AI എങ്ങനെയാണ് സുസ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത്? 

AI എങ്ങനെ സുസ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുമെന്ന് ആളുകൾ ചോദിക്കുമ്പോൾ, ഉടനടിയുള്ള ചിന്ത പലപ്പോഴും മഹത്തായ ദർശനങ്ങളിലേക്ക് കുതിക്കുന്നു: ഒറ്റരാത്രികൊണ്ട് ആഗോള വിതരണ ശൃംഖല ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ കാലാവസ്ഥാ മോഡലിംഗ് മാന്ത്രികമായി പരിഹരിക്കുക. നിർമ്മാണ, ലോജിസ്റ്റിക് ടീമുകൾക്കൊപ്പം ഗ്രൗണ്ടിൽ പ്രവർത്തിച്ചതിനാൽ, യഥാർത്ഥ ആഘാതം കൂടുതൽ ഗ്രാനുലാർ ആണെന്നും പലപ്പോഴും കുഴപ്പത്തിലാണെന്നും വെള്ളി ബുള്ളറ്റിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണെന്നും ഞാൻ കണ്ടു. AI ഒരു ശൂന്യതയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതാണ് തെറ്റിദ്ധാരണ - അത് അങ്ങനെയല്ല. നിലവിലുള്ളതും പലപ്പോഴും കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തതുമായ പ്രക്രിയകളിൽ ആഴത്തിൽ ഉൾച്ചേർക്കുമ്പോൾ മാത്രമേ അതിൻ്റെ മൂല്യം അൺലോക്ക് ചെയ്യപ്പെടുകയുള്ളൂ. ഇത് ബുദ്ധിപരമായ അൽഗോരിതങ്ങളെ കുറിച്ചും മെറ്റീരിയൽ ഫ്ലോകൾ, ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം, പാഴ് പാറ്റേണുകൾ എന്നിവയിലെ പ്രായോഗിക ക്രമീകരണങ്ങളെ കുറിച്ചും കുറവാണ്. ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ കളിക്കുന്നതും ചിലപ്പോൾ ഇടറിപ്പോകുന്നതുമായ കുറച്ച് പ്രദേശങ്ങളിലൂടെ ഞാൻ നടക്കട്ടെ.

കോൺക്രീറ്റ്: എനർജി ആൻഡ് റിസോഴ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ഒരു ഫാസ്റ്റനർ നിർമ്മാണ പ്ലാൻ്റ് പോലെയുള്ള ഒരു സാധാരണ വ്യാവസായിക ക്രമീകരണം എടുക്കുക. ഊർജ്ജ ലോഡ് സ്ഥിരമല്ല; കെട്ടിച്ചമയ്ക്കുമ്പോഴോ ചൂട് ചികിത്സയ്ക്കിടെയോ ഇത് ഉയരുന്നു. ചരിത്രപരമായ പവർ ഉപഭോഗ ഡാറ്റയിൽ താരതമ്യേന ലളിതമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കാൻ, യോങ്നിയൻ ഡിസ്ട്രിക്റ്റിലെ വ്യാവസായിക ക്ലസ്റ്ററിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക-ഹെബെയിലെ ഒരു സ്ഥാപനത്തിൽ ഞങ്ങൾ ഒരു ടീമിനൊപ്പം പ്രവർത്തിച്ചു. ഈ പ്രക്രിയയെ പുനർനിർമ്മിക്കുക എന്നതല്ല ലക്ഷ്യം, മറിച്ച് ഡിമാൻഡ് സ്പൈക്കുകൾ പ്രവചിക്കുക, നിർണായകമല്ലാത്ത പ്രവർത്തനങ്ങളെ സ്തംഭിപ്പിക്കുക എന്നിവയായിരുന്നു. കാർബൺ കാൽപ്പാടും ചെലവും നേരിട്ട് വെട്ടിക്കുറയ്ക്കുന്ന പീക്ക്-ലോഡ് ചാർജുകളിൽ 7-8% കുറവുണ്ടായി. ഇത് എളിമയുള്ളതായി തോന്നുന്നു, പക്ഷേ സ്കെയിലിൽ, നൂറുകണക്കിന് ചൂളകളിലും പ്രസ്സുകളിലും, ക്യുമുലേറ്റീവ് ഇഫക്റ്റ് ഗണനീയമാണ്. ഇവിടെ AI ചിന്തിക്കുന്നില്ല; ഇത് വളരെ ശബ്ദായമാനമായ, യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്ന പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലാണ്.

