ขยะน้อยลง ประสิทธิภาพมากขึ้น: AI ช่วยให้การผลิตมีความยั่งยืนได้อย่างไร

ในขณะที่การแข่งขันเพื่อบรรลุเป้าหมายการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์กำลังเร่งตัวขึ้น ซีอีโอของภาคการผลิตก็พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานทั้งหมด ตั้งแต่พื้นที่ปฏิบัติงานไปจนถึงการจัดการขยะ และแม้แต่การคิดใหม่เกี่ยวกับการใช้ที่ดิน โดยบูรณาการความยั่งยืนในทุกแง่มุม ในยุคของ "การเปลี่ยนแปลงสีเขียว" นี้ ผู้นำจะแบ่งออกเป็นสองประเภท ได้แก่ ผู้บุกเบิกที่เป็นผู้นำทางและผู้ที่เริ่มต้นช้าซึ่งตามหลังอยู่ หากคำทำนายของ McKinsey and Co. พิสูจน์ได้ว่าแม่นยำ ภายในปี 2027 ธุรกิจ 75 เปอร์เซ็นต์ในดัชนี S&P 500 จะหายไปทั้งหมด คำทำนายที่น่าตกใจนี้ส่งสารที่ชัดเจนถึงซีอีโอ: เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ ผู้นำจะต้องเปลี่ยนแปลงธุรกิจของตนอย่างจริงจังเพื่อตอบสนองความต้องการสีเขียวในปัจจุบัน และเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำ เช่น ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (GenAI) จะมีบทบาทสำคัญในการเร่งความพยายามของพวกเขา

ตามรายงานของ Gartner ระบุว่าภายในปี 2028 บริษัทระดับโลกที่มีผลงานดีที่สุด 1 ใน 4 แห่งจะใช้ GenAI เพื่อลดการปล่อยมลพิษสุทธิให้เหลือศูนย์ การจัดการและการผลิตขยะถือเป็นความท้าทายที่สำคัญที่สุดและมีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดที่ธุรกิจต่างๆ เผชิญเพื่อให้บรรลุเป้าหมายการปล่อยมลพิษสุทธิเป็นศูนย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคการผลิตซึ่งเป็นหนึ่งในภาคที่ก่อมลพิษสูงสุดของโลก ตามรายงานของ Business Waste ของสหราชอาณาจักร อุตสาหกรรมนี้ผลิตขยะอุตสาหกรรมประมาณ 2 พันล้านตันต่อปี คิดเป็นร้อยละ 50 ของขยะทั่วโลก ขยะส่วนใหญ่เกิดจากการผลิตมากเกินไป สินค้าที่มีข้อบกพร่อง และขยะ "ที่เหลือ" ซึ่งเกิดจากเศษวัตถุดิบที่ไม่จำเป็นในผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

ในสภาพแวดล้อมเศรษฐกิจปัจจุบัน ซีอีโอต้องก้าวไปข้างหน้าของการแข่งขันในทุกด้าน รวมถึงในการแข่งขันสู่เป้าหมายการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเป็นศูนย์และการลดของเสียโดยใช้เทคโนโลยีเชิงนวัตกรรม เช่น AI ซึ่งสามารถช่วยพวกเขาทำสิ่งนี้ได้อย่างมีกลยุทธ์

คำถามที่เกิดขึ้นคือ GenAI คือเครื่องมือสำคัญในการบรรลุเป้าหมายการปล่อยมลพิษสุทธิเป็นศูนย์ ลดของเสียอย่างมีนัยสำคัญ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานไปพร้อมกันหรือไม่ แม้ว่าจะไม่มีทางลัด แต่ GenAI ก็มีศักยภาพในการลดของเสีย เพิ่มผลผลิต และเพิ่มรายได้อย่างแน่นอน

