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.

विचार नेतृत्व

इनसाइट्स विचार नेतृत्व

कम अपशिष्ट, अधिक दक्षता: कैसे AI टिकाऊ विनिर्माण प्रथाओं को सक्षम बनाता है

विचार नेतृत्व |

बुधवार 28, 2024

जैसे-जैसे नेट जीरो की दौड़ तेज होती जा रही है, मैन्युफैक्चरिंग के सीईओ अपने पूरे ऑपरेशन को बदलने के लिए तैयार हैं, शॉप फ्लोर से लेकर कचरा प्रबंधन और यहां तक कि भूमि उपयोग पर पुनर्विचार करने के लिए, हर पहलू में स्थिरता को एकीकृत करते हुए। "हरित परिवर्तन" के इस युग के दौरान, नेता अंततः दो श्रेणियों में आते हैं: अग्रणी पथप्रदर्शक और धीमी शुरुआत करने वाले, जो पीछे रह जाते हैं। यदि मैकिन्से एंड कंपनी की भविष्यवाणी सही साबित होती है, तो 2027 तक, S&P 500 व्यवसायों में से 75 प्रतिशत पूरी तरह से गायब हो जाएंगे। यह खतरनाक भविष्यवाणी सीईओ को एक स्पष्ट संदेश भेजती है: प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, नेताओं को आज की हरित मांगों को पूरा करने के लिए अपने व्यवसायों को सक्रिय रूप से बदलना चाहिए, और जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GenAI) जैसी ग्राउंडब्रेकिंग तकनीक उनके प्रयासों को तेज करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।

गार्टनर के अनुसार, 2028 तक, 4 में से 1 शीर्ष प्रदर्शन करने वाली वैश्विक कंपनियां शुद्ध उत्सर्जन को शून्य तक कम करने के लिए GenAI का लाभ उठाएंगी। अपशिष्ट प्रबंधन और उत्पादन सबसे महत्वपूर्ण और महंगी चुनौतियों में से हैं, जिनका सामना व्यवसायों को शुद्ध शून्य तक पहुँचने में करना पड़ता है, विशेष रूप से विनिर्माण में, जो दुनिया के शीर्ष प्रदूषकों में से एक है। यूनाइटेड किंगडम के बिजनेस वेस्ट के अनुसार, उद्योग सालाना लगभग 2 बिलियन टन औद्योगिक अपशिष्ट पैदा करता है, जो दुनिया भर के सभी कचरे का 50 प्रतिशत है। अधिकांश अपशिष्ट अतिउत्पादन, दोषपूर्ण माल और "बचे हुए" कचरे से उत्पन्न होता है, जो अंतिम उत्पाद में आवश्यक नहीं कच्चे माल के अवशेषों से उत्पन्न होता है।

वर्तमान आर्थिक परिवेश में, सीईओ को सभी क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा में आगे रहना होगा, जिसमें नेट-ज़ीरो की ओर दौड़ और एआई जैसी नवीन प्रौद्योगिकियों के साथ अपशिष्ट को कम करना शामिल है, जो रणनीतिक रूप से उन्हें ऐसा करने में मदद कर सकते हैं।

इससे यह सवाल उठता है: क्या GenAI शुद्ध-शून्य उत्सर्जन प्राप्त करने, अपशिष्ट को महत्वपूर्ण रूप से कम करने और साथ ही परिचालन दक्षता को बढ़ाने के लिए एक रामबाण उपाय है? हालाँकि कोई शॉर्टकट नहीं है, लेकिन GenAI में निश्चित रूप से अपशिष्ट को कम करने, उत्पादकता को बढ़ावा देने और टॉपलाइन को बढ़ाने की क्षमता है।

विनिर्माण में GenAI का अनुप्रयोग: नवाचार = दक्षता

GenAI को लेकर चर्चा लगातार जारी है, और इसके पीछे अच्छे कारण भी हैं। अर्न्स्ट एंड यंग (EY) के अनुसार, अनुमान है कि 2033 तक GenAI सकल घरेलू उत्पाद (GDP) में लगभग USD $1.7 ट्रिलियन से $3.4 ट्रिलियन तक की वृद्धि करेगा। अकेले विनिर्माण क्षेत्र में, 2033 तक, MarketResearch.biz का अनुमान है कि वैश्विक GenAI बाजार लगभग USD$6.4 मिलियन तक बढ़ जाएगा। ऐसी दुनिया में जहाँ डिजिटल परिवर्तन इस क्षेत्र में क्रांति ला रहा है, अगर CEO अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप GenAI का लाभ उठाते हैं, तो वे अपने व्यवसायों को सभी क्षेत्रों में फलने-फूलने में सक्षम बना सकते हैं, जिसमें अपशिष्ट में कमी और अंततः शुद्ध-शून्य संचालन शामिल है।