ഡാറ്റ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറാണ് ബുദ്ധിമുട്ട് നേരിടുന്നത്. ധാരാളം സസ്യങ്ങൾ, വലിയവ പോലും ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു ഹാൻഡൻ സിറ്റായ് ഫാസ്റ്റനർ നിർമ്മാണ കമ്പനി, ലിമിറ്റഡ്., ലെഗസി SCADA സിസ്റ്റങ്ങളും മാനുവൽ ലോഗുകളും ഉണ്ട്. ഷോപ്പ് ഫ്ലോറിൽ നിന്ന് വൃത്തിയുള്ളതും സമയ സ്റ്റാമ്പ് ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റ ലഭിക്കുന്നതാണ് ആദ്യത്തെ തടസ്സം. മോഡലുകളെ പോഷിപ്പിക്കുന്നതിന് അടിസ്ഥാന IoT സെൻസറുകൾ സജ്ജീകരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഴ്ചകളോളം ചെലവഴിച്ചു-ഒരു ഘട്ടം പലപ്പോഴും തിളങ്ങുന്ന കേസ് പഠനങ്ങളിൽ തിളങ്ങുന്നു. ഇത് കൂടാതെ, ഏതൊരു AI മോഡലും ഒരു സൈദ്ധാന്തിക വ്യായാമം മാത്രമാണ്. വെബ്സൈറ്റ് https://www.zitaifastanters.com അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിച്ചേക്കാം, എന്നാൽ പരസ്പരം സംസാരിക്കാൻ ഒരിക്കലും രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടില്ലാത്ത മെഷീനുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സ്ട്രീമുകളുടെ സമഗ്രമായ സംയോജനത്തിൽ സുസ്ഥിര നേട്ടം തിരശ്ശീലയ്ക്ക് പിന്നിൽ സംഭവിക്കുന്നു.

മറ്റൊരു ആംഗിൾ മെറ്റീരിയൽ വിളവ് ആണ്. ഫാസ്റ്റനർ ഉൽപാദനത്തിൽ, കോയിൽ സ്റ്റീൽ പഞ്ച് ചെയ്യുകയും രൂപപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്ക്രാപ്പ് അനിവാര്യമാണ്, എന്നാൽ AI-അധിഷ്ഠിത കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ സ്റ്റാമ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് അസംസ്കൃത വസ്തുക്കൾ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ മാലിന്യങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് കട്ടിംഗ് പാറ്റേണുകൾ ചലനാത്മകമായി ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും. ഞങ്ങൾ ഇത് ഒരു പങ്കാളിയുമായി പൈലറ്റ് ചെയ്തു, അൽഗോരിതം പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, സജ്ജീകരണ സങ്കീർണ്ണത കാരണം ചെറിയ ബാച്ച് റണ്ണുകൾക്ക് ROI നെഗറ്റീവ് ആയിരുന്നു. ഇതൊരു നിർണായക ന്യൂനൻസാണ്: സുസ്ഥിരതയ്ക്കുള്ള AI സാർവത്രികമായി ബാധകമല്ല; അത് അടയ്ക്കുന്നതിന് ഒരു നിശ്ചിത അളവും പ്രവർത്തന പക്വതയും ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

