As the race to net zero accelerates, manufacturing CEOs are poised to transform their entire operations, from the shop floor to waste management and even rethinking land use, with sustainability integrated throughout every aspect. During this era of “green transformation,” leaders ultimately fall into two categories: trailblazers leading the way and slow starters, who trail behind. If McKinsey and Co.’s prediction proves accurate, by 2027, 75 per cent of S&P 500 businesses will disappear entirely. This alarming prediction sends a clear message to CEOs: to remain competitive, leaders must proactively transform their businesses to meet the green demands of today, and groundbreaking technology, such as generative artificial intelligence (GenAI), will play a key role in expediting their efforts.
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
The hype surrounding GenAI continues to build, and for good reason. According to Ernst & Young (EY), GenAI is estimated to unlock approximately USD $1.7 trillion to $3.4 trillion in gross domestic product (GDP) by 2033. In manufacturing alone, by 2033, MarketResearch.biz predicts that the global GenAI market will soar to approximately USD$6.4 million. In a world where digital transformation is revolutionising the sector, if CEOs leverage GenAI to suit their business needs, they can enable their businesses to thrive in all areas, including waste reduction and, ultimately, resulting in net-zero operations.
There are many ways manufacturers can apply GenAI to their processes. For example, fashion companies can leverage GenAI in 3D weaving technology. Making clothes made to fit minimises waste, enabling the industry to cut its carbon emissions. In the case of Airbus, their generative design enables their jetliners to consume less fuel and reduce waste and their overall environmental footprint.
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
Imagine rotting food that sits in trucks due to poor planning or overproduction of inventory that happened due to human error. Within the realms of planning, production, etc., AI can support the enhancement of processes, ultimately reducing waste. A new AI-driven system developed by University of Virginia researchers could eliminate these errors and establish new benchmarks for manufacturing efficiency, as reported by 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
AI-enabled tech that tracks and reduces waste can help expose the reasons for production errors and help establish best practices to sustainably source, produce and dispatch high-quality goods. CEOs who use AI for digital tracing can uncover inefficiencies and execute targeted waste reduction strategies, leading to cost savings, reduction of emissions, and positioning their firm as a sustainability leader.
5. Генеративті дизайн және өмірлік циклді басқару
Генеративті дизайн пайдалану сияқты экологиялық таза тәжірибелерге мүмкіндік береді тұрақты материалдар that are not only good for the environment but also keep customers happy. These products can have an optimised lifecycle through better integrated sustainable processes to reduce waste and emissions to support net-zero advancement activities.
AI артықшылығы: тұрақтылық күш-жігерін жеделдету
In summary, the pursuit of reaching net-zero carbon emissions by 2050 is an ambitious goal and something that requires company-wide effort and dedication. Manufacturers are among some industries that have the most work to do, given the change needed to move towards net zero. Leaders must change their mindset on sustainability and embrace innovative technologies like AI that can boost efficiency, expedite efforts to reduce waste and optimise land use. Our top five ways to optimise and address waste management are a start, but CEOs must also categorise business activities into two categories: activities that support sustainability goals and activities that instead sabotage eco-friendly goals.
To develop a plan that addresses business activities that are not aligned with sustainability business goals, a robust Environmental, Social, and Governance (ESG) framework, such as the 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.
Frequently Asked Questions About AI in Sustainable Manufacturing
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.
