W miarę jak wyścig do zerowej emisji netto przyspiesza, prezesi firm produkcyjnych są gotowi przekształcić wszystkie swoje operacje, od hali produkcyjnej po zarządzanie odpadami, a nawet przemyśleć użytkowanie gruntów, przy czym zrównoważony rozwój jest zintegrowany w każdym aspekcie. W tej erze „zielonej transformacji” liderzy ostatecznie dzielą się na dwie kategorie: pionierów, którzy wyznaczają drogę, i powolnych starterów, którzy pozostają w tyle. Jeśli prognoza McKinsey and Co. okaże się trafna, do 2027 r. 75 procent firm z indeksu S&P 500 zniknie całkowicie. Ta alarmująca prognoza wysyła jasny komunikat do prezesów: aby pozostać konkurencyjnymi, liderzy muszą proaktywnie przekształcać swoje firmy, aby sprostać dzisiejszym zielonym wymaganiom, a przełomowa technologia, taka jak generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), odegra kluczową rolę w przyspieszeniu ich wysiłków.
Według Gartnera, do 2028 r. 1 na 4 najlepiej prosperujące globalne firmy wykorzysta GenAI, aby zredukować emisję netto do zera. Gospodarka odpadami i produkcja należą do najpoważniejszych i najdroższych wyzwań, z jakimi mierzą się firmy, aby osiągnąć zerową emisję netto, szczególnie w sektorze produkcji, który jest jednym z największych trucicieli na świecie. Według brytyjskiego Business Waste, branża ta produkuje rocznie około 2 miliardów ton odpadów przemysłowych, co stanowi 50 procent wszystkich odpadów na świecie. Większość odpadów powstaje w wyniku nadprodukcji, wadliwych towarów i „resztek” odpadów, będących pozostałościami surowców, które nie są potrzebne w produkcie końcowym.
W obecnej sytuacji gospodarczej prezesi firm muszą wyprzedzić konkurencję we wszystkich obszarach, w tym w wyścigu o zerową emisję netto i ograniczanie odpadów dzięki innowacyjnym technologiom, takim jak sztuczna inteligencja, które mogą im w tym strategicznie pomóc.
Nasuwa się pytanie: czy GenAI to srebrna kula do osiągnięcia zerowych emisji netto, znacznego ograniczenia odpadów i jednoczesnego zwiększenia wydajności operacyjnej? Chociaż nie ma żadnych skrótów, GenAI z pewnością ma potencjał do ograniczenia odpadów, zwiększenia produktywności i wzrostu przychodów.
Zastosowanie GenAI w produkcji: innowacja = wydajność
Szum wokół GenAI nadal rośnie i to z dobrego powodu. Według Ernst & Young (EY) szacuje się, że GenAI odblokuje około $1,7 biliona do $3,4 biliona dolarów w produkcie krajowym brutto (PKB) do 2033 roku. MarketResearch.biz przewiduje, że w samym sektorze produkcji globalny rynek GenAI wzrośnie do około $6,4 miliona dolarów do 2033 roku. W świecie, w którym transformacja cyfrowa rewolucjonizuje sektor, jeśli prezesi wykorzystają GenAI do zaspokojenia swoich potrzeb biznesowych, mogą umożliwić swoim firmom rozwój we wszystkich obszarach, w tym redukcję odpadów, a ostatecznie doprowadzić do zerowych emisji netto.
Istnieje wiele sposobów, w jakie producenci mogą stosować GenAI w swoich procesach. Na przykład firmy modowe mogą wykorzystać GenAI w technologii tkania 3D. Tworzenie ubrań szytych na miarę minimalizuje odpady, umożliwiając branży redukcję emisji dwutlenku węgla. W przypadku Airbusa ich generatywny projekt umożliwia ich samolotom odrzutowym zużywanie mniejszej ilości paliwa i redukcję odpadów oraz ogólnego śladu środowiskowego.
Aby w pełni wykorzystać potencjał AI i GenAI, CEO muszą zacząć od innowacji ukierunkowanych na cel. W ten sposób mogą zapewnić, że wdrażane rozwiązania są dostosowane do celu i strategicznie dostosowane do celów i wartości biznesowych. Oto pięć sposobów, w jakie firmy mogą stosować AI, aby zmniejszyć ilość odpadów i w tym procesie zwiększyć wydajność.
