<\/p>\n
Do 2026. godine, lanci opskrbe su se transformirali pod utjecajem niza globalnih ekonomskih i geopoliti\u010dkih promjena. Nestabilnost prethodnih godina naglasila je slabosti predugih i slo\u017eenih opskrbnih mre\u017ea, \u0161to je potaknulo strate\u0161ki pomak prema regionalizaciji i nearshoringu. Tvrtke vi\u0161e ne tra\u017ee isklju\u010divo najjeftinije proizvodne lokacije, ve\u0107 daju prednost blizini tr\u017ei\u0161ta, operativnoj fleksibilnosti i smanjenju rizika. Ovaj trend izravno utje\u010de na smanjenje transportnih udaljenosti, \u0161to posljedi\u010dno dovodi do ni\u017eih emisija ugljika. Kra\u0107i lanci opskrbe zna\u010de manje potrebe za zra\u010dnim i pomorskim prijevozom na duge relacije, koji su me\u0111u najve\u0107im izvorima emisija u logistici.<\/p>\n
Istovremeno, regulatorni pritisak se poja\u010dava. Vlade diljem svijeta uvode stro\u017ee propise o emisijama, zahtijevaju\u0107i od tvrtki transparentno izvje\u0161tavanje o njihovom uglji\u010dnom otisku. Ovi propisi vi\u0161e nisu ograni\u010deni samo na izravne emisije, ve\u0107 sve vi\u0161e obuhva\u0107aju i neizravne emisije iz potro\u0161nje energije te, \u0161to je najva\u017enije, emisije iz cjelokupnog lanca vrijednosti. Za logisti\u010dke tvrtke, ovo zna\u010di da su odgovorne ne samo za gorivo koje tro\u0161e njihova vozila, ve\u0107 i za emisije koje generiraju njihovi partneri i dobavlja\u010di.<\/p>\n
Potro\u0161a\u010di tako\u0111er igraju klju\u010dnu ulogu. Rastu\u0107a svijest o klimatskim promjenama dovela je do toga da kupci preferiraju brendove koji pokazuju stvarnu predanost odr\u017eivosti. Transparentnost lanca opskrbe postaje klju\u010dan faktor u izgradnji povjerenja. Potro\u0161a\u010di \u017eele znati podrijetlo proizvoda, uvjete pod kojima su proizvedeni i kakav je njihov ekolo\u0161ki utjecaj. Tvrtke koje mogu pru\u017eiti provjerljive podatke o odr\u017eivosti svojih operacija stje\u010du zna\u010dajnu prednost na tr\u017ei\u0161tu. Zbog svega navedenog, odr\u017eivost u 2026. godini nije vi\u0161e opcija, ve\u0107 temelj poslovne strategije koji direktno utje\u010de na profitabilnost, otpornost i reputaciju tvrtke.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Zelena logistika u praksi obuhva\u0107a skup strategija i procesa usmjerenih na smanjenje ekolo\u0161kog utjecaja logisti\u010dkih aktivnosti. To nije samo jedna inicijativa, ve\u0107 sveobuhvatan pristup koji se prote\u017ee kroz cijeli lanac opskrbe, od skladi\u0161tenja do isporuke krajnjem kupcu. Tri temeljna stupa zelene logistike su odr\u017eivo skladi\u0161tenje, zeleni transport i optimizirano pakiranje.<\/p>\n
Odr\u017eivo skladi\u0161tenje zapo\u010dinje s dizajnom i radom samih objekata. Moderna skladi\u0161ta sve vi\u0161e koriste obnovljive izvore energije, poput solarnih panela na krovovima, kako bi smanjila ovisnost o fosilnim gorivima. Energetska u\u010dinkovitost posti\u017ee se kroz ugradnju LED rasvjete, naprednih sustava grijanja, ventilacije i klimatizacije (HVAC) te bolje izolacije zgrada. Upravljanje vodom, kroz sustave za prikupljanje ki\u0161nice i recikliranje, dodatno smanjuje utjecaj na okoli\u0161. Unutar skladi\u0161ta, optimizacija procesa tako\u0111er doprinosi odr\u017eivosti. Automatizirani sustavi za pohranu i dohvat robe (AS\/RS) smanjuju potro\u0161nju energije i optimiziraju kori\u0161tenje prostora. Inteligentni sustavi za upravljanje skladi\u0161tem (WMS) poma\u017eu u smanjenju otpada kroz bolje upravljanje zalihama i sprje\u010davanje kvarenja ili zastarijevanja proizvoda.<\/p>\n
