AI는 어떻게 지속가능성을 향상시키는가? 

사람들이 AI가 어떻게 지속가능성을 향상하는지 묻는다면 즉각적인 생각은 종종 글로벌 공급망을 하룻밤 사이에 최적화하거나 기후 모델링을 마술처럼 해결하는 원대한 비전으로 넘어가는 경우가 많습니다. 제조 및 물류 팀과 함께 현장에서 일하면서 실제 영향은 더 세분화되고, 종종 지저분하며, 묘책과는 거리가 멀다는 것을 확인했습니다. AI가 진공 상태에서 작동한다는 오해는 있지만 그렇지 않습니다. 그 가치는 기존의 비효율적인 프로세스에 깊이 내장되어 있을 때만 발휘됩니다. 지능형 알고리즘보다는 자재 흐름, 에너지 소비 및 폐기물 패턴에 대한 실질적인 조정에 관한 것입니다. 이것이 실제로 작용하는 몇 가지 영역과 때때로 비틀거리는 영역을 살펴보겠습니다.

콘크리트: 에너지 및 자원 최적화

패스너 제조 공장과 같은 일반적인 산업 환경을 생각해 보십시오. 에너지 부하는 일정하지 않습니다. 단조나 열처리 중에 스파이크가 발생합니다. 우리는 허베이(용냔구의 산업 클러스터를 생각해보면)에 있는 한 시설의 팀과 협력하여 과거 전력 소비 데이터에 대해 상대적으로 간단한 기계 학습 모델을 배포했습니다. 목표는 프로세스를 재창조하는 것이 아니라 수요 급증을 예측하고 중요하지 않은 작업을 시차를 두는 것이었습니다. 그 결과 피크 부하 요금이 7~8% 감소하여 탄소 배출량과 비용이 직접적으로 절감되었습니다. 별것 아닌 것처럼 들리지만, 수백 개의 용광로와 프레스에 걸쳐 규모를 보면 누적 효과는 상당합니다. 여기의 AI는 생각하지 않습니다. 이는 매우 시끄러운 실제 데이터 세트에 적용되는 패턴 인식입니다.

까다로워지는 부분은 데이터 인프라입니다. 많은 식물, 심지어는 큰 식물도 한단자타이패스너제조유한회사, 레거시 SCADA 시스템과 수동 로그가 있습니다. 첫 번째 장애물은 작업 현장에서 깨끗하고 타임 스탬프가 찍힌 데이터를 얻는 것입니다. 우리는 모델에 공급할 기본 IoT 센서를 설정하는 데에만 몇 주가 걸렸습니다. 이 단계는 종종 화려한 사례 연구에서 생략되기도 했습니다. 이것이 없으면 모든 AI 모델은 단지 이론적인 연습일 뿐입니다. 웹사이트 https://www.zitaifasteners.com 제품을 선보일 수도 있지만, 서로 통신하도록 설계되지 않은 기계의 데이터 스트림을 철저하게 통합함으로써 지속 가능성의 향상이 배후에서 발생합니다.

또 다른 각도는 재료 수율입니다. 패스너 생산에서는 코일강을 펀칭하여 성형합니다. 스크랩은 불가피하지만 AI 기반 컴퓨터 비전 시스템은 이제 스탬핑 전에 원자재에 결함이 있는지 검사하고 절단 패턴을 동적으로 조정하여 낭비를 최소화할 수 있습니다. 우리는 파트너와 함께 이를 시험해 보았고, 알고리즘이 작동하는 동안 설정 복잡성으로 인해 소규모 배치 실행의 경우 ROI가 부정적이었습니다. 이는 매우 중요한 뉘앙스입니다. 지속 가능성을 위한 AI는 보편적으로 적용할 수 없습니다. 성과를 거두려면 일정한 규모와 운영 성숙도가 필요합니다.