ലോജിസ്റ്റിക്സും ഹിഡൻ നെറ്റ്‌വർക്കും

ഗതാഗതം ഒരു വലിയ കാർബൺ എമിറ്ററാണ്. ഇവിടെ, റൂട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ AI യുടെ പങ്ക് പ്രസിദ്ധമാണ്, എന്നാൽ യഥാർത്ഥ ലോക പരിമിതികളാണ് അതിനെ രസകരമാക്കുന്നത്. ബീജിംഗ്-ഗ്വാങ്‌ഷു റെയിൽവേയ്ക്കും ദേശീയ പാത 107 നും സമീപം സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന ഒരു നിർമ്മാതാവിന്, Zitai പോലെ, ചോദ്യം ഏറ്റവും ചെറിയ പാത കണ്ടെത്തുക മാത്രമല്ല. ഇത് ഭാഗിക ലോഡുകൾ ഏകീകരിക്കുക, പോർട്ട് കാലതാമസം പ്രവചിക്കുക, ട്രക്കുകളുടെ നിഷ്‌ക്രിയ സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിന് തത്സമയ ട്രാഫിക്കിലും കാലാവസ്ഥാ ഡാറ്റയിലും ഫാക്‌ടറിംഗ് നടത്തുക. ഞങ്ങൾ ഇത് നടപ്പിലാക്കിയ ഒരു സംവിധാനം നടപ്പിലാക്കി, ഇന്ധന ലാഭം ശരാശരി 12% ആയി. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ക്ലാസിക് ഹ്യൂമൻ-എഐ സഹകരണ വെല്ലുവിളിയായ അൽഗോരിതത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ അനുഭവത്തെ വിശ്വസിച്ച ഡിസ്പാച്ചർമാർ സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ ശുപാർശകൾ ചിലപ്പോൾ നിരസിച്ചു.

റൂട്ടുകൾക്കപ്പുറം, ഇൻവെൻ്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉണ്ട്. അധിക ഇൻവെൻ്ററി കൈവശം വയ്ക്കുന്നത് മൂലധനത്തെയും സ്ഥലത്തെയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും പാഴാക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു (പ്രത്യേകിച്ച് ഷെൽഫ്-ലൈഫ് ആശങ്കകളുള്ള പൂശിയ അല്ലെങ്കിൽ ചികിത്സിച്ച ഫാസ്റ്റനറുകൾക്ക്). സെയിൽസ് ഡാറ്റ, സീസണൽ ട്രെൻഡുകൾ, വിശാലമായ സാമ്പത്തിക സൂചകങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രവചന മോഡലുകൾക്ക് ഇൻവെൻ്ററി ലെവലുകൾ കർശനമാക്കാൻ കഴിയും. സ്റ്റോക്ക്-ഔട്ട് അപകടസാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാതെ ഞങ്ങൾ സുരക്ഷാ സ്റ്റോക്ക് 15% കുറച്ച ഒരു പ്രോജക്റ്റ് ഞാൻ ഓർക്കുന്നു. എന്നാൽ പെട്ടെന്നുള്ള പ്രാദേശിക നയ മാറ്റം വിതരണ ശൃംഖലയെ തടസ്സപ്പെടുത്തിയപ്പോൾ മോഡൽ ഗംഭീരമായി പരാജയപ്പെട്ടു-അത്തരം ബ്ലാക്ക് സ്വാൻ ഇവൻ്റുകളെക്കുറിച്ച് ഇത് പരിശീലിപ്പിച്ചിരുന്നില്ല. AI മോഡലുകൾ അവർ കണ്ട ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ പോലെ മികച്ചതാണെന്ന് ഇത് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു; പുതിയ വ്യവസ്ഥാപരമായ ആഘാതങ്ങളുമായി അവർ പോരാടുന്നു.

വിപുലീകരിച്ച വിതരണ ശൃംഖലയാണ് അത് വിശാലമാകുന്നത്. വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ഇക്കോണമി ലൂപ്പുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉൽപ്പന്ന ലൈഫ് സൈക്കിൾ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡീകമ്മീഷൻ ചെയ്ത സോളാർ ഫാമിൽ നിന്നുള്ള ഒരു കൂട്ടം ഫാസ്റ്റനറുകൾ പുനരുപയോഗത്തിനോ പുനരുപയോഗത്തിനോ എപ്പോൾ ലഭ്യമാകുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും, അങ്ങനെ വിർജിൻ മെറ്റീരിയലിൻ്റെ ആവശ്യകത കുറയുന്നു. ഇത് ഇപ്പോഴും നവീനമാണ്, എന്നാൽ യൂറോപ്യൻ യൂണിയനിലെ പൈലറ്റ് പ്രോജക്ടുകൾ ഇത് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയാണ്. ഇത് സുസ്ഥിരതയെ കേവലം കാര്യക്ഷമതയിൽ നിന്ന് വ്യവസ്ഥാപരമായ റിസോഴ്‌സ് സൈക്ലിംഗിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.