Zeleni transport je mo\u017eda najvidljiviji aspekt zelene logistike. Primarni cilj je smanjenje emisija stakleni\u010dkih plinova iz voznog parka. Elektrifikacija vozila, posebno za dostavu “posljednje milje” u urbanim sredinama, postaje sve ra\u0161irenija. Elektri\u010dna dostavna vozila ne samo da eliminiraju ispu\u0161ne plinove, ve\u0107 i smanjuju buku, \u0161to pobolj\u0161ava kvalitetu \u017eivota u gradovima. Za du\u017ee relacije, gdje elektrifikacija jo\u0161 nije u potpunosti prakti\u010dna, tvrtke se okre\u0107u alternativnim gorivima poput biogoriva ili vodika. Me\u0111utim, tehnologija vozila je samo dio rje\u0161enja. Optimizacija ruta pomo\u0107u naprednih softvera smanjuje prije\u0111ene kilometre i potro\u0161nju goriva. Konsolidacija tereta, gdje se vi\u0161e manjih po\u0161iljaka spaja u jednu ve\u0107u, osigurava da kamioni voze s punim kapacitetom, smanjuju\u0107i broj potrebnih putovanja. Intermodalni prijevoz, koji kombinira cestovni, \u017eeljezni\u010dki i vodeni promet, koristi prednosti svakog na\u010dina prijevoza kako bi se smanjio ukupni uglji\u010dni otisak.<\/p>\n
Optimizirano pakiranje ima dvostruku ulogu: \u0161titi proizvod i smanjuje otpad. Trend se kre\u0107e prema kori\u0161tenju materijala koji su reciklirani, mogu se reciklirati ili su biorazgradivi. Tvrtke smanjuju plastiku za jednokratnu upotrebu i okre\u0107u se alternativama poput kartona, papira ili inovativnih materijala na bazi biljaka. Jednako va\u017eno je i “pravo dimenzioniranje” pakiranja. Kori\u0161tenje prevelikih kutija ispunjenih nepotrebnim materijalom ne samo da stvara otpad, ve\u0107 i pove\u0107ava tro\u0161kove prijevoza jer zauzima vi\u0161e prostora u vozilima. Softveri za optimizaciju pakiranja poma\u017eu tvrtkama da za svaku po\u0161iljku odaberu kutiju savr\u0161ene veli\u010dine, smanjuju\u0107i potrebu za materijalima za ispunu i omogu\u0107uju\u0107i gu\u0161\u0107e slaganje tereta. Time se smanjuje te\u017eina i volumen po\u0161iljaka, \u0161to izravno dovodi do manje potro\u0161nje goriva i ni\u017eih emisija.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
U\u010dinkovito upravljanje ekolo\u0161kim utjecajem zapo\u010dinje preciznim mjerenjem. Bez pouzdanih podataka, postavljanje ciljeva za smanjenje emisija i pra\u0107enje napretka postaje nemogu\u0107e. U 2026. godini, tvrtke koje ozbiljno pristupaju odr\u017eivosti moraju usvojiti standardizirane metodologije za mjerenje i izvje\u0161tavanje o svom uglji\u010dnom otisku. Dvije klju\u010dne metodologije koje dominiraju industrijom su GHG protokol (Greenhouse Gas Protocol) i GLEC okvir (Global Logistics Emissions Council Framework).<\/p>\n
GHG protokol je najra\u0161ireniji globalni standard za obra\u010dun stakleni\u010dkih plinova. On dijeli emisije u tri kategorije, poznate kao “opsezi” (Scopes), kako bi tvrtkama omogu\u0107io jasno razumijevanje izvora njihovih emisija:<\/p>\n
– Scope 1 (Opseg 1): Ovo su izravne emisije iz izvora koji su u vlasni\u0161tvu ili pod kontrolom tvrtke. Za logisti\u010dku tvrtku, to prvenstveno uklju\u010duje emisije iz ispu\u0161nih sustava kamiona, kombija i drugih vozila u njenom voznom parku. Tako\u0111er obuhva\u0107a emisije iz generatora ili sustava za grijanje u skladi\u0161tima koje tvrtka posjeduje. Ove emisije je relativno lako izmjeriti jer tvrtka ima izravan pristup podacima o potro\u0161nji goriva.<\/p>\n
