Sıfır emisyona doğru yarış hızlanırken, üretim CEO'ları, üretim katından atık yönetimine ve hatta arazi kullanımını yeniden düşünmeye kadar tüm operasyonlarını sürdürülebilirliğin her yönüyle entegre edildiği şekilde dönüştürmeye hazırlanıyor. Bu "yeşil dönüşüm" çağında, liderler nihayetinde iki kategoriye ayrılıyor: yolu açan öncüler ve geride kalan yavaş başlayanlar. McKinsey and Co.'nun tahmini doğru çıkarsa, 2027'ye kadar S&P 500 işletmelerinin yüzde 75'i tamamen ortadan kalkacak. Bu endişe verici tahmin, CEO'lara net bir mesaj gönderiyor: rekabetçi kalmak için liderler, günümüzün yeşil taleplerini karşılamak üzere işletmelerini proaktif bir şekilde dönüştürmeli ve üretken yapay zeka (GenAI) gibi çığır açan teknoloji, çabalarını hızlandırmada önemli bir rol oynayacak.
Gartner'a göre, 2028'e kadar en iyi performans gösteren küresel şirketlerin 4'te 1'i net emisyonları sıfıra indirmek için GenAI'dan yararlanacak. Atık yönetimi ve üretimi, işletmelerin net sıfıra ulaşmada, özellikle de dünyanın en büyük kirleticilerinden biri olan üretimde karşılaştıkları en önemli ve masraflı zorluklar arasında yer alıyor. Birleşik Krallık'ın İş Atığı'na göre, sektör yılda yaklaşık 2 milyar ton endüstriyel atık üretiyor ve bu da tüm dünya çapındaki atıkların yüzde 50'sini oluşturuyor. Atıkların çoğu aşırı üretimden, kusurlu mallardan ve nihai üründe ihtiyaç duyulmayan ham maddelerin kalıntılarından kaynaklanan "artık" atıklardan oluşuyor.
Mevcut ekonomik ortamda, CEO'ların, sıfır emisyona ulaşma ve yapay zeka gibi yenilikçi teknolojilerle atık azaltma yarışı da dahil olmak üzere her alanda rekabette öne geçmeleri gerekiyor; bu, onlara stratejik olarak yardımcı olabilir.
Bu şu soruyu akla getiriyor: GenAI, net sıfır emisyona ulaşmak, atığı önemli ölçüde azaltmak ve aynı anda operasyonel verimliliği artırmak için tek çözüm müdür? Herhangi bir kısayol olmasa da, GenAI kesinlikle atığı azaltma, üretkenliği artırma ve geliri artırma potansiyeline sahiptir.
GenAI'nin üretimde uygulanması: yenilik = verimlilik
GenAI etrafındaki abartı artmaya devam ediyor ve bunun iyi bir nedeni var. Ernst & Young'a (EY) göre, GenAI'nin 2033 yılına kadar gayri safi yurtiçi hasılada (GSYİH) yaklaşık $1,7 trilyon ABD doları ile $3,4 trilyon ABD doları arasında bir artışa yol açacağı tahmin ediliyor. Sadece üretimde, MarketResearch.biz, 2033 yılına kadar küresel GenAI pazarının yaklaşık $6,4 milyon ABD dolarına fırlayacağını öngörüyor. Dijital dönüşümün sektörü devrim niteliğinde değiştirdiği bir dünyada, CEO'lar GenAI'yi iş ihtiyaçlarına uyacak şekilde kullanırlarsa, atık azaltma ve nihayetinde net sıfır operasyonlar dahil olmak üzere işletmelerinin her alanda gelişmesini sağlayabilirler.
Üreticilerin GenAI'yi süreçlerine uygulayabilecekleri birçok yol vardır. Örneğin, moda şirketleri GenAI'yi 3D dokuma teknolojisinde kullanabilirler. Giysilerin bedene uyacak şekilde yapılması atığı en aza indirir ve endüstrinin karbon emisyonlarını azaltmasını sağlar. Airbus'ın durumunda, üretken tasarımları jet uçaklarının daha az yakıt tüketmesini ve atığı ve genel çevresel ayak izlerini azaltmasını sağlar.
AI ve GenAI'nin potansiyelini tam olarak ortaya çıkarmak için CEO'lar amaç odaklı inovasyonla başlamalıdır. Bu şekilde, benimsenen ortaya çıkan çözümlerin amaca uygun olduğundan ve stratejik olarak iş hedefleri ve değerleriyle uyumlu olduğundan emin olabilirler. İşte şirketlerin atığı azaltmak ve bu süreçte verimliliği artırmak için AI'yı uygulayabileceği beş yol.
