AI शाश्वतता कशी वाढवते? 

जेव्हा लोक विचारतात की AI शाश्वतता कशी वाढवते, तेव्हा तात्काळ विचार बऱ्याचदा भव्य दृष्टीकोनांकडे जातो: जागतिक पुरवठा साखळी रातोरात अनुकूल करणे किंवा हवामान मॉडेलिंगचे जादूने निराकरण करणे. मॅन्युफॅक्चरिंग आणि लॉजिस्टिक्स टीम्ससह जमिनीवर काम केल्यावर, मी पाहिले आहे की वास्तविक परिणाम अधिक दाणेदार, अनेकदा गोंधळलेला आणि चांदीच्या बुलेटपासून दूर असतो. गैरसमज असा आहे की एआय व्हॅक्यूममध्ये कार्य करते - तसे होत नाही. त्याचे मूल्य केवळ तेव्हाच अनलॉक केले जाते जेव्हा ते विद्यमान, बऱ्याचदा अकार्यक्षम, प्रक्रियांमध्ये खोलवर एम्बेड केलेले असते. हे बुद्धिमान अल्गोरिदम बद्दल कमी आणि भौतिक प्रवाह, उर्जेचा वापर आणि कचरा नमुन्यांमधील व्यावहारिक समायोजनांबद्दल अधिक आहे. मला अशा काही भागात फिरू द्या जिथे हे प्रत्यक्षात घडते आणि जिथे कधीकधी अडखळते.

कंक्रीट: ऊर्जा आणि संसाधन ऑप्टिमायझेशन

फास्टनर मॅन्युफॅक्चरिंग प्लांटसारखे ठराविक औद्योगिक सेटिंग घ्या. ऊर्जा भार स्थिर नाही; फोर्जिंग किंवा उष्मा उपचारादरम्यान ते वाढतात. ऐतिहासिक वीज वापर डेटावर तुलनेने सोपी मशीन लर्निंग मॉडेल्स तैनात करण्यासाठी आम्ही Hebei मधील एका सुविधेमध्ये एका टीमसोबत काम केले—यॉन्ग्नियन जिल्ह्यातील औद्योगिक क्लस्टरचा विचार करा. उद्दिष्ट प्रक्रिया पुन्हा शोधणे हे नव्हते तर मागणी वाढणे आणि गंभीर नसलेल्या ऑपरेशन्सचा अंदाज लावणे हे होते. परिणामी पीक-लोड चार्जेसमध्ये 7-8% घट झाली, ज्यामुळे थेट कार्बन फूटप्रिंट आणि खर्च कमी झाला. हे माफक वाटते, परंतु शेकडो फर्नेस आणि प्रेसमध्ये मोठ्या प्रमाणावर, एकत्रित परिणाम लक्षणीय आहे. येथे एआय विचार करत नाही; अतिशय गोंगाट करणाऱ्या, रिअल-वर्ल्ड डेटासेटवर लागू केलेली नमुना ओळख आहे.

डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर कुठे अवघड आहे. अनेक वनस्पती, अगदी मोठ्या आकाराच्या वनस्पती देखील आवडतात हँडन झिताई फास्टनर मॅन्युफॅक्चरिंग कंपनी, लि., लेगेसी SCADA सिस्टम आणि मॅन्युअल लॉग आहेत. पहिला अडथळा शॉप फ्लोअरवरून स्वच्छ, टाइम-स्टॅम्प केलेला डेटा मिळवणे आहे. