탄소 순제로 경쟁이 가속화됨에 따라 CEO를 제조하는 기업은 작업장에서 폐기물 관리에 이르기까지 전체 운영을 혁신하고, 모든 측면에 지속 가능성을 통합하여 토지 이용을 재고할 준비가 되었습니다. 이러한 "녹색 혁신" 시대에 궁극적으로 리더는 두 가지 범주로 나뉩니다. 길을 선도하는 개척자와 뒤처지는 느린 출발자입니다. McKinsey and Co.의 예측이 정확하다면 2027년까지 S&P 500 기업의 75%가 완전히 사라질 것입니다. 이 놀라운 예측은 CEO에 명확한 메시지를 보냅니다. 경쟁력을 유지하려면 리더가 오늘날의 녹색 수요를 충족하도록 사업을 적극적으로 혁신해야 하며, 생성적 인공 지능(GenAI)과 같은 획기적인 기술이 이러한 노력을 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
Gartner에 따르면, 2028년까지 상위 4개 글로벌 기업 중 1개가 GenAI를 활용하여 순 배출량을 0으로 줄일 것입니다. 폐기물 관리 및 생산은 기업이 순 배출량을 0으로 줄이는 데 직면한 가장 중요하고 비용이 많이 드는 과제 중 하나이며, 특히 세계 최대 오염원 중 하나인 제조업에서 그렇습니다. 영국의 Business Waste에 따르면, 이 산업은 매년 약 20억 톤의 산업 폐기물을 생산하여 전 세계 폐기물의 50%를 차지합니다. 대부분의 폐기물은 과잉 생산, 불량 상품 및 최종 제품에 필요하지 않은 원자재 잔여물로 인해 발생하는 "남은" 폐기물에서 발생합니다.
현재의 경제 환경에서 CEO는 탄소 중립을 향한 경쟁과 AI와 같은 혁신 기술을 활용한 폐기물 감축을 포함한 모든 분야에서 경쟁에서 앞서 나가야 합니다. 이러한 경쟁에서 CEO는 이를 위해 전략적으로 도움을 줄 수 있습니다.
이는 다음과 같은 의문을 제기합니다. GenAI가 순 제로 배출을 달성하고, 폐기물을 크게 줄이고, 동시에 운영 효율성을 향상시키는 은의 총알일까요? 지름길은 없지만 GenAI는 확실히 폐기물을 줄이고, 생산성을 높이고, 매출을 늘릴 잠재력이 있습니다.
제조업에 GenAI 적용: 혁신 = 효율성
GenAI를 둘러싼 과대광고는 계속해서 커지고 있으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. Ernst & Young(EY)에 따르면 GenAI는 2033년까지 약 1조 7,000억 달러에서 1조 3,400억 달러의 국내총생산(GDP)을 창출할 것으로 추산됩니다. MarketResearch.biz는 제조업만 해도 2033년까지 글로벌 GenAI 시장이 약 1조 6,400만 달러로 치솟을 것으로 예측합니다. 디지털 혁신이 이 부문을 혁신하고 있는 세상에서 CEO가 비즈니스 요구 사항에 맞게 GenAI를 활용한다면 폐기물 감소를 포함한 모든 분야에서 비즈니스가 번창할 수 있으며 궁극적으로 순제로 운영이 가능해집니다.
제조업체가 GenAI를 프로세스에 적용할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 패션 회사는 GenAI를 3D 직조 기술에 활용할 수 있습니다. 몸에 맞게 옷을 만들면 낭비가 최소화되어 업계에서 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. Airbus의 경우 생성적 설계를 통해 제트 여객기가 연료를 덜 소모하고 낭비와 전반적인 환경 발자국을 줄일 수 있습니다.
AI와 GenAI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 CEO는 목적 중심 혁신으로 시작해야 합니다. 이렇게 하면 채택된 새로운 솔루션이 목적에 적합하고 비즈니스 목표와 가치에 전략적으로 부합하는지 확인할 수 있습니다. 기업이 AI를 적용하여 낭비를 줄이고 그 과정에서 효율성을 높일 수 있는 5가지 방법이 있습니다.
AI가 폐기물 관리를 최적화할 수 있는 5가지 주요 방법
1. 지능형 프로세스 최적화
계획 부족이나 인적 오류로 인해 재고가 과잉 생산되어 트럭에 썩은 음식이 쌓이는 것을 상상해 보세요. 계획, 생산 등의 영역에서 AI는 프로세스 개선을 지원하여 궁극적으로 낭비를 줄일 수 있습니다. 사실, 버지니아 대학교 연구원들이 개발한 새로운 AI 기반 시스템은 이러한 오류를 제거하고 제조 효율성에 대한 새로운 벤치마크를 확립할 수 있다고 보고했습니다. 뉴스.
2. 고급 예측 유지 관리
기존의 유지 관리 전략은 반응적이며 기계가 고장난 후에야 효과가 나타나지만, GenAI는 고장이 발생하기 전에 중단을 막을 수 있습니다. AI는 고장이 발생하기 전에 예측하여 예측 유지 관리를 지원하여 잉여 부품과 과도한 재고 요구 사항을 줄이고, 낭비를 줄이며, 자원을 보존하는 동시에 최고의 운영 효율성을 유지할 수 있습니다.
3. 강화된 공급망 관리
연구에 따르면 AI 기반 공급망 관리로 인해 운영이 크게 개선되고 서비스 수준이 최대 향상되는 것으로 나타났습니다. 65퍼센트 그리고 재고를 최대 35% 이상 절감합니다. AI는 실행 가능한 통찰력과 실시간 데이터 분석을 제공하여 공급망 효율성을 높이고, 수요 예측을 개선하고 과잉 생산과 과잉 재고를 줄일 수 있습니다.
4. 종단간 추적 기술
낭비를 추적하고 줄이는 AI 기반 기술은 생산 오류의 원인을 밝히고 지속 가능한 방식으로 고품질 제품을 조달, 생산 및 배송하는 모범 사례를 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 추적에 AI를 사용하는 CEO는 비효율성을 발견하고 타겟팅된 낭비 감소 전략을 실행하여 비용을 절감하고 배출량을 줄이며 회사를 지속 가능성 리더로 자리 매김할 수 있습니다.
5. 생성적 디자인과 라이프사이클 관리
생성 설계는 환경 친화적인 관행(예: 활용)을 가능하게 할 수 있습니다. 지속 가능한 재료 환경에 좋을 뿐만 아니라 고객을 행복하게 하는 제품입니다. 이러한 제품은 폐기물과 배출을 줄이기 위해 더 잘 통합된 지속 가능한 프로세스를 통해 수명 주기를 최적화하여 순 제로 진전 활동을 지원할 수 있습니다.
AI의 장점: 지속 가능성 노력 가속화
요약하자면, 2050년까지 탄소 순 제로 배출을 달성하려는 노력은 야심 찬 목표이며 회사 전체의 노력과 헌신이 필요합니다. 제조업체는 탄소 순 제로로 나아가는 데 필요한 변화를 감안할 때 가장 많은 노력이 필요한 산업 중 하나입니다. 리더는 지속 가능성에 대한 사고방식을 바꾸고 효율성을 높이고, 폐기물을 줄이기 위한 노력을 가속화하고, 토지 사용을 최적화할 수 있는 AI와 같은 혁신적인 기술을 받아들여야 합니다. 폐기물 관리를 최적화하고 해결하기 위한 상위 5가지 방법은 시작일 뿐이지만, CEO는 또한 사업 활동을 지속 가능성 목표를 지원하는 활동과 친환경적 목표를 방해하는 활동이라는 두 가지 범주로 분류해야 합니다.
지속 가능성 비즈니스 목표와 일치하지 않는 비즈니스 활동을 다루는 계획을 개발하려면 강력한 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 프레임워크가 필요합니다. Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI) 지속 가능한 노력의 핵심입니다. COSIRI는 작업 현장, 공급망, 물류, 전략, 위험, 인력 개발 및 리더십을 포함한 다양한 차원에서 지속 가능성 성숙도를 평가할 수 있는 널리 인정받는 프레임워크입니다. COSIRI는 CEO가 전략적 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 강력한 통찰력을 밝혀내어 지속 가능한 관행을 운영에 통합하는 것을 지원할 수 있습니다. COSIRI에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. COSIRI 평가 페이지.