ऐसे कई तरीके हैं जिनसे निर्माता अपनी प्रक्रियाओं में GenAI को लागू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, फैशन कंपनियां 3D बुनाई तकनीक में GenAI का लाभ उठा सकती हैं। कपड़ों को फिट बनाने से अपशिष्ट कम होता है, जिससे उद्योग को अपने कार्बन उत्सर्जन में कटौती करने में मदद मिलती है। एयरबस के मामले में, उनका जनरेटिव डिज़ाइन उनके जेटलाइनरों को कम ईंधन की खपत करने और अपशिष्ट और उनके समग्र पर्यावरणीय पदचिह्न को कम करने में सक्षम बनाता है।

AI और GenAI की क्षमता को पूरी तरह से अनलॉक करने के लिए, CEO को उद्देश्य-संचालित नवाचार से शुरुआत करनी चाहिए। इस तरह, वे यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि अपनाए गए उभरते समाधान उद्देश्य के लिए उपयुक्त हैं और रणनीतिक रूप से व्यावसायिक लक्ष्यों और मूल्यों के साथ संरेखित हैं। यहाँ पाँच तरीके दिए गए हैं जिनसे कंपनियाँ बर्बादी को कम करने और इस प्रक्रिया में दक्षता बढ़ाने के लिए AI का उपयोग कर सकती हैं।

शीर्ष 5 तरीके जिनसे AI अपशिष्ट प्रबंधन को अनुकूलित कर सकता है

1. बुद्धिमान प्रक्रिया अनुकूलन

कल्पना कीजिए कि खराब योजना या मानवीय भूल के कारण अधिक उत्पादन के कारण ट्रकों में सड़ता हुआ भोजन पड़ा है। नियोजन, उत्पादन आदि के दायरे में, AI प्रक्रियाओं को बढ़ाने में सहायता कर सकता है, जिससे अंततः अपशिष्ट कम हो सकता है। यूनिवर्सिटी ऑफ वर्जीनिया के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नई AI-संचालित प्रणाली इन त्रुटियों को समाप्त कर सकती है और विनिर्माण दक्षता के लिए नए मानक स्थापित कर सकती है, जैसा कि रिपोर्ट में बताया गया है। एमएसएन.

2. उन्नत पूर्वानुमानित रखरखाव

पारंपरिक रखरखाव रणनीतियाँ प्रतिक्रियाशील होती हैं और मशीनरी के खराब होने पर ही प्रभावी होती हैं, लेकिन GenAI व्यवधानों को होने से पहले ही रोक सकता है। AI विफलताओं के होने से पहले ही पूर्वानुमान लगाकर पूर्वानुमानित रखरखाव का समर्थन करता है, जिससे अधिशेष भागों और अत्यधिक इन्वेंट्री आवश्यकताओं में कटौती हो सकती है, अपव्यय में कमी आ सकती है और संसाधनों का संरक्षण किया जा सकता है जबकि परिचालन दक्षता को बनाए रखा जा सकता है।

3. उन्नत आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन

शोध से पता चला है कि एआई-सक्षम आपूर्ति-श्रृंखला प्रबंधन से महत्वपूर्ण परिचालन सुधार होता है, जिससे सेवा स्तर में 100% तक की वृद्धि होती है। 65 प्रतिशत और इन्वेंट्री में 35 प्रतिशत या उससे अधिक की वृद्धि हो सकती है। एआई कार्रवाई योग्य जानकारी और वास्तविक समय डेटा विश्लेषण प्रदान करके आपूर्ति श्रृंखला दक्षता को बढ़ा सकता है, जिससे मांग पूर्वानुमान में सुधार होगा और अतिउत्पादन और अतिरिक्त इन्वेंट्री में कटौती होगी।

