Khi cuộc đua hướng tới mức phát thải ròng bằng 0 đang diễn ra nhanh hơn, các CEO sản xuất đang chuẩn bị chuyển đổi toàn bộ hoạt động của mình, từ xưởng sản xuất đến quản lý chất thải và thậm chí là suy nghĩ lại về việc sử dụng đất, với tính bền vững được tích hợp trong mọi khía cạnh. Trong kỷ nguyên “chuyển đổi xanh” này, các nhà lãnh đạo cuối cùng sẽ chia thành hai loại: những người tiên phong dẫn đường và những người khởi đầu chậm chạp, những người tụt hậu. Nếu dự đoán của McKinsey and Co. là chính xác, đến năm 2027, 75% doanh nghiệp S&P 500 sẽ biến mất hoàn toàn. Dự đoán đáng báo động này gửi một thông điệp rõ ràng tới các CEO: để duy trì khả năng cạnh tranh, các nhà lãnh đạo phải chủ động chuyển đổi doanh nghiệp của mình để đáp ứng nhu cầu xanh của ngày nay và công nghệ đột phá, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI), sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đẩy nhanh những nỗ lực của họ.
Theo Gartner, đến năm 2028, 1 trong 4 công ty toàn cầu có hiệu suất cao nhất sẽ tận dụng GenAI để giảm lượng khí thải ròng xuống mức bằng 0. Quản lý chất thải và sản xuất là một trong những thách thức quan trọng và tốn kém nhất mà các doanh nghiệp phải đối mặt để đạt được mức phát thải ròng bằng 0, đặc biệt là trong sản xuất, một trong những ngành gây ô nhiễm hàng đầu thế giới. Theo Business Waste của Vương quốc Anh, ngành này tạo ra khoảng 2 tỷ tấn chất thải công nghiệp hàng năm, chiếm 50 phần trăm tổng lượng chất thải trên toàn thế giới. Hầu hết chất thải được tạo ra từ sản xuất quá mức, hàng hóa lỗi và chất thải "còn sót lại", là kết quả của phần còn lại của nguyên liệu thô không cần thiết trong sản phẩm cuối cùng.
Trong môi trường kinh tế hiện tại, các CEO phải vượt lên dẫn đầu trong mọi lĩnh vực, bao gồm cả cuộc đua hướng tới mục tiêu phát thải ròng bằng 0 và giảm thiểu chất thải bằng các công nghệ tiên tiến như AI, có thể giúp họ thực hiện mục tiêu này một cách chiến lược.
Điều này đặt ra câu hỏi: GenAI có phải là giải pháp tối ưu để đạt được mức phát thải ròng bằng 0, giảm đáng kể chất thải và đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động không? Mặc dù không có bất kỳ lối tắt nào, GenAI chắc chắn có tiềm năng giảm chất thải, tăng năng suất và tăng doanh thu.
Ứng dụng GenAI trong sản xuất: đổi mới = hiệu quả
Sự cường điệu xung quanh GenAI tiếp tục gia tăng, và có lý do chính đáng. Theo Ernst & Young (EY), GenAI ước tính sẽ mở khóa khoảng $1,7 nghìn tỷ đến $3,4 nghìn tỷ đô la Mỹ trong tổng sản phẩm quốc nội (GDP) vào năm 2033. Chỉ tính riêng trong lĩnh vực sản xuất, đến năm 2033, MarketResearch.biz dự đoán rằng thị trường GenAI toàn cầu sẽ tăng vọt lên khoảng $6,4 triệu đô la Mỹ. Trong một thế giới mà quá trình chuyển đổi kỹ thuật số đang cách mạng hóa lĩnh vực này, nếu các CEO tận dụng GenAI để phù hợp với nhu cầu kinh doanh của họ, họ có thể giúp doanh nghiệp của mình phát triển mạnh mẽ trong mọi lĩnh vực, bao gồm cả việc giảm thiểu chất thải và cuối cùng là đạt được các hoạt động phát thải ròng bằng 0.
Có nhiều cách mà các nhà sản xuất có thể áp dụng GenAI vào quy trình của họ. Ví dụ, các công ty thời trang có thể tận dụng GenAI trong công nghệ dệt 3D. Việc may quần áo vừa vặn giúp giảm thiểu chất thải, cho phép ngành công nghiệp cắt giảm lượng khí thải carbon. Trong trường hợp của Airbus, thiết kế tạo ra sản phẩm của họ cho phép máy bay phản lực của họ tiêu thụ ít nhiên liệu hơn và giảm chất thải cũng như dấu chân môi trường nói chung.
