AI はどのように持続可能性を高めるのでしょうか? 

AI がどのように持続可能性を高めるのかと尋ねると、すぐに思い浮かぶのは、世界のサプライチェーンを一夜にして最適化することや、気候モデリングを魔法のように解決することなど、壮大なビジョンに飛びつくことがよくあります。製造チームや物流チームと現場で働いてきた私は、実際の影響はより細かく、多くの場合厄介で、特効薬とは程遠いものであることを見てきました。 AI は真空の中で動作するという誤解がありますが、実際はそうではありません。その価値は、非効率なことが多い既存のプロセスに深く埋め込まれた場合にのみ発揮されます。インテリジェントなアルゴリズムというよりは、材料の流れ、エネルギー消費、廃棄物のパターンに対する実際的な調整が重要です。これが実際にどのように機能するか、また、場合によってはつまずく場合があるいくつかの領域について説明します。

具体的: エネルギーと資源の最適化

ファスナー製造工場などの典型的な工業環境を考えてみましょう。エネルギー負荷は一定ではありません。鍛造や熱処理中にスパイクが発生します。私たちは河北省の施設 (永年区の産業クラスターを思い浮かべてください) のチームと協力して、過去の電力消費データに基づいて比較的単純な機械学習モデルを展開しました。目標はプロセスを再発明することではなく、需要の急増を予測し、重要ではない業務をずらすことでした。その結果、ピークロード料金が 7 ～ 8% 削減され、二酸化炭素排出量とコストが直接削減されました。それは控えめに聞こえますが、何百もの炉とプレスにわたる大規模な累積的な効果は相当なものです。ここのAIは考えていません。これは、非常にノイズの多い現実世界のデータセットに適用されるパターン認識です。

難しいのはデータ インフラストラクチャです。多くの植物、さらには次のような大きな植物も Handan Zitai Fastener Manufacturing Co.、Ltd。、レガシー SCADA システムと手動ログがあります。最初のハードルは、製造現場からクリーンなタイムスタンプ付きデータを取得することです。私たちは、モデルにフィードするための基本的な IoT センサーをセットアップするだけで数週間を費やしました。このステップは、光沢のあるケーススタディではよく説明されません。これがなければ、AI モデルは単なる理論上の演習にすぎません。ウェブサイト https://www.zitaifasteners.com は自社の製品を紹介するかもしれませんが、持続可能性の向上は舞台裏で、つまり相互に通信するように設計されていないマシンからのデータ ストリームを徹底的に統合することで実現します。

別の角度から見ると、材料の歩留まりです。ファスナーの製造では、コイル鋼が打ち抜かれて成形されます。スクラップは避けられませんが、AI 駆動のコンピューター ビジョン システムにより、スタンピング前に原材料の欠陥を検査したり、切断パターンを動的に調整して無駄を最小限に抑えたりすることができるようになりました。私たちはパートナーと共同でこれを試験的に実施しましたが、アルゴリズムは機能しましたが、セットアップの複雑さのため、小規模なバッチ実行では ROI がマイナスになりました。これは重要なニュアンスです。持続可能性のための AI は普遍的に適用できるわけではありません。利益を得るには、ある程度の規模と運用の成熟度が必要です。

物流と隠れたネットワーク

交通機関は大量の二酸化炭素を排出します。ここでのルート最適化における AI の役割はよく知られていますが、現実世界の制約がそれを興味深いものにしています。 Ztai のように、北京-広州鉄道と国道 107 号線に近い有利な立地にあるメーカーにとって、問題は最短経路を見つけることだけではありません。部分的な荷物を統合し、港の遅延を予測し、さらにはリアルタイムの交通データや気象データを考慮してトラックのアイドル時間を削減します。これを実現するシステムを導入したところ、平均して約 12% の燃料節約が実現しました。しかし、アルゴリズムよりも自分の経験を信頼するディスパッチャーによって、システムの推奨事項が拒否されることがありました。これは、人間と AI のコラボレーションにおける古典的な課題です。

ルート以外にも在庫の最適化があります。過剰な在庫を保持すると、資本とスペースが圧迫され、多くの場合、無駄が発生します (特に、保存期間が懸念されるコーティングまたは処理されたファスナーの場合)。販売データ、季節的傾向、さらに広範な経済指標を使用した予測モデルにより、在庫レベルが逼迫する可能性があります。在庫切れのリスクを高めることなく安全在庫を 15% 削減したあるプロジェクトを思い出します。しかし、突然の地域政策の変更によってサプライチェーンが混乱したとき、このモデルは見事に失敗しました。このモデルはそのようなブラックスワンの出来事について訓練されていませんでした。これは、AI モデルの良さは、AI モデルが見た履歴データと同程度であることを強調しています。彼らは新たな全身的ショックに苦しんでいます。

拡張されたサプライチェーンでは、その範囲がさらに広がります。 AI は循環経済ループの設計に役立ちます。たとえば、製品のライフサイクル データを分析することで、廃止された太陽光発電所からのファスナーのバッチがいつ再利用またはリサイクルに利用可能になるかを予測できるため、未使用の材料の必要性が減ります。これはまだ初期段階ですが、EU のパイロット プロジェクトがこれを検討しています。持続可能性を単なる効率から体系的な資源循環へと移行させます。

