Sıfıra doğru yarış sürətləndikcə, istehsal müəssisələrinin rəhbərləri bütün əməliyyatlarını dükandan tutmuş tullantıların idarə edilməsinə və hətta torpaqdan istifadəni yenidən düşünməyə, davamlılığı hər aspektə inteqrasiya etməklə dəyişdirməyə hazırlaşırlar. Bu “yaşıl transformasiya” dövründə liderlər nəticə etibarı ilə iki kateqoriyaya bölünür: öndə gedənlər və arxada qalan yavaş başlayanlar. McKinsey and Co.-nun proqnozu özünü doğrultsa, 2027-ci ilə qədər S&P 500 şirkətlərinin 75 faizi tamamilə yox olacaq. Bu həyəcanverici proqnoz CEO-lara aydın mesaj göndərir: rəqabətədavamlı qalmaq üçün liderlər bu günün yaşıl tələblərinə cavab vermək üçün öz bizneslərini fəal şəkildə transformasiya etməlidirlər və generativ süni intellekt (GenAI) kimi təməlqoyma texnologiyası onların səylərinin sürətləndirilməsində əsas rol oynayacaqdır.
Gartner-ə görə, 2028-ci ilə qədər yüksək performans göstərən 4 qlobal şirkətdən 1-i xalis emissiyaları sıfıra endirmək üçün GenAI-dən istifadə edəcək. Tullantıların idarə edilməsi və istehsalı müəssisələrin xalis sıfıra çatmaqda, xüsusən də dünyanın ən yaxşı çirkləndiricilərindən biri olan istehsalatda qarşılaşdıqları ən əhəmiyyətli və bahalı çətinliklərdən biridir. Birləşmiş Krallığın Biznes Tullantılarına əsasən, sənaye hər il təxminən 2 milyard ton sənaye tullantıları istehsal edir ki, bu da bütün dünya tullantılarının 50 faizini təşkil edir. Tullantıların əksəriyyəti həddindən artıq istehsaldan, qüsurlu mallardan və son məhsulda tələb olunmayan xammalın qalıqları nəticəsində yaranan “qalıq” tullantılardan əmələ gəlir.
Mövcud iqtisadi şəraitdə CEO-lar bütün sahələrdə, o cümlədən xalis sıfıra doğru yarışda və AI kimi innovativ texnologiyalarla tullantıların azaldılmasında rəqabətdən irəli getməlidirlər ki, bu da onlara strateji olaraq bunu etməyə kömək edə bilər.
Burada sual yaranır: GenAI xalis sıfır emissiyalara nail olmaq, tullantıları əhəmiyyətli dərəcədə azaltmaq və eyni zamanda əməliyyat səmərəliliyini artırmaq üçün gümüş güllədirmi? Qısa yollar olmasa da, GenAI, şübhəsiz ki, tullantıları azaltmaq, məhsuldarlığı artırmaq və üst sıranı artırmaq potensialına malikdir.
GenAI-nin istehsalatda tətbiqi: innovasiya = səmərəlilik
GenAI ilə bağlı şırınga yaxşı bir səbəblə qurulmağa davam edir. Ernst & Young-a (EY) görə, GenAI-nin 2033-cü ilə qədər ümumi daxili məhsulda (ÜDM) təxminən $1.7 trilyon ABŞ dolları ilə $3.4 trilyon arasında kilid açacağı təxmin edilir. Təkcə istehsalda, 2033-cü ilə qədər, MarketResearch.biz qlobal GenAI ABŞ dolları bazarının təxminən 1.6 milyon dollar artacağını proqnozlaşdırır. Rəqəmsal transformasiyanın sektorda inqilab etdiyi bir dünyada, CEO-lar öz biznes ehtiyaclarına uyğun olaraq GenAI-dan istifadə etsələr, onlar öz bizneslərinin bütün sahələrdə, o cümlədən tullantıların azaldılması və nəticədə xalis sıfır əməliyyatları ilə inkişaf etmələrini təmin edə bilərlər.
İstehsalçıların GenAI-ni öz proseslərinə tətbiq etmək üçün bir çox yol var. Məsələn, moda şirkətləri 3D toxuculuq texnologiyasında GenAI-dən istifadə edə bilərlər. Uyğun paltarların hazırlanması tullantıları minimuma endirərək sənayeyə karbon emissiyalarını azaltmağa imkan verir. Airbus-a gəldikdə, onların generativ dizaynı təyyarələrinə daha az yanacaq sərf etməyə və tullantıları və ümumi ətraf mühitə təsirini azaltmağa imkan verir.
AI və GenAI potensialını tam açmaq üçün CEO-lar məqsədyönlü innovasiyalardan başlamalıdırlar. Bu yolla, onlar qəbul edilən yeni həllərin məqsədə uyğun olmasını və strateji olaraq biznes məqsəd və dəyərlərinə uyğun olmasını təmin edə bilərlər. Aşağıda şirkətlərin tullantıları azaltmaq və bu prosesdə səmərəliliyi artırmaq üçün süni intellekt tətbiq edə biləcəyi beş yol var.
