I takt med att kapplöpningen mot nettonollutsläpp accelererar är VD:ar inom tillverkningsindustrin redo att omvandla hela sin verksamhet, från fabriksgolvet till avfallshantering och till och med ompröva markanvändning, med hållbarhet integrerad i varje aspekt. Under denna era av "grön omvandling" faller ledare i slutändan i två kategorier: pionjärer som leder vägen och de som halkar efter. Om McKinsey and Co:s förutsägelse visar sig vara korrekt kommer 75 procent av S&P 500-företagen att försvinna helt år 2027. Denna alarmerande förutsägelse skickar ett tydligt budskap till VD:ar: för att förbli konkurrenskraftiga måste ledare proaktivt omvandla sina företag för att möta dagens gröna krav, och banbrytande teknik, såsom generativ artificiell intelligens (GenAI), kommer att spela en nyckelroll för att påskynda deras ansträngningar.
Enligt Gartner kommer 1 av 4 topppresterande globala företag år 2028 att utnyttja GenAI för att minska nettoutsläppen till noll. Avfallshantering och produktion är bland de mest betydande och dyrbara utmaningarna som företag står inför när de når nettonoll, särskilt inom tillverkning, en av världens främsta förorenare. Enligt Storbritanniens Business Waste producerar industrin cirka 2 miljarder ton industriavfall årligen, vilket står för 50 procent av allt avfall i världen. Det mesta av avfallet genereras från överproduktion, defekta varor och "överblivet" avfall, som härrör från rester av råvaror som inte krävs i slutprodukten.
I den rådande ekonomiska miljön måste VD:ar gå före konkurrenterna på alla områden, inklusive i kapplöpningen mot nettonoll och minska avfallet med innovativ teknik som AI, som strategiskt kan hjälpa dem att göra detta.
Detta väcker frågan: är GenAI guldkulan för att uppnå nettonollutsläpp, avsevärt minska avfallet och samtidigt förbättra den operativa effektiviteten? Även om det inte finns några genvägar, har GenAI verkligen potentialen att minska slöseri, öka produktiviteten och växa överlinjen.
Tillämpningen av GenAI inom tillverkning: innovation = effektivitet
Hypen kring GenAI fortsätter att byggas, och det av goda skäl. Enligt Ernst & Young (EY) uppskattas GenAI frigöra cirka 1,5–1,7 biljoner USD till 3,4 biljoner USD i bruttonationalprodukt (BNP) år 2033. Enbart inom tillverkningsindustrin förutspår MarketResearch.biz att den globala GenAI-marknaden kommer att skjuta i höjden till cirka 1,5–6,4 miljoner USD år 2033. I en värld där digital transformation revolutionerar sektorn kan VD:ar, om de utnyttjar GenAI för att passa sina affärsbehov, göra det möjligt för sina företag att blomstra inom alla områden, inklusive avfallsminskning och i slutändan resultera i nettonollverksamhet.
Det finns många sätt tillverkare kan tillämpa GenAI i sina processer. Till exempel kan modeföretag utnyttja GenAI i 3D-vävteknik. Att tillverka kläder som är anpassade för att passa minimerar avfall, vilket gör det möjligt för industrin att minska sina koldioxidutsläpp. När det gäller Airbus gör deras generativa design att deras jetplan förbrukar mindre bränsle och minskar avfall och deras totala miljöavtryck.
För att helt frigöra potentialen för AI och GenAI måste VD:ar börja med målinriktad innovation. På så sätt kan de säkerställa att de nya lösningarna som antas är lämpliga för syftet och strategiskt överensstämmer med affärsmål och värderingar. Här är fem sätt som företag kan använda AI för att minska avfallet och i processen öka effektiviteten.
De fem bästa sätten AI kan optimera avfallshanteringen
1. Intelligent processoptimering
Tänk dig ruttnande mat som ligger i lastbilar på grund av dålig planering eller överproduktion av lager som uppstått på grund av mänskliga fel. Inom planering, produktion etc. kan AI stödja förbättringar av processer, vilket i slutändan minskar svinn. Ett nytt AI-drivet system utvecklat av forskare vid University of Virginia skulle kunna eliminera dessa fel och skapa nya riktmärken för tillverkningseffektivitet, enligt rapporter från MSN.
2. Avancerat prediktivt underhåll
Traditionella underhållsstrategier är reaktiva och träder i kraft först när maskiner går sönder, men GenAI kan stoppa störningar innan de inträffar. AI stöder förutsägande underhåll genom att prognostisera misslyckanden innan de inträffar, vilket kan minska överskottsdelar och överdrivna lagerkrav, minska slöseri och spara resurser samtidigt som den upprätthåller högsta operativa effektivitet.
3. Förbättrad supply chain management
Forskning avslöjade att AI-aktiverad supply chain management leder till betydande operativa förbättringar, vilket förbättrar servicenivåerna med upp till 65 procent och lager med upp till 35 procent och mer. AI kan öka effektiviteten i försörjningskedjan genom att tillhandahålla praktiska insikter och dataanalys i realtid, vilket leder till förbättrad efterfrågeprognoser och minskar överproduktion och överskottslager.
