無駄を減らし、効率を高める：AIが持続可能な製造方法を実現する方法

ネットゼロに向けた競争が加速する中、製造業のCEOは、工場現場から廃棄物管理、さらには土地利用の見直しに至るまで、あらゆる側面に持続可能性を組み込むことで、事業全体を変革しようとしています。この「グリーン・トランスフォーメーション」の時代において、リーダーは最終的に2つのカテゴリーに分けられます。先駆者と、後れを取るスロースターターです。マッキンゼー・アンド・カンパニーの予測が正しければ、2027年までにS&P 500企業の75%が完全に消滅するでしょう。この憂慮すべき予測は、CEOたちに明確なメッセージを送っています。競争力を維持するためには、リーダーは今日のグリーンな需要を満たすために積極的に事業を変革する必要があり、生成型人工知能（GenAI）などの画期的なテクノロジーが、その取り組みを促進する上で重要な役割を果たすでしょう。

ガートナーによると、2028年までに、世界のトップクラスの企業4社に1社がGenAIを活用し、ネット排出量をゼロに削減すると予測されています。廃棄物の管理と生産は、企業がネットゼロ達成に向けて直面する最も重大かつコストのかかる課題の一つであり、特に世界最大の汚染源の一つである製造業においては顕著です。英国のBusiness Wasteによると、製造業は年間約20億トンの産業廃棄物を排出しており、これは世界の廃棄物全体の50%を占めています。廃棄物の大部分は、過剰生産、不良品、そして最終製品に不要な原材料の残りである「残余」廃棄物から発生しています。

現在の経済環境において、CEO は、ネットゼロに向けた競争や、戦略的に役立つ AI などの革新的テクノロジーによる廃棄物の削減など、あらゆる分野で競争相手に先んじなければなりません。

では、GenAIはネットゼロエミッションの達成、廃棄物の大幅な削減、そして同時に業務効率の向上を実現する特効薬となるのでしょうか？近道はありませんが、GenAIは廃棄物の削減、生産性の向上、そして売上増加の可能性を確かに秘めています。

製造業におけるGenAIの応用：イノベーション＝効率

GenAIをめぐる熱狂は高まり続けていますが、それには十分な理由があります。アーンスト・アンド・ヤング（EY）によると、GenAIは2033年までに約1兆5千億米ドルから1兆5千億3兆4千億米ドルの国内総生産（GDP）を生み出すと推定されています。MarketResearch.bizは、製造業だけでも2033年までに世界のGenAI市場が約1兆5千億640万米ドルに急成長すると予測しています。デジタルトランスフォーメーションが業界に革命をもたらしている世界において、CEOがGenAIをビジネスニーズに合わせて活用すれば、廃棄物の削減、ひいてはネットゼロオペレーションの実現など、あらゆる分野でビジネスを成長させることができるでしょう。

製造業がGenAIを自社のプロセスに応用する方法は数多くあります。例えば、ファッション企業は3D製織技術にGenAIを活用できます。体型に合わせて衣服を仕立てることで廃棄物を最小限に抑え、業界全体の二酸化炭素排出量を削減できます。エアバスの場合、ジェネレーティブデザインによってジェット旅客機の燃料消費量を削減し、廃棄物と環境負荷の削減を実現しています。

AIとGenAIの潜在能力を最大限に引き出すには、CEOは目的主導型のイノベーションから始める必要があります。そうすることで、導入する新しいソリューションが目的に合致し、ビジネス目標や価値観と戦略的に整合していることを保証できます。企業がAIを活用して無駄を削減し、その過程で効率性を向上させる5つの方法をご紹介します。

AIが廃棄物管理を最適化する5つの方法

1. インテリジェントなプロセス最適化

計画不足のためにトラックに積み残されたまま腐った食品や、人為的ミスによる在庫過剰を想像してみてください。計画や生産などの分野において、AIはプロセスの改善を支援し、最終的には廃棄物を削減することができます。バージニア大学の研究者が開発した新しいAI駆動型システムは、これらのエラーを排除し、製造効率の新たなベンチマークを確立する可能性があります。 MSN.

2. 高度な予知保全

従来のメンテナンス戦略は事後対応型であり、機械が故障してから初めて効果を発揮しますが、GenAIは故障が発生する前にその発生を阻止できます。AIは故障を事前に予測することで予知保全をサポートし、余剰部品や過剰な在庫を削減し、無駄を減らし、最高の運用効率を維持しながらリソースを節約します。

3. 強化されたサプライチェーン管理

調査により、AIを活用したサプライチェーン管理は業務の大幅な改善につながり、サービスレベルが最大で 65パーセント 生産量と在庫を最大35%以上削減できます。AIは、実用的な洞察とリアルタイムのデータ分析を提供することでサプライチェーンの効率性を高め、需要予測の改善、過剰生産と過剰在庫の削減につながります。

4. エンドツーエンドのトレーサビリティ技術

廃棄物を追跡・削減するAI対応テクノロジーは、生産上のミスの原因を明らかにし、高品質な製品を持続可能な方法で調達、生産、出荷するためのベストプラクティスを確立するのに役立ちます。デジタル追跡にAIを活用するCEOは、非効率性を明らかにし、的を絞った廃棄物削減戦略を実行することで、コスト削減、排出量削減を実現し、自社をサステナビリティのリーダーとして位置付けることができます。

5. ジェネレーティブデザインとライフサイクル管理

ジェネレーティブデザインは、次のような環境に優しい取り組みを可能にします。 持続可能な素材 環境に優しいだけでなく、顧客満足度も向上させる製品です。これらの製品は、廃棄物と排出量を削減し、ネットゼロ推進活動を支援する、より統合された持続可能なプロセスを通じて、ライフサイクルを最適化することができます。

AIの利点：持続可能性への取り組みの促進

まとめると、2050年までにネットゼロ炭素排出を達成するという目標は野心的なものであり、企業全体の努力と献身が不可欠です。ネットゼロへの移行に必要な変化を考えると、製造業は最も多くの課題を抱える業界の一つです。リーダーは持続可能性に対する考え方を変革し、効率性の向上、廃棄物削減の促進、土地利用の最適化を可能にするAIなどの革新的技術を導入する必要があります。廃棄物管理を最適化し、その問題に対処するための5つの方法をご紹介しましたが、CEOは事業活動を2つのカテゴリーに分類する必要があります。持続可能性目標を支援する活動と、環境に優しい目標を阻害する活動です。

持続可能性のビジネス目標に沿わないビジネス活動に対処する計画を策定するには、次のような強力な環境、社会、ガバナンス（ESG）フレームワークが必要です。 消費者サステナビリティ産業準備指数（COSIRI） 持続可能な取り組みの中心となるのはCOSIRIです。COSIRIは、製造現場、サプライチェーン、物流、戦略、リスク、人材育成、リーダーシップなど、様々な側面から持続可能性の成熟度を評価できる、広く認知されたフレームワークです。COSIRIは、CEOが戦略的な意思決定を行うために活用できる強力な洞察を提供し、持続可能な取り組みを事業に統合することをサポートします。COSIRIの詳細については、こちらをご覧ください。 COSIRI評価 ページ。

持続可能な製造業におけるAIに関するよくある質問