Таза нөлге жету жарысы үдеп келе жатқанда, өндіріс басшылары өздерінің барлық операцияларын цехтан бастап қалдықтарды басқаруға және тіпті барлық аспектілерде біріктірілген тұрақтылықпен жерді пайдалануды қайта қарауға дейін өзгертуге дайын. Осы «жасыл трансформация» дәуірінде көшбасшылар, сайып келгенде, екі санатқа бөлінеді: жолды бастаушылар және артта қалатын баяу бастаушылар. Егер McKinsey and Co. болжамы дұрыс болса, 2027 жылға қарай S&P 500 компанияларының 75 пайызы толығымен жойылады. Бұл үрей тудыратын болжам бас директорларға нақты хабар жібереді: бәсекеге қабілетті болып қалу үшін көшбасшылар бүгінгі күннің жасыл талаптарына жауап беру үшін өз бизнесін белсенді түрде өзгертуі керек және генеративті жасанды интеллект (GenAI) сияқты жаңашыл технологиялар олардың күш-жігерін жеделдетуде шешуші рөл атқарады.
Gartner мәліметтері бойынша, 2028 жылға қарай 4 үздік әлемдік компанияның 1-і таза шығарындыларды нөлге дейін азайту үшін GenAI-ді пайдаланады. Қалдықтарды басқару және өндіру бизнестің таза нөлге жету жолындағы ең маңызды және қымбат қиындықтарының бірі болып табылады, әсіресе өндірісте, әлемдегі ең жақсы ластаушылардың бірі. Біріккен Корольдіктің іскерлік қалдықтарына сәйкес, өнеркәсіп жыл сайын шамамен 2 миллиард тонна өнеркәсіптік қалдықтарды шығарады, бұл бүкіл әлемдегі барлық қалдықтардың 50 пайызын құрайды. Қалдықтардың басым бөлігі артық өндірістен, ақаулы тауарлардан және түпкілікті өнімде қажет емес шикізат қалдықтарынан туындайтын «қалған» қалдықтардан түзіледі.
Қазіргі экономикалық жағдайда бас директорлар барлық салаларда, соның ішінде таза нөлге жету жарысында және оларға стратегиялық тұрғыдан көмектесетін AI сияқты инновациялық технологиялармен қалдықтарды азайтуда бәсекелестіктен озып шығуы керек.
Бұл сұрақ туындайды: GenAI таза нөлдік шығарындыларға қол жеткізуге, қалдықтарды айтарлықтай азайтуға және бір уақытта операциялық тиімділікті арттыруға арналған күміс оқ па? Ешқандай төте жолдар болмаса да, GenAI қалдықтарды азайтуға, өнімділікті арттыруға және топты өсіруге әлеуеті бар.
Өндірісте GenAI қолдану: инновация = тиімділік
GenAI төңірегіндегі дүрбелең жалғасуда, оның себебі де бар. Ernst & Young (EY) мәліметтері бойынша, GenAI 2033 жылға қарай жалпы ішкі өнімнің (ЖІӨ) шамамен $1,7 триллионнан $3,4 триллионға дейін құлпын ашады деп болжануда. Тек өндірісте, 2033 жылға қарай, MarketResearch.biz ғаламдық GenAI доллар нарығы шамамен 114 миллион долларға өседі деп болжайды. Цифрлық трансформация секторда төңкеріс жасап жатқан әлемде, егер бас директорлар өздерінің бизнес қажеттіліктерін қанағаттандыру үшін GenAI-ді пайдаланса, олар өз бизнесінің барлық салаларда, соның ішінде қалдықтарды азайтуды және, сайып келгенде, таза нөлдік операцияларды қоса алғанда, өркендеуге мүмкіндік береді.
Өндірушілердің өз процестеріне GenAI қолдануының көптеген жолдары бар. Мысалы, сән компаниялары 3D тоқу технологиясында GenAI пайдалана алады. Сәйкес келетін киім тігу қалдықтарды азайтады, бұл салаға көміртегі шығарындыларын азайтуға мүмкіндік береді. Airbus жағдайында олардың генеративті дизайны олардың лайнерлеріне отынды аз тұтынуға және қалдықтарды және олардың жалпы қоршаған ортадағы іздерін азайтуға мүмкіндік береді.
AI және GenAI әлеуетін толығымен ашу үшін бас директорлар мақсатқа бағытталған инновациядан бастауы керек. Осылайша, олар қабылданған шешімдердің мақсатқа сай болуын және бизнес мақсаттары мен құндылықтарымен стратегиялық сәйкестігін қамтамасыз ете алады. Мұнда компанияның қалдықтарды азайту және тиімділікті арттыру үшін AI қолдануының бес жолы берілген.
