隨著淨零排放競賽的加速，製造業的CEO們正準備全面轉型，從車間到廢棄物管理，甚至重新思考土地利用，將永續性融入各個層面。在這個「綠色轉型」的時代，領導者最終分為兩類：引領潮流的拓荒者，以及落後的慢熱者。如果麥肯錫的預測準確，到2027年，75%的標準普爾500指數企業將完全消失。這項令人震驚的預測向CEO們發出了一個明確的信號：為了保持競爭力，領導者必須積極主動地轉型業務，以滿足當今的綠色需求，而諸如生成式人工智慧（GenAI）等突破性技術將在加速他們的轉型過程中發揮關鍵作用。
根據Gartner預測，到2028年，全球四分之一的頂級企業將利用GenAI將淨排放量降至零。廢棄物管理和生產是企業在實現淨零排放過程中面臨的最重大、最昂貴的挑戰之一，尤其是在製造業——全球最大的污染源之一。英國商業廢棄物管理機構的數據顯示，該產業每年產生約20億噸工業廢棄物，佔全球廢棄物總量的50%。大部分廢棄物來自生產過剩、瑕疵產品以及「剩餘」廢棄物，即最終產品中不需要的原料殘留物。
在當前的經濟環境下，執行長必須在所有領域都領先於競爭對手，包括在實現淨零排放和利用人工智慧等創新技術減少浪費的競賽中，這些技術可以從策略上幫助他們實現這一目標。
這就引出了一個問題：GenAI 是實現淨零排放、大幅減少浪費並同時提升營運效率的靈丹妙藥嗎？雖然沒有捷徑，但 GenAI 確實有潛力減少浪費、提高生產力並增加營收。
GenAI在製造業的應用：創新=效率
圍繞 GenAI 的炒作持續升溫，並非杞人憂天。安永 (EY) 估計，到 2033 年，GenAI 將釋放約 1.7 兆至 1.4 兆美元的國內生產毛額 (GDP)。 MarketResearch.biz 預測，僅在製造業領域，到 2033 年，全球 GenAI 市場規模將飆升至約 1.64 兆美元。在數位轉型正在徹底改變產業的今天，如果執行長能夠利用 GenAI 來滿足其業務需求，就能推動企業在各個領域蓬勃發展，包括減少浪費，並最終實現淨零營運。
製造商可以透過多種方式將 GenAI 應用於其生產流程。例如，時尚公司可以將 GenAI 應用於 3D 編織技術。生產合身的服裝可以最大限度地減少浪費，從而幫助該行業減少碳排放。以空中巴士為例，他們的衍生式設計使其噴射客機的燃油消耗更低，減少了浪費，並降低了整體環境足跡。
為了充分釋放人工智慧和通用人工智慧的潛力，CEO 必須從目標驅動的創新著手。這樣，他們才能確保所採用的新興解決方案切合目標，並與業務目標和價值觀在策略上保持一致。以下是企業應用人工智慧減少浪費並提升效率的五種方法。
人工智慧優化廢棄物管理的五大方法
1. 智慧流程優化
想像一下，由於計劃不周或人為失誤導致庫存過剩，導致食物腐爛在卡車裡。在計畫、生產等領域，人工智慧可以支援流程改進，最終減少浪費。根據維吉尼亞大學研究人員報道，他們開發了一種新的人工智慧驅動系統，可以消除這些錯誤，並為製造效率樹立新的標竿。 MSN.
