Alors que la course à la neutralité carbone s'accélère, les PDG du secteur manufacturier sont prêts à transformer l'ensemble de leurs opérations, de l'atelier à la gestion des déchets, en passant par une refonte de l'aménagement du territoire, en intégrant la durabilité à tous les niveaux. À l'ère de la « transformation verte », les dirigeants se divisent en deux catégories : les pionniers qui ouvrent la voie et les retardataires qui se lancent lentement. Si la prédiction de McKinsey and Co. se confirme, d'ici 2027, 75 % des entreprises du S&P 500 disparaîtront complètement. Cette prédiction alarmante envoie un message clair aux PDG : pour rester compétitifs, ils doivent transformer proactivement leurs entreprises afin de répondre aux exigences écologiques d'aujourd'hui, et les technologies révolutionnaires, comme l'intelligence artificielle générative (GenAI), joueront un rôle clé pour accélérer leurs efforts.
Selon Gartner, d'ici 2028, une entreprise mondiale performante sur quatre utilisera GenAI pour réduire ses émissions nettes à zéro. La gestion et la production des déchets comptent parmi les défis les plus importants et les plus coûteux auxquels les entreprises sont confrontées pour atteindre la neutralité carbone, en particulier dans le secteur manufacturier, l'un des plus grands pollueurs au monde. Selon Business Waste au Royaume-Uni, l'industrie produit environ 2 milliards de tonnes de déchets industriels par an, soit 50 % de l'ensemble des déchets mondiaux. La plupart de ces déchets proviennent de la surproduction, de marchandises défectueuses et de déchets « inutilisés », résultant de restes de matières premières non nécessaires au produit final.
Dans le contexte économique actuel, les PDG doivent devancer la concurrence dans tous les domaines, y compris dans la course vers le zéro net et la réduction des déchets grâce à des technologies innovantes telles que l’IA, qui peuvent les aider stratégiquement à y parvenir.
Cela soulève la question suivante : GenAI est-elle la solution miracle pour atteindre la neutralité carbone, réduire significativement les déchets et améliorer simultanément l'efficacité opérationnelle ? Bien qu'il n'existe pas de solution miracle, GenAI a incontestablement le potentiel de réduire les déchets, d'améliorer la productivité et d'accroître le chiffre d'affaires.
L'application de GenAI dans la fabrication : innovation = efficacité
L'engouement autour de GenAI ne cesse de croître, et pour cause. Selon Ernst & Young (EY), GenAI devrait générer entre 1 500 et 3 400 milliards de dollars de PIB d'ici 2033. MarketResearch.biz prévoit que, rien que dans le secteur manufacturier, le marché mondial de GenAI atteindra environ 1 500 milliards de dollars d'ici 2033. Dans un monde où la transformation numérique révolutionne le secteur, si les PDG exploitent GenAI pour répondre à leurs besoins, ils pourront permettre à leurs entreprises de prospérer dans tous les domaines, notamment en réduisant les déchets et, à terme, en atteignant la neutralité carbone.
Les fabricants peuvent appliquer GenAI à leurs processus de nombreuses manières. Par exemple, les entreprises de mode peuvent exploiter GenAI dans la technologie de tissage 3D. La confection de vêtements sur mesure minimise les déchets, permettant ainsi à l'industrie de réduire ses émissions de carbone. Dans le cas d'Airbus, la conception générative permet à ses avions de ligne de consommer moins de carburant et de réduire les déchets ainsi que l'empreinte environnementale globale.
Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA et de la GenAI, les PDG doivent commencer par une innovation axée sur les objectifs. Ainsi, ils peuvent s'assurer que les solutions émergentes adoptées sont adaptées à leurs besoins et alignées stratégiquement avec les objectifs et les valeurs de l'entreprise. Voici cinq façons pour les entreprises d'utiliser l'IA pour réduire le gaspillage et, par conséquent, optimiser leur efficacité.
Les 5 principales façons dont l'IA peut optimiser la gestion des déchets
1. Optimisation intelligente des processus
Imaginez des aliments pourris stagnant dans des camions à cause d'une mauvaise planification ou d'une surproduction due à une erreur humaine. Dans les domaines de la planification, de la production, etc., l'IA peut contribuer à l'amélioration des processus et, in fine, à la réduction du gaspillage. Un nouveau système basé sur l'IA, développé par des chercheurs de l'Université de Virginie, pourrait éliminer ces erreurs et établir de nouvelles références en matière d'efficacité industrielle, comme le rapporte MSN.
2. Maintenance prédictive avancée
Les stratégies de maintenance traditionnelles sont réactives et n'interviennent qu'en cas de panne d'une machine, mais GenAI peut prévenir les perturbations avant qu'elles ne surviennent. L'IA favorise la maintenance prédictive en anticipant les pannes, ce qui permet de réduire les surplus de pièces et les besoins excessifs en stocks, de diminuer le gaspillage et de préserver les ressources tout en maintenant une efficacité opérationnelle optimale.
3. Gestion améliorée de la chaîne d'approvisionnement
Des recherches ont révélé que la gestion de la chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA conduit à des améliorations opérationnelles significatives, améliorant les niveaux de service jusqu'à 65 pour cent et les stocks jusqu'à 35 % et plus. L'IA peut améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement en fournissant des informations exploitables et des analyses de données en temps réel, ce qui permet d'améliorer les prévisions de la demande et de réduire la surproduction et les stocks excédentaires.
