Hogyan erősíti az AI a fenntarthatóságot? 

Amikor az emberek azt kérdezik, hogyan erősíti a mesterséges intelligencia a fenntarthatóságot, az azonnali gondolatok gyakran nagy víziókra ugrálnak: a globális ellátási láncok egyik napról a másikra optimalizálására vagy az éghajlati modellezés varázslatos megoldására. Miután a helyszínen dolgoztam a gyártó és logisztikai csapatokkal, azt tapasztaltam, hogy a valódi hatás szemcsésebb, gyakran rendetlenebb, és messze nem egy ezüstgolyó. A tévhit az, hogy az AI légüres térben működik – nem. Értéke csak akkor szabadul fel, ha mélyen beágyazódik a meglévő, gyakran nem hatékony folyamatokba. Ez kevésbé az intelligens algoritmusokról szól, hanem inkább az anyagáramlás, az energiafogyasztás és a hulladékmintázatok gyakorlati kiigazításáról. Hadd járjak végig néhány olyan területet, ahol ez valóban megtörténik, és ahol néha megbotlik.

A konkrétum: energia- és erőforrás-optimalizálás

Vegyünk egy tipikus ipari környezetet, például egy kötőelemgyártó üzemet. Az energiaterhelés nem állandó; kovácsolás vagy hőkezelés során kiugrik. Egy hebei telephelyen dolgoztunk egy csapattal – gondoljunk csak a Yongnian körzet ipari klaszterére –, hogy viszonylag egyszerű gépi tanulási modelleket telepítsünk a múltbeli energiafogyasztási adatokra. A cél nem a folyamat újrafeltalálása volt, hanem a keresletcsúcsok előrejelzése és a nem kritikus műveletek megszakítása. Az eredmény a csúcsterhelési díjak 7-8%-os csökkenése volt, ami közvetlenül csökkenti a szénlábnyomot és a költségeket. Szerényen hangzik, de léptékben, több száz kemencében és présben, a kumulatív hatás jelentős. Az AI itt nem gondolkodik; ez egy nagyon zajos, valós adatkészletre alkalmazott mintafelismerés.

Ahol ez bonyolulttá válik, az az adatinfrastruktúra. Sok növény, még a méretesek is kedvelik Handan Zitai Fasanter Manufacturing Co., Ltd., örökölt SCADA rendszerekkel és kézi naplókkal rendelkeznek. Az első akadály a tiszta, időbélyeggel ellátott adatok beszerzése a műhelyről. Heteket töltöttünk azzal, hogy alapvető IoT-érzékelőket állítottunk be a modellek táplálására – ezt a lépést gyakran elmossák a fényes esettanulmányok. E nélkül minden mesterséges intelligencia modell csak elméleti gyakorlat. A weboldal https://www.zitaifasteners.com bemutathatják termékeiket, de a fenntarthatóság növekedése a színfalak mögött történik, az olyan gépekről származó adatfolyamok durva integrációjában, amelyeket soha nem úgy terveztek, hogy beszéljenek egymással.

Egy másik szög az anyaghozam. A kötőelemek gyártása során az acéltekercset lyukasztják és formázzák. A törmelék elkerülhetetlen, de a mesterséges intelligencia által vezérelt számítógépes képfeldolgozó rendszerek immár a bélyegzés előtt megvizsgálhatják a nyersanyagot, és még a vágási mintákat is dinamikusan módosíthatják a hulladék minimalizálása érdekében. Ezt egy partnerrel teszteltük, és bár az algoritmus működött, a ROI negatív volt kisebb kötegelt futtatások esetén a beállítás bonyolultsága miatt. Ez kritikus árnyalat: a fenntarthatóságot szolgáló mesterséges intelligencia nem alkalmazható általánosan; bizonyos léptéket és működési érettséget igényel, hogy megtérüljön.