4. Spårbarhetsteknik från slut till ände
AI-aktiverad teknik som spårar och minskar avfall kan hjälpa till att avslöja orsakerna till produktionsfel och etablera bästa praxis för att hållbart anskaffa, producera och leverera högkvalitativa varor. VD:ar som använder AI för digital spårning kan upptäcka ineffektivitet och genomföra riktade strategier för avfallsminskning, vilket leder till kostnadsbesparingar, minskade utsläpp och positionering av sitt företag som en hållbarhetsledare.
5. Generativ design och livscykelhantering
Generativ design kan möjliggöra miljövänliga metoder som användning av hållbara material som inte bara är bra för miljön utan också gör kunderna nöjda. Dessa produkter kan ha en optimerad livscykel genom bättre integrerade hållbara processer för att minska avfall och utsläpp och stödja nettonollutsläppsutveckling.
AI-fördelen: påskynda hållbarhetsarbetet
Sammanfattningsvis är strävan efter att nå nettonollutsläpp av koldioxid senast 2050 ett ambitiöst mål och något som kräver företagsomfattande ansträngningar och engagemang. Tillverkare är bland några av de branscher som har mest arbete att göra, med tanke på den förändring som krävs för att gå mot nettonollutsläpp. Ledare måste ändra sitt tankesätt kring hållbarhet och anamma innovativa tekniker som AI som kan öka effektiviteten, påskynda insatserna för att minska avfall och optimera markanvändningen. Våra fem bästa sätt att optimera och hantera avfallshanteringen är en början, men VD:ar måste också kategorisera affärsverksamheter i två kategorier: aktiviteter som stöder hållbarhetsmål och aktiviteter som istället saboterar miljövänliga mål.
För att utveckla en plan som tar itu med affärsaktiviteter som inte är i linje med hållbarhetsmålen för verksamheten krävs ett robust ramverk för miljö, socialt ansvar och styrning (ESG), såsom Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI) är centralt för hållbara insatser. COSIRI är ett allmänt erkänt ramverk som kan utvärdera hållbarhetsmognad över olika dimensioner, inklusive verkstadsgolvet, försörjningskedjan, logistik, strategi, risker, utveckling av arbetskraft och ledarskap. COSIRI kan avslöja kraftfulla insikter som VD:ar kan använda för att fatta strategiska beslut, vilket stödjer integrationen av hållbara metoder i verksamheten. För att lära dig mer om COSIRI, besök vår COSIRI-bedömning sida.
Vanliga frågor om AI inom hållbar tillverkning
Hur stöder AI hållbara tillverkningsmetoder?
AI stöder hållbar tillverkning genom att optimera energianvändningen, minska avfall, förutsäga utrustningsfel och förbättra processeffektiviteten. Det hjälper tillverkare att anpassa verksamheten till hållbarhets- och ESG-mål.
Vilka är exempel på AI-tillämpningar för att minska industriavfall?
Exempel inkluderar AI-driven kvalitetskontroll för att minska defekta produkter, förebyggande underhåll för att undvika utrustningshaveri och smart produktionsplanering för att minimera råvaruspill.
Kan AI hjälpa tillverkare att minska sitt koldioxidavtryck?
Ja, AI kan hjälpa tillverkare att minska sitt koldioxidavtryck genom att optimera energiförbrukningen, minska materialspill och möjliggöra datadrivna beslut som stöder utsläppssnål produktion.
Hur förbättrar AI energieffektiviteten i fabriker?
AI förbättrar energieffektiviteten genom att analysera utrustningens prestanda, förutsäga maximal energianvändning och automatiskt justera system för att minska onödig strömförbrukning i realtid.
Vilken inverkan har prediktiv analys på hållbar tillverkning?
Prediktiv analys bidrar till hållbar tillverkning genom att prognostisera underhållsbehov, minska driftstopp och minimera resursslöseri. Det gör det möjligt för tillverkare att arbeta mer effektivt och hållbart.
Hur möjliggör AI beslutsfattande i realtid inom tillverkning?
AI möjliggör beslutsfattande i realtid genom att bearbeta livedata från maskiner och sensorer för att upptäcka problem, justera processer och optimera prestanda direkt, vilket stöder agil och effektiv verksamhet.
Varför är AI viktigt för initiativ inom cirkulär ekonomi inom tillverkningsindustrin?
AI är viktigt för initiativ inom den cirkulära ekonomin eftersom det hjälper till att spåra resursanvändning, förutsäga möjligheter till materialåteranvändning och utforma avfallsminimerande produktionscykler, vilket möjliggör slutna tillverkningssystem.
Vilka utmaningar möter företag när de implementerar AI för hållbarhet?
Utmaningarna inkluderar höga implementeringskostnader, problem med dataintegration, brist på kompetenta medarbetare och motstånd mot förändring. Företag måste anpassa AI till tydliga hållbarhetsmål för att maximera effekten.
Varför är AI viktigt inom hållbar tillverkning?
AI är viktigt inom hållbar tillverkning eftersom det möjliggör smartare resurshantering, avfallsminskning, energibesparingar och processoptimering – allt avgörande för att uppnå långsiktiga miljö- och driftsmål.
