🇩🇰 Grønne handelsruter: Sådan kan AI sænke omkostningerne - Denmark

Featured image for Grønne handelsruter: Sådan kan AI sænke omkostningerne

Grønne handelsruter boomer – men økonomien halter

Antallet af grønne handelsruter – såkaldte grønne korridorer med emissionsfrie eller stærkt emissionsreducerede brændstoffer – er steget markant i 2025. En ny international rapport peger på, at 25 nye emissionsfri handelsruter er lanceret i år alene. Det er godt nyt for klimaet og for den maritime sektor, der er under massivt pres fra regulering, kunder og investorer.

Men rapporten peger samtidig på den store elefant i maskinrummet: prisen. Grønne brændstoffer er stadig væsentligt dyrere end fossile alternativer. For mange rederier, havne og logistikvirksomheder er spørgsmålet derfor ikke længere om de skal i gang med grønne ruter – men hvordan det kan gøres økonomisk bæredygtigt.

I denne artikel – som er en del af vores serie om “AI i Dansk Shipping og Maritim Industri” – ser vi på, hvordan kunstig intelligens kan være nøglen til at gøre grønne handelsruter konkurrencedygtige: fra ruteoptimering og flådestyring til dynamisk prissætning og smartere havneoperationer.

Hvad er grønne handelsruter – og hvorfor eksploderer antallet?

Grønne handelsruter (green corridors) er defineret som ruter, hvor der er etableret en hel eller delvis værdikæde for grøn shipping:

Tilgængelighed af grønne/brændstoffattige brændstoffer (fx grøn metanol, ammoniak, biobrændstoffer)
Infrastruktur i havnene til at håndtere disse brændstoffer
Aftaler mellem lastkunder, rederier og havne om at sejle med dokumenteret lav CO₂-udledning
Ofte støtteordninger eller regulering, der gør det muligt at løfte de højere omkostninger

Drivkræfterne bag væksten

Flere strukturelle trends driver udviklingen:

Strammere regulering: IMO’s klimamål, EU’s Fit for 55, FuelEU Maritime og udvidelsen af CO₂-kvotesystemet lægger et stigende økonomisk pres på fossile brændstoffer.
Kundetryk: Store vareejere som retailkæder, bilproducenter og teknologigiganter har egne klimamål og efterspørger grønne transportløsninger i hele forsyningskæden.
Statslig støtte: Flere lande giver tilskud til pilotprojekter og grønne korridorer, bl.a. mellem større hub-havne.

For danske aktører – rederier, havne, logistikvirksomheder og maritime leverandører – er udviklingen en blanding af mulighed og risiko. Mulighed, fordi dansk shipping allerede er stærkt positioneret inden for grøn omstilling. Risiko, fordi højere driftsomkostninger kan udhule konkurrenceevnen, hvis ikke de håndteres intelligent.

Pris som barriere: Hvorfor grønne brændstoffer gør ondt på bundlinjen

Selvom antallet af grønne ruter stiger, er økonomien stadig skrøbelig. De største udfordringer er:

Grønne brændstoffer er typisk 2–4 gange dyrere end konventionel bunkerolie
Skibene kan have lavere energieffektivitet per energienhed ved fx metanol eller ammoniak
Investeringer i nye skibe eller retrofit, sikkerhed og havneinfrastruktur er høje
Markedet for grøn fragt er stadig ungt – ikke alle kunder vil eller kan betale merprisen

Resultatet er ofte, at grønne ruter kun realiseres på:

Udvalgte strækninger med stor last og stabile volumes
Tætte partnerskaber mellem rederier og store lastkunder
Projektstøtte eller offentlige tilskud

Hvis grønne handelsruter skal skaleres fra pilotprojekter til hverdag, skal branchen sænke de samlede omkostninger per transporteret ton – uden at gå på kompromis med sikkerhed og service. Her er AI i shipping ikke længere “nice to have”, men et centralt værktøj.

Sådan kan AI gøre grønne handelsruter billigere

AI kan ikke ændre den fysiske pris på et ton grøn metanol i morgen. Men AI kan reducere alt det spild, der i dag gør brugen af dyre brændstoffer endnu dyrere: tomgang, suboptimale ruter, dårlig lastudnyttelse, unødvendig ventetid i havn og reaktiv vedligeholdelse.

Nedenfor gennemgår vi de områder, hvor AI-løsninger i den maritime industri kan have størst effekt.

1. Ruteoptimering og dynamisk hastighed

På grønne ruter er hvert kilo brændstof dyrere – derfor er intelligent ruteoptimering afgørende.

AI-baserede systemer kan:

Kombinere vejrdata, strømforhold, trafikmønstre og havneslots i realtid
Foreslå optimale ruter og hastigheder, der minimerer brændstofforbrug og CO₂ per ton-km
Dynamisk tilpasse hastigheden, så skibet ankommer just-in-time og undgår ventetid på reden

I praksis betyder det:

Færre timer med unødig høj hastighed
Mindre brændstofforbrug per rejse – særligt værdifuldt, når brændstoffet er dyrt
Bedre overholdelse af service levels overfor kunder

For danske rederier, der allerede arbejder med slow steaming, er næste skridt AI-drevet, adaptiv hastighedsstyring specifikt optimeret til grønne brændstoffer.