Logisztika és a rejtett hálózat

A közlekedés hatalmas szén-dioxid-kibocsátó. Itt az AI szerepe az útvonaloptimalizálásban jól ismert, de a valós korlátok teszik érdekessé. A Peking-Kangcsou vasút és a 107-es számú főút mellett előnyösen működő gyártó, mint például Zitai számára a kérdés nem csak a legrövidebb út megtalálása. A részterhelések konszolidálásáról, a kikötőkésések előrejelzéséről, sőt a valós idejű forgalmi és időjárási adatok figyelembevételéről szól, hogy csökkentsék a teherautók üresjárati idejét. Olyan rendszert vezettünk be, amely ezt tette, és az üzemanyag-megtakarítás átlagosan 12% körül alakult. A rendszer ajánlásait azonban néha elutasították a diszpécserek, akik bíztak az algoritmussal kapcsolatos tapasztalataikban – ez egy klasszikus ember-AI együttműködési kihívás.

Az útvonalakon túl van készletoptimalizálás. A felesleges készletek tőkét és helyet kötnek le, és gyakran pazarláshoz vezetnek (különösen a bevont vagy kezelt kötőelemek esetében, amelyek eltarthatósági aggályai vannak). Az értékesítési adatokat, szezonális trendeket és még szélesebb körű gazdasági mutatókat használó prediktív modellek szigoríthatják a készletszinteket. Emlékszem egy projektre, ahol 15%-kal csökkentettük a biztonsági készletet anélkül, hogy növeltük volna a készlethiány kockázatát. A modell azonban látványosan megbukott, amikor egy hirtelen regionális politikai váltás megzavarta az ellátási láncokat – nem képezték ki ilyen fekete hattyú eseményekre. Ez rávilágít arra, hogy a mesterséges intelligencia modellek csak annyira jók, amennyire az általuk látott történelmi adatok vannak; újszerű rendszerszintű sokkokkal küzdenek.

A kiterjesztett ellátási lánc az, ahol kiszélesedik. A mesterséges intelligencia segíthet a körkörös gazdasági hurkok tervezésében. Például a termék életciklus-adatainak elemzésével megjósolhatja, hogy egy leállított szoláris farmról származó kötőelemek tétele mikor válik elérhetővé újrafelhasználásra vagy újrahasznosításra, csökkentve ezzel az új anyagok iránti igényt. Ez még csak kialakulóban van, de az EU-ban kísérleti projektek kutatják ezt. A fenntarthatóságot a puszta hatékonyságról a rendszerszintű erőforrás-ciklusba helyezi át.

Felügyelet, jelentéstétel és az átláthatóságra irányuló nyomás

A fenntarthatóság ma szigorú mérést igényel. Az AI drasztikusan felgyorsítja a környezetfigyelést. A kibocsátások vagy szennyvíz havi manuális ellenőrzése helyett az AI-analitikával rendelkező szenzorhálózatok folyamatos, részletes adatokat szolgáltathatnak. Segítettünk felállítani az illékony szerves vegyületek (VOC) kibocsátását figyelő rendszert egy bevonatműhelyben. Az AI nem csak mért; összefüggéseket azonosított az egyes gyártási tételek és a kibocsátási csúcsok között, lehetővé téve a folyamatok kiigazítását. Ezáltal a költséghelyről való megfelelés a működési betekintés forrásává válik.

Az adatok generálása azonban egy dolog; abban bízni más. Folyamatos feszültség van a mesterséges intelligencia által generált fenntarthatósági mutatók és az olyan keretrendszerekhez, mint például az ESG-jelentések auditálható, ellenőrizhető rekordjainak szükségessége között. Bízhatnak-e a szabályozók és a befektetők egy mesterséges intelligencia szén-dioxid-elszámolási összefoglalójában? Abban a fázisban vagyunk, amikor a mesterséges intelligencia megbirkózik az adatrögzítés nehézségeivel, de még mindig szükség van humán szakértőkre az érvényesítéshez és értelmezéshez. Az eszköz erőteljes, de nem váltotta fel a szakmai megítélés szükségességét.

Makró léptékben az AI pontosabb szénlábnyomkövetést tesz lehetővé összetett ellátási láncokon keresztül. A beszállítói portálokról származó adatok, szállítási jegyzékek és energiaszámlák lekaparásával és elemzésével közel valós idejű lábnyom-térképet tud készíteni. Egy olyan vállalat számára, mint a Zitai, amely egy hatalmas gyártóbázis részét képezi, ez a láthatóság kulcsfontosságú az európai vagy észak-amerikai downstream ügyfelek számára, akik nyomás alatt állnak, hogy jelentsék a Scope 3 kibocsátásokat. A fenntarthatóságot homályos elkötelezettségből az üzlet számszerűsíthető, menedzselt összetevőjévé változtatja.