– Scope 2 (Opseg 2): Ovo su neizravne emisije koje nastaju proizvodnjom elektri\u010dne energije, pare, topline ili hla\u0111enja koje tvrtka kupuje i tro\u0161i. Na primjer, emisije koje nastaju u elektrani kako bi se proizvela elektri\u010dna energija koju skladi\u0161te ili ured koriste spadaju u Scope 2. Iako tvrtka ne proizvodi te emisije izravno, odgovorna je za njih jer ih je potaknula svojom potro\u0161njom. Mjere se na temelju podataka o potro\u0161nji energije dobivenih od dobavlja\u010da.<\/p>\n
– Scope 3 (Opseg 3): Ovo je naj\u0161ira i najslo\u017eenija kategorija. Obuhva\u0107a sve ostale neizravne emisije koje se doga\u0111aju u lancu vrijednosti tvrtke, kako uzvodno (upstream) tako i nizvodno (downstream). Za logisti\u010dku industriju, Scope 3 emisije su ogromne i \u010desto \u010dine najve\u0107i dio ukupnog uglji\u010dnog otiska. Primjeri uklju\u010duju:
\n– Emisije od transportnih usluga koje su odradili podizvo\u0111a\u010di: Ako tvrtka unajmi drugog prijevoznika za obavljanje dijela svojih isporuka, emisije tih vozila spadaju u Scope 3.
\n– Proizvodnja goriva: Emisije koje nastaju tijekom ekstrakcije, prerade i transporta goriva koje tvrtka koristi.
\n– Proizvodnja vozila i opreme: Uglji\u010dni otisak povezan s proizvodnjom kamiona, vili\u010dara i druge opreme koju tvrtka kupuje.
\n– Emisije povezane s otpadom: Emisije koje nastaju odlaganjem otpada koji tvrtka generira.<\/p>\n
<\/p>\n
Dok GHG protokol pru\u017ea op\u0107i okvir, GLEC okvir je specifi\u010dno dizajniran za logisti\u010dku industriju. On nudi detaljne i standardizirane metodologije za izra\u010dunavanje emisija iz razli\u010ditih na\u010dina prijevoza: cestovnog, \u017eeljezni\u010dkog, zra\u010dnog, pomorskog i unutarnjih plovnih putova. GLEC okvir omogu\u0107uje tvrtkama da precizno izra\u010dunaju emisije za svaku pojedinu po\u0161iljku, uzimaju\u0107i u obzir faktore kao \u0161to su tip vozila, vrsta goriva, te\u017eina tereta i prije\u0111ena udaljenost. Ova razina detalja klju\u010dna je za dono\u0161enje informiranih odluka, poput odabira najodr\u017eivijeg na\u010dina prijevoza za odre\u0111enu rutu. Usvajanje GLEC okvira omogu\u0107uje tvrtkama ne samo da to\u010dno izvijeste o svom utjecaju, ve\u0107 i da ponude svojim klijentima transparentne podatke o emisijama povezanim s njihovim po\u0161iljkama, \u0161to postaje sve va\u017eniji element u odabiru logisti\u010dkog partnera.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Tehnologija, a posebno umjetna inteligencija (AI), temelj je transformacije logistike prema odr\u017eivijim modelima poslovanja. U 2026. godini, AI nije vi\u0161e eksperimentalni alat, ve\u0107 integrirani dio operativnih sustava koji omogu\u0107uje dono\u0161enje pametnijih i ekolo\u0161ki prihvatljivijih odluka u stvarnom vremenu. Njena primjena prote\u017ee se kroz cijeli lanac opskrbe, od predvi\u0111anja potra\u017enje do optimizacije isporuke.<\/p>\n