Để khai thác hoàn toàn tiềm năng của AI và GenAI, các CEO phải bắt đầu bằng sự đổi mới theo mục đích. Theo cách này, họ có thể đảm bảo các giải pháp mới được áp dụng phù hợp với mục đích và phù hợp về mặt chiến lược với các mục tiêu và giá trị kinh doanh. Sau đây là năm cách các công ty có thể áp dụng AI để giảm thiểu lãng phí và trong quá trình đó, tăng hiệu quả.
5 cách hàng đầu mà AI có thể tối ưu hóa việc quản lý chất thải
1. Tối ưu hóa quy trình thông minh
Hãy tưởng tượng thực phẩm bị thối rữa nằm trong xe tải do lập kế hoạch kém hoặc sản xuất quá mức hàng tồn kho do lỗi của con người. Trong lĩnh vực lập kế hoạch, sản xuất, v.v., AI có thể hỗ trợ cải tiến quy trình, từ đó giảm thiểu lãng phí. Một hệ thống mới do các nhà nghiên cứu tại Đại học Virginia phát triển có thể loại bỏ những sai sót này và thiết lập các chuẩn mực mới về hiệu quả sản xuất, theo báo cáo của MSN.
2. Bảo trì dự đoán nâng cao
Các chiến lược bảo trì truyền thống mang tính phản ứng và chỉ có hiệu lực khi máy móc bị hỏng, nhưng GenAI có thể ngăn chặn sự gián đoạn trước khi chúng xảy ra. AI hỗ trợ bảo trì dự đoán bằng cách dự báo các lỗi trước khi chúng xảy ra, có thể cắt giảm các bộ phận dư thừa và yêu cầu tồn kho quá mức, giảm chất thải và bảo tồn tài nguyên trong khi vẫn duy trì hiệu quả hoạt động cao nhất.
3. Nâng cao quản lý chuỗi cung ứng
Nghiên cứu phát hiện ra rằng quản lý chuỗi cung ứng hỗ trợ AI dẫn đến những cải tiến hoạt động đáng kể, cải thiện mức độ dịch vụ lên tới 65 phần trăm và hàng tồn kho lên đến 35 phần trăm trở lên. AI có thể thúc đẩy hiệu quả chuỗi cung ứng bằng cách cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động và phân tích dữ liệu thời gian thực, dẫn đến cải thiện dự báo nhu cầu và cắt giảm sản xuất quá mức và hàng tồn kho dư thừa.
4. Công nghệ truy xuất nguồn gốc đầu cuối
Công nghệ hỗ trợ AI theo dõi và giảm thiểu chất thải có thể giúp phát hiện ra lý do gây ra lỗi sản xuất và giúp thiết lập các biện pháp thực hành tốt nhất để tìm nguồn cung ứng, sản xuất và phân phối hàng hóa chất lượng cao một cách bền vững. Các CEO sử dụng AI để theo dõi kỹ thuật số có thể phát hiện ra những điểm kém hiệu quả và thực hiện các chiến lược giảm thiểu chất thải có mục tiêu, dẫn đến tiết kiệm chi phí, giảm phát thải và định vị công ty của họ là công ty dẫn đầu về tính bền vững.
5. Thiết kế sáng tạo và quản lý vòng đời
Thiết kế tạo sinh có thể cho phép thực hành thân thiện với môi trường như sử dụng vật liệu bền vững không chỉ tốt cho môi trường mà còn mang lại sự hài lòng cho khách hàng. Những sản phẩm này có thể có vòng đời tối ưu thông qua các quy trình bền vững tích hợp tốt hơn nhằm giảm thiểu chất thải và khí thải, hỗ trợ các hoạt động hướng đến mục tiêu phát thải ròng bằng không.
Lợi thế của AI: đẩy nhanh các nỗ lực phát triển bền vững
Tóm lại, việc theo đuổi mục tiêu đạt mức phát thải carbon ròng bằng 0 vào năm 2050 là một mục tiêu đầy tham vọng và đòi hỏi nỗ lực và sự cống hiến của toàn công ty. Các nhà sản xuất nằm trong số những ngành công nghiệp cần nỗ lực nhiều nhất, xét đến những thay đổi cần thiết để hướng tới mức phát thải ròng bằng 0. Các nhà lãnh đạo cần thay đổi tư duy về tính bền vững và áp dụng các công nghệ tiên tiến như AI, có thể thúc đẩy hiệu suất, đẩy nhanh nỗ lực giảm thiểu chất thải và tối ưu hóa việc sử dụng đất. Năm cách hàng đầu của chúng tôi để tối ưu hóa và giải quyết vấn đề quản lý chất thải chỉ là một khởi đầu, nhưng các CEO cũng cần phân loại các hoạt động kinh doanh thành hai loại: các hoạt động hỗ trợ mục tiêu phát triển bền vững và các hoạt động phá hoại các mục tiêu thân thiện với môi trường.
