Magaya e Lune si alleano per fornire intelligenza integrata sulle emissioni nelle catene di approvvigionamento globali

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Magaya Corporation, una piattaforma leader nella gestione delle merci per i fornitori di servizi logistici, ha annunciato una nuova partnership tecnologica con Lune, leader del settore nell’intelligence sulle emissioni di carbonio nel settore logistico. Questa integrazione, presentata il 27 ottobre 2025 a Miami, porta i calcoli automatici delle emissioni direttamente nel sistema della Piattaforma di trasporto digitale Magaya, consentendo agli spedizionieri e ai fornitori di servizi logistici di prendere decisioni più informate e sostenibili senza problemi nell’ambito dei flussi di lavoro esistenti.

Questa integrazione calcola automaticamente le emissioni per preventivi, prenotazioni e spedizioni utilizzando dati di spedizione quali origine, destinazione, modalità e peso del carico. Le soluzioni e le metodologie basate sull’intelligenza artificiale di Lune si basano sul framework GLEC e sulla conformità certificata ISO 14083, garantendo risultati dettagliati e affidabili ed eliminando la necessità di costosi consulenti esterni e di complesse modellazioni basate su fogli di calcolo.

Lo spedizioniere internazionale LVO (Léon Vincent Overversial) è il primo a implementare la nuova integrazione, fornendo un potente esempio di come sostenibilità e automazione possano lavorare insieme. “Per noi innovazione e responsabilità vanno di pari passo”, ha affermato Michael Balliot, vicedirettore generale di LVO. “I nostri spedizionieri si aspettano sempre più dati trasparenti sulle emissioni per ogni preventivo. L’integrazione di Lune fornisce loro informazioni immediate all’interno di Magaya, consentendo loro di soddisfare le aspettative dei clienti, competere nelle offerte e operare con uno scopo.”

Insieme, Magaya e Lune aiuteranno i fornitori di servizi logistici a ridurre sia i tempi che la complessità associati alla rendicontazione delle emissioni, trasformando quello che una volta era un lungo compito manuale in un processo automatizzato e affidabile che supporta sia la sostenibilità che la redditività.