A medida que se acelera la carrera hacia las cero emisiones netas, los directores ejecutivos del sector manufacturero están preparados para transformar la totalidad de sus operaciones, desde el taller hasta la gestión de residuos, e incluso replantear el uso del suelo, integrando la sostenibilidad en todos los aspectos. Durante esta era de "transformación verde", los líderes se dividen en dos categorías: los pioneros que marcan el camino y los que empiezan despacio, que se quedan atrás. Si la predicción de McKinsey and Co. resulta acertada, para 2027, el 75 % de las empresas del S&P 500 desaparecerán por completo. Esta alarmante predicción envía un mensaje claro a los directores ejecutivos: para seguir siendo competitivos, los líderes deben transformar proactivamente sus negocios para satisfacer las demandas ecológicas actuales, y las tecnologías innovadoras, como la inteligencia artificial generativa (GenAI), desempeñarán un papel clave para agilizar sus esfuerzos.
Según Gartner, para 2028, 1 de cada 4 empresas globales de alto rendimiento utilizará GenAI para reducir las emisiones netas a cero. La gestión y producción de residuos se encuentran entre los desafíos más importantes y costosos que enfrentan las empresas para alcanzar las cero emisiones netas, especialmente en el sector manufacturero, uno de los principales contaminantes del mundo. Según Business Waste del Reino Unido, el sector produce aproximadamente 2000 millones de toneladas de residuos industriales al año, lo que representa el 50 % de todos los residuos a nivel mundial. La mayor parte de estos residuos se genera por sobreproducción, mercancía defectuosa y residuos sobrantes, resultantes de los restos de materias primas que no se requieren en el producto final.
En el entorno económico actual, los directores ejecutivos deben adelantarse a la competencia en todas las áreas, incluida la carrera hacia el cero neto y la reducción de desechos con tecnologías innovadoras como la IA, que pueden ayudarlos estratégicamente a lograrlo.
Esto nos lleva a preguntarnos: ¿es GenAI la solución milagrosa para lograr cero emisiones netas, reducir significativamente los residuos y, al mismo tiempo, mejorar la eficiencia operativa? Si bien no existen atajos, GenAI sin duda tiene el potencial de reducir los residuos, impulsar la productividad y aumentar los ingresos.
La aplicación de GenAI en la fabricación: innovación = eficiencia
El entusiasmo en torno a la GenAI continúa creciendo, y con razón. Según Ernst & Young (EY), se estima que la GenAI generará aproximadamente entre 1,7 y 3,4 billones de dólares en producto interior bruto (PIB) para 2033. Solo en el sector manufacturero, MarketResearch.biz predice que para 2033 el mercado global de la GenAI se disparará hasta alcanzar aproximadamente 1,5 y 6,4 millones de dólares. En un mundo donde la transformación digital está revolucionando el sector, si los directores ejecutivos aprovechan la GenAI para adaptarla a las necesidades de su negocio, pueden impulsar el éxito de sus empresas en todos los ámbitos, incluyendo la reducción de residuos y, en última instancia, la obtención de operaciones con cero emisiones netas.
Los fabricantes pueden aplicar GenAI a sus procesos de muchas maneras. Por ejemplo, las empresas de moda pueden aprovechar GenAI en la tecnología de tejido 3D. La confección de prendas a medida minimiza los residuos, lo que permite a la industria reducir sus emisiones de carbono. En el caso de Airbus, su diseño generativo permite que sus aviones consuman menos combustible y reduzcan los residuos y su impacto ambiental general.
Para aprovechar al máximo el potencial de la IA y la GenAI, los directores ejecutivos deben empezar por la innovación orientada a un propósito. De esta manera, pueden garantizar que las soluciones emergentes adoptadas sean adecuadas para su propósito y se alineen estratégicamente con los objetivos y valores empresariales. Aquí presentamos cinco maneras en que las empresas pueden aplicar la IA para reducir el desperdicio y, de paso, aumentar la eficiencia.
Las cinco formas principales en que la IA puede optimizar la gestión de residuos
1. Optimización inteligente de procesos
Imagine alimentos en descomposición almacenados en camiones debido a una mala planificación o a una sobreproducción de inventario causada por un error humano. En los ámbitos de la planificación, la producción, etc., la IA puede contribuir a la mejora de los procesos y, en última instancia, a la reducción de desperdicios. Un nuevo sistema basado en IA, desarrollado por investigadores de la Universidad de Virginia, podría eliminar estos errores y establecer nuevos estándares de eficiencia de fabricación, según informa [enlace faltante]. MSN.
2. Mantenimiento predictivo avanzado
Las estrategias de mantenimiento tradicionales son reactivas y solo surten efecto cuando la maquinaria falla, pero GenAI puede detener las interrupciones antes de que ocurran. La IA facilita el mantenimiento predictivo al pronosticar fallas antes de que ocurran, lo que permite reducir el exceso de piezas y los requisitos de inventario, disminuir el desperdicio y conservar recursos, manteniendo al mismo tiempo la máxima eficiencia operativa.
3. Gestión mejorada de la cadena de suministro
La investigación descubrió que la gestión de la cadena de suministro habilitada con IA conduce a mejoras operativas significativas, mejorando los niveles de servicio hasta en un 100%. 65 por ciento y el inventario hasta en un 35 % o más. La IA puede impulsar la eficiencia de la cadena de suministro al proporcionar información práctica y análisis de datos en tiempo real, lo que permite mejorar la previsión de la demanda y reducir la sobreproducción y el exceso de inventario.