AI-nin tullantıların idarə edilməsini optimallaşdıra biləcəyi ən yaxşı 5 yol
1. Ağıllı prosesin optimallaşdırılması
Təsəvvür edin ki, insan səhvi nəticəsində baş vermiş inventarın keyfiyyətsiz planlaşdırılması və ya həddindən artıq istehsalı səbəbindən yük maşınlarında oturan çürüyən yeməklər. Planlaşdırma, istehsal və s. sahələrdə süni intellekt proseslərin təkmilləşdirilməsini dəstəkləyə bilər və nəticədə tullantıları azalda bilər. Virciniya Universitetinin tədqiqatçıları tərəfindən hazırlanmış yeni süni intellektlə idarə olunan sistem bu səhvləri aradan qaldıra və istehsal səmərəliliyi üçün yeni meyarlar yarada bilər. MSN.
2. Təkmil proqnozlaşdırıcı texniki xidmət
Ənənəvi texniki xidmət strategiyaları reaktivdir və yalnız maşın xarab olduqdan sonra qüvvəyə minir, lakin GenAI fasilələri onlar baş verməmiş dayandıra bilər. Süni intellekt, uğursuzluqları baş verməzdən əvvəl proqnozlaşdırmaqla proqnozlaşdırıcı texniki dəstəyi dəstəkləyir, bu, artıq hissələri və həddindən artıq inventar tələblərini azalda, tullantıları azalda və ən yüksək əməliyyat səmərəliliyini qoruyarkən resurslara qənaət edə bilər.
3. Təkmilləşdirilmiş təchizat zəncirinin idarə edilməsi
Tədqiqatlar göstərir ki, süni intellektlə təchiz edilmiş tədarük zəncirinin idarə edilməsi əhəmiyyətli əməliyyat təkmilləşdirmələrinə, xidmət səviyyəsinin yüksəlməsinə gətirib çıxarır. 65 faiz və inventar 35 faizə qədər və daha çox. Süni intellekt təsirli fikirlər və real vaxt məlumat analitikası təmin etməklə tədarük zəncirinin səmərəliliyini artıra bilər ki, bu da tələbin proqnozlaşdırılmasının təkmilləşdirilməsinə və həddindən artıq istehsalın və artıq inventarın kəsilməsinə gətirib çıxarır.
4. Başdan sona izlənilmə texnologiyaları
Tullantıları izləyən və azaldan süni intellektlə işləyən texnologiya istehsal səhvlərinin səbəblərini aşkar etməyə kömək edə bilər və yüksək keyfiyyətli malların davamlı şəkildə qaynaqlanması, istehsalı və göndərilməsi üçün ən yaxşı təcrübələrin yaradılmasına kömək edə bilər. Rəqəmsal izləmə üçün süni intellektdən istifadə edən CEO-lar səmərəsizliyi aşkar edə və məqsədyönlü tullantıların azaldılması strategiyalarını həyata keçirə bilər ki, bu da xərclərə qənaət, emissiyaların azaldılması və firmalarını davamlı inkişaf lideri kimi yerləşdirməyə gətirib çıxarır.
5. Generativ dizayn və həyat dövrünün idarə edilməsi
Generativ dizayn istifadəsi kimi ekoloji cəhətdən təmiz təcrübələrə imkan verə bilər davamlı materiallar bunlar təkcə ətraf mühit üçün yaxşı deyil, həm də müştəriləri xoşbəxt edir. Bu məhsullar xalis sıfır irəliləyiş fəaliyyətlərini dəstəkləmək üçün tullantıları və emissiyaları azaltmaq üçün daha yaxşı inteqrasiya olunmuş davamlı proseslər vasitəsilə optimallaşdırılmış həyat dövrünə malik ola bilər.
AI üstünlüyü: davamlılıq səylərini sürətləndirmək
Xülasə, 2050-ci ilə qədər xalis sıfır karbon emissiyasına nail olmaq iddialı bir məqsəddir və şirkət miqyasında səy və fədakarlıq tələb edən bir şeydir. İstehsalçılar xalis sıfıra doğru hərəkət etmək üçün lazım olan dəyişikliyi nəzərə alaraq, ən çox işi olan bəzi sənayelər arasındadır. Liderlər davamlılıq haqqında düşüncələrini dəyişməli və səmərəliliyi artıra, tullantıların azaldılması və torpaqdan istifadənin optimallaşdırılması səylərini sürətləndirə bilən AI kimi innovativ texnologiyalardan istifadə etməlidirlər. Tullantıların idarə edilməsini optimallaşdırmaq və həll etmək üçün ən yaxşı beş yolumuz başlanğıcdır, lakin CEO-lar həmçinin biznes fəaliyyətlərini iki kateqoriyaya ayırmalıdırlar: davamlılıq məqsədlərini dəstəkləyən fəaliyyətlər və bunun əvəzinə ekoloji cəhətdən təmiz məqsədləri sabote edən fəaliyyətlər.