การประยุกต์ใช้ GenAI ในการผลิต: นวัตกรรม = ประสิทธิภาพ

กระแสความนิยมเกี่ยวกับ GenAI ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และมีเหตุผลที่ดีด้วย จากข้อมูลของ Ernst & Young (EY) คาดว่า GenAI จะปลดล็อกผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) ได้ประมาณ $1.7 ถึง $3.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2033 MarketResearch.biz คาดการณ์ว่าตลาด GenAI ทั่วโลกจะพุ่งสูงถึงประมาณ $6.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2033 ในโลกที่การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลกำลังปฏิวัติภาคส่วนนี้ หากซีอีโอใช้ประโยชน์จาก GenAI เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ พวกเขาก็สามารถทำให้ธุรกิจของตนเจริญรุ่งเรืองได้ในทุกพื้นที่ รวมถึงการลดขยะ และท้ายที่สุดแล้วก็จะส่งผลให้การดำเนินงานเป็นศูนย์สุทธิ

ผู้ผลิตสามารถนำ GenAI มาประยุกต์ใช้ในกระบวนการต่างๆ ได้หลายวิธี ตัวอย่างเช่น บริษัทแฟชั่นสามารถใช้ประโยชน์จาก GenAI ในเทคโนโลยีการทอผ้าแบบ 3 มิติ การผลิตเสื้อผ้าให้พอดีตัวช่วยลดขยะ ทำให้ภาคอุตสาหกรรมสามารถลดการปล่อยคาร์บอนได้ ในกรณีของ Airbus การออกแบบเชิงสร้างสรรค์ช่วยให้เครื่องบินเจ็ตใช้เชื้อเพลิงน้อยลง ลดขยะและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมโดยรวม

เพื่อปลดล็อกศักยภาพของ AI และ GenAI อย่างเต็มที่ ซีอีโอต้องเริ่มต้นด้วยนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยวัตถุประสงค์ ด้วยวิธีนี้ พวกเขาสามารถมั่นใจได้ว่าโซลูชันใหม่ที่นำมาใช้นั้นเหมาะสมกับวัตถุประสงค์และสอดคล้องกับเป้าหมายและค่านิยมทางธุรกิจอย่างมีกลยุทธ์ ต่อไปนี้คือ 5 วิธีที่บริษัทต่างๆ สามารถนำ AI มาใช้เพื่อลดของเสียและเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการนี้

5 วิธีหลักที่ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการขยะได้

1. การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการอัจฉริยะ

ลองนึกภาพอาหารเน่าเสียที่ตกค้างอยู่ในรถบรรทุกเนื่องจากการวางแผนที่ไม่ดีหรือการผลิตสินค้าในคลังมากเกินไปที่เกิดจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ ในด้านการวางแผน การผลิต ฯลฯ AI สามารถสนับสนุนการปรับปรุงกระบวนการต่างๆ ซึ่งท้ายที่สุดจะช่วยลดของเสียได้ ระบบใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพัฒนาโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเวอร์จิเนียสามารถขจัดข้อผิดพลาดเหล่านี้และสร้างมาตรฐานใหม่สำหรับประสิทธิภาพการผลิตได้ ดังที่รายงานโดย เอ็มเอสเอ็น.

2. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ขั้นสูง

กลยุทธ์การบำรุงรักษาแบบเดิมนั้นเป็นแบบตอบสนองและจะมีผลก็ต่อเมื่อเครื่องจักรเสียหายเท่านั้น แต่ GenAI สามารถหยุดการหยุดชะงักก่อนที่จะเกิดขึ้นได้ AI รองรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์โดยคาดการณ์ความล้มเหลวก่อนที่จะเกิดขึ้น ซึ่งสามารถลดชิ้นส่วนส่วนเกินและความต้องการสินค้าคงคลังที่มากเกินไป ลดของเสีย และอนุรักษ์ทรัพยากรในขณะที่รักษาประสิทธิภาพการทำงานสูงสุด

3. การบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ดีขึ้น

การวิจัยเปิดเผยว่าการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ใช้ AI นำไปสู่การปรับปรุงการดำเนินงานที่สำคัญ โดยปรับปรุงระดับการบริการได้มากถึง 65 เปอร์เซ็นต์ และสินค้าคงคลังเพิ่มขึ้นถึง 35 เปอร์เซ็นต์ขึ้นไป AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานได้โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ส่งผลให้พยากรณ์ความต้องการได้ดีขึ้นและลดการผลิตเกินและสินค้าคงคลังส่วนเกิน

