Sıfır emisyona doğru yarış hızlanırken, üretim CEO'ları, sürdürülebilirliği her yönüyle entegre ederek, atölyeden atık yönetimine ve hatta arazi kullanımını yeniden düşünmeye kadar tüm operasyonlarını dönüştürmeye hazırlanıyor. Bu "yeşil dönüşüm" çağında, liderler nihayetinde iki kategoriye ayrılıyor: Öncülük eden 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 için işletmelerini proaktif bir şekilde dönüştürmeli ve üretken yapay zeka (GenAI) gibi çığır açan teknoloji, çabalarını hızlandırmada önemli bir rol oynayacaktır.
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 değere ulaşması bekleniyor. Sadece üretimde, MarketResearch.biz, 2033 yılına kadar küresel GenAI pazarının yaklaşık $6,4 milyon ABD dolarına çıkacağını 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 kullanabilir. Giysilerin bedene uyacak şekilde yapılması, endüstrinin karbon emisyonlarını azaltmasını sağlayarak atığı en aza indirir. Airbus örneğinde, 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 israfı azaltabilir. Aslında, Virginia Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen yeni bir AI odaklı 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 firmanızın 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 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, atığı 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, sağlam bir Çevresel, Sosyal ve Yönetişim (ESG) çerçevesi, örneğin: 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 Değerlendirme sayfası.