2. 進階預測性維護
傳統的維護策略是被動的，只有在機器發生故障時才會生效，但 GenAI 可以在故障發生之前阻止其發生。 AI 透過在故障發生之前進行預測來支援預測性維護，從而減少過剩零件和過多的庫存需求，減少浪費，節約資源，同時保持最佳營運效率。
3. 加強供應鏈管理
研究發現，人工智慧支援的供應鏈管理可以顯著改善運營，將服務水準提高高達 65% 庫存減少高達35%甚至更多。人工智慧可以透過提供可操作的見解和即時數據分析來提高供應鏈效率，從而改善需求預測並減少生產過剩和庫存過剩。
4. 端到端追溯技術
人工智慧技術能夠追蹤並減少浪費，有助於揭示生產失誤的原因，並幫助企業建立最佳實踐，以可持續的方式採購、生產和配送高品質的產品。使用人工智慧進行數位追蹤的執行長可以發現效率低下之處，並實施有針對性的浪費減少策略，從而節省成本、減少排放，並使公司成為永續發展的領導者。
5. 生成設計與生命週期管理
生成設計可以實現環保實踐，例如利用 永續材料 這些產品不僅有利於環境，還能讓顧客滿意。透過更完善的整合式永續流程，這些產品可以優化生命週期，減少浪費和排放，從而支援淨零排放推進活動。
人工智慧優勢：加速永續發展
總而言之，到2050年實現淨零碳排放是一個雄心勃勃的目標，需要全公司上下共同努力和奉獻。考慮到邁向淨零排放所需的變革，製造業是其中工作量最大的產業之一。領導者必須轉變對永續發展的思維方式，並擁抱人工智慧等能夠提高效率、加速減少浪費和優化土地利用的創新技術。我們提出的五大優化和解決廢棄物管理問題的方法是一個開端，但執行長也必須將業務活動分為兩類：支持永續發展目標的活動和破壞環保目標的活動。
為了製定一項計劃，解決與永續發展業務目標不一致的業務活動，需要建立一個強大的環境、社會和治理 (ESG) 框架，例如 消費者永續性產業準備指數（COSIRI） 永續發展工作的核心就在這裡。 COSIRI 是一個廣受認可的框架，可以評估各個維度的可持續發展成熟度，包括車間、供應鏈、物流、策略、風險、員工發展和領導力。 COSIRI 能夠提供強有力的洞見，幫助 CEO 制定策略決策，支持將永續實踐融入營運。欲了解更多關於 COSIRI 的信息，請訪問我們的 COSIRI 評估 頁。
關於永續製造中人工智慧的常見問題
人工智慧如何支援永續製造實踐？
人工智慧透過優化能源使用、減少浪費、預測設備故障和提高流程效率來支援永續製造。它幫助製造商將營運與永續發展和 ESG 目標保持一致。
人工智慧在減少工業廢棄物方面的應用有哪些例子？
例如，採用人工智慧品質控制來減少瑕疵產品，採用預測性維護來避免設備故障，以及採用智慧生產計劃來最大限度地減少原材料浪費。
人工智慧能幫助製造商降低碳足跡嗎？
是的，人工智慧可以透過優化能源消耗、減少材料浪費和支援低排放生產的數據驅動決策來幫助製造商降低碳足跡。
人工智慧如何提高工廠的能源效率？
人工智慧透過分析設備性能、預測尖峰能源使用情況並自動調整系統以即時減少不必要的電力消耗來提高能源效率。
預測分析對永續製造有何影響？
預測分析透過預測維護需求、減少停機時間和最大限度地減少資源浪費，協助實現永續製造。它使製造商能夠更有效率、更永續地運作。
人工智慧如何實現製造業的即時決策？
人工智慧透過處理來自機器和感測器的即時數據來實現即時決策，從而檢測問題、調整流程並立即優化性能，支援敏捷高效的營運。
為什麼人工智慧對製造業的循環經濟計畫很重要？
人工智慧對於循環經濟計畫至關重要，因為它有助於追蹤資源使用情況、預測材料再利用機會、設計減少浪費的生產週期，從而實現閉環製造系統。
企業在實施永續發展人工智慧時面臨哪些挑戰？
挑戰包括高昂的實施成本、資料整合問題、缺乏熟練人才以及變革阻力。企業必須將人工智慧與明確的永續發展目標結合，才能最大限度地發揮其影響力。
為什麼人工智慧對永續製造如此重要？
人工智慧在永續製造中發揮著重要作用，因為它可以實現更智慧的資源管理、減少浪費、節約能源和優化流程——所有這些對於實現長期環境和營運目標都至關重要。