AI қалдықтарды басқаруды оңтайландырудың ең жақсы 5 жолы
1. Процесті интеллектуалды оңтайландыру
Нашар жоспарлау немесе адам қателігінен болған тауарлық-материалдық қорларды шамадан тыс өндіру салдарынан жүк көліктерінде отыратын шіріген тағамды елестетіп көріңіз. Жоспарлау, өндіріс және т.б. салаларда AI процестерді жақсартуға қолдау көрсете алады, нәтижесінде қалдықтарды азайтады. Вирджиния университетінің зерттеушілері әзірлеген жаңа AI жүйесі бұл қателерді жойып, өндіріс тиімділігінің жаңа көрсеткіштерін белгілей алады. MSN.
2. Жетілдірілген болжамды қызмет көрсету
Дәстүрлі техникалық қызмет көрсету стратегиялары реактивті және техника бұзылған кезде ғана күшіне енеді, бірақ GenAI ақауларды олар пайда болғанға дейін тоқтата алады. Жасанды интеллект ақауларды болмай тұрып болжау арқылы болжамды техникалық қызмет көрсетуді қолдайды, бұл артық бөлшектерді және шамадан тыс түгендеу талаптарын қысқартуға, қалдықтарды азайтуға және ресурстарды үнемдеуге мүмкіндік береді.
3. Жеткізу тізбегін басқаруды жақсарту
Зерттеулер AI қолдайтын жеткізу тізбегін басқару айтарлықтай операциялық жақсартуларға, қызмет көрсету деңгейін жоғарылатуға әкелетінін анықтады. 65 пайыз және түгендеу 35 пайызға дейін және одан да көп. AI сұранысты болжауды жақсартуға және артық өндіріс пен артық қорларды қысқартуға әкелетін нақты түсініктер мен нақты уақыттағы деректер талдауын қамтамасыз ету арқылы жеткізу тізбегінің тиімділігін арттыра алады.
4. Үздіксіз бақылау технологиялары
Қалдықтарды қадағалайтын және азайтатын AI мүмкіндігі бар технология өндіріс қателерінің себептерін ашуға көмектеседі және жоғары сапалы тауарларды тұрақты түрде қамтамасыз ету, өндіру және жөнелту бойынша озық тәжірибелерді құруға көмектеседі. Сандық бақылау үшін AI қолданатын бас директорлар тиімсіздіктерді ашып, қалдықтарды азайтудың мақсатты стратегияларын орындай алады, бұл шығындарды үнемдеуге, шығарындыларды азайтуға және фирманы тұрақты даму көшбасшысы ретінде көрсетуге әкеледі.
5. Генеративті дизайн және өмірлік циклді басқару
Генеративті дизайн пайдалану сияқты экологиялық таза тәжірибелерге мүмкіндік береді тұрақты материалдар бұл қоршаған ортаға пайдалы ғана емес, сонымен қатар тұтынушыларды қуантады. Бұл өнімдер таза нөлдік ілгерілету әрекеттерін қолдау үшін қалдықтар мен шығарындыларды азайту үшін жақсы біріктірілген тұрақты процестер арқылы оңтайландырылған өмірлік циклге ие болуы мүмкін.
AI артықшылығы: тұрақтылық күш-жігерін жеделдету
Қорытындылай келе, 2050 жылға қарай көміртегінің таза нөлдік шығарындыларына жетуге ұмтылу - бұл өршіл мақсат және компанияның күш-жігері мен адалдығын талап ететін нәрсе. Өндірушілер таза нөлге өту үшін қажетті өзгерістерді ескере отырып, ең көп жұмыс істейтін кейбір салалардың бірі болып табылады. Көшбасшылар тұрақтылыққа деген көзқарастарын өзгертуі керек және тиімділікті арттыратын, қалдықтарды азайту және жерді пайдалануды оңтайландыру бойынша күш-жігерді жеделдететін AI сияқты инновациялық технологияларды қабылдауы керек. Қалдықтарды басқаруды оңтайландырудың және шешудің бес негізгі жолы – бұл бастама, бірақ бас директорлар сонымен қатар іскерлік белсенділікті екі санатқа бөлуі керек: тұрақтылық мақсаттарын қолдайтын қызмет және оның орнына экологиялық таза мақсаттарды бұзатын әрекеттер.