നിരീക്ഷണം, റിപ്പോർട്ടിംഗ്, സുതാര്യത പുഷ്

സുസ്ഥിരതയ്ക്ക് ഇന്ന് കർശനമായ അളവെടുപ്പ് ആവശ്യമാണ്. AI പാരിസ്ഥിതിക നിരീക്ഷണത്തെ ഗണ്യമായി ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു. എമിഷൻ അല്ലെങ്കിൽ മലിനജലം പ്രതിമാസ മാനുവൽ ഓഡിറ്റിന് പകരം, AI അനലിറ്റിക്‌സ് ഉള്ള സെൻസർ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് തുടർച്ചയായ, ഗ്രാനുലാർ ഡാറ്റ നൽകാൻ കഴിയും. ഒരു പ്ലേറ്റിംഗ് വർക്ക്‌ഷോപ്പിൽ അസ്ഥിരമായ ഓർഗാനിക് സംയുക്തം (VOC) ഉദ്‌വമനം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനം സജ്ജീകരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ സഹായിച്ചു. AI വെറുതെ അളക്കുകയല്ല ചെയ്തത്; നിർദ്ദിഷ്ട ഉൽപ്പാദന ബാച്ചുകളും എമിഷൻ സ്പൈക്കുകളും തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം ഇത് തിരിച്ചറിഞ്ഞു, ഇത് പ്രക്രിയ ക്രമീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു ചെലവ് കേന്ദ്രത്തിൽ നിന്നുള്ള അനുസരണത്തെ പ്രവർത്തന ഉൾക്കാഴ്ചയുടെ ഉറവിടമാക്കി മാറ്റുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഒരു കാര്യമാണ്; അതിനെ വിശ്വസിക്കുന്നത് മറ്റൊന്നാണ്. AI- സൃഷ്ടിച്ച സുസ്ഥിരത മെട്രിക്‌സും ESG റിപ്പോർട്ടിംഗ് പോലുള്ള ചട്ടക്കൂടുകൾക്കായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ റെക്കോർഡുകളുടെ ആവശ്യകതയും തമ്മിൽ ഒരു പിരിമുറുക്കം നിലനിൽക്കുന്നുണ്ട്. AI-യുടെ കാർബൺ അക്കൗണ്ടിംഗിൻ്റെ സംഗ്രഹം റെഗുലേറ്റർമാർക്കും നിക്ഷേപകർക്കും വിശ്വസിക്കാനാകുമോ? ഡാറ്റ ക്രഞ്ചിംഗിൻ്റെ കനത്ത ലിഫ്റ്റിംഗ് AI കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഘട്ടത്തിലാണ് ഞങ്ങൾ, പക്ഷേ സാധൂകരിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും മനുഷ്യ വിദഗ്ധർ ഇപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്. ഉപകരണം ശക്തമാണ്, എന്നാൽ ഇത് പ്രൊഫഷണൽ വിധിയുടെ ആവശ്യകതയെ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചിട്ടില്ല.

