de data niet is terug te herleiden naar dag of per maand, zal het veld ‘Datum’ worden geladen. Hiervoor is gekozen omdat dit de meest neutrale benaming is. De andere ‘periode-velden’ zeggen specifiek iets over het brandstofverbruik van een modaliteit of een locatie.

Ook al is er wellicht geen precieze datum beschikbaar, dan is het toch belangrijk om het datumveld in te vullen. Geef in dat geval simpelweg 01-01 of 31-12 van dat betreffende jaar aan. De gegevens kunnen namelijk helaas niet correct worden geanalyseerd als alleen het jaar wordt ingevuld.

Een voorbeeld:
Er is data beschikbaar over het jaar 2015, maar de zendingen zijn niet terug te herleiden naar een bepaalde dag of maand. In dit geval loont het om voor alle zendingen dezelfde datum in te vullen (bijvoorbeeld: 01-01-2015). Dan krijg je gewoon een analyse met informatie over dat jaar, alleen zullen de dimensies maand en jaar dan niet verder kunnen worden geanalyseerd.

Het kan zijn dat er meerdere warehouse locaties zijn en er data beschikbaar is voor het hele jaar. Met andere woorden; de beschikbare meterstanden aan het eind van het jaar minus de meterstanden aan het begin van het jaar.

Verder heb je aangegeven dat jouw locaties groene stroom, grijze stroom en gas hebben verbruikt, waarbij het uiteraard per locatie kan verschillen welke energietypes dit precies zijn.

Het zou zo kunnen zijn dat je jouw energieverbruik niet kan alloceren aan één of meerdere locaties. Als je dit aangeeft in het logistiek profiel, zal in de inputfile het veld ‘Locatie energieverbruik’ niet meer te zien zijn en hoeft alleen het totaal over de periode van het energieverbruik ingevuld te worden.

Als je data het toelaat kun je -voor een vergelijking van de uitstoot over tijd- meerdere periodes invullen per locatie. In dit geval vul je per locatie regels in met het energieverbruik per periode (bijvoorbeeld 1 regel voor het energieverbruik van locatie A in 2018, 1 regel voor het energieverbruik van locatie A in 2019). Het is dan wel noodzakelijk dat je ook jouw shipment informatie over dezelfde periodes kunt opsplitsen.

Data compleetheid

‘Data compleetheid’ is het percentage van het aantal regels van de door jou ingevulde inputfile wat de BigMile app heeft kunnen verwerken. Je vind jouw percentage data compleetheid in het Validatierapport dat wordt opgemaakt na het valideren van jouw data.

Een data compleetheid van 50% betekent dat de helft van de regels uit jouw Excel inputfile niet is verwerkt in de BigMile app. Dit kan een vertekend beeld geven, omdat bepaalde zendingen en/of klanten dan niet worden meegenomen in de analyse.

Voordat je jouw logistiek profiel opnieuw bekijkt, is het belangrijk om te weten waar de foutief ingevulde velden zitten. Gebruik hiervoor het Excel bestand genaamd ‘Validation Errors’ wat je kunt downloaden na validatie van jouw gegevens. De rood gemarkeerde velden hebben een incorrect format. Regels met één of meerdere van deze rood gekleurde velden zullen niet worden ingeladen. De oranje gemarkeerde velden kunnen niet tussen de verschillende sheets worden gelinkt.

Om ervoor te zorgen dat jouw data compleetheid op een zo hoog mogelijk percentage staat hebben wij een handige checklist gemaakt om de meest voorkomende fouten te vermijden:

Checklist vóór het invullen van het logistiek profiel:

  • Zijn er geen witregels of witte cellen?
  • Bestaan de opgegeven postcodes wel?
  • Zijn de opgegeven plaatsnamen wel correct?
  • Kan een zending gevonden worden bij gegevens over het verbruik of gereden kilometers?

Checklist tijdens het invullen van het logistiek profiel:

Inconsistent format scenario: In tabblad Shipments is kolom ‘Periode Brandstof’ ingevuld met: ‘Januari’. In tabblad Fuel Consumption is kolom ‘Periode Brandstof’ ingevuld met: ‘Jan’. Dit kan uiteraard niet met elkaar gelinkt worden.

Een overzicht van de meest voorkomende oorzaken voor een lage data compleetheid:

  • Locaties (postcodes, plaatsnamen etc.) worden niet gevonden.
  • De hoeveelheid vervoerde lading is niet ingevuld of is negatief.
  • Wanneer je gebruik maakt van 1 modaliteit (bijvoorbeeld alleen vrachtwagens) heb je gekozen voor ‘Per lane’. Dit zou eigenlijk ‘Per leg’ moeten zijn. Het ‘Per lane’ antwoord is alleen van toepassing bij het gebruik van meerdere modaliteiten per opdracht.
  • De ingevulde waarden in de koppel kolommen (deze zijn geel gemarkeerd in het logistiek profiel) zijn niet hetzelfde in de verschillende tabbladen. De app kan daardoor deze informatie niet koppelen.