4. Tecnologías de trazabilidad de extremo a extremo
La tecnología basada en IA que rastrea y reduce los residuos puede ayudar a identificar las causas de los errores de producción y a establecer las mejores prácticas para obtener, producir y distribuir de forma sostenible productos de alta calidad. Los directores ejecutivos que utilizan IA para el rastreo digital pueden detectar ineficiencias y ejecutar estrategias específicas de reducción de residuos, lo que se traduce en ahorros de costes, reducción de emisiones y posicionamiento de su empresa como líder en sostenibilidad.
5. Diseño generativo y gestión del ciclo de vida
El diseño generativo puede permitir prácticas ecológicas como la utilización de materiales sostenibles Que no solo benefician al medio ambiente, sino que también mantienen la satisfacción de los clientes. Estos productos pueden tener un ciclo de vida optimizado mediante procesos sostenibles mejor integrados para reducir los residuos y las emisiones, impulsando así las actividades de avance hacia el cero neto.
La ventaja de la IA: agilizar los esfuerzos de sostenibilidad
En resumen, alcanzar cero emisiones netas de carbono para 2050 es un objetivo ambicioso que requiere el esfuerzo y la dedicación de toda la empresa. Los fabricantes se encuentran entre las industrias con mayor trabajo por delante, dado el cambio necesario para avanzar hacia el cero neto. Los líderes deben cambiar su perspectiva sobre la sostenibilidad y adoptar tecnologías innovadoras como la IA, que pueden impulsar la eficiencia, agilizar los esfuerzos para reducir los residuos y optimizar el uso del suelo. Nuestras cinco maneras principales de optimizar y abordar la gestión de residuos son un comienzo, pero los directores ejecutivos también deben clasificar las actividades empresariales en dos categorías: actividades que apoyan los objetivos de sostenibilidad y actividades que, en cambio, sabotean los objetivos ecológicos.
Para desarrollar un plan que aborde las actividades comerciales que no están alineadas con los objetivos comerciales de sostenibilidad, se requiere un marco ambiental, social y de gobernanza (ESG) sólido, como el Índice de preparación de la industria para la sostenibilidad del consumidor (COSIRI) Es fundamental para las iniciativas de sostenibilidad. COSIRI es un marco ampliamente reconocido que permite evaluar la madurez de la sostenibilidad en diversas dimensiones, como la planta de producción, la cadena de suministro, la logística, la estrategia, los riesgos, el desarrollo de la fuerza laboral y el liderazgo. COSIRI puede revelar información valiosa que los directores ejecutivos pueden utilizar para tomar decisiones estratégicas, apoyando la integración de prácticas sostenibles en las operaciones. Para obtener más información sobre COSIRI, visite nuestro sitio web. Evaluación COSIRI página.
Preguntas frecuentes sobre la IA en la fabricación sostenible
¿Cómo apoya la IA las prácticas de fabricación sostenibles?
La IA impulsa la fabricación sostenible optimizando el consumo energético, reduciendo los residuos, previendo fallos en los equipos y mejorando la eficiencia de los procesos. Ayuda a los fabricantes a alinear sus operaciones con los objetivos de sostenibilidad y ESG.
¿Cuáles son algunos ejemplos de aplicaciones de IA para reducir los residuos industriales?
Los ejemplos incluyen control de calidad impulsado por IA para reducir productos defectuosos, mantenimiento predictivo para evitar averías en los equipos y planificación inteligente de la producción para minimizar el desperdicio de materia prima.
¿Puede la IA ayudar a los fabricantes a reducir su huella de carbono?
Sí, la IA puede ayudar a los fabricantes a reducir su huella de carbono optimizando el consumo de energía, reduciendo el desperdicio de materiales y permitiendo decisiones basadas en datos que respalden la producción con bajas emisiones.
¿Cómo mejora la IA la eficiencia energética en las fábricas?
La IA mejora la eficiencia energética analizando el rendimiento de los equipos, prediciendo el consumo máximo de energía y ajustando automáticamente los sistemas para reducir el consumo de energía innecesario en tiempo real.
¿Cuál es el impacto del análisis predictivo en la fabricación sostenible?
El análisis predictivo facilita la fabricación sostenible al prever las necesidades de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y minimizar el desperdicio de recursos. Permite a los fabricantes operar de forma más eficiente y sostenible.
¿Cómo permite la IA la toma de decisiones en tiempo real en la fabricación?
La IA permite la toma de decisiones en tiempo real mediante el procesamiento de datos en vivo de máquinas y sensores para detectar problemas, ajustar procesos y optimizar el rendimiento al instante, respaldando operaciones ágiles y eficientes.
¿Por qué es importante la IA para las iniciativas de economía circular en la fabricación?
La IA es importante para las iniciativas de economía circular porque ayuda a rastrear el uso de recursos, predecir oportunidades de reutilización de materiales y diseñar ciclos de producción que minimizan los desechos, lo que permite sistemas de fabricación de circuito cerrado.
¿Qué desafíos enfrentan las empresas al implementar IA para la sostenibilidad?
Los desafíos incluyen los altos costos de implementación, los problemas de integración de datos, la falta de talento cualificado y la resistencia al cambio. Las empresas deben alinear la IA con objetivos claros de sostenibilidad para maximizar su impacto.
¿Por qué es importante la IA en la fabricación sostenible?
La IA es importante en la fabricación sustentable porque permite una gestión más inteligente de los recursos, la reducción de residuos, el ahorro de energía y la optimización de procesos, todos ellos fundamentales para alcanzar objetivos ambientales y operativos a largo plazo.