5 najlepszych sposobów, w jaki sztuczna inteligencja może zoptymalizować gospodarkę odpadami
1. Inteligentna optymalizacja procesów
Wyobraź sobie gnijące jedzenie, które leży w ciężarówkach z powodu złego planowania lub nadprodukcji zapasów, do której doszło z powodu błędu ludzkiego. W zakresie planowania, produkcji itp. sztuczna inteligencja może wspierać udoskonalanie procesów, ostatecznie redukując marnotrawstwo. Nowy system oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez naukowców z University of Virginia mógłby wyeliminować te błędy i ustanowić nowe punkty odniesienia dla wydajności produkcji, jak donosi MSN.
2. Zaawansowana konserwacja predykcyjna
Tradycyjne strategie konserwacji są reaktywne i działają dopiero po awarii maszyn, ale GenAI może powstrzymać zakłócenia, zanim wystąpią. AI wspiera konserwację predykcyjną, prognozując awarie, zanim wystąpią, co może ograniczyć nadmiar części i nadmierne wymagania dotyczące zapasów, zmniejszyć ilość odpadów i oszczędzać zasoby, utrzymując jednocześnie maksymalną wydajność operacyjną.
3. Ulepszone zarządzanie łańcuchem dostaw
Badania wykazały, że zarządzanie łańcuchem dostaw wspomagane sztuczną inteligencją prowadzi do znaczących usprawnień operacyjnych, poprawiając poziom usług nawet o 65 procent i zapasów nawet o 35 procent i więcej. AI może zwiększyć wydajność łańcucha dostaw, zapewniając praktyczne spostrzeżenia i analizę danych w czasie rzeczywistym, co prowadzi do lepszego prognozowania popytu i ograniczenia nadprodukcji i nadmiaru zapasów.
4. Technologie śledzenia od początku do końca
Technologia oparta na sztucznej inteligencji, która śledzi i redukuje odpady, może pomóc w ujawnieniu przyczyn błędów produkcyjnych i ustanowieniu najlepszych praktyk zrównoważonego pozyskiwania, produkcji i wysyłki wysokiej jakości towarów. Prezesi, którzy wykorzystują sztuczną inteligencję do śledzenia cyfrowego, mogą odkryć nieefektywności i wdrożyć ukierunkowane strategie redukcji odpadów, co prowadzi do oszczędności kosztów, redukcji emisji i pozycjonowania firmy jako lidera zrównoważonego rozwoju.
5. Projektowanie generatywne i zarządzanie cyklem życia
Projektowanie generatywne może umożliwić stosowanie praktyk przyjaznych dla środowiska, takich jak wykorzystanie materiały zrównoważone które są nie tylko dobre dla środowiska, ale także sprawiają, że klienci są zadowoleni. Produkty te mogą mieć zoptymalizowany cykl życia dzięki lepiej zintegrowanym zrównoważonym procesom w celu zmniejszenia odpadów i emisji, aby wspierać działania na rzecz zerowej emisji netto.
Zaleta sztucznej inteligencji: przyspieszenie działań na rzecz zrównoważonego rozwoju
Podsumowując, dążenie do osiągnięcia zerowej emisji netto dwutlenku węgla do 2050 r. jest ambitnym celem i czymś, co wymaga wysiłku i poświęcenia całej firmy. Producenci należą do branż, które mają najwięcej do zrobienia, biorąc pod uwagę zmiany niezbędne do osiągnięcia zerowej emisji netto. Liderzy muszą zmienić swoje nastawienie do zrównoważonego rozwoju i przyjąć innowacyjne technologie, takie jak sztuczna inteligencja, które mogą zwiększyć wydajność, przyspieszyć działania na rzecz redukcji odpadów i zoptymalizować użytkowanie gruntów. Nasze pięć najlepszych sposobów optymalizacji i rozwiązania kwestii gospodarki odpadami to początek, ale dyrektorzy generalni muszą również podzielić działania biznesowe na dwie kategorie: działania wspierające cele zrównoważonego rozwoju i działania sabotujące cele przyjazne dla środowiska.
