ESG 의무화 흐름에 따라 화주는 운송 단계별 탄소 배출량을 정량적으로 보고해야 한다. RT-T12는 GLEC Framework v3.0에 기반해 배차별 CO2를 실시간으로 계산·누적하고, AI가 탄소 최소화 옵션 (그린 라우팅)을 제안하는 기능을 TMS에 통합한다.

계산식은 co2 = distance_km × weight_ton × emission_factor로 단순하지만, 핵심은 차종 × 연료 조합별 정확한 배출 계수와 월간 탄소 예산 제약을 만족하는 경로 통합·차량 재배정 최적화이다. 6월 성과 기준 루트당 평균 CO2는 187 → 154 kgCO2로 17.6% 감소했다.

def calc_co2(distance_km, weight_ton, vehicle_type, fuel):
    ef = emission_factor[vehicle_type][fuel]  # kgCO2/ton-km
    return distance_km * weight_ton * ef

# 예시: 5톤 화물, 서울-부산 400km, 디젤 트럭
co2 = calc_co2(400, 5, "truck_5t", "diesel")
# -> 400 * 5 * 0.062 = 124 kgCO2

# 그린 라우팅 최적화 옵션
def green_route(plan, monthly_budget):
    if plan.distance_km <= 150:
        return assign_ev(plan)  # 1. 전기차 우선 배정
    if nearby_shipto(plan):
        return consolidate(plan)  # 2. 유사 목적지 경로 통합
    if projected_monthly > monthly_budget:
        return suggest_alt(plan)  # 3. 탄소 예산 제약

그린 라우팅 최적화는 세 가지 옵션으로 구성된다. ① 전기차 우선 배정(단거리 150km 이내), ② 경로 통합(유사 목적지 묶음), ③ 탄소 예산 제약(월간 한도 초과 예측 시 대안 제안). 세 옵션을 조합해 루트당 평균 CO2 17.6% 감소를 달성했다.