Jedna od najzna\u010dajnijih primjena AI je u optimizaciji ruta. Tradicionalni softveri za planiranje ruta uzimali su u obzir najkra\u0107u ili najbr\u017eu udaljenost. Moderni sustavi vo\u0111eni umjetnom inteligencijom analiziraju ogromne koli\u010dine podataka u stvarnom vremenu, uklju\u010duju\u0107i stanje u prometu, vremenske uvjete, topografiju terena (usponi i nizbrdice) te \u010dak i specifi\u010dne karakteristike vozila, poput te\u017eine tereta i u\u010dinkovitosti motora. Na temelju tih podataka, AI algoritmi izra\u010dunavaju rutu koja rezultira najmanjom potro\u0161njom goriva, a ne nu\u017eno najkra\u0107om udaljeno\u0161\u0107u. Ovo ne samo da smanjuje tro\u0161kove goriva, ve\u0107 izravno smanjuje i emisije stakleni\u010dkih plinova. Sustavi mogu dinami\u010dki mijenjati rute tijekom putovanja kako bi izbjegli neo\u010dekivane gu\u017eve ili zastoje, dodatno sprje\u010davaju\u0107i nepotrebno vrijeme rada motora u praznom hodu.<\/p>\n
Upravljanje zalihama je drugo podru\u010dje gdje AI donosi zna\u010dajne koristi za odr\u017eivost. Precizno predvi\u0111anje potra\u017enje klju\u010dno je za izbjegavanje prekomjernih zaliha, koje dovode do nepotrebnog skladi\u0161tenja, potencijalnog kvarenja robe i stvaranja otpada. AI modeli analiziraju povijesne podatke o prodaji, sezonske trendove, tr\u017ei\u0161ne uvjete pa \u010dak i vanjske faktore poput nadolaze\u0107ih praznika ili promotivnih akcija kako bi stvorili izuzetno to\u010dne prognoze. Na temelju tih prognoza, tvrtke mogu optimizirati razine zaliha u svojim skladi\u0161tima i distribucijskim centrima. To zna\u010di da se proizvodi skladi\u0161te bli\u017ee krajnjim kupcima, \u0161to skra\u0107uje udaljenosti za dostavu “posljednje milje”. Manje zaliha tako\u0111er zna\u010di manju potrebu za velikim skladi\u0161nim prostorima, \u0161to smanjuje potro\u0161nju energije za grijanje, hla\u0111enje i osvjetljenje.<\/p>\n
Internet stvari (IoT) radi u tandemu s umjetnom inteligencijom kako bi pru\u017eio detaljan uvid u operacije. Senzori ugra\u0111eni u vozila prate potro\u0161nju goriva, stanje motora i stil vo\u017enje u stvarnom vremenu. Ovi podaci se zatim analiziraju pomo\u0107u AI kako bi se identificirali voza\u010di kojima je potrebna dodatna obuka o ekolo\u0161koj vo\u017enji ili vozila koja zahtijevaju odr\u017eavanje kako bi radila s maksimalnom u\u010dinkovito\u0161\u0107u. U skladi\u0161tima, IoT senzori prate temperaturu, vla\u017enost i druge uvjete, osiguravaju\u0107i optimalno skladi\u0161tenje osjetljive robe i sprje\u010davaju\u0107i kvarove.<\/p>\n
Kroz analizu velikih koli\u010dina podataka (Big Data), AI tako\u0111er poma\u017ee tvrtkama identificirati skrivene neu\u010dinkovitosti u njihovim lancima opskrbe. Analizom podataka o vremenu zadr\u017eavanja na utovarnim rampama, u\u010destalosti vra\u0107anja po\u0161iljaka ili ka\u0161njenjima u isporuci, tvrtke mogu otkriti sustavne probleme i implementirati ciljana rje\u0161enja. Na primjer, ako podaci poka\u017eu da kamioni redovito \u010dekaju satima na utovar kod odre\u0111enog dobavlja\u010da, mo\u017ee se raditi na boljoj sinkronizaciji rasporeda kako bi se smanjilo vrijeme mirovanja motora. Na taj na\u010din, tehnologija ne samo da automatizira zadatke, ve\u0107 pru\u017ea duboke uvide koji omogu\u0107uju kontinuirano pobolj\u0161anje i smanjenje ekolo\u0161kog otiska.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Usvajanje zelene logistike ne mora biti trenutan i skup preokret. To je proces koji se mo\u017ee implementirati postupno, kroz niz jasnih i ostvarivih koraka. Klju\u010d uspjeha le\u017ei u sustavnom pristupu koji zapo\u010dinje razumijevanjem trenutnog stanja i postepeno vodi prema dugoro\u010dnim ciljevima odr\u017eivosti.<\/p>\n