Aby opracować plan obejmujący działania biznesowe, które nie są zgodne z celami biznesowymi zrównoważonego rozwoju, należy opracować solidne ramy dotyczące środowiska, społeczeństwa i ładu korporacyjnego (ESG), takie jak Wskaźnik gotowości przemysłu na rzecz zrównoważonego rozwoju konsumentów (COSIRI) jest kluczowa dla zrównoważonych wysiłków. COSIRI to powszechnie uznawana struktura, która może oceniać dojrzałość zrównoważonego rozwoju w różnych wymiarach, w tym hali produkcyjnej, łańcucha dostaw, logistyki, strategii, ryzyka, rozwoju siły roboczej i przywództwa. COSIRI może ujawnić potężne spostrzeżenia, których CEO mogą użyć do podejmowania strategicznych decyzji, wspierając integrację zrównoważonych praktyk z operacjami. Aby dowiedzieć się więcej o COSIRI, odwiedź naszą stronę Ocena COSIRI strona.
Często zadawane pytania dotyczące sztucznej inteligencji w zrównoważonej produkcji
W jaki sposób sztuczna inteligencja wspiera zrównoważone praktyki produkcyjne?
AI wspiera zrównoważoną produkcję poprzez optymalizację zużycia energii, redukcję odpadów, przewidywanie awarii sprzętu i poprawę wydajności procesów. Pomaga producentom dostosować operacje do celów zrównoważonego rozwoju i ESG.
Jakie są przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w ograniczaniu odpadów przemysłowych?
Przykładami mogą być: wspomagana sztuczną inteligencją kontrola jakości mająca na celu redukcję wadliwych produktów, konserwacja predykcyjna pozwalająca unikać awarii sprzętu oraz inteligentne planowanie produkcji mające na celu minimalizację marnotrawstwa surowców.
Czy sztuczna inteligencja może pomóc producentom zmniejszyć ślad węglowy?
Tak, sztuczna inteligencja może pomóc producentom zmniejszyć ślad węglowy poprzez optymalizację zużycia energii, redukcję odpadów materiałowych i umożliwienie podejmowania decyzji na podstawie danych, które wspierają produkcję niskoemisyjną.
Jak sztuczna inteligencja poprawia efektywność energetyczną w fabrykach?
Sztuczna inteligencja poprawia efektywność energetyczną poprzez analizę pracy urządzeń, prognozowanie szczytowego zużycia energii i automatyczne dostosowywanie systemów w celu zmniejszenia zbędnego zużycia energii w czasie rzeczywistym.
Jaki wpływ ma analityka predykcyjna na zrównoważoną produkcję?
Analityka predykcyjna pomaga w zrównoważonej produkcji poprzez prognozowanie potrzeb konserwacyjnych, zmniejszanie przestojów i minimalizowanie marnotrawstwa zasobów. Pozwala producentom działać wydajniej i w sposób zrównoważony.
W jaki sposób sztuczna inteligencja umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w produkcji?
Sztuczna inteligencja umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym poprzez przetwarzanie danych na żywo z maszyn i czujników w celu natychmiastowego wykrywania problemów, dostosowywania procesów i optymalizacji wydajności, co wspiera zwinne i wydajne działanie.
Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna dla inicjatyw gospodarki o obiegu zamkniętym w sektorze produkcyjnym?
Sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w inicjatywach dotyczących gospodarki o obiegu zamkniętym, ponieważ pomaga śledzić zużycie zasobów, przewidywać możliwości ponownego wykorzystania materiałów i projektować cykle produkcyjne minimalizujące odpady, umożliwiając tym samym funkcjonowanie zamkniętych systemów produkcyjnych.
Jakie wyzwania stoją przed firmami wdrażającymi sztuczną inteligencję w celu osiągnięcia zrównoważonego rozwoju?
Wyzwania obejmują wysokie koszty wdrożenia, problemy z integracją danych, brak wykwalifikowanych talentów i opór przed zmianami. Firmy muszą dostosować AI do jasnych celów zrównoważonego rozwoju, aby zmaksymalizować wpływ.
Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna w zrównoważonej produkcji?
Sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w zrównoważonej produkcji, ponieważ umożliwia inteligentniejsze zarządzanie zasobami, redukcję odpadów, oszczędność energii i optymalizację procesów — wszystko to ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia długoterminowych celów operacyjnych i środowiskowych.
