Menos desperdício, mais eficiência: como a IA possibilita práticas de fabricação sustentáveis

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.

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

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.

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 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. 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

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. Design generativo e gerenciamento do ciclo de vida

O design generativo pode permitir práticas ecológicas, como a utilização de materiais sustentáveis 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.

A vantagem da IA: agilizando os esforços de sustentabilidade

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 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.

Frequently Asked Questions About AI in Sustainable Manufacturing