ഒരു മാക്രോ സ്കെയിലിൽ, സങ്കീർണ്ണമായ വിതരണ ശൃംഖലയിലുടനീളം AI കൂടുതൽ കൃത്യമായ കാർബൺ ഫുട്പ്രിൻ്റ് ട്രാക്കിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. വിതരണക്കാരുടെ പോർട്ടലുകൾ, ഷിപ്പിംഗ് മാനിഫെസ്റ്റുകൾ, എനർജി ബില്ലുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്‌ത് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഇതിന് ഒരു തത്സമയ കാൽപ്പാട് മാപ്പ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു വലിയ ഉൽപ്പാദന അടിത്തറയുടെ ഭാഗമായ Zitai പോലെയുള്ള ഒരു കമ്പനിയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, സ്കോപ്പ് 3 ഉദ്‌വമനം റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാൻ സമ്മർദ്ദം ചെലുത്തുന്ന യൂറോപ്പിലെയോ വടക്കേ അമേരിക്കയിലെയോ ഡൗൺസ്ട്രീം ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഈ ദൃശ്യപരത നിർണായകമാണ്. ഇത് അവ്യക്തമായ പ്രതിബദ്ധതയിൽ നിന്ന് സുസ്ഥിരതയെ ബിസിനസ്സിൻ്റെ അളവ് കണക്കാക്കാവുന്നതും നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നതുമായ ഘടകമാക്കി മാറ്റുന്നു.

അപകടങ്ങളും അവഗണിക്കപ്പെട്ട ചെലവുകളും

അതെല്ലാം പോസിറ്റീവ് അല്ല. വലിയ AI മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവ് ഒരു പാരിസ്ഥിതിക ഭാരമാണ്. ഒരു ഫാക്ടറിയിൽ ഊർജം ലാഭിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു പ്രോജക്റ്റ്, മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന ക്ലൗഡ് സെർവറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഊർജ്ജവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യണം. ഞങ്ങളുടെ ജോലിയിൽ, ഈ കാരണത്താൽ തന്നെ ബ്രൂട്ട് ഫോഴ്‌സ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുപകരം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും പ്രത്യേകവുമായ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലേക്ക് ഞങ്ങൾ മാറിയിരിക്കുന്നു. ചിലപ്പോൾ, ലളിതമായ ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡൽ നിങ്ങൾക്ക് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഓവർഹെഡിൻ്റെ 1% കൊണ്ട് 80% ആനുകൂല്യം ലഭിക്കും. AI വഴിയുള്ള സുസ്ഥിരത അതിൻ്റെ സ്വന്തം കാൽപ്പാടുകൾ കണക്കിലെടുക്കണം.

ഒരു സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം മറ്റൊന്നിൻ്റെ ചെലവിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള അപകടവുമുണ്ട്. ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി ഞങ്ങൾ ഒരിക്കൽ ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ ഷെഡ്യൂൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തു, അത് ചില ഉപകരണങ്ങളുടെ തേയ്മാനം വർദ്ധിപ്പിച്ചതായി കണ്ടെത്തി, ഇത് കൂടുതൽ ഇടയ്ക്കിടെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനും അനുബന്ധ വസ്തുക്കൾ പാഴാക്കുന്നതിനും ഇടയാക്കി. സമഗ്രമായ വീക്ഷണം അനിവാര്യമാണ്. യഥാർത്ഥ സുസ്ഥിരത പ്രാദേശിക മാക്‌സിമയെക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് സിസ്റ്റം-വൈഡ് റെസിലൻസും കുറഞ്ഞ മൊത്തത്തിലുള്ള സ്വാധീനവുമാണ്. മൾട്ടി-ഒബ്ജക്റ്റീവ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മനസ്സിൽ വെച്ചുകൊണ്ട് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു പ്രശ്നമാണ്.

അവസാനമായി, മനുഷ്യ ഘടകം. AI-അധിഷ്ഠിത മാറ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ഉദ്യോഗസ്ഥർ, മാറ്റം മാനേജ്മെൻ്റ്, പലപ്പോഴും മുൻകൂർ മൂലധനം എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. മാനുഫാക്‌ചറിംഗ് ബെൽറ്റിലെ നിരവധി ചെറുകിട, ഇടത്തരം സംരംഭങ്ങൾക്ക്, മുൻഗണന നിലനിൽപ്പും ഓർഡർ പൂർത്തീകരണവുമാണ്. സുസ്ഥിരതാ വാദം വ്യക്തവും ഹ്രസ്വ-ഇടത്തരം സാമ്പത്തിക നേട്ടവും ചേർന്നതായിരിക്കണം. അതുകൊണ്ടാണ് ഞാൻ കണ്ട ഏറ്റവും വിജയകരമായ പൈലറ്റുമാർ കുറഞ്ഞ തൂക്കമുള്ള പഴങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നത്: ചെലവേറിയ പ്രവർത്തനരഹിതവും മെറ്റീരിയൽ പാഴാക്കലും ഒഴിവാക്കാൻ പ്രവചനാത്മക അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ട് വർഷത്തിനുള്ളിൽ തിരികെ നൽകുന്ന സ്മാർട്ട് ലൈറ്റിംഗ് / ഹീറ്റിംഗ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ.