モニタリング、レポート、透明性の推進

今日の持続可能性には厳密な測定が必要です。 AI により環境監視が大幅に加速します。毎月の排出物や廃水の手動監査の代わりに、AI 分析を備えたセンサー ネットワークにより、継続的で詳細なデータを提供できます。私たちは、めっき工場での揮発性有機化合物 (VOC) 排出量を監視するシステムのセットアップを支援しました。 AI は単に測定するだけではありません。特定の生産バッチと排出量スパイクの間の相関関係を特定し、プロセスの調整を可能にしました。これにより、コンプライアンスがコストセンターから運用上の洞察の源に変わります。

ただし、データの生成は別のことです。それを信じるかどうかは別です。 AI によって生成された持続可能性指標と、ESG レポートなどのフレームワークのための監査可能で検証可能な記録の必要性との間には、緊張が続いています。規制当局や投資家は、AI による炭素会計の概要を信頼できますか?私たちは AI がデータ処理という重労働を処理する段階にいますが、検証と解釈には依然として人間の専門家が必要です。このツールは強力ですが、専門的な判断の必要性に取って代わられるわけではありません。

マクロスケールでは、AI により複雑なサプライチェーン全体でのより正確な二酸化炭素排出量の追跡が可能になります。サプライヤー ポータル、配送明細書、エネルギー請求書からデータを収集して分析することで、ほぼリアルタイムのフットプリント マップを作成できます。 Zitai のような巨大な生産拠点の一部である企業にとって、この可視性は、スコープ 3 排出量の報告を求められているヨーロッパまたは北米の下流顧客にとって非常に重要です。それは、持続可能性を漠然とした取り組みから、定量化でき、管理されたビジネスの構成要素に変えます。

落とし穴と見落とされがちなコスト

すべてがポジティブなわけではありません。大規模な AI モデルのトレーニングと実行にかかる計算コストは​​、それ自体が環境負荷となります。工場のエネルギー節約に重点を置いたプロジェクトでは、モデルをトレーニングするクラウド サーバーによって使用されるエネルギーと比較検討する必要があります。私たちの仕事では、まさにこの理由から、ブルートフォースディープラーニングではなく、より効率的で特殊なモデルの使用に移行しました。場合によっては、より単純な統計モデルを使用すると、1% の計算オーバーヘッドで 80% のメリットが得られます。 AI による持続可能性は、AI 自身のフットプリントを考慮する必要があります。

システムのある部分を最適化すると、別の部分が犠牲になるリスクもあります。かつて私たちはエネルギー効率を高めるために生産スケジュールを最適化しましたが、それによって特定の工具の磨耗が増加し、交換頻度の増加とそれに伴う材料の無駄が発生することがわかりました。全体的な視点が不可欠です。真の持続可能性とは、局所的な最大値ではなく、システム全体の回復力と全体的な影響を最小限に抑えることです。 AI システムは多目的の最適化を念頭に置いて設計する必要がありますが、これは非常に難しい問題です。

最後に人間的な要素。 AI 主導の変更を実装するには、熟練した人材、変更管理、そして多くの場合、先行投資が必要です。製造地帯にある多くの中小企業にとって、優先事項は生き残りと注文の履行です。持続可能性の議論は、明確な短期から中期の経済的利益と結びつけられなければなりません。だからこそ、私がこれまで見てきた最も成功したパイロットは、費用のかかるダウンタイムや材料の無駄を避けるための予知保全や、2 年以内に回収できるスマートな照明/暖房制御など、簡単に実現できる成果から始めています。

将来に向けて: 孤立ではなく統合

では、AI はどのようにして持続可能性を真に高めるのでしょうか?優れたプロジェクトには派手なスタンドアロン AI が必要ではありません。それは、製造、物流、エネルギーなどの業界の運用テクノロジースタックへの段階的で、多くの場合魅力的ではない統合を通じて行われます。持続可能性を高める 資源効率 これまで目に見えなかった廃棄物の流れを明らかにし、より適応的で応答性の高いシステムを可能にすることで、測定可能かつ実用的になります。

私の考えでは、未来は組み込み AI にあります。品質を維持しながらエネルギー使用量を最小限に抑えるためにパラメータを自動調整する産業用機械や、コストと時間の制約を満たす低炭素輸送オプションを自動的に選択する物流プラットフォームを考えてみましょう。これは個別の取り組みではなく、標準機能になります。メーカーの密集したネットワークを持つ永年生産基地のような場所での作業は、これらの統合アプローチの完璧な実験場です。

結局のところ、AI は強力なツールですが、それは単なるツールにすぎません。持続可能性へのその貢献は、それを扱う手と、彼らが解決することを選択した問題によって決まります。この後押しは、物質とエネルギーの流れの具体的で漸進的な増加に絶え間なく焦点を当ててきたことによってもたらされており、その情報は、私たちが最終的に取得して理解できるようになったデータに基づいています。それは、誇大広告のサイクルからは程遠い、試行錯誤に満ちた実践的な旅であり、まさにそこにこそ、持続可能な未来に向けた真の価値が築かれているのです。