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.
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
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.
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
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. 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
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. Üretken tasarım ve yaşam döngüsü yönetimi
Üretken tasarım, aşağıdakiler gibi çevre dostu uygulamaları mümkün kılabilir: sürdürülebilir malzemeler 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.
Yapay zekanın avantajı: sürdürülebilirlik çabalarının hızlandırılması
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 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.
Frequently Asked Questions About AI in Sustainable Manufacturing
How Does AI Support Sustainable Manufacturing Practices?
AI supports sustainable manufacturing by optimising energy use, reducing waste, predicting equipment failures, and improving process efficiency. It helps manufacturers align operations with sustainability and ESG goals.
What Are Examples of AI Applications in Reducing Industrial Waste?
Examples include AI-powered quality control to reduce defective products, predictive maintenance to avoid equipment breakdowns, and smart production planning to minimise raw material waste.
Can AI Help Manufacturers Lower Their Carbon Footprint?
Yes, AI can help manufacturers lower their carbon footprint by optimising energy consumption, reducing material waste, and enabling data-driven decisions that support low-emission production.
How Does AI Improve Energy Efficiency in Factories?
AI improves energy efficiency by analysing equipment performance, predicting peak energy usage, and automatically adjusting systems to reduce unnecessary power consumption in real time.
What is the Impact of Predictive Analytics on Sustainable Manufacturing?
Predictive analytics helps sustainable manufacturing by forecasting maintenance needs, reducing downtime, and minimising resource waste. It allows manufacturers to run more efficiently and sustainably.
How Does AI Enable Real-time Decision-making in Manufacturing?
AI enables real-time decision-making by processing live data from machines and sensors to detect problems, adjust processes, and optimise performance instantly, supporting agile and efficient operations.
Why is AI Important for Circular Economy Initiatives in Manufacturing?
AI is important for circular economy initiatives because it helps track resource usage, predict material reuse opportunities, and design waste-minimising production cycles, enabling closed-loop manufacturing systems.
What Challenges Do Companies Face When Implementing AI for Sustainability?
Challenges include high implementation costs, data integration issues, lack of skilled talent, and resistance to change. Companies must align AI with clear sustainability goals to maximise impact.
Why is AI Important in Sustainable Manufacturing?
AI is important in sustainable manufacturing because it enables smarter resource management, waste reduction, energy savings, and process optimisation—all critical for achieving long-term environmental and operational goals.