Тұрақтылық бизнес мақсаттарына сәйкес келмейтін іскерлік әрекеттерді қарастыратын жоспарды әзірлеу, сенімді экологиялық, әлеуметтік және басқару (ESG) негізі, мысалы Тұтынушылық тұрақтылық индустриясының дайындығы индексі (COSIRI) тұрақты күш-жігердің орталығы болып табылады. COSIRI - тұрақты дамудың жетілу деңгейін әртүрлі өлшемдер бойынша бағалай алатын кең танылған жүйе, соның ішінде цех, жеткізу тізбегі, логистика, стратегия, тәуекелдер, жұмыс күшін дамыту және көшбасшылық. COSIRI тұрақты тәжірибелерді операцияларға біріктіруге қолдау көрсете отырып, бас директорлар стратегиялық шешімдер қабылдау үшін пайдалана алатын күшті түсініктерді аша алады. COSIRI туралы көбірек білу үшін біздің сайтқа кіріңіз COSIRI бағалауы бет.
Тұрақты өндірістегі AI туралы жиі қойылатын сұрақтар
Жеткізу тізбегін басқарудағы қателер мен қалдықтарды азайтуда AI қандай рөл атқарады?
AI сұранысты болжауды жақсарту, қорларды бақылауды автоматтандыру және тиімсіздіктерді анықтау арқылы жеткізу тізбегін басқарудағы қателер мен қалдықтарды азайтады. Бұл ақылды шешімдер қабылдауға, артық өндірісті азайтуға және ресурстарды ысырап етуге әкеледі.
AI тұрақты өндірістік тәжірибені қалай қолдайды?
AI энергияны пайдалануды оңтайландыру, қалдықтарды азайту, жабдықтың істен шығуын болжау және процестің тиімділігін арттыру арқылы тұрақты өндірісті қолдайды. Ол өндірушілерге операцияларды тұрақтылық пен ESG мақсаттарымен сәйкестендіруге көмектеседі.
Өнеркәсіптік қалдықтарды азайтуда AI қолданбаларының мысалдары қандай?
Мысалдарға ақаулы өнімдерді азайту үшін AI-мен жұмыс істейтін сапаны бақылау, жабдықтың бұзылуын болдырмау үшін болжамды техникалық қызмет көрсету және шикізат қалдықтарын барынша азайту үшін өндірісті ақылды жоспарлау кіреді.
AI өндірушілерге көміртегі іздерін азайтуға көмектесе ала ма?
Иә, AI өндірушілерге энергияны тұтынуды оңтайландыру, материалдық қалдықтарды азайту және шығарындылары аз өндірісті қолдайтын деректерге негізделген шешімдерді қабылдау арқылы көміртегі іздерін азайтуға көмектесе алады.
Жасанды интеллект зауыттардағы энергия тиімділігін қалай арттырады?
AI нақты уақытта қажетсіз қуат тұтынуды азайту үшін жабдық өнімділігін талдау, ең жоғары қуат тұтынуды болжау және жүйелерді автоматты түрде реттеу арқылы энергия тиімділігін жақсартады.
Болжамдық аналитиканың тұрақты өндіріске әсері қандай?
Болжалды аналитика техникалық қызмет көрсету қажеттіліктерін болжау, тоқтап қалу уақытын азайту және ресурстарды ысырап етуді азайту арқылы тұрақты өндіріске көмектеседі. Бұл өндірушілерге тиімдірек және тұрақты жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
AI қалай нақты уақытта өндірісте шешім қабылдауға мүмкіндік береді?
AI проблемаларды анықтау, процестерді реттеу және өнімділікті лезде оңтайландыру үшін машиналар мен сенсорлардан тікелей деректерді өңдеу арқылы нақты уақытта шешім қабылдауға мүмкіндік береді, епті және тиімді операцияларды қолдайды.
Өндірістегі айналмалы экономика бастамалары үшін AI неліктен маңызды?
Жасанды интеллект экономиканың айналмалы бастамалары үшін маңызды, себебі ол ресурстарды пайдалануды қадағалауға, материалдарды қайта пайдалану мүмкіндіктерін болжауға және қалдықтарды азайтатын өндірістік циклдарды жобалауға көмектеседі, бұл жабық циклді өндіріс жүйелеріне мүмкіндік береді.
Тұрақтылық үшін AI енгізу кезінде компаниялар қандай қиындықтарға тап болады?
Қиындықтарға іске асырудың жоғары шығындары, деректерді біріктіру мәселелері, білікті таланттардың жетіспеушілігі және өзгерістерге қарсы тұру жатады. Әсерді барынша арттыру үшін компаниялар AI-ны тұрақтылық айқын мақсаттарымен сәйкестендіруі керек.
Неліктен AI тұрақты өндірісте маңызды?
AI орнықты өндірісте маңызды, себебі ол ресурстарды ақылды басқаруға, қалдықтарды азайтуға, энергияны үнемдеуге және процестерді оңтайландыруға мүмкіндік береді, мұның бәрі ұзақ мерзімді экологиялық және операциялық мақсаттарға қол жеткізу үшін маңызды.