4. एंड-टू-एंड ट्रेसेबिलिटी प्रौद्योगिकियां

एआई-सक्षम तकनीक जो कचरे को ट्रैक करती है और कम करती है, उत्पादन त्रुटियों के कारणों को उजागर करने और उच्च गुणवत्ता वाले सामानों को स्थायी रूप से प्राप्त करने, उत्पादन करने और भेजने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थापित करने में मदद कर सकती है। डिजिटल ट्रेसिंग के लिए एआई का उपयोग करने वाले सीईओ अक्षमताओं को उजागर कर सकते हैं और लक्षित अपशिष्ट कटौती रणनीतियों को क्रियान्वित कर सकते हैं, जिससे लागत बचत, उत्सर्जन में कमी और उनकी फर्म को स्थिरता नेता के रूप में स्थान मिल सकता है।

5. जनरेटिव डिज़ाइन और जीवनचक्र प्रबंधन

जनरेटिव डिज़ाइन पर्यावरण अनुकूल प्रथाओं को सक्षम कर सकता है जैसे कि टिकाऊ सामग्री जो न केवल पर्यावरण के लिए अच्छे हैं बल्कि ग्राहकों को भी खुश रखते हैं। इन उत्पादों को बेहतर एकीकृत टिकाऊ प्रक्रियाओं के माध्यम से अनुकूलित जीवन चक्र दिया जा सकता है ताकि अपशिष्ट और उत्सर्जन को कम किया जा सके और शुद्ध-शून्य उन्नति गतिविधियों का समर्थन किया जा सके।

एआई का लाभ: स्थिरता प्रयासों में तेजी लाना

संक्षेप में, 2050 तक शुद्ध-शून्य कार्बन उत्सर्जन तक पहुँचने का प्रयास एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य है और ऐसा कुछ है जिसके लिए कंपनी-व्यापी प्रयास और समर्पण की आवश्यकता है। निर्माता कुछ ऐसे उद्योगों में से हैं जिन्हें सबसे अधिक काम करना है, क्योंकि शुद्ध शून्य की ओर बढ़ने के लिए बदलाव की आवश्यकता है। नेताओं को स्थिरता पर अपनी मानसिकता बदलनी चाहिए और एआई जैसी नवीन तकनीकों को अपनाना चाहिए जो दक्षता को बढ़ा सकती हैं, कचरे को कम करने और भूमि उपयोग को अनुकूलित करने के प्रयासों में तेजी ला सकती हैं। अपशिष्ट प्रबंधन को अनुकूलित करने और संबोधित करने के हमारे शीर्ष पाँच तरीके एक शुरुआत हैं, लेकिन सीईओ को व्यावसायिक गतिविधियों को दो श्रेणियों में भी वर्गीकृत करना चाहिए: ऐसी गतिविधियाँ जो स्थिरता लक्ष्यों का समर्थन करती हैं और ऐसी गतिविधियाँ जो पर्यावरण के अनुकूल लक्ष्यों को नुकसान पहुँचाती हैं।

एक ऐसी योजना विकसित करना जो उन व्यावसायिक गतिविधियों को संबोधित करती है जो स्थिरता व्यवसाय लक्ष्यों, एक मजबूत पर्यावरण, सामाजिक और शासन (ईएसजी) ढांचे के साथ संरेखित नहीं हैं, जैसे उपभोक्ता स्थिरता उद्योग तत्परता सूचकांक (COSIRI) संधारणीय प्रयासों के लिए केंद्रीय है। COSIRI एक व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त ढांचा है जो शॉप फ्लोर, आपूर्ति श्रृंखला, रसद, रणनीति, जोखिम, कार्यबल विकास और नेतृत्व सहित विभिन्न आयामों में संधारणीय परिपक्वता का मूल्यांकन कर सकता है। COSIRI शक्तिशाली अंतर्दृष्टि प्रकट कर सकता है जिसका उपयोग सीईओ रणनीतिक निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं, संचालन में संधारणीय प्रथाओं के एकीकरण का समर्थन कर सकते हैं। COSIRI के बारे में अधिक जानने के लिए, हमारी वेबसाइट पर जाएँ COSIRI मूल्यांकन पृष्ठ.

टिकाऊ विनिर्माण में एआई के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में त्रुटियों और अपव्यय को कम करने में एआई की क्या भूमिका है?

