ネットゼロへの競争が加速する中、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、業務全体を変革し、あらゆる側面に持続可能性を組み込む態勢を整えています。この「グリーン変革」の時代に、リーダーは最終的に2つのカテゴリーに分類されます。先導する先駆者と、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確であれば、2027年までにS&P 500企業の75％が完全に消滅します。この憂慮すべき予測は、CEO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、リーダーは積極的にビジネスを変革して今日のグリーン需要を満たす必要があり、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 パフォーマンス企業の 4 社に 1 社が GenAI を活用して、ネット排出量をゼロに削減することになります。廃棄物の管理と生産は、ネット ゼロを達成するために企業が直面する最も重大でコストのかかる課題の 1 つであり、特に世界最大の汚染源の 1 つである製造業では顕著です。英国の Business Waste によると、この業界では年間約 20 億トンの産業廃棄物が発生しており、これは全世界の廃棄物の 50% を占めています。廃棄物のほとんどは、過剰生産、不良品、および最終製品に不要な原材料の残りから生じる「残り物」廃棄物から生成されます。
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、これを戦略的に支援できる 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に勝ち抜く必要があります。
ここで疑問が湧きます。GenAI は、ネットゼロ排出の達成、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ための特効薬なのでしょうか? 近道はありませんが、GenAI には廃棄物の削減、生産性の向上、そして売上の拡大の可能性が確かにあります。
製造業における GenAI の応用: イノベーション = 効率
GenAI を取り巻く誇大宣伝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 年までに国内総生産 (GDP) を約 $1.7 兆～$3.4 兆米ドル増やすと推定されています。MarketResearch.biz は、製造業に限って言えば、2033 年までに世界の GenAI 市場が約 $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起こしている世界では、CEO が GenAI をビジネス ニーズに合わせて活用すれば、廃棄物の削減を含むあらゆる分野でビジネスを成功させ、最終的にはネット ゼロの運用を実現できます。
メーカーが自社のプロセスに GenAI を適用する方法は数多くあります。たとえば、ファッション企業は 3D 織り技術で GenAI を活用できます。体にぴったり合う服を作ることで無駄を最小限に抑え、業界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減らし、無駄と全体的な環境負荷を削減できます。
AI と GenAI の可能性を最大限に引き出すには、CEO は目的主導のイノベーションから始める必要があります。こうすることで、採用される新しいソリューションが目的に適合し、ビジネス目標や価値と戦略的に整合していることを保証できます。ここでは、企業が AI を適用して無駄を減らし、その過程で効率を高める 5 つの方法を紹介します。
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
計画不足でトラックに積み残された腐った食品や、人為的ミスで在庫が過剰になった食品を想像してみてください。計画、生産などの分野では、AIはプロセスの強化をサポートし、最終的に無駄を削減することができます。実際、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、製造効率の新しいベンチマークを確立できる可能性があると、バージニア大学の研究者が報告しています。 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、機械が故障して初めて効果を発揮しますが、GenAI は故障が発生する前にそれを阻止できます。AI は故障が発生する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要件を削減し、無駄を減らし、リソースを節約しながら最高の運用効率を維持できます。
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
廃棄物を追跡して削減する AI 対応テクノロジーは、製造エラーの原因を明らかにし、持続可能な方法で高品質の商品を調達、生産、発送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 を使用する CEO は、非効率性を明らかにし、ターゲットを絞った廃棄物削減戦略を実行し、コスト削減、排出量削減につなげ、持続可能性のリーダーとしての地位を確立することができます。
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実践を可能にします。 持続可能な素材 環境に優しいだけでなく、顧客満足も実現します。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サポートする、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 年までに炭素排出量をネットゼロに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必要です。ネットゼロに向けて変化が必要なことを考えると、製造業は最も取り組むべき課題の多い業界の 1 つです。リーダーは持続可能性に関する考え方を変え、効率を高め、廃棄物を削減し、土地利用を最適化する取り組みを促進できる AI などの革新的なテクノロジーを採用する必要があります。廃棄物管理を最適化して対処するための 5 つの方法は出発点ですが、CEO では、ビジネス活動を持続可能性の目標をサポートする活動と、環境に優しい目標を妨害する活動の 2 つのカテゴリに分類する必要があります。
持続可能性のビジネス目標と一致し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。 Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI) COSIRIは、持続可能な取り組みの中心です。COSIRIは、工場現場、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、さまざまな側面で持続可能性の成熟度を評価できる、広く認められたフレームワークです。COSIRIは、CEOが戦略的な決定を下すために使用できる強力な洞察を明らかにし、持続可能な慣行を業務に統合するのに役立ちます。COSIRIの詳細については、 COSIRI 評価ページ.