2. Forudsigende vedligeholdelse for grønne skibe

Grønne skibe – fx metanol- eller ammoniakdrevne – rummer ny teknologi, nye motorer og nye sikkerhedssystemer. Uventede fejl kan blive dyrere, fordi:

Specialiserede reservedele ikke er standardiserede
Kompetencerne om bord og i havn er mere begrænsede
Nedetid på et dyrt, grønt skib er ekstra kritisk

Med forudsigende vedligeholdelse baseret på AI kan man:

Analysere sensordata fra motorer, pumper, brændstofsystem, scrubbere m.m.
Identificere mønstre, der typisk går forud for fejl
Planlægge vedligehold i havne med de rigtige kompetencer og reservedele

Det sænker totale ejeromkostninger (TCO) og gør business casen for grønne skibe stærkere – særligt på handelsruter, hvor tidstab er dyrt.

3. Smartere havneoperationer og grøn infrastruktur

Grønne korridorer kræver, at havnene kan håndtere:

Bunkring af grønne brændstoffer
Særlige sikkerhedsprocedurer
Mere komplekse anløbs- og lastmønstre

Her kan AI i havneoperationer bidrage ved at:

Optimere kajplanlægning og krandisponering, så grønne skibe prioriteres effektivt
Forudsige spidsbelastninger i bunkring og reducere ventetid
Koordinere lastning/losning, så skibet kan sejle igen hurtigst muligt

Kort sagt: Jo kortere tid et dyrt, grønt skib ligger stille i havn, jo bedre ser økonomien ud for den grønne handelsrute.

4. Lastoptimering og kommerciel AI

Når brændstoffet er dyrere, bliver det endnu vigtigere at sejle med høj lastfaktor og de rette kontrakter.

AI-drevne kommercielle værktøjer kan hjælpe med:

Forecasting af efterspørgsel på specifikke grønne ruter
Dynamisk prissætning af grøn transportkapacitet
Optimering af bookingmix mellem spot og kontraktkunder

For eksempel kan en dansk logistikudbyder bruge AI til at identificere:

Hvilke kunder der statistisk set er mest villige til at betale for grøn transport
Hvilke uger eller sæsoner hvor efterspørgslen efter grøn kapacitet er størst
Hvordan man bedst kombinerer gods, så lasten fyldes maksimalt uden at kompromittere lead times

Fra pilot til skalering: Hvad danske aktører konkret kan gøre nu

Mange danske virksomheder er allerede involveret i grønne pilotsamarbejder – fx om grøn metanol, el-færger eller ammonia ready-skibe. Næste skridt er at tænke AI og data ind fra starten, så grønne ruter ikke blot er et PR-projekt, men en lønsom del af kerneforretningen.

Trin 1: Skab et datagrundlag for grønne ruter

Kortlæg hvilke data I allerede har på brændstofforbrug, ruter, vejr, havneophold og last
Sørg for, at grønne skibe og ruter bliver målt mere detaljeret end de fossile – ikke mindre
Etabler en simpel, men robust datopløbsmodel, så data kan bruges på tværs af tekniske og kommercielle funktioner

Trin 2: Start små, målrettede AI-projekter

I stedet for at bygge en altomfattende “AI-platform” fra dag ét, kan det være langt mere effektivt at fokusere på én grøn korridor ad gangen, fx:

AI-baseret ruteoptimering mellem to udvalgte havne
Forudsigende vedligeholdelse på én ny metanolmaskine
AI-optimeret kajplanlægning i én havneterminal med regelmæssige grønne anløb

Målet er at skabe hurtige, målbare resultater – fx 3–10 % brændstofbesparelse eller 5–15 % mindre havnetid – som direkte forbedrer økonomien på ruten.

Trin 3: Byg forretningscases der inkluderer AI

Når nye grønne handelsruter vurderes, bør business casen eksplicit inkludere:

Forventede gevinster fra ruteoptimering og just-in-time anløb
Reducerede vedligeholdelsesomkostninger via forudsigende vedligehold
Forbedret lastfaktor gennem AI-understøttet kommerciel styring

På den måde bliver AI ikke en “ekstra omkostning”, men en integreret del af finansieringen af den grønne omstilling.

Strategisk perspektiv: AI som konkurrenceparameter i grøn shipping

For Danmark som søfartsnation er grønne handelsruter en strategisk mulighed. Men de lande og virksomheder, der først formår at kombinere grøn teknologi med AI-drevet effektivitet, vil stå stærkest.

De næste 3–5 år vil sandsynligvis være kendetegnet ved:

Flere grønne korridorer mellem store hub-havne i Europa og Asien
Skærpede krav fra lastkunder om dokumenteret CO₂-reduktion per forsendelse
Øget gennemsigtighed i, hvem der reelt sejler grønt – og hvor effektivt

I den virkelighed bliver det en konkurrencefordel at kunne sige:

“Ja, vores grønne ruter er dyrere per ton brændstof – men vores AI-optimerede operationer gør den samlede transportomkostning og CO₂ per ton-km markant lavere end konkurrenternes.”

Konklusion: Grønne handelsruter kræver grøn intelligens

Stigningen i antallet af grønne handelsruter i 2025 viser, at den maritime sektor er i fuld gang med den grønne omstilling. Men den samme udvikling afslører også den største barriere: prisen på grøn shipping.

Hvis danske rederier, havne og logistikvirksomheder skal fastholde og udbygge deres position, er det ikke nok at skifte til grønt brændstof. De skal samtidig udnytte AI i shipping og maritim industri til at:

Optimere ruter og hastighed i realtid
Minimere nedetid gennem forudsigende vedligeholdelse
Effektivisere havneoperationer og bunkring på grønne korridorer
Fylde skibene klogere gennem datadrevet kommerciel styring

Næste skridt for din virksomhed er at spørge: På hvilke af vores nuværende eller kommende grønne ruter kan AI hurtigst skabe en synlig økonomisk effekt? Svaret på det spørgsmål vil være afgørende for, hvem der bliver vinderne i den nye æra for grøn og datadrevet shipping.