Yapay zekanın atık yönetimini optimize etmesinin en iyi 5 yolu
1. Akıllı süreç optimizasyonu
Kötü planlama veya insan hatasından kaynaklanan aşırı envanter üretimi nedeniyle kamyonlarda duran çürüyen yiyecekleri hayal edin. Planlama, üretim vb. alanlarda, AI süreçlerin iyileştirilmesini destekleyebilir ve nihayetinde atığı azaltabilir. Virginia Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen yeni bir AI destekli sistem, bu hataları ortadan kaldırabilir ve üretim verimliliği için yeni ölçütler belirleyebilir, bildirildiği gibi MSN.
2. Gelişmiş öngörücü bakım
Geleneksel bakım stratejileri reaktiftir ve yalnızca makineler bozulduğunda etkili olur, ancak GenAI kesintileri meydana gelmeden önce durdurabilir. AI, arızaları meydana gelmeden önce tahmin ederek öngörücü bakımı destekler, bu da fazla parçaları ve aşırı envanter gereksinimlerini azaltabilir, atıkları azaltabilir ve en yüksek operasyonel verimliliği sürdürürken kaynakları koruyabilir.
3. Gelişmiş tedarik zinciri yönetimi
Araştırma, yapay zeka destekli tedarik zinciri yönetiminin önemli operasyonel iyileştirmelere yol açtığını ve hizmet seviyelerini %'ye kadar iyileştirdiğini ortaya koydu. Yüzde 65 ve envanteri 'e kadar ve daha fazla oranda azaltın. Yapay zeka, eyleme dönüştürülebilir içgörüler ve gerçek zamanlı veri analitiği sağlayarak tedarik zinciri verimliliğini artırabilir, bu da gelişmiş talep tahminine ve aşırı üretim ile aşırı envanterin azaltılmasına yol açabilir.
4. Uçtan uca izlenebilirlik teknolojileri
Atıkları izleyen ve azaltan yapay zeka destekli teknoloji, üretim hatalarının nedenlerini ortaya çıkarmaya ve yüksek kaliteli malları sürdürülebilir bir şekilde kaynaklamak, üretmek ve dağıtmak için en iyi uygulamaları oluşturmaya yardımcı olabilir. Dijital izleme için yapay zeka kullanan CEO'lar, verimsizlikleri ortaya çıkarabilir ve hedeflenen atık azaltma stratejilerini uygulayarak maliyet tasarruflarına, emisyonların azaltılmasına ve firmalarının sürdürülebilirlik lideri olarak konumlandırılmasına yol açabilir.
5. Üretken tasarım ve yaşam döngüsü yönetimi
Üretken tasarım, aşağıdakiler gibi çevre dostu uygulamaları mümkün kılabilir: sürdürülebilir malzemeler yalnızca çevre için iyi olmakla kalmayıp aynı zamanda müşterileri de mutlu eden ürünler. Bu ürünler, atık ve emisyonları azaltarak net sıfır ilerleme faaliyetlerini desteklemek için daha iyi entegre edilmiş sürdürülebilir süreçler aracılığıyla optimize edilmiş bir yaşam döngüsüne sahip olabilir.
Yapay zekanın avantajı: sürdürülebilirlik çabalarının hızlandırılması
Özetle, 2050 yılına kadar net sıfır karbon emisyonuna ulaşma çabası iddialı bir hedeftir ve şirket çapında çaba ve özveri gerektirir. Üreticiler, net sıfıra doğru ilerlemek için gereken değişim göz önüne alındığında, en çok iş yapması gereken bazı endüstriler arasındadır. Liderler sürdürülebilirlik konusundaki zihniyetlerini değiştirmeli ve verimliliği artırabilen, atıkları azaltma çabalarını hızlandırabilen ve arazi kullanımını optimize edebilen AI gibi yenilikçi teknolojileri benimsemelidir. Atık yönetimini optimize etmenin ve ele almanın en iyi beş yolu bir başlangıçtır, ancak CEO'lar ayrıca iş faaliyetlerini iki kategoriye ayırmalıdır: sürdürülebilirlik hedeflerini destekleyen faaliyetler ve bunun yerine çevre dostu hedefleri sabote eden faaliyetler.