4. Technologies de traçabilité de bout en bout
Les technologies basées sur l'IA qui suivent et réduisent les déchets peuvent contribuer à identifier les causes des erreurs de production et à établir les meilleures pratiques pour un approvisionnement, une production et une expédition durables de biens de haute qualité. Les PDG qui utilisent l'IA pour le traçage numérique peuvent identifier les inefficacités et mettre en œuvre des stratégies ciblées de réduction des déchets, ce qui permet de réaliser des économies, de réduire les émissions et de positionner leur entreprise comme un leader du développement durable.
5. Conception générative et gestion du cycle de vie
La conception générative peut permettre des pratiques respectueuses de l’environnement telles que l’utilisation de matériaux durables Ces produits sont non seulement respectueux de l'environnement, mais garantissent également la satisfaction des clients. Leur cycle de vie peut être optimisé grâce à des processus durables mieux intégrés, réduisant les déchets et les émissions, et favorisant ainsi la neutralité carbone.
L'avantage de l'IA : accélérer les efforts de durabilité
En résumé, atteindre la neutralité carbone d'ici 2050 est un objectif ambitieux qui requiert les efforts et la mobilisation de toutes les entreprises. Les fabricants comptent parmi les secteurs qui ont le plus de travail à accomplir, compte tenu des changements nécessaires pour atteindre la neutralité carbone. Les dirigeants doivent changer d'approche en matière de développement durable et adopter des technologies innovantes comme l'IA, capables d'améliorer l'efficacité, d'accélérer la réduction des déchets et d'optimiser l'utilisation des terres. Nos cinq meilleures pistes pour optimiser et gérer la gestion des déchets constituent un début, mais les PDG doivent également classer les activités de l'entreprise en deux catégories : celles qui soutiennent les objectifs de développement durable et celles qui, au contraire, les entravent.
Pour élaborer un plan qui aborde les activités commerciales qui ne sont pas alignées sur les objectifs commerciaux de durabilité, un cadre environnemental, social et de gouvernance (ESG) solide, tel que le Indice de préparation de l'industrie à la durabilité des consommateurs (COSIRI) est au cœur des efforts de développement durable. COSIRI est un cadre largement reconnu permettant d'évaluer la maturité en matière de développement durable dans différentes dimensions, notamment l'atelier, la chaîne d'approvisionnement, la logistique, la stratégie, les risques, le développement des effectifs et le leadership. COSIRI peut révéler des informations précieuses que les PDG peuvent utiliser pour prendre des décisions stratégiques, favorisant ainsi l'intégration de pratiques durables dans leurs opérations. Pour en savoir plus sur COSIRI, consultez notre Évaluation COSIRI page.
Questions fréquemment posées sur l'IA dans la fabrication durable
Comment l’IA soutient-elle les pratiques de fabrication durables ?
L'IA favorise une production durable en optimisant la consommation d'énergie, en réduisant les déchets, en prédisant les pannes d'équipement et en améliorant l'efficacité des processus. Elle aide les fabricants à aligner leurs opérations sur les objectifs de développement durable et ESG.
Quels sont les exemples d’applications de l’IA dans la réduction des déchets industriels ?
Les exemples incluent le contrôle qualité basé sur l’IA pour réduire les produits défectueux, la maintenance prédictive pour éviter les pannes d’équipement et la planification intelligente de la production pour minimiser le gaspillage de matières premières.
L’IA peut-elle aider les fabricants à réduire leur empreinte carbone ?
Oui, l’IA peut aider les fabricants à réduire leur empreinte carbone en optimisant la consommation d’énergie, en réduisant le gaspillage de matériaux et en permettant des décisions basées sur les données qui soutiennent une production à faibles émissions.
Comment l’IA améliore-t-elle l’efficacité énergétique dans les usines ?
L’IA améliore l’efficacité énergétique en analysant les performances des équipements, en prédisant les pics de consommation d’énergie et en ajustant automatiquement les systèmes pour réduire la consommation d’énergie inutile en temps réel.
Quel est l’impact de l’analyse prédictive sur la fabrication durable ?
L'analyse prédictive contribue à une production durable en anticipant les besoins de maintenance, en réduisant les temps d'arrêt et en minimisant le gaspillage de ressources. Elle permet aux fabricants de fonctionner de manière plus efficace et durable.
Comment l’IA permet-elle la prise de décision en temps réel dans le secteur manufacturier ?
L'IA permet une prise de décision en temps réel en traitant les données en direct des machines et des capteurs pour détecter les problèmes, ajuster les processus et optimiser les performances instantanément, prenant en charge des opérations agiles et efficaces.
Pourquoi l’IA est-elle importante pour les initiatives d’économie circulaire dans le secteur manufacturier ?
L’IA est importante pour les initiatives d’économie circulaire car elle permet de suivre l’utilisation des ressources, de prédire les opportunités de réutilisation des matériaux et de concevoir des cycles de production minimisant les déchets, permettant ainsi des systèmes de fabrication en boucle fermée.
À quels défis les entreprises sont-elles confrontées lors de la mise en œuvre de l’IA pour la durabilité ?
Les défis incluent des coûts de mise en œuvre élevés, des difficultés d'intégration des données, un manque de talents qualifiés et une résistance au changement. Les entreprises doivent aligner l'IA sur des objectifs de développement durable clairs pour maximiser leur impact.
Pourquoi l’IA est-elle importante dans la fabrication durable ?
L’IA est importante dans la fabrication durable car elle permet une gestion plus intelligente des ressources, une réduction des déchets, des économies d’énergie et une optimisation des processus, autant d’éléments essentiels pour atteindre les objectifs environnementaux et opérationnels à long terme.
