Kurangi limbah, tingkatkan efisiensi: bagaimana AI memungkinkan praktik manufaktur berkelanjutan

Seiring dengan semakin cepatnya upaya menuju nol emisi bersih, para CEO manufaktur siap mengubah seluruh operasi mereka, dari lantai produksi hingga pengelolaan limbah dan bahkan memikirkan ulang penggunaan lahan, dengan keberlanjutan yang terintegrasi di setiap aspek. Selama era "transformasi hijau" ini, para pemimpin pada akhirnya terbagi menjadi dua kategori: pelopor yang memimpin dan pemula yang lambat, yang tertinggal di belakang. Jika prediksi McKinsey and Co. terbukti akurat, pada tahun 2027, 75 persen bisnis S&P 500 akan hilang sepenuhnya. Prediksi yang mengkhawatirkan ini mengirimkan pesan yang jelas kepada para CEO: agar tetap kompetitif, para pemimpin harus secara proaktif mengubah bisnis mereka untuk memenuhi tuntutan ramah lingkungan saat ini, dan teknologi inovatif, seperti kecerdasan buatan generatif (GenAI), akan memainkan peran penting dalam mempercepat upaya mereka.

Menurut Gartner, pada tahun 2028, 1 dari 4 perusahaan global dengan kinerja terbaik akan memanfaatkan GenAI untuk mengurangi emisi bersih menjadi nol. Pengelolaan dan produksi limbah merupakan salah satu tantangan paling signifikan dan mahal yang dihadapi bisnis dalam mencapai nol emisi bersih, khususnya di bidang manufaktur, salah satu pencemar terbesar di dunia. Menurut Business Waste dari Inggris, industri ini menghasilkan sekitar 2 miliar ton limbah industri setiap tahunnya, yang mencakup 50 persen dari seluruh limbah di seluruh dunia. Sebagian besar limbah dihasilkan dari produksi berlebih, barang dagangan yang cacat, dan limbah "sisa", yang dihasilkan dari sisa bahan baku yang tidak diperlukan dalam produk akhir.

Dalam lingkungan ekonomi saat ini, para CEO harus menjadi yang terdepan dalam persaingan di segala bidang, termasuk dalam perlombaan menuju nol emisi dan mengurangi limbah dengan teknologi inovatif seperti AI, yang secara strategis dapat membantu mereka melakukan hal ini.

Hal ini menimbulkan pertanyaan: apakah GenAI adalah peluru ajaib untuk mencapai emisi nol bersih, mengurangi limbah secara signifikan, dan sekaligus meningkatkan efisiensi operasional? Meskipun tidak ada jalan pintas, GenAI tentu memiliki potensi untuk mengurangi limbah, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan pendapatan.

Penerapan GenAI dalam manufaktur: inovasi = efisiensi

Kehebohan seputar GenAI terus meningkat, dan tentu saja ada alasannya. Menurut Ernst & Young (EY), GenAI diperkirakan akan menghasilkan sekitar USD 1,5 triliun hingga USD 1,5 triliun dalam produk domestik bruto (PDB) pada tahun 2033. Di bidang manufaktur saja, pada tahun 2033, MarketResearch.biz memperkirakan bahwa pasar GenAI global akan melonjak hingga sekitar USD 1,5 triliun. Di dunia di mana transformasi digital merevolusi sektor ini, jika CEO memanfaatkan GenAI untuk memenuhi kebutuhan bisnis mereka, mereka dapat memungkinkan bisnis mereka berkembang di semua bidang, termasuk pengurangan limbah dan, pada akhirnya, menghasilkan operasi nol bersih.

Ada banyak cara produsen dapat menerapkan GenAI pada proses mereka. Misalnya, perusahaan mode dapat memanfaatkan GenAI dalam teknologi tenun 3D. Membuat pakaian yang pas dapat meminimalkan limbah, sehingga industri dapat memangkas emisi karbon. Dalam kasus Airbus, desain generatif mereka memungkinkan pesawat jet mereka mengonsumsi lebih sedikit bahan bakar dan mengurangi limbah serta jejak lingkungan mereka secara keseluruhan.

Untuk sepenuhnya membuka potensi AI dan GenAI, para CEO harus memulai dengan inovasi yang berorientasi pada tujuan. Dengan cara ini, mereka dapat memastikan solusi baru yang diadopsi sesuai dengan tujuan dan secara strategis selaras dengan tujuan dan nilai bisnis. Berikut adalah lima cara perusahaan dapat menerapkan AI untuk mengurangi pemborosan dan, dalam prosesnya, meningkatkan efisiensi.