एआई मांग पूर्वानुमान में सुधार, इन्वेंट्री नियंत्रण को स्वचालित करने और अक्षमताओं का पता लगाने के द्वारा आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में त्रुटियों और अपव्यय को कम करता है। इससे बेहतर निर्णय, कम अतिउत्पादन और कम संसाधन अपव्यय होता है।

एआई टिकाऊ विनिर्माण प्रथाओं का समर्थन कैसे करता है?

AI ऊर्जा के उपयोग को अनुकूलित करके, अपशिष्ट को कम करके, उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करके और प्रक्रिया दक्षता में सुधार करके टिकाऊ विनिर्माण का समर्थन करता है। यह निर्माताओं को संचालन को स्थिरता और ESG लक्ष्यों के साथ संरेखित करने में मदद करता है।

औद्योगिक अपशिष्ट को कम करने में एआई अनुप्रयोगों के उदाहरण क्या हैं?

उदाहरणों में दोषपूर्ण उत्पादों को कम करने के लिए एआई-संचालित गुणवत्ता नियंत्रण, उपकरण टूटने से बचने के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव, और कच्चे माल की बर्बादी को कम करने के लिए स्मार्ट उत्पादन योजना शामिल हैं।

क्या AI निर्माताओं को अपना कार्बन फुटप्रिंट कम करने में मदद कर सकता है?

हां, एआई ऊर्जा खपत को अनुकूलित करके, सामग्री अपशिष्ट को कम करके, और कम उत्सर्जन उत्पादन का समर्थन करने वाले डेटा-संचालित निर्णयों को सक्षम करके निर्माताओं को अपने कार्बन पदचिह्न को कम करने में मदद कर सकता है।

एआई कारखानों में ऊर्जा दक्षता कैसे सुधारता है?

एआई उपकरण के प्रदर्शन का विश्लेषण करके, अधिकतम ऊर्जा उपयोग की भविष्यवाणी करके, तथा वास्तविक समय में अनावश्यक बिजली खपत को कम करने के लिए प्रणालियों को स्वचालित रूप से समायोजित करके ऊर्जा दक्षता में सुधार करता है।

सतत विनिर्माण पर पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण का क्या प्रभाव है?

पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण रखरखाव की ज़रूरतों का पूर्वानुमान लगाकर, डाउनटाइम को कम करके और संसाधनों की बर्बादी को कम करके टिकाऊ विनिर्माण में मदद करता है। यह निर्माताओं को अधिक कुशलतापूर्वक और टिकाऊ तरीके से काम करने में मदद करता है।

विनिर्माण में एआई वास्तविक समय निर्णय लेने में कैसे सक्षम बनाता है?

एआई मशीनों और सेंसरों से प्राप्त लाइव डेटा को संसाधित करके समस्याओं का पता लगाने, प्रक्रियाओं को समायोजित करने और प्रदर्शन को तुरंत अनुकूलित करने के लिए वास्तविक समय में निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, जिससे चुस्त और कुशल संचालन को समर्थन मिलता है।

विनिर्माण में सर्कुलर इकोनॉमी पहल के लिए एआई क्यों महत्वपूर्ण है?

एआई सर्कुलर अर्थव्यवस्था पहलों के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह संसाधन उपयोग को ट्रैक करने, सामग्री के पुनः उपयोग के अवसरों की भविष्यवाणी करने और अपशिष्ट को कम करने वाले उत्पादन चक्रों को डिजाइन करने में मदद करता है, जिससे बंद-लूप विनिर्माण प्रणाली सक्षम होती है।

स्थिरता के लिए एआई को लागू करते समय कंपनियों को किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है?

चुनौतियों में उच्च कार्यान्वयन लागत, डेटा एकीकरण मुद्दे, कुशल प्रतिभा की कमी और परिवर्तन के प्रति प्रतिरोध शामिल हैं। कंपनियों को प्रभाव को अधिकतम करने के लिए स्पष्ट स्थिरता लक्ष्यों के साथ एआई को संरेखित करना चाहिए।

टिकाऊ विनिर्माण में एआई क्यों महत्वपूर्ण है?

टिकाऊ विनिर्माण में एआई महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बेहतर संसाधन प्रबंधन, अपशिष्ट में कमी, ऊर्जा की बचत और प्रक्रिया अनुकूलन को सक्षम बनाता है - ये सभी दीर्घकालिक पर्यावरणीय और परिचालन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।