A buktatók és a figyelmen kívül hagyott költségek

Nem minden pozitív. A nagy mesterségesintelligencia-modellek képzésének és üzemeltetésének számítási költsége önmagában is környezetterhelést jelent. Egy gyári energiamegtakarításra összpontosító projektnek mérlegelnie kell a modelleket oktató felhőszerverek által felhasznált energiát. Munkánkban éppen ezért tértünk át a hatékonyabb, speciális modellek használatára, nem pedig a brute force mély tanulásra. Néha egy egyszerűbb statisztikai modell a haszon 80%-át biztosítja a számítási többlet 1%-ával. Az AI-n keresztüli fenntarthatóságnak saját lábnyomával kell számolnia.

Fennáll annak a veszélye is, hogy a rendszer egyik részét egy másik rovására optimalizálják. Egyszer optimalizáltuk a gyártási ütemtervet az energiahatékonyság érdekében, de azt tapasztaltuk, hogy ez megnövelte bizonyos szerszámok kopását, ami gyakoribb cseréhez és kapcsolódó anyagpazarláshoz vezetett. A holisztikus szemlélet elengedhetetlen. Az igazi fenntarthatóság nem a helyi maximumokról szól, hanem az egész rendszerre kiterjedő rugalmasságról és minimális összhatásról. Az AI-rendszereket a többcélú optimalizálás szem előtt tartásával kell megtervezni, ami lényegesen nehezebb probléma.

Végül az emberi elem. A mesterséges intelligencia által vezérelt változtatások végrehajtásához szakképzett személyzetre, változáskezelésre és gyakran előzetes tőkére van szükség. Sok kis- és középvállalkozás számára a gyártószalagban a túlélés és a megrendelések teljesítése a prioritás. A fenntarthatósági érvnek egyértelmű, rövid és középtávú gazdasági haszonnal kell párosulnia. Ezért az általam látott legsikeresebb pilóták alacsonyan lógó gyümölcsökkel kezdenek: prediktív karbantartással a költséges állásidő és anyagpazarlás elkerülése érdekében, vagy intelligens világítás/fűtésszabályozás, amely két éven belül megtérül.

Előretekintés: integráció, nem elszigeteltség

Szóval, hogyan növeli az AI valóban a fenntarthatóságot? Nem a feltűnő, önálló AI-n keresztül jó projektekhez. Ez a fokozatos, gyakran nem szexi integráción keresztül történik az olyan iparágak működési technológiai halmazába, mint a gyártás, a logisztika és az energia. Elkészítésével növeli a fenntarthatóságot erőforrás-hatékonyság mérhető és használható a korábban láthatatlan hulladékáramok feltárásával, valamint az alkalmazkodóbb, érzékenyebb rendszerek lehetővé tételével.

A jövő véleményem szerint a beágyazott AI-ban rejlik. Gondoljon egy ipari gépre, amely saját maga állítja be a paramétereit a minimális energiafelhasználás érdekében, miközben megőrzi a minőséget, vagy egy logisztikai platformra, amely automatikusan kiválasztja a legalacsonyabb szén-dioxid-kibocsátású szállítási lehetőséget, amely megfelel a költség- és időkorlátoknak. Alapfunkcióvá válik, nem pedig külön kezdeményezéssé. Az olyan helyeken végzett munka, mint a Yongnian gyártóbázis, sűrű gyártói hálózatával, tökéletes tesztelési terepe ezeknek az integrált megközelítéseknek.

Végső soron az AI egy hatékony eszköz, de ez csak az – egy eszköz. A fenntarthatósághoz való hozzájárulását a kezelő kezek és az általuk megoldandó problémák határozzák meg. A lendületet az anyag- és energiaáramlás konkrét, inkrementális növekedésére való szakadatlan összpontosítás adja, amely olyan adatok alapján történik, amelyeket most végre megragadhatunk és megérthetünk. Ez egy gyakorlati utazás, tele próbálkozással és hibával, távol a hype-ciklustól, és pontosan ez az a hely, ahol a fenntartható jövőre vonatkozó valódi értéke épül fel.