Prvi i temeljni korak je provo\u0111enje detaljne revizije postoje\u0107ih operacija. Ne mo\u017eete pobolj\u0161ati ono \u0161to ne mjerite. Ovaj proces uklju\u010duje prikupljanje podataka o potro\u0161nji goriva va\u0161eg voznog parka, potro\u0161nji elektri\u010dne energije u va\u0161im skladi\u0161tima i uredima, koli\u010dini generiranog otpada te, ako je mogu\u0107e, prikupljanje podataka od va\u0161ih klju\u010dnih transportnih partnera. Cilj je stvoriti osnovnu sliku va\u0161eg trenutnog uglji\u010dnog otiska. Kori\u0161tenje okvira poput GHG protokola za kategorizaciju emisija u Scope 1, 2 i 3 pomo\u0107i \u0107e vam da identificirate najve\u0107e izvore emisija. Ova po\u010detna analiza otkrit \u0107e podru\u010dja s najve\u0107im potencijalom za pobolj\u0161anje, omogu\u0107uju\u0107i vam da usmjerite svoje napore tamo gdje \u0107e imati najve\u0107i u\u010dinak.<\/p>\n
Nakon \u0161to imate jasnu sliku trenutnog stanja, sljede\u0107i korak je postavljanje jasnih i mjerljivih ciljeva. Op\u0107enite izjave poput “\u017eelimo biti zeleniji” nisu dovoljne. Potrebni su konkretni ciljevi, kao \u0161to su: “smanjiti emisije iz voznog parka za 10% u sljede\u0107e dvije godine” ili “pove\u0107ati udio recikliranog materijala u pakiranju na 75% do kraja 2026. godine”. Ovi ciljevi trebaju biti realisti\u010dni, ali i dovoljno ambiciozni da potaknu stvarne promjene. Postavljanje vremenskih okvira i definiranje klju\u010dnih pokazatelja uspje\u0161nosti (KPI) omogu\u0107it \u0107e vam pra\u0107enje napretka i odr\u017eavanje fokusa.<\/p>\n
S definiranim ciljevima, tre\u0107i korak je investiranje u tehnologiju i opremu. Na temelju va\u0161e revizije, identificirajte tehnolo\u0161ka rje\u0161enja koja nude najve\u0107i povrat na investiciju u smislu odr\u017eivosti. To mo\u017ee uklju\u010divati nabavu softvera za optimizaciju ruta, implementaciju sustava za upravljanje skladi\u0161tem (WMS) koji smanjuje otpad, ili postepenu zamjenu starijih vozila s energetski u\u010dinkovitijim modelima ili elektri\u010dnim vozilima za gradsku dostavu. Ne morate sve u\u010diniti odjednom. Zapo\u010dnite s pilot projektima kako biste testirali u\u010dinkovitost novih tehnologija u manjem opsegu prije nego \u0161to ih implementirate u cijeloj organizaciji.<\/p>\n
\u010cetvrti, \u010desto zanemaren, ali klju\u010dan korak je edukacija i anga\u017eman zaposlenika. Va\u0161i zaposlenici, od voza\u010da do skladi\u0161nih radnika, svakodnevno donose odluke koje utje\u010du na va\u0161 ekolo\u0161ki otisak. Organizirajte obuke o tehnikama ekolo\u0161ke vo\u017enje, pravilnom razvrstavanju otpada i va\u017enosti smanjenja potro\u0161nje energije. Potaknite ih da predla\u017eu vlastite ideje za pobolj\u0161anje odr\u017eivosti. Kada zaposlenici razumiju ciljeve tvrtke i osje\u0107aju se uklju\u010deno u proces, postaju va\u0161i najva\u017eniji saveznici u postizanju tih ciljeva.<\/p>\n
Kona\u010dno, peti korak je suradnja s partnerima u lancu opskrbe. Va\u0161 utjecaj na okoli\u0161 ne zavr\u0161ava na vratima va\u0161eg skladi\u0161ta. Razgovarajte sa svojim dobavlja\u010dima, prijevoznicima i klijentima o va\u0161im ciljevima odr\u017eivosti. Dajte prednost partnerima koji dijele va\u0161e vrijednosti i koji su tako\u0111er predani smanjenju svog ekolo\u0161kog utjecaja. Suradnja mo\u017ee uklju\u010divati zajedni\u010dko planiranje po\u0161iljaka radi konsolidacije tereta, dijeljenje podataka radi bolje transparentnosti ili zajedni\u010dki rad na razvoju odr\u017eivijih rje\u0161enja za pakiranje. Izgradnja zelenog lanca opskrbe je zajedni\u010dki napor.