À medida que a corrida para zero emissões líquidas se acelera, os CEOs da indústria estão prontos para transformar todas as suas operações, desde o chão de fábrica até a gestão de resíduos e até mesmo a reformulação do uso do solo, com a sustentabilidade integrada em todos os aspectos. Durante esta era de "transformação verde", os líderes se dividem em duas categorias: os pioneiros que lideram o caminho e os que começam devagar, que ficam para trás. Se a previsão da McKinsey and Co. se confirmar, até 2027, 75% das empresas do S&P 500 desaparecerão completamente. Essa previsão alarmante envia uma mensagem clara aos CEOs: para permanecerem competitivos, os líderes devem transformar proativamente seus negócios para atender às demandas verdes de hoje, e tecnologias inovadoras, como a inteligência artificial generativa (GenAI), desempenharão um papel fundamental na aceleração desses esforços.
Segundo a Gartner, até 2028, 1 em cada 4 empresas globais de alto desempenho utilizará a GenAI para reduzir as emissões líquidas a zero. A gestão e a produção de resíduos estão entre os desafios mais significativos e caros que as empresas enfrentam para atingir a neutralidade carbônica, especialmente na indústria manufatureira, uma das maiores poluidoras do mundo. De acordo com a Business Waste do Reino Unido, a indústria produz aproximadamente 2 bilhões de toneladas de resíduos industriais anualmente, representando 50% de todo o lixo mundial. A maior parte dos resíduos é gerada por superprodução, mercadorias defeituosas e sobras de resíduos, resultantes de sobras de matérias-primas não necessárias ao produto final.
No ambiente econômico atual, os CEOs precisam se antecipar à concorrência em todas as áreas, inclusive na corrida rumo ao zero líquido e na redução do desperdício com tecnologias inovadoras, como a IA, que pode ajudá-los estrategicamente a fazer isso.
Isso levanta a questão: a GenAI é a solução mágica para atingir emissões líquidas zero, reduzindo significativamente o desperdício e, simultaneamente, aumentando a eficiência operacional? Embora não existam atalhos, a GenAI certamente tem o potencial de reduzir o desperdício, aumentar a produtividade e aumentar o faturamento.
A aplicação da GenAI na manufatura: inovação = eficiência
O entusiasmo em torno da GenAI continua a crescer, e por um bom motivo. De acordo com a Ernst & Young (EY), estima-se que a GenAI libere aproximadamente US$ $1,7 trilhão a US$ $3,4 trilhões em Produto Interno Bruto (PIB) até 2033. Somente na indústria, até 2033, a MarketResearch.biz prevê que o mercado global da GenAI atingirá aproximadamente US$ $6,4 milhões. Em um mundo onde a transformação digital está revolucionando o setor, se os CEOs alavancarem a GenAI para atender às suas necessidades de negócios, eles poderão permitir que seus negócios prosperem em todas as áreas, incluindo a redução de resíduos e, em última análise, resultando em operações líquidas zero.
Há muitas maneiras pelas quais os fabricantes podem aplicar a GenAI em seus processos. Por exemplo, empresas de moda podem aproveitar a GenAI na tecnologia de tecelagem 3D. Produzir roupas sob medida minimiza o desperdício, permitindo que a indústria reduza suas emissões de carbono. No caso da Airbus, seu design generativo permite que seus jatos consumam menos combustível e reduzam o desperdício e sua pegada ambiental geral.
Para liberar totalmente o potencial da IA e da GenAI, os CEOs devem começar com a inovação orientada por um propósito. Dessa forma, eles podem garantir que as soluções emergentes adotadas sejam adequadas à finalidade e estrategicamente alinhadas aos objetivos e valores do negócio. Aqui estão cinco maneiras pelas quais as empresas podem aplicar a IA para reduzir o desperdício e, no processo, aumentar a eficiência.
As 5 principais maneiras pelas quais a IA pode otimizar a gestão de resíduos
1. Otimização inteligente de processos
Imagine alimentos estragados que ficam parados em caminhões devido a um planejamento inadequado ou à superprodução de estoque devido a erro humano. Nas áreas de planejamento, produção, etc., a IA pode auxiliar na melhoria de processos, reduzindo, em última análise, o desperdício. Um novo sistema baseado em IA desenvolvido por pesquisadores da Universidade da Virgínia pode eliminar esses erros e estabelecer novos padrões de eficiência na fabricação, conforme relatado por MSN.
2. Manutenção preditiva avançada
As estratégias tradicionais de manutenção são reativas e só entram em vigor quando as máquinas quebram, mas a GenAI pode impedir interrupções antes que elas ocorram. A IA apoia a manutenção preditiva, prevendo falhas antes que elas aconteçam, o que pode reduzir o excesso de peças e a necessidade excessiva de estoque, diminuir o desperdício e conservar recursos, mantendo a eficiência operacional máxima.
3. Melhoria na gestão da cadeia de suprimentos
A pesquisa revelou que a gestão da cadeia de suprimentos habilitada por IA leva a melhorias operacionais significativas, melhorando os níveis de serviço em até 65 por cento e estoque em até 35% ou mais. A IA pode aumentar a eficiência da cadeia de suprimentos, fornecendo insights práticos e análises de dados em tempo real, resultando em melhor previsão de demanda e reduzindo a superprodução e o excesso de estoque.