Sürdürülebilirlik iş hedefleriyle uyumlu olmayan iş faaliyetlerini ele alan bir plan geliştirmek için, Çevresel, Sosyal ve Yönetişim (ESG) çerçevesi gibi sağlam bir çerçeve, Tüketici Sürdürülebilirliği Endüstri Hazırlık Endeksi (COSIRI) sürdürülebilir çabaların merkezinde yer alır. COSIRI, mağaza katı, tedarik zinciri, lojistik, strateji, riskler, işgücü geliştirme ve liderlik dahil olmak üzere çeşitli boyutlarda sürdürülebilirlik olgunluğunu değerlendirebilen yaygın olarak tanınan bir çerçevedir. COSIRI, CEO'ların stratejik kararlar almak için kullanabilecekleri güçlü içgörüler ortaya çıkarabilir ve sürdürülebilir uygulamaların operasyonlara entegrasyonunu destekleyebilir. COSIRI hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edin: COSIRI Değerlendirmesi sayfa.
Sürdürülebilir Üretimde Yapay Zeka Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Yapay Zeka Sürdürülebilir Üretim Uygulamalarını Nasıl Destekler?
Yapay zeka, enerji kullanımını optimize ederek, atıkları azaltarak, ekipman arızalarını tahmin ederek ve süreç verimliliğini iyileştirerek sürdürülebilir üretimi destekler. Üreticilerin operasyonları sürdürülebilirlik ve ESG hedefleriyle uyumlu hale getirmesine yardımcı olur.
Endüstriyel Atıkların Azaltılmasında Yapay Zeka Uygulamalarına Örnekler Nelerdir?
Örnek olarak, hatalı ürünleri azaltmak için yapay zeka destekli kalite kontrolü, ekipman arızalarını önlemek için öngörücü bakım ve hammadde israfını en aza indirmek için akıllı üretim planlaması verilebilir.
Yapay Zeka Üreticilerin Karbon Ayak İzlerini Azaltmalarına Yardımcı Olabilir mi?
Evet, yapay zeka, enerji tüketimini optimize ederek, malzeme israfını azaltarak ve düşük emisyonlu üretimi destekleyen veriye dayalı kararları mümkün kılarak üreticilerin karbon ayak izlerini düşürmelerine yardımcı olabilir.
Yapay Zeka Fabrikalarda Enerji Verimliliğini Nasıl Artırıyor?
Yapay zeka, ekipman performansını analiz ederek, en yüksek enerji kullanımını tahmin ederek ve gereksiz güç tüketimini gerçek zamanlı olarak azaltmak için sistemleri otomatik olarak ayarlayarak enerji verimliliğini artırır.
Öngörücü Analitiğin Sürdürülebilir Üretim Üzerindeki Etkisi Nedir?
Öngörücü analiz, bakım ihtiyaçlarını tahmin ederek, duruş süresini azaltarak ve kaynak israfını en aza indirerek sürdürülebilir üretime yardımcı olur. Üreticilerin daha verimli ve sürdürülebilir bir şekilde çalışmasını sağlar.
Yapay Zeka Üretimde Gerçek Zamanlı Karar Almayı Nasıl Sağlar?
Yapay zeka, makinelerden ve sensörlerden gelen canlı verileri işleyerek sorunları tespit edip, süreçleri ayarlayıp performansı anında optimize ederek gerçek zamanlı karar almaya olanak tanır; çevik ve verimli operasyonları destekler.
Yapay Zeka Üretimde Döngüsel Ekonomi Girişimleri İçin Neden Önemlidir?
Yapay zeka, kaynak kullanımını takip etmeye, malzemelerin yeniden kullanım fırsatlarını tahmin etmeye ve atığı en aza indiren üretim döngüleri tasarlamaya yardımcı olarak kapalı devre üretim sistemlerini mümkün kıldığı için döngüsel ekonomi girişimleri için önemlidir.
Şirketler Sürdürülebilirlik İçin Yapay Zeka Uygularken Hangi Zorluklarla Karşılaşıyor?
Zorluklar arasında yüksek uygulama maliyetleri, veri bütünleştirme sorunları, yetenekli yetenek eksikliği ve değişime karşı direnç yer alıyor. Şirketler, etkiyi en üst düzeye çıkarmak için yapay zekayı net sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu hale getirmelidir.
Sürdürülebilir Üretimde Yapay Zeka Neden Önemlidir?
Yapay zeka, sürdürülebilir üretimde önemlidir çünkü daha akıllı kaynak yönetimi, atık azaltma, enerji tasarrufu ve süreç optimizasyonu sağlar; bunların hepsi uzun vadeli çevresel ve operasyonel hedeflere ulaşmak için kritik öneme sahiptir.
