As the race to net zero accelerates, manufacturing CEOs are poised to transform their entire operations, from the shop floor to waste management and even rethinking land use, with sustainability integrated throughout every aspect. During this era of “green transformation,” leaders ultimately fall into two categories: trailblazers leading the way and slow starters, who trail behind. If McKinsey and Co.’s prediction proves accurate, by 2027, 75 per cent of S&P 500 businesses will disappear entirely. This alarming prediction sends a clear message to CEOs: to remain competitive, leaders must proactively transform their businesses to meet the green demands of today, and groundbreaking technology, such as generative artificial intelligence (GenAI), will play a key role in expediting their efforts.
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
The hype surrounding GenAI continues to build, and for good reason. According to Ernst & Young (EY), GenAI is estimated to unlock approximately USD $1.7 trillion to $3.4 trillion in gross domestic product (GDP) by 2033. In manufacturing alone, by 2033, MarketResearch.biz predicts that the global GenAI market will soar to approximately USD$6.4 million. In a world where digital transformation is revolutionising the sector, if CEOs leverage GenAI to suit their business needs, they can enable their businesses to thrive in all areas, including waste reduction and, ultimately, resulting in net-zero operations.
There are many ways manufacturers can apply GenAI to their processes. For example, fashion companies can leverage GenAI in 3D weaving technology. Making clothes made to fit minimises waste, enabling the industry to cut its carbon emissions. In the case of Airbus, their generative design enables their jetliners to consume less fuel and reduce waste and their overall environmental footprint.
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
Imagine rotting food that sits in trucks due to poor planning or overproduction of inventory that happened due to human error. Within the realms of planning, production, etc., AI can support the enhancement of processes, ultimately reducing waste. A new AI-driven system developed by University of Virginia researchers could eliminate these errors and establish new benchmarks for manufacturing efficiency, as reported by 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
AI-enabled tech that tracks and reduces waste can help expose the reasons for production errors and help establish best practices to sustainably source, produce and dispatch high-quality goods. CEOs who use AI for digital tracing can uncover inefficiencies and execute targeted waste reduction strategies, leading to cost savings, reduction of emissions, and positioning their firm as a sustainability leader.
5. Generativ dizayn və həyat dövrünün idarə edilməsi
Generativ dizayn istifadəsi kimi ekoloji cəhətdən təmiz təcrübələrə imkan verə bilər davamlı materiallar that are not only good for the environment but also keep customers happy. These products can have an optimised lifecycle through better integrated sustainable processes to reduce waste and emissions to support net-zero advancement activities.
AI üstünlüyü: davamlılıq səylərini sürətləndirmək
In summary, the pursuit of reaching net-zero carbon emissions by 2050 is an ambitious goal and something that requires company-wide effort and dedication. Manufacturers are among some industries that have the most work to do, given the change needed to move towards net zero. Leaders must change their mindset on sustainability and embrace innovative technologies like AI that can boost efficiency, expedite efforts to reduce waste and optimise land use. Our top five ways to optimise and address waste management are a start, but CEOs must also categorise business activities into two categories: activities that support sustainability goals and activities that instead sabotage eco-friendly goals.
To develop a plan that addresses business activities that are not aligned with sustainability business goals, a robust Environmental, Social, and Governance (ESG) framework, such as the 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.
Frequently Asked Questions About AI in Sustainable Manufacturing
What Role Does AI Play in Reducing Errors and Waste in Supply Chain Management?
AI reduces errors and waste in supply chain management by improving demand forecasting, automating inventory control, and detecting inefficiencies. This leads to smarter decisions, less overproduction, and lower resource waste.
How Does AI Support Sustainable Manufacturing Practices?
AI supports sustainable manufacturing by optimising energy use, reducing waste, predicting equipment failures, and improving process efficiency. It helps manufacturers align operations with sustainability and ESG goals.
What Are Examples of AI Applications in Reducing Industrial Waste?
Examples include AI-powered quality control to reduce defective products, predictive maintenance to avoid equipment breakdowns, and smart production planning to minimise raw material waste.
Can AI Help Manufacturers Lower Their Carbon Footprint?
Yes, AI can help manufacturers lower their carbon footprint by optimising energy consumption, reducing material waste, and enabling data-driven decisions that support low-emission production.
How Does AI Improve Energy Efficiency in Factories?
AI improves energy efficiency by analysing equipment performance, predicting peak energy usage, and automatically adjusting systems to reduce unnecessary power consumption in real time.
What is the Impact of Predictive Analytics on Sustainable Manufacturing?
Predictive analytics helps sustainable manufacturing by forecasting maintenance needs, reducing downtime, and minimising resource waste. It allows manufacturers to run more efficiently and sustainably.
How Does AI Enable Real-time Decision-making in Manufacturing?
AI enables real-time decision-making by processing live data from machines and sensors to detect problems, adjust processes, and optimise performance instantly, supporting agile and efficient operations.
Why is AI Important for Circular Economy Initiatives in Manufacturing?
AI is important for circular economy initiatives because it helps track resource usage, predict material reuse opportunities, and design waste-minimising production cycles, enabling closed-loop manufacturing systems.
What Challenges Do Companies Face When Implementing AI for Sustainability?
Challenges include high implementation costs, data integration issues, lack of skilled talent, and resistance to change. Companies must align AI with clear sustainability goals to maximise impact.
Why is AI Important in Sustainable Manufacturing?
AI is important in sustainable manufacturing because it enables smarter resource management, waste reduction, energy savings, and process optimisation—all critical for achieving long-term environmental and operational goals.