물류와 숨겨진 네트워크

교통은 엄청난 탄소 배출원입니다. 여기서 경로 최적화에서 AI의 역할은 잘 알려져 있지만 실제 제약 조건이 이를 흥미롭게 만듭니다. Zitai와 같이 베이징-광저우 철도와 107번 국도 근처에 유리하게 위치한 제조업체의 경우 문제는 단지 최단 경로를 찾는 것이 아닙니다. 부분 부하를 통합하고, 항구 지연을 예측하고, 실시간 교통 및 날씨 데이터를 고려하여 트럭의 유휴 시간을 줄이는 것입니다. 우리는 이를 수행하는 시스템을 구현했으며 연료 절감 효과는 평균 약 12%였습니다. 그러나 시스템의 권장 사항은 알고리즘에 대한 경험을 신뢰하는 파견 담당자에 의해 거부되는 경우가 있었습니다. 이는 전형적인 인간-AI ​​협업 과제입니다.

경로 외에도 재고 최적화가 있습니다. 초과 재고를 보유하면 자본과 공간이 묶여 낭비가 되는 경우가 많습니다(특히 유통기한이 우려되는 코팅 또는 처리된 패스너의 경우). 판매 데이터, 계절적 추세, 더욱 광범위한 경제 지표를 사용하는 예측 모델을 사용하면 재고 수준을 줄일 수 있습니다. 재고 부족 위험을 증가시키지 않고 안전 재고를 15% 줄인 한 프로젝트가 기억납니다. 그러나 갑작스런 지역 정책 변화로 인해 공급망이 중단되면서 모델은 크게 실패했습니다. 이러한 블랙 스완 사건에 대해 훈련되지 않았기 때문입니다. 이는 AI 모델이 지금까지 본 기록 데이터만큼만 우수하다는 점을 강조합니다. 그들은 새로운 전신 충격으로 어려움을 겪습니다.

확장된 공급망은 더욱 넓어지는 곳입니다. AI는 순환 경제 루프를 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 제품 수명주기 데이터를 분석함으로써 폐기된 태양광 발전소의 패스너 배치를 언제 재사용 또는 재활용할 수 있는지 예측할 수 있으므로 새로운 자재의 필요성이 줄어듭니다. 이는 아직 초기 단계이지만 EU의 파일럿 프로젝트에서 이를 조사하고 있습니다. 이는 지속가능성을 단순한 효율성에서 체계적인 자원 순환으로 이동시킵니다.

모니터링, 보고 및 투명성 강화

오늘날 지속가능성에는 엄격한 측정이 필요합니다. AI는 환경 모니터링을 대폭 가속화합니다. 배출물이나 폐수에 대한 월별 수동 감사 대신 AI 분석 기능을 갖춘 센서 네트워크는 지속적이고 세부적인 데이터를 제공할 수 있습니다. 우리는 도금 작업장에서 휘발성 유기 화합물(VOC) 배출을 모니터링하는 시스템을 구축하는 데 도움을 주었습니다. AI는 단지 측정만 한 것이 아닙니다. 특정 생산 배치와 배출 스파이크 간의 상관관계를 식별하여 프로세스 조정이 가능해졌습니다. 이는 비용 센터의 규정 준수를 운영 통찰력의 원천으로 전환합니다.

그러나 데이터를 생성하는 것은 한 가지입니다. 그것을 신뢰하는 것은 또 다른 것입니다. AI가 생성한 지속 가능성 지표와 ESG 보고와 같은 프레임워크에 대한 감사 및 검증 가능한 기록의 필요성 사이에는 지속적인 긴장이 있습니다. 규제 기관과 투자자가 AI의 탄소 회계 요약을 신뢰할 수 있습니까? 우리는 AI가 데이터 처리의 무거운 작업을 처리하는 단계에 있지만 검증하고 해석하려면 여전히 인간 전문가가 필요합니다. 이 도구는 강력하지만 전문적인 판단의 필요성을 대체하지는 못했습니다.

거시적 규모에서 AI는 복잡한 공급망 전반에 걸쳐 보다 정확한 탄소 배출량 추적을 가능하게 합니다. 공급업체 포털, 배송 목록, 에너지 청구서에서 데이터를 스크랩하고 분석하여 거의 실시간에 가까운 발자국 지도를 만들 수 있습니다. 대규모 생산 기반의 일부인 Zitai와 같은 회사의 경우 이러한 가시성은 Scope 3 배출량을 보고해야 하는 압력을 받고 있는 유럽 또는 북미의 다운스트림 고객에게 매우 중요합니다. 이는 지속 가능성을 막연한 약속에서 정량화 가능하고 관리되는 비즈니스 구성 요소로 전환합니다.