5 cara utama AI dapat mengoptimalkan pengelolaan limbah

1. Optimasi proses cerdas

Bayangkan makanan busuk yang menumpuk di truk akibat perencanaan yang buruk atau produksi inventaris yang berlebihan akibat kesalahan manusia. Dalam bidang perencanaan, produksi, dll., AI dapat mendukung peningkatan proses, yang pada akhirnya mengurangi pemborosan. Sistem baru berbasis AI yang dikembangkan oleh para peneliti Universitas Virginia dapat menghilangkan kesalahan ini dan menetapkan tolok ukur baru untuk efisiensi produksi, seperti yang dilaporkan oleh Bahasa Indonesia: MSN.

2. Pemeliharaan prediktif tingkat lanjut

Strategi perawatan tradisional bersifat reaktif dan hanya berlaku saat mesin rusak, tetapi GenAI dapat menghentikan gangguan sebelum terjadi. AI mendukung perawatan prediktif dengan memperkirakan kegagalan sebelum terjadi, yang dapat memangkas komponen berlebih dan kebutuhan inventaris yang berlebihan, mengurangi pemborosan, dan menghemat sumber daya sekaligus mempertahankan efisiensi operasional puncak.

3. Peningkatan manajemen rantai pasokan

Penelitian mengungkap bahwa manajemen rantai pasokan yang didukung AI menghasilkan peningkatan operasional yang signifikan, meningkatkan tingkat layanan hingga 65 persen dan inventaris hingga 35 persen atau lebih. AI dapat meningkatkan efisiensi rantai pasokan dengan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan analisis data waktu nyata, yang mengarah pada peningkatan perkiraan permintaan dan pemotongan produksi berlebih serta inventaris berlebih.

4. Teknologi ketertelusuran ujung ke ujung

Teknologi berbasis AI yang melacak dan mengurangi limbah dapat membantu mengungkap alasan terjadinya kesalahan produksi dan membantu menetapkan praktik terbaik untuk mendapatkan, memproduksi, dan mengirimkan barang berkualitas tinggi secara berkelanjutan. CEO yang menggunakan AI untuk pelacakan digital dapat mengungkap inefisiensi dan menjalankan strategi pengurangan limbah yang tepat sasaran, yang mengarah pada penghematan biaya, pengurangan emisi, dan memposisikan perusahaan mereka sebagai pemimpin keberlanjutan.

5. Desain generatif dan manajemen siklus hidup

Desain generatif dapat memungkinkan praktik ramah lingkungan seperti pemanfaatan bahan berkelanjutan yang tidak hanya baik untuk lingkungan tetapi juga membuat pelanggan senang. Produk-produk ini dapat memiliki siklus hidup yang optimal melalui proses berkelanjutan yang lebih terintegrasi untuk mengurangi limbah dan emisi guna mendukung kegiatan-kegiatan kemajuan menuju nol emisi.

Keunggulan AI: mempercepat upaya keberlanjutan

Singkatnya, upaya mencapai emisi karbon nol bersih pada tahun 2050 merupakan tujuan yang ambisius dan sesuatu yang membutuhkan upaya dan dedikasi seluruh perusahaan. Produsen termasuk di antara beberapa industri yang memiliki banyak pekerjaan yang harus dilakukan, mengingat perubahan yang diperlukan untuk bergerak menuju nol bersih. Para pemimpin harus mengubah pola pikir mereka tentang keberlanjutan dan merangkul teknologi inovatif seperti AI yang dapat meningkatkan efisiensi, mempercepat upaya untuk mengurangi limbah, dan mengoptimalkan penggunaan lahan. Lima cara utama kami untuk mengoptimalkan dan mengatasi pengelolaan limbah adalah sebuah permulaan, tetapi para CEO juga harus mengkategorikan kegiatan bisnis ke dalam dua kategori: kegiatan yang mendukung tujuan keberlanjutan dan kegiatan yang justru menyabotase tujuan ramah lingkungan.

Untuk mengembangkan rencana yang membahas aktivitas bisnis yang tidak sejalan dengan tujuan bisnis keberlanjutan, kerangka Lingkungan, Sosial, dan Tata Kelola (ESG) yang kuat, seperti Indeks Kesiapan Industri Keberlanjutan Konsumen (COSIRI) merupakan inti dari upaya berkelanjutan. COSIRI merupakan kerangka kerja yang diakui secara luas yang dapat mengevaluasi kematangan keberlanjutan di berbagai dimensi, termasuk lantai produksi, rantai pasokan, logistik, strategi, risiko, pengembangan tenaga kerja, dan kepemimpinan. COSIRI dapat mengungkapkan wawasan yang kuat yang dapat digunakan oleh CEO untuk membuat keputusan strategis, yang mendukung integrasi praktik berkelanjutan ke dalam operasi. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang COSIRI, kunjungi Penilaian COSIRI halaman.

Pertanyaan Umum Tentang AI dalam Manufaktur Berkelanjutan