随着净零排放竞赛的加速，制造业的CEO们正准备全面转型，从车间到废物管理，甚至重新思考土地利用，将可持续性融入到方方面面。在这个“绿色转型”的时代，领导者最终分为两类：引领潮流的开拓者，以及落后的慢热者。如果麦肯锡公司的预测准确，到2027年，75%的标准普尔500指数企业将彻底消失。这一令人震惊的预测向CEO们发出了一个明确的信号：为了保持竞争力，领导者必须积极主动地转型业务，以满足当今的绿色需求，而诸如生成式人工智能（GenAI）等突破性技术将在加速他们的转型过程中发挥关键作用。
据Gartner预测，到2028年，全球四分之一的顶级企业将利用GenAI将净排放量降至零。废物管理和生产是企业在实现净零排放过程中面临的最重大、最昂贵的挑战之一，尤其是在制造业——全球最大的污染源之一。英国商业废物管理机构的数据显示，该行业每年产生约20亿吨工业废物，占全球废物总量的50%。大部分废物来自生产过剩、缺陷产品以及“剩余”废物，即最终产品中不需要的原材料残留物。
在当前的经济环境下，首席执行官必须在所有领域都领先于竞争对手，包括在实现净零排放和利用人工智能等创新技术减少浪费的竞赛中，这些技术可以从战略上帮助他们实现这一目标。
这就引出了一个问题：GenAI 是实现净零排放、大幅减少浪费并同时提升运营效率的灵丹妙药吗？虽然没有捷径，但 GenAI 确实有潜力减少浪费、提高生产力并增加营收。
GenAI在制造业的应用：创新=效率
围绕 GenAI 的炒作持续升温，这并非杞人忧天。安永 (EY) 估计，到 2033 年，GenAI 将释放约 1.7 万亿至 1.4 万亿美元的国内生产总值 (GDP)。MarketResearch.biz 预测，仅在制造业领域，到 2033 年，全球 GenAI 市场规模将飙升至约 1.64 万亿美元。在数字化转型正在彻底改变行业的今天，如果首席执行官能够利用 GenAI 来满足其业务需求，就能推动企业在各个领域蓬勃发展，包括减少浪费，并最终实现净零运营。
制造商可以通过多种方式将 GenAI 应用于其生产流程。例如，时装公司可以将 GenAI 应用于 3D 编织技术。生产合身的服装可以最大限度地减少浪费，从而帮助该行业减少碳排放。以空客为例，他们的衍生式设计使其喷气式客机的燃油消耗更低，减少了浪费，并降低了整体环境足迹。
为了充分释放人工智能和通用人工智能的潜力，CEO 必须从目标驱动的创新入手。这样，他们才能确保所采用的新兴解决方案切合目标，并与业务目标和价值观在战略上保持一致。以下是企业应用人工智能减少浪费并提升效率的五种方法。
人工智能优化废物管理的五大方法
1. 智能流程优化
想象一下，由于计划不周或人为失误导致库存过剩，导致食物腐烂在卡车里。在计划、生产等领域，人工智能可以支持流程改进，最终减少浪费。据弗吉尼亚大学研究人员报道，他们开发了一种新的人工智能驱动系统，可以消除这些错误，并为制造效率树立新的标杆。 MSN.
2. 高级预测性维护
传统的维护策略是被动的，只有在机器发生故障时才会生效，但 GenAI 可以在故障发生之前阻止其发生。AI 通过在故障发生之前进行预测来支持预测性维护，从而减少过剩零件和过多的库存需求，减少浪费，节约资源，同时保持最佳运营效率。
3. 加强供应链管理
研究发现，人工智能支持的供应链管理可以显著改善运营，将服务水平提高高达 65% 库存减少高达35%甚至更多。人工智能可以通过提供可操作的见解和实时数据分析来提高供应链效率，从而改善需求预测并减少生产过剩和库存过剩。
4. 端到端追溯技术
人工智能技术能够追踪并减少浪费，有助于揭示生产失误的原因，并帮助企业建立最佳实践，以可持续的方式采购、生产和配送高质量的产品。使用人工智能进行数字追踪的首席执行官可以发现效率低下之处，并实施有针对性的浪费减少策略，从而节省成本、减少排放，并使公司成为可持续发展的领导者。
5. 生成设计和生命周期管理
生成设计可以实现环保实践，例如利用 可持续材料 这些产品不仅有利于环境，还能让顾客满意。通过更完善的集成式可持续流程，这些产品可以优化生命周期，减少浪费和排放，从而支持净零排放推进活动。
人工智能优势：加速可持续发展
总而言之，到2050年实现净零碳排放是一个雄心勃勃的目标，需要全公司上下共同努力和奉献。考虑到迈向净零排放所需的变革，制造业是其中工作量最大的行业之一。领导者必须转变对可持续发展的思维方式，并拥抱人工智能等能够提高效率、加快减少浪费和优化土地利用的创新技术。我们提出的五大优化和解决废物管理问题的方法是一个开端，但首席执行官还必须将业务活动分为两类：支持可持续发展目标的活动和破坏环保目标的活动。
为了制定一项计划，解决与可持续发展业务目标不一致的业务活动，需要建立一个强大的环境、社会和治理 (ESG) 框架，例如 消费者可持续性行业准备指数（COSIRI） 可持续发展工作的核心在于此。COSIRI 是一个广受认可的框架，可以评估各个维度的可持续发展成熟度，包括车间、供应链、物流、战略、风险、员工发展和领导力。COSIRI 能够提供强有力的洞见，帮助 CEO 制定战略决策，支持将可持续实践融入运营。欲了解更多关于 COSIRI 的信息，请访问我们的 COSIRI 评估 页。
关于可持续制造中人工智能的常见问题
人工智能如何支持可持续制造实践？
人工智能通过优化能源使用、减少浪费、预测设备故障和提高流程效率来支持可持续制造。它帮助制造商将运营与可持续发展和 ESG 目标保持一致。
人工智能在减少工业废物方面的应用有哪些例子？
例如，采用人工智能质量控制来减少缺陷产品，采用预测性维护来避免设备故障，以及采用智能生产计划来最大限度地减少原材料浪费。
人工智能能帮助制造商降低碳足迹吗？
是的，人工智能可以通过优化能源消耗、减少材料浪费和支持低排放生产的数据驱动决策来帮助制造商降低碳足迹。
人工智能如何提高工厂的能源效率？
人工智能通过分析设备性能、预测峰值能源使用情况并自动调整系统以实时减少不必要的电力消耗来提高能源效率。
预测分析对可持续制造有何影响？
预测分析通过预测维护需求、减少停机时间和最大限度地减少资源浪费，助力实现可持续制造。它使制造商能够更高效、更可持续地运营。
人工智能如何实现制造业的实时决策？
人工智能通过处理来自机器和传感器的实时数据来实现实时决策，从而检测问题、调整流程并立即优化性能，支持敏捷高效的运营。
为什么人工智能对制造业的循环经济计划很重要？
人工智能对于循环经济计划至关重要，因为它有助于跟踪资源使用情况、预测材料再利用机会、设计减少浪费的生产周期，从而实现闭环制造系统。
企业在实施可持续发展人工智能时面临哪些挑战？
挑战包括高昂的实施成本、数据集成问题、缺乏熟练人才以及变革阻力。企业必须将人工智能与明确的可持续发展目标相结合，才能最大限度地发挥其影响力。
为什么人工智能对可持续制造如此重要？
人工智能在可持续制造中发挥着重要作用，因为它可以实现更智能的资源管理、减少浪费、节约能源和优化流程——所有这些对于实现长期环境和运营目标都至关重要。