മുന്നോട്ട് നോക്കുന്നു: ഏകീകരണം, ഒറ്റപ്പെടലല്ല

അപ്പോൾ, എങ്ങനെയാണ് AI യഥാർത്ഥമായി സുസ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത്? നല്ല പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി ഇത് മിന്നുന്ന, ഒറ്റപ്പെട്ട AI വഴിയല്ല. ഉൽപ്പാദനം, ലോജിസ്റ്റിക്‌സ്, ഊർജം തുടങ്ങിയ വ്യവസായങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന സാങ്കേതിക ശേഖരത്തിലേക്ക് അതിൻ്റെ ക്രമാനുഗതവും പലപ്പോഴും അൺസെക്‌സിയും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയാണിത്. ഇത് നിർമ്മിക്കുന്നതിലൂടെ സുസ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു വിഭവ കാര്യക്ഷമത അളക്കാവുന്നതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാണ്, മുമ്പ് അദൃശ്യമായിരുന്ന മാലിന്യ സ്ട്രീമുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെയും കൂടുതൽ അഡാപ്റ്റീവ്, പ്രതികരിക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെയും.

ഭാവി, എൻ്റെ കാഴ്ചപ്പാടിൽ, ഉൾച്ചേർത്ത AI-യിലാണ്. ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ കുറഞ്ഞ ഊർജ്ജ ഉപയോഗത്തിനായി അതിൻ്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ സ്വയം ക്രമീകരിക്കുന്ന ഒരു വ്യാവസായിക യന്ത്രത്തെക്കുറിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ ചെലവും സമയ പരിമിതികളും നിറവേറ്റുന്ന ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ കാർബൺ ഷിപ്പിംഗ് ഓപ്ഷൻ സ്വയമേവ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു ലോജിസ്റ്റിക് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിനെക്കുറിച്ചോ ചിന്തിക്കുക. ഇത് ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫീച്ചറായി മാറുന്നു, ഒരു പ്രത്യേക സംരംഭമല്ല. നിർമ്മാതാക്കളുടെ സാന്ദ്രമായ ശൃംഖലയുള്ള Yongnian പ്രൊഡക്ഷൻ ബേസ് പോലുള്ള സ്ഥലങ്ങളിലെ ജോലി ഈ സംയോജിത സമീപനങ്ങൾക്കുള്ള മികച്ച പരീക്ഷണ കേന്ദ്രമാണ്.

അവസാനം, AI ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്, പക്ഷേ അത് ഒരു ഉപകരണം മാത്രമാണ്. സുസ്ഥിരതയ്ക്കുള്ള അതിൻ്റെ സംഭാവന നിർണ്ണയിക്കുന്നത് അത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന കൈകളും അവർ പരിഹരിക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങളുമാണ്. കോൺക്രീറ്റിലുള്ള അശ്രാന്തമായ ശ്രദ്ധയിൽ നിന്നാണ് ഈ ഉത്തേജനം ലഭിക്കുന്നത്, മെറ്റീരിയൽ, ഊർജ്ജ പ്രവാഹങ്ങൾ എന്നിവയിലെ വർദ്ധനവ്, ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ഒടുവിൽ പിടിച്ചെടുക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. ഇതൊരു പ്രായോഗിക യാത്രയാണ്, ട്രയലും പിശകും നിറഞ്ഞതാണ്, ഹൈപ്പ് സൈക്കിളിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണ്, അവിടെയാണ് സുസ്ഥിര ഭാവിയിലേക്കുള്ള അതിൻ്റെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം നിർമ്മിക്കുന്നത്.