Để phát triển một kế hoạch giải quyết các hoạt động kinh doanh không phù hợp với các mục tiêu kinh doanh bền vững, một khuôn khổ Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG) mạnh mẽ, chẳng hạn như Chỉ số sẵn sàng của ngành công nghiệp bền vững của người tiêu dùng (COSIRI) là trọng tâm của các nỗ lực bền vững. COSIRI là một khuôn khổ được công nhận rộng rãi có thể đánh giá mức độ trưởng thành về tính bền vững trên nhiều khía cạnh khác nhau, bao gồm xưởng sản xuất, chuỗi cung ứng, hậu cần, chiến lược, rủi ro, phát triển lực lượng lao động và lãnh đạo. COSIRI có thể tiết lộ những hiểu biết sâu sắc mà các CEO có thể sử dụng để đưa ra các quyết định chiến lược, hỗ trợ việc tích hợp các hoạt động bền vững vào hoạt động. Để tìm hiểu thêm về COSIRI, hãy truy cập Đánh giá COSIRI trang.
Những câu hỏi thường gặp về AI trong sản xuất bền vững
AI đóng vai trò gì trong việc giảm thiểu lỗi và lãng phí trong quản lý chuỗi cung ứng?
AI giảm thiểu sai sót và lãng phí trong quản lý chuỗi cung ứng bằng cách cải thiện dự báo nhu cầu, tự động hóa kiểm soát hàng tồn kho và phát hiện các điểm kém hiệu quả. Điều này dẫn đến các quyết định thông minh hơn, giảm sản xuất thừa và giảm lãng phí tài nguyên.
AI hỗ trợ hoạt động sản xuất bền vững như thế nào?
AI hỗ trợ sản xuất bền vững bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, giảm thiểu chất thải, dự đoán sự cố thiết bị và cải thiện hiệu suất quy trình. Công nghệ này giúp các nhà sản xuất điều chỉnh hoạt động theo các mục tiêu bền vững và ESG.
Ví dụ về ứng dụng AI trong việc giảm thiểu chất thải công nghiệp là gì?
Các ví dụ bao gồm kiểm soát chất lượng bằng AI để giảm sản phẩm lỗi, bảo trì dự đoán để tránh hỏng hóc thiết bị và lập kế hoạch sản xuất thông minh để giảm thiểu lãng phí nguyên liệu thô.
Liệu AI có thể giúp các nhà sản xuất giảm lượng khí thải carbon không?
Đúng vậy, AI có thể giúp các nhà sản xuất giảm lượng khí thải carbon bằng cách tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng, giảm lãng phí vật liệu và cho phép đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hỗ trợ sản xuất phát thải thấp.
AI cải thiện hiệu quả năng lượng trong nhà máy như thế nào?
AI cải thiện hiệu quả năng lượng bằng cách phân tích hiệu suất thiết bị, dự đoán mức sử dụng năng lượng cao nhất và tự động điều chỉnh hệ thống để giảm mức tiêu thụ điện năng không cần thiết theo thời gian thực.
Tác động của phân tích dự đoán đối với sản xuất bền vững là gì?
Phân tích dự đoán hỗ trợ sản xuất bền vững bằng cách dự báo nhu cầu bảo trì, giảm thời gian ngừng hoạt động và giảm thiểu lãng phí tài nguyên. Nó cho phép các nhà sản xuất vận hành hiệu quả và bền vững hơn.
AI hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực trong sản xuất như thế nào?
AI cho phép ra quyết định theo thời gian thực bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp từ máy móc và cảm biến để phát hiện sự cố, điều chỉnh quy trình và tối ưu hóa hiệu suất ngay lập tức, hỗ trợ hoạt động nhanh nhẹn và hiệu quả.
Tại sao AI lại quan trọng đối với các sáng kiến kinh tế tuần hoàn trong sản xuất?
AI rất quan trọng đối với các sáng kiến kinh tế tuần hoàn vì nó giúp theo dõi việc sử dụng tài nguyên, dự đoán các cơ hội tái sử dụng vật liệu và thiết kế chu kỳ sản xuất giảm thiểu chất thải, cho phép xây dựng các hệ thống sản xuất vòng kín.
Các công ty phải đối mặt với những thách thức nào khi triển khai AI để phát triển bền vững?
Những thách thức bao gồm chi phí triển khai cao, vấn đề tích hợp dữ liệu, thiếu nhân tài lành nghề và sự phản kháng với thay đổi. Các công ty phải liên kết AI với các mục tiêu phát triển bền vững rõ ràng để tối đa hóa tác động.
Tại sao AI lại quan trọng trong sản xuất bền vững?
AI đóng vai trò quan trọng trong sản xuất bền vững vì nó cho phép quản lý tài nguyên thông minh hơn, giảm thiểu chất thải, tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa quy trình - tất cả đều quan trọng để đạt được các mục tiêu hoạt động và môi trường lâu dài.