4. เทคโนโลยีการตรวจสอบย้อนกลับแบบครบวงจร

เทคโนโลยีที่ใช้ AI ในการติดตามและลดของเสียสามารถช่วยเปิดเผยสาเหตุของข้อผิดพลาดในการผลิตและช่วยสร้างแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดหา ผลิต และจัดส่งสินค้าคุณภาพสูงอย่างยั่งยืน ซีอีโอที่ใช้ AI ในการติดตามแบบดิจิทัลสามารถเปิดเผยจุดด้อยประสิทธิภาพและดำเนินกลยุทธ์ลดของเสียที่ตรงเป้าหมาย ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุน ลดการปล่อยมลพิษ และวางตำแหน่งบริษัทของตนให้เป็นผู้นำด้านความยั่งยืน

5. การออกแบบเชิงสร้างสรรค์และการจัดการวงจรชีวิต

การออกแบบเชิงสร้างสรรค์สามารถนำไปสู่การปฏิบัติที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม เช่น การใช้ประโยชน์จาก วัสดุที่ยั่งยืน ซึ่งไม่เพียงแต่ดีต่อสิ่งแวดล้อมเท่านั้น แต่ยังทำให้ลูกค้าพึงพอใจอีกด้วย ผลิตภัณฑ์เหล่านี้สามารถมีวงจรชีวิตที่เหมาะสมยิ่งขึ้นผ่านกระบวนการที่ยั่งยืนและบูรณาการได้ดีขึ้นเพื่อลดของเสียและการปล่อยมลพิษเพื่อสนับสนุนกิจกรรมก้าวหน้าที่มุ่งสู่เป้าหมายสุทธิเป็นศูนย์

ข้อดีของ AI: เร่งความพยายามด้านความยั่งยืน

โดยสรุป การบรรลุเป้าหมายการปล่อยคาร์บอนสุทธิเป็นศูนย์ภายในปี 2050 ถือเป็นเป้าหมายที่ทะเยอทะยานและต้องใช้ความพยายามและความทุ่มเทจากทั้งบริษัท ผู้ผลิตเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ต้องทำงานมากที่สุด เนื่องจากต้องมีการเปลี่ยนแปลงเพื่อมุ่งสู่การปล่อยคาร์บอนสุทธิเป็นศูนย์ ผู้นำต้องเปลี่ยนทัศนคติเกี่ยวกับความยั่งยืนและนำเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น AI มาใช้ ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ เร่งความพยายามในการลดขยะ และปรับการใช้ที่ดินให้เหมาะสม ห้าวิธีหลักในการปรับให้เหมาะสมและจัดการกับขยะเป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่ซีอีโอต้องแบ่งกิจกรรมทางธุรกิจออกเป็นสองประเภท ได้แก่ กิจกรรมที่สนับสนุนเป้าหมายความยั่งยืนและกิจกรรมที่ทำลายเป้าหมายที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

เพื่อพัฒนาแผนที่จัดการกับกิจกรรมทางธุรกิจที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจด้านความยั่งยืน กรอบการทำงานด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และการกำกับดูแล (ESG) ที่แข็งแกร่ง เช่น ดัชนีความพร้อมของอุตสาหกรรมด้านความยั่งยืนของผู้บริโภค (COSIRI) เป็นศูนย์กลางของความพยายามเพื่อความยั่งยืน COSIRI เป็นกรอบการทำงานที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางซึ่งสามารถประเมินความสมบูรณ์ของความยั่งยืนในมิติต่างๆ รวมถึงพื้นที่ปฏิบัติงาน ห่วงโซ่อุปทาน โลจิสติกส์ กลยุทธ์ ความเสี่ยง การพัฒนากำลังคน และความเป็นผู้นำ COSIRI สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลังที่ซีอีโอสามารถใช้เพื่อตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ซึ่งสนับสนุนการบูรณาการแนวทางปฏิบัติเพื่อความยั่งยืนเข้ากับการดำเนินงาน หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ COSIRI โปรดไปที่ การประเมิน COSIRI หน้าหนังสือ.

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI ในการผลิตอย่างยั่งยืน