함정과 간과된 비용

모두 긍정적인 것은 아닙니다. 대규모 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 드는 계산 비용은 그 자체로 환경에 부담이 됩니다. 공장의 에너지 절약에 초점을 맞춘 프로젝트는 모델을 교육하는 클라우드 서버에서 사용하는 에너지를 고려해야 합니다. 우리는 바로 이러한 이유로 무차별 딥 러닝보다는 더 효율적이고 전문화된 모델을 사용하는 방향으로 전환했습니다. 때로는 더 간단한 통계 모델이 1%의 계산 오버헤드로 80%의 이점을 얻을 수도 있습니다. AI를 통한 지속 가능성은 그 자체의 발자국을 설명해야 합니다.

시스템의 한 부분을 최적화하면서 다른 부분을 희생할 위험도 있습니다. 우리는 한때 에너지 효율성을 위해 생산 일정을 최적화했지만 이로 인해 특정 도구의 마모가 증가하여 교체 빈도가 높아지고 관련 재료 낭비가 발생한다는 사실을 발견했습니다. 전체적인 관점이 필수적입니다. 진정한 지속 가능성은 지역적 최대치가 아니라 시스템 전체의 탄력성과 최소한의 전체 영향에 관한 것입니다. AI 시스템은 다중 목표 최적화를 염두에 두고 설계해야 하는데 이는 상당히 어려운 문제입니다.

마지막으로 인간적인 요소이다. AI 기반 변경을 구현하려면 숙련된 인력, 변경 관리 및 초기 자본이 필요한 경우가 많습니다. 제조 벨트에 있는 많은 중소기업의 경우 생존과 주문 이행이 최우선 과제입니다. 지속 가능성 주장은 분명하고 단기적인 경제적 이익과 결합되어야 합니다. 그렇기 때문에 제가 본 가장 성공적인 파일럿은 비용이 많이 드는 가동 중지 시간과 재료 낭비를 방지하기 위한 예측 유지 관리 또는 2년 이내에 투자 수익을 회수할 수 있는 스마트 조명/난방 제어 등 쉽게 달릴 수 없는 성과부터 시작합니다.

미래 전망: 격리가 아닌 통합

그렇다면 AI는 어떻게 진정으로 지속가능성을 향상시킬 수 있을까요? 좋은 프로젝트를 위해서는 화려한 독립형 AI가 필요하지 않습니다. 이는 제조, 물류, 에너지와 같은 산업의 운영 기술 스택에 점진적이고 종종 섹시하지 않은 통합을 통해 이루어집니다. 만들어 지속가능성을 높인다. 자원 효율성 이전에는 보이지 않았던 폐기물 흐름을 찾아내고 보다 적응력 있고 반응성이 뛰어난 시스템을 활성화함으로써 측정 가능하고 실행 가능합니다.

내 생각에 미래는 임베디드 AI에 달려 있다. 품질을 유지하면서 최소한의 에너지 사용을 위해 매개변수를 자체 조정하는 산업용 기계 또는 비용과 시간 제약을 충족하는 최저 탄소 운송 옵션을 자동으로 선택하는 물류 플랫폼을 생각해 보십시오. 이는 별도의 이니셔티브가 아닌 표준 기능이 됩니다. 조밀한 제조업체 네트워크를 갖춘 용냔 생산 기지와 같은 장소에서의 작업은 이러한 통합 접근 방식을 위한 완벽한 테스트 그라운드입니다.

결국 AI는 강력한 도구이지만, 그저 도구일 뿐입니다. 지속 가능성에 대한 기여는 그것을 사용하는 사람과 그들이 해결하기로 선택한 문제에 따라 결정됩니다. 이러한 발전은 이제 우리가 최종적으로 포착하고 이해할 수 있는 데이터를 통해 구체적이고 점진적으로 증가하는 물질 및 에너지 흐름에 대한 끊임없는 집중에서 비롯됩니다. 이는 시행착오로 가득 찬 실용적인 여정이며, 과대광고 주기에서 멀리 떨어져 있으며, 바로 그곳에서 지속 가능한 미래를 위한 진정한 가치가 구축되고 있습니다.