Locaties

BigMile zet jouw locaties om naar geo-coördinaten. Hoe kleiner het gebied, des te accurater de locatiegegevens zijn. De volgorde van meest gedetailleerde locatiegegevens is als volgt:

  1. Geografische coördinaten (longitudes en latitudes)
  2. Postcodes
  3. IATA (vliegveld) codes of UN/LO (haven) codes of railterminal (treinstation) codes
  4. Stadsnamen
  5. Landen

Kortom: Indien je zowel IATA-codes als stadsnamen beschikbaar hebt, zul je met IATA-codes meer gedetailleerde informatie kunnen weergeven dan met de stadsnamen. Als er meerdere locatietypes beschikbaar zijn in jouw data, maak daar dan gebruik van om je data zo nauwkeurig mogelijk te kunnen analyseren.

Regels met ingevulde, maar niet gevonden locaties worden niet verwerkt in de analyse. Dit kan een aantal oorzaken hebben:

  • De locatie informatie is foutief ingevuld.
  • Er is een onjuiste combinatie gebruikt van locatiegegevens.
  • In een enkel geval is de locatie informatie juist ingevuld, maar kan deze (nog) niet gevonden worden in de BigMile locatie database.

Gebruik het Excel bestand genaamd ‘Validation Errors’ om eventuele problemen met niet herkende locaties op te sporen. Rood gemarkeerde velden in dit overzicht hebben een incorrect format of worden niet herkend. Regels met één of meerdere van deze rood gekleurde velden zullen niet worden ingeladen. We raden dan ook aan om deze data waar mogelijk aan te passen in de originele inputfile en deze opnieuw te valideren.

Als je zeker weet dat de locatie informatie goed is ingevuld, maar toch niet wordt getoond in de BigMile analyse, geef het dan aan ons door. Stuur een email naar support@bigmile.eu met het verzoek om deze locatie(s) toe te voegen. Het BigMile team zal er dan zo snel mogelijk voor zorgen dat de aangevraagde locatie zal worden herkend.

In de meeste gevallen moet er bij het invullen van de Excel inputfile een keuze gemaakt worden uit een drop down lijst om het juiste format te kunnen garanderen. Als dit niet het geval is, is het handig om goed naar de kolommen ‘Validation’ en ‘Example’ te kijken voor een juiste formulering.

Eventuele fouten in de locatiewaarden zullen met het ‘Validation Errors’ rapport kunnen worden opgespoord. In dit rapport zullen de velden met een incorrect format, in rood worden aangegeven.  Regels met één of meerdere van deze rood gekleurde velden zullen niet worden ingeladen. We raden aan om deze data aan te passen in jouw originele inputfile en deze opnieuw te valideren.

KPI’s

Deze KPI geeft de som van de ingevoerde aantallen in de kolom ‘Hoeveelheid’ in het tabblad Shipments van de inputfile.

Wijkt de KPI af van de ingevoerde aantallen in de inputfile? Dan zijn er twee mogelijke oorzaken:

  1. Als alléén het tabblad Shipments moet worden ingevuld, worden alleen die hoeveelheden meegenomen waarbij de locatie informatie van die zending correct is ingevuld. Meer informatie hierover is te vinden in de FAQ-sectie ‘Locaties’.
  2. Als er meerdere tabbladen moeten worden ingevuld, worden alleen die hoeveelheden meegenomen waarbij de locatie informatie van de zending correct is ingevuld. Ook moeten de zendingen gelinkt kunnen worden met de andere tabbladen. Meer informatie hierover kun je vinden in de FAQ sectie ‘Data compleetheid’.

Een voorbeeld ter verduidelijking. Stel, je hebt dit scenario:

  • Je hoeft alleen het tabblad Shipments in te vullen van de inputfile.
  • Je hebt ‘Ton’ als eenheid.
  • Je hebt 5000 ton als totale hoeveelheid in de inputfile, maar 4000 ton als KPI “totaal verscheept (ton)”.

Dit betekent dat zendingen met een totale hoeveelheid van 1000 ton niet kunnen worden verwerkt in de analyse, mogelijk vanwege het onjuist invullen van locatie informatie. Om op te sporen welke zendingen niet kunnen worden verwerkt, kun je gebruik maken van het Excel bestand ‘Validation Errors’ dat je kunt downloaden na een validatie.

Deze KPI geeft de totale hoeveelheid CO2 aan die jouw bedrijf uitstoot en wordt beïnvloed door onder andere:

  • De modaliteit die je gebruikt voor jouw zendingen. De uitstoot van luchtvracht is bijvoorbeeld hoger dan de uitstoot van een vrachtwagen.
  • De soort brandstof die hoort bij de modaliteit of warehouse. Een liter diesel heeft een hogere uitstoot dan een liter benzine.
  • De hoeveelheid van de verscheepte lading. Hoe hoger de verscheepte hoeveelheid, des te hoger zal de uitstoot zijn.
  • De gereden kilometers. Meer afgelegde kilometers leidt tot een hogere uitstoot.
  • Het brandstofverbruik. Hoe hoger het verbruik, des te hoger de uitstoot zal zijn.

CO2 is de totale hoeveelheid kilogram CO2 wat is uitgestoten.

Bij het aantal CO2 per Ton, wordt de CO2 emissie gedeeld door de totale verscheepte lading in de aangegeven eenheid (in dit geval: Ton).

Bij CO2 per Ton.km(GCD) wordt de CO2 gedeeld door het aantal tonkilometers (Eenheid * hemelsbrede kilometers).

Het kan zijn dat u dus een op het eerste oog hoge CO2 per Ton heeft, maar een relatief lage CO2 per Ton.km(GCD). Dit is het geval als je deze uitstoot kan alloceren naar een groot aantal gereden kilometers.

Benchmark

In de ‘Benchmark ten opzichte van de markt’ worden alleen de bedrijven getoond die een CO2 per Ton tussen 0 en 100 behalen. Indien jouw CO2 per Ton in deze range valt, wordt dat gezien als ‘gebruikelijk’.

In ‘Benchmark jouw transport prestaties’ worden alleen de bedrijven getoond die een CO2 per Ton.km (GCD) hebben tussen de 0 en 0.4.

We hebben een aantal mogelijke oorzaken op een rijtje gezet:

  • Het logistieke profiel is niet correct aangemaakt. Ook kunnen de eenheden (bijvoorbeeld lading) op een inconsistente manier zijn ingevuld.
  • Hoeveelheden worden incorrect geformuleerd. Voorbeeld: er wordt ‘Ton’ als eenheid opgegeven. Vervolgens wordt in de kolom ‘Hoeveelheid’ op tabblad shipments het aantal ‘Kilo’s’ ingevuld en niet Ton. Resultaat is een CO₂ per Ton die 1000 keer lager is dan verwacht (1 ton = 1000 kg).
  • De branche waarin het bedrijf van de gebruiker opereert wijkt af van de branches die gebruikt zijn in de benchmark. De resultaten tussen bedrijven uit verschillende branches kunnen erg verschillen. Dit heeft te maken met de lading eenheid en de hoeveelheden die worden verscheept. Verder speelt ook de gekozen modaliteit een grote rol.

Data kwaliteit

De datakwaliteit vertelt je eigenlijk hoe nauwkeurig jouw brondata wordt aangeleverd voor de analyse. De datakwaliteit wordt bepaald door de keuzes die je maakt tijdens het beantwoorden van de vragen in het logistiek profiel en heeft vooral betrekking op de detailgegevens van jouw zendingen en die van het brandstofverbruik.

Er zijn 4 verschillende niveaus voor het indelen van de kwaliteit van jouw data:

  • Brons: De zending bevat data op basis van een inschatting, bijvoorbeeld het verbruik (km/l) is niet bekend en moet daarom geschat worden met kengetallen.
  • Zilver: De zending bevat data op basis van een steekproef, bijvoorbeeld het verbruik (km/l) is een gemiddelde over een meting van het aantal vrachtwagens.
  • Goud: De zending bevat data op basis van wat er daadwerkelijk is gebeurd, bijvoorbeeld het verbruik (km/l) is bekend per vrachtwagen per maand.
  • Goud +: De zending bevat data op basis van wat er daadwerkelijk is gebeurd, bijvoorbeeld het verbruik (km/l) is bekend per zending per vrachtwagen per rit.

Het niveau van de datakwaliteit wordt bepaald aan de hand van een percentage. Een dataset heeft de datakwaliteit zilver, goud of goud+ wanneer ten minste 75% van een bepaald niveau voorkomt. Als deze 75% niet wordt gehaald, heeft de dataset de datakwaliteit brons. Enkele situaties:

  • Situatie 1: 50% brons, 50% goud = brons
  • Situatie 2: 20% brons, 80% zilver = zilver
  • Situatie 3: 25% brons, 50% zilver, 25% goud  = brons

In het validatierapport dat je kunt downloaden nadat de validatie van jouw data is voltooid, zie je hoe jouw data door de BigMile tool is verwerkt.

Hoe beter de datakwaliteit, des te accurater de BigMile tool de daadwerkelijke CO2 uitstoot voor jou kan berekenen.

De datakwaliteit wordt bepaald door het detailniveau van jouw informatie. Om jouw datakwaliteit naar een volgend niveau te trekken, zou je kunnen zorgen dat er meer werkelijke details bekend zijn, in plaats van eventueel gebruikte schattingen of steekproeven.

Gebruik bijvoorbeeld de facturen van jouw brandstofleverancier om het verbruik per kenteken in plaats van het totaal aantal liters over de gehele vloot in te geven. Of vraag de brandstof informatie van jouw charters op in plaats van deze als onbekend in te geven. Ook kun je proberen om meer gedetailleerde informatie over jouw orders uit het TMS systeem te halen, zodat iedere zending kan worden meegenomen in de analyse in plaats van een schatting.

Stay informed

Sign up for the BigMile Newsletter.