탄소 중립을 향한 경쟁이 가속화됨에 따라, 제조업체 CEO들은 생산 현장부터 폐기물 관리, 심지어 토지 이용 재고에 이르기까지 모든 운영 방식을 혁신하고 모든 측면에 지속가능성을 통합할 태세를 갖추고 있습니다. 이러한 "녹색 혁신" 시대에 리더는 결국 두 가지 유형으로 나뉩니다. 앞장서는 선구자와 뒤처지는 느린 출발자입니다. 맥킨지의 예측이 적중한다면, 2027년까지 S&P 500 기업의 75%가 완전히 사라질 것입니다. 이 놀라운 예측은 CEO들에게 분명한 메시지를 전달합니다. 경쟁력을 유지하려면 리더는 오늘날의 친환경적 요구에 부응하도록 사업을 적극적으로 혁신해야 하며, 생성적 인공지능(GenAI)과 같은 획기적인 기술이 이러한 노력을 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
가트너에 따르면 2028년까지 세계 최고 실적 기업 4곳 중 1곳이 GenAI를 활용하여 순 배출량을 제로로 줄일 것으로 예상됩니다. 폐기물 관리 및 생산은 기업이 순 배출량 제로 달성에 직면하는 가장 중요하고 막대한 비용이 드는 과제 중 하나이며, 특히 세계 최대 오염 배출원 중 하나인 제조업 분야에서 더욱 그렇습니다. 영국 비즈니스 웨이스트(Business Waste)에 따르면, 이 산업은 매년 약 20억 톤의 산업 폐기물을 발생시키며, 이는 전 세계 폐기물의 50%를 차지합니다. 폐기물의 대부분은 과잉 생산, 불량품, 그리고 최종 제품에 필요하지 않은 원자재의 잔여물인 "잔여" 폐기물에서 발생합니다.
현재의 경제 환경에서 CEO는 탄소 중립을 향한 경쟁과 AI와 같은 혁신 기술을 활용한 폐기물 감소를 포함한 모든 분야에서 경쟁에서 앞서 나가야 합니다. 이는 CEO가 이를 달성하는 데 전략적으로 도움이 될 수 있습니다.
그렇다면 GenAI가 순배출량 제로 달성, 폐기물 대폭 감소, 그리고 동시에 운영 효율성 향상을 위한 묘책일까요? 지름길은 없지만, GenAI는 폐기물 감소, 생산성 향상, 그리고 매출 증대를 이룰 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
제조업에 GenAI 적용: 혁신 = 효율성
GenAI를 둘러싼 과대광고는 계속해서 확산되고 있으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. Ernst & Young(EY)에 따르면 GenAI는 2033년까지 국내총생산(GDP)을 약 1조 7,000억 달러에서 3조 4,000억 달러까지 확대할 것으로 예상됩니다. MarketResearch.biz는 제조업만 놓고 볼 때 2033년까지 전 세계 GenAI 시장 규모가 약 640만 달러로 급증할 것으로 예측합니다. 디지털 혁신이 업계에 혁명을 일으키고 있는 이 시대에, CEO들이 비즈니스 니즈에 맞춰 GenAI를 활용한다면 폐기물 감소를 포함한 모든 분야에서 비즈니스를 성장시키고 궁극적으로 넷제로 운영을 달성할 수 있습니다.
제조업체는 GenAI를 공정에 적용할 수 있는 다양한 방법을 가지고 있습니다. 예를 들어, 패션 기업은 3D 직조 기술에 GenAI를 활용할 수 있습니다. 몸에 꼭 맞는 옷을 제작하면 낭비를 최소화하여 업계의 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 에어버스의 경우, 생성적 설계를 통해 제트 여객기의 연료 소비를 줄이고 폐기물과 전반적인 환경 발자국을 줄일 수 있습니다.
AI와 GenAI의 잠재력을 최대한 활용하려면 CEO는 목적 중심 혁신부터 시작해야 합니다. 이를 통해 도입하는 새로운 솔루션이 목적에 부합하고 비즈니스 목표 및 가치와 전략적으로 부합하는지 확인할 수 있습니다. 기업이 AI를 적용하여 낭비를 줄이고 효율성을 높일 수 있는 다섯 가지 방법을 소개합니다.
AI가 폐기물 관리를 최적화할 수 있는 5가지 주요 방법
1. 지능형 프로세스 최적화
계획 미비나 인적 오류로 인한 재고 과잉 생산으로 트럭에 썩어가는 음식을 상상해 보세요. 계획, 생산 등의 영역에서 AI는 공정 개선을 지원하여 궁극적으로 낭비를 줄일 수 있습니다. 실제로 버지니아 대학교 연구진이 개발한 새로운 AI 기반 시스템은 이러한 오류를 제거하고 제조 효율성에 대한 새로운 기준을 확립할 수 있다고 보고했습니다. 엠에스엔.
2. 고급 예측 유지 관리
기존의 유지보수 전략은 사후 대응적이며 기계 고장이 발생한 후에야 효과가 나타나지만, GenAI는 고장 발생 전에 이를 차단할 수 있습니다. AI는 고장 발생 전에 예측하여 예측 유지보수를 지원하며, 이를 통해 과잉 부품 및 과도한 재고 요구량을 줄이고, 낭비를 줄이며, 자원을 절약하는 동시에 최고의 운영 효율성을 유지할 수 있습니다.
3. 향상된 공급망 관리
연구에 따르면 AI 기반 공급망 관리로 인해 상당한 운영 개선이 이루어지고 서비스 수준이 최대 향상되는 것으로 나타났습니다. 65퍼센트 재고를 최대 35% 이상 절감할 수 있습니다. AI는 실행 가능한 통찰력과 실시간 데이터 분석을 제공하여 공급망 효율성을 높이고, 수요 예측을 개선하며 과잉 생산 및 재고를 줄이는 데 도움이 됩니다.
4. 종단간 추적 기술
AI 기반 기술은 폐기물을 추적하고 감소시켜 생산 오류의 원인을 파악하고 지속 가능한 방식으로 고품질 제품을 조달, 생산 및 배송하는 모범 사례를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 추적에 AI를 활용하는 CEO는 비효율성을 파악하고 집중적인 폐기물 감축 전략을 실행하여 비용 절감, 배출량 감소, 그리고 지속가능성 분야의 선도 기업으로의 입지를 강화할 수 있습니다.
5. 생성적 디자인 및 수명 주기 관리
생성적 설계는 다음과 같은 친환경적 관행을 가능하게 할 수 있습니다. 지속 가능한 재료 환경에 좋을 뿐만 아니라 고객 만족도를 높이는 제품입니다. 이러한 제품은 폐기물과 배출량을 줄이는 더욱 통합된 지속 가능한 프로세스를 통해 수명 주기를 최적화하고, 넷제로(Net Zero) 발전 활동을 지원할 수 있습니다.
AI의 장점: 지속 가능성 노력 가속화
요약하자면, 2050년까지 탄소 순배출량 제로 달성은 야심 찬 목표이며 전사적인 노력과 헌신을 필요로 합니다. 탄소 순배출량 제로 달성을 위해 필요한 변화를 고려할 때, 제조업체는 가장 많은 노력을 기울여야 하는 산업 중 하나입니다. 리더들은 지속가능성에 대한 사고방식을 바꾸고, 효율성을 높이고, 폐기물 감축 노력을 가속화하며, 토지 이용을 최적화할 수 있는 AI와 같은 혁신적인 기술을 도입해야 합니다. 폐기물 관리를 최적화하고 해결하기 위한 5가지 주요 방법은 시작일 뿐이지만, CEO들은 사업 활동을 지속가능성 목표를 지원하는 활동과 친환경 목표를 저해하는 활동, 이 두 가지 범주로 분류해야 합니다.
지속 가능성 비즈니스 목표와 일치하지 않는 비즈니스 활동을 다루는 계획을 개발하려면 강력한 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 프레임워크가 필요합니다. 소비자 지속가능성 산업 준비 지수(COSIRI) 지속가능성 노력의 핵심입니다. COSIRI는 생산 현장, 공급망, 물류, 전략, 위험, 인력 개발, 리더십 등 다양한 측면에서 지속가능성 성숙도를 평가할 수 있는 널리 인정받는 프레임워크입니다. COSIRI는 CEO가 전략적 의사 결정에 활용할 수 있는 강력한 통찰력을 제공하여 지속가능성 실천을 운영에 통합하는 데 도움을 줄 수 있습니다. COSIRI에 대한 자세한 내용은 당사 웹사이트를 방문하세요. COSIRI 평가 페이지.