4. Tecnologias de rastreabilidade de ponta a ponta
A tecnologia habilitada por IA que rastreia e reduz o desperdício pode ajudar a expor as causas dos erros de produção e a estabelecer as melhores práticas para obter, produzir e despachar produtos de alta qualidade de forma sustentável. CEOs que utilizam IA para rastreamento digital podem descobrir ineficiências e executar estratégias direcionadas de redução de desperdício, resultando em economia de custos, redução de emissões e posicionando sua empresa como líder em sustentabilidade.
5. Design generativo e gerenciamento do ciclo de vida
O design generativo pode permitir práticas ecológicas, como a utilização de materiais sustentáveis que não só sejam bons para o meio ambiente, mas também mantenham os clientes satisfeitos. Esses produtos podem ter um ciclo de vida otimizado por meio de processos sustentáveis mais bem integrados para reduzir o desperdício e as emissões, apoiando atividades de avanço rumo à neutralidade carbônica.
A vantagem da IA: agilizando os esforços de sustentabilidade
Em resumo, a busca por emissões líquidas zero de carbono até 2050 é uma meta ambiciosa e algo que exige esforço e dedicação de toda a empresa. Os fabricantes estão entre os setores que mais têm trabalho a fazer, dada a mudança necessária para atingir a neutralidade carbônica. Os líderes devem mudar sua mentalidade sobre sustentabilidade e adotar tecnologias inovadoras como a IA, que podem aumentar a eficiência, agilizar os esforços para reduzir o desperdício e otimizar o uso do solo. Nossas cinco principais maneiras de otimizar e abordar a gestão de resíduos são um começo, mas os CEOs também devem categorizar as atividades empresariais em duas categorias: atividades que apoiam as metas de sustentabilidade e atividades que, em vez disso, sabotam as metas ecológicas.
Para desenvolver um plano que aborde as atividades empresariais que não estejam alinhadas com os objetivos empresariais de sustentabilidade, é necessária uma estrutura robusta de sustentabilidade ambiental, social e de governança (ESG), como a Índice de Preparação da Indústria para a Sustentabilidade do Consumidor (COSIRI) é fundamental para os esforços sustentáveis. O COSIRI é uma estrutura amplamente reconhecida que pode avaliar a maturidade da sustentabilidade em várias dimensões, incluindo o chão de fábrica, a cadeia de suprimentos, a logística, a estratégia, os riscos, o desenvolvimento da força de trabalho e a liderança. O COSIRI pode revelar insights poderosos que os CEOs podem usar para tomar decisões estratégicas, apoiando a integração de práticas sustentáveis nas operações. Para saber mais sobre o COSIRI, visite nosso Avaliação COSIRI página.
Perguntas frequentes sobre IA na manufatura sustentável
Qual o papel da IA na redução de erros e desperdícios na gestão da cadeia de suprimentos?
A IA reduz erros e desperdícios na gestão da cadeia de suprimentos, aprimorando a previsão de demanda, automatizando o controle de estoque e detectando ineficiências. Isso leva a decisões mais inteligentes, menos superprodução e menor desperdício de recursos.
Como a IA apoia práticas de fabricação sustentáveis?
A IA apoia a produção sustentável, otimizando o uso de energia, reduzindo o desperdício, prevendo falhas em equipamentos e melhorando a eficiência dos processos. Ela ajuda os fabricantes a alinhar as operações com as metas de sustentabilidade e ESG.
Quais são exemplos de aplicações de IA na redução de resíduos industriais?
Exemplos incluem controle de qualidade com tecnologia de IA para reduzir produtos defeituosos, manutenção preditiva para evitar quebras de equipamentos e planejamento de produção inteligente para minimizar o desperdício de matéria-prima.
A IA pode ajudar os fabricantes a reduzir sua pegada de carbono?
Sim, a IA pode ajudar os fabricantes a reduzir sua pegada de carbono otimizando o consumo de energia, reduzindo o desperdício de materiais e permitindo decisões baseadas em dados que dão suporte à produção de baixa emissão.
Como a IA melhora a eficiência energética nas fábricas?
A IA melhora a eficiência energética analisando o desempenho do equipamento, prevendo o pico de uso de energia e ajustando automaticamente os sistemas para reduzir o consumo desnecessário de energia em tempo real.
Qual é o impacto da análise preditiva na manufatura sustentável?
A análise preditiva contribui para a produção sustentável, prevendo as necessidades de manutenção, reduzindo o tempo de inatividade e minimizando o desperdício de recursos. Ela permite que os fabricantes operem de forma mais eficiente e sustentável.
Como a IA permite a tomada de decisões em tempo real na manufatura?
A IA permite a tomada de decisões em tempo real processando dados ao vivo de máquinas e sensores para detectar problemas, ajustar processos e otimizar o desempenho instantaneamente, dando suporte a operações ágeis e eficientes.
Por que a IA é importante para iniciativas de economia circular na manufatura?
A IA é importante para iniciativas de economia circular porque ajuda a rastrear o uso de recursos, prever oportunidades de reutilização de materiais e projetar ciclos de produção que minimizam o desperdício, permitindo sistemas de fabricação de circuito fechado.
Quais desafios as empresas enfrentam ao implementar IA para sustentabilidade?
Os desafios incluem altos custos de implementação, problemas de integração de dados, falta de talentos qualificados e resistência à mudança. As empresas precisam alinhar a IA com metas claras de sustentabilidade para maximizar o impacto.
Por que a IA é importante na manufatura sustentável?
A IA é importante na fabricação sustentável porque permite gerenciamento mais inteligente de recursos, redução de desperdícios, economia de energia e otimização de processos — tudo essencial para atingir metas ambientais e operacionais de longo prazo.