Davamlılıq biznes məqsədlərinə uyğun olmayan biznes fəaliyyətlərinə yönəlmiş plan, möhkəm Ətraf Mühit, Sosial və İdarəetmə (ESG) çərçivəsi, məsələn, İstehlakçı Davamlılıq Sənayesi Hazırlıq İndeksi (COSIRI) davamlı səylərin mərkəzidir. COSIRI müxtəlif ölçülər üzrə dayanıqlılığın yetkinliyini qiymətləndirə bilən geniş tanınan çərçivədir, o cümlədən dükan, təchizat zənciri, logistika, strategiya, risklər, işçi qüvvəsinin inkişafı və liderlik. COSIRI davamlı təcrübələrin əməliyyatlara inteqrasiyasını dəstəkləyərək, CEO-ların strateji qərarlar qəbul etmək üçün istifadə edə biləcəyi güclü fikirləri ortaya qoya bilər. COSIRI haqqında daha çox məlumat əldə etmək üçün bizimlə əlaqə saxlayın COSIRI Qiymətləndirilməsi səhifə.
Davamlı İstehsalatda AI haqqında Tez-tez verilən suallar
Süni intellekt davamlı istehsal təcrübələrini necə dəstəkləyir?
Süni intellekt enerji istifadəsini optimallaşdırmaq, tullantıları azaltmaq, avadanlıqların nasazlıqlarını proqnozlaşdırmaq və prosesin səmərəliliyini artırmaqla davamlı istehsalı dəstəkləyir. O, istehsalçılara əməliyyatları davamlılıq və ESG məqsədləri ilə uyğunlaşdırmağa kömək edir.
Sənaye tullantılarının azaldılmasında AI tətbiqlərinin nümunələri hansılardır?
Nümunələrə qüsurlu məhsulları azaltmaq üçün süni intellektlə işləyən keyfiyyətə nəzarət, avadanlığın nasazlığının qarşısını almaq üçün proqnozlaşdırıcı texniki xidmət və xammal tullantılarını minimuma endirmək üçün ağıllı istehsalın planlaşdırılması daxildir.
Süni intellekt istehsalçılara karbon izlərini azaltmağa kömək edə bilərmi?
Bəli, süni intellekt enerji istehlakını optimallaşdırmaq, material tullantılarını azaltmaq və aşağı emissiya istehsalına dəstək verən məlumatlara əsaslanan qərarlar qəbul etməyə imkan verməklə istehsalçılara karbon izlərini azaltmağa kömək edə bilər.
Süni intellekt zavodlarda enerji səmərəliliyini necə artırır?
Süni intellekt avadanlığın işini təhlil edərək, pik enerji istifadəsini proqnozlaşdırmaqla və real vaxt rejimində lazımsız enerji istehlakını azaltmaq üçün sistemləri avtomatik tənzimləməklə enerji səmərəliliyini artırır.
Proqnozlaşdırıcı analitikanın davamlı istehsala təsiri nədir?
Proqnozlaşdırılan analitika texniki xidmət ehtiyaclarını proqnozlaşdırmaqla, dayanma müddətini azaltmaqla və resurs israfını minimuma endirməklə davamlı istehsala kömək edir. Bu, istehsalçılara daha səmərəli və davamlı işləməyə imkan verir.
Süni intellekt istehsalda real vaxtda qərar qəbul etməyə necə imkan verir?
Süni intellekt çevik və səmərəli əməliyyatları dəstəkləyərək problemləri aşkar etmək, prosesləri tənzimləmək və performansı dərhal optimallaşdırmaq üçün maşın və sensorlardan canlı məlumatları emal edərək real vaxt rejimində qərar qəbul etməyə imkan verir.
İstehsalda Dairəvi İqtisadiyyat Təşəbbüsləri üçün AI niyə vacibdir?
Süni intellekt dairəvi iqtisadiyyat təşəbbüsləri üçün vacibdir, çünki o, resurs istifadəsini izləməyə, materialın təkrar istifadəsi imkanlarını proqnozlaşdırmağa və qapalı dövrə istehsal sistemlərinə imkan verən tullantıları minimuma endirən istehsal dövrlərini tərtib etməyə kömək edir.
Davamlılıq üçün AI tətbiq edərkən şirkətlər hansı çətinliklərlə üzləşirlər?
Çətinliklərə yüksək tətbiq xərcləri, məlumatların inteqrasiyası problemləri, ixtisaslı istedadın olmaması və dəyişikliyə qarşı müqavimət daxildir. Təsiri maksimuma çatdırmaq üçün şirkətlər süni intellektləri aydın davamlılıq məqsədləri ilə uyğunlaşdırmalıdırlar.
Dayanıqlı İstehsalatda Süni İntellekt Nə üçün Əhəmiyyətlidir?
Süni intellekt davamlı istehsalda vacibdir, çünki o, resursların daha ağıllı idarə olunmasına, tullantıların azaldılmasına, enerjiyə qənaətə və prosesin optimallaşdırılmasına imkan verir - bütün bunlar uzunmüddətli ekoloji və əməliyyat məqsədlərinə nail olmaq üçün vacibdir.