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Put prema odr\u017eivom lancu opskrbe u 2026. godini nije samo odgovor na vanjske pritiske, ve\u0107 predstavlja temeljnu poslovnu strategiju za postizanje dugoro\u010dne otpornosti i profitabilnosti. Prijelaz s tradicionalnih modela, usmjerenih isklju\u010divo na tro\u0161kove, na integrirani pristup koji ujedinjuje u\u010dinkovitost i ekolo\u0161ku odgovornost, postaje neizbje\u017ean. Klju\u010dni elementi ove transformacije su jasni: usvajanje na\u010dela zelene logistike, implementacija preciznih metodologija za mjerenje emisija poput GHG protokola i GLEC okvira, te strate\u0161ka primjena tehnologije, posebice umjetne inteligencije, za optimizaciju operacija.<\/p>\n
Tvrtke koje danas zapo\u010dnu s implementacijom ovih strategija, po\u010dev\u0161i od detaljne analize vlastitih operacija i postavljanja konkretnih, mjerljivih ciljeva, bit \u0107e u najboljoj poziciji za snala\u017eenje u budu\u0107im izazovima. Investicije u odr\u017eive tehnologije i procese vi\u0161e nisu tro\u0161ak, ve\u0107 ulaganje u operativnu izvrsnost, smanjenje rizika i ja\u010danje odnosa s klijentima i partnerima. U kona\u010dnici, lideri u logistici sutra\u0161njice bit \u0107e one organizacije koje prepoznaju da su ekonomski uspjeh i briga za okoli\u0161 dva neodvojiva dijela iste jednad\u017ebe. Izgradnja zelenog, inteligentnog i otpornog lanca opskrbe put je prema stabilnoj i uspje\u0161noj budu\u0107nosti.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Otkrijte klju\u010dne strategije zelene logistike za optimizaciju lanca opskrbe. Nau\u010dite kako precizno mjerenje emisija i tehnologija pretvaraju odr\u017eivost u stvarnu konkurentsku prednost za 2026. godinu.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":624,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_swpsp_post_exclude":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[114,35,83,99,37,36],"tags":[142,604,661,658,291,655,657,654,660,662,653,482,493,306,659,656,651,652,78,300],"class_list":["post-623","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","category-poslovno-savjetovanje","category-skladiste","category-supply-chain","category-transport-distribucija","category-wms","tag-ai-u-logistici","tag-data-driven-logistika","tag-digitalna-odrzivost","tag-elektricna-vozila-logistika","tag-esg-logistika","tag-ghg-protokol","tag-glec-framework","tag-mjerenje-emisija-co2","tag-nearshoring-logistika","tag-odrziva-konkurentska-prednost","tag-odrziva-logistika-2026","tag-odrzivi-lanac-opskrbe","tag-odrzivo-skladistenje","tag-optimizacija-lanca-opskrbe","tag-optimizacija-ruta-emisije","tag-scope-1-2-3-emisije","tag-smanjenje-emisija","tag-ugljicni-otisak-logistike","tag-zelena-logistika","tag-zeleni-transport"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/623","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=623"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/623\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":659,"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/623\/revisions\/659"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/624"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=623"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=623"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.innovalog-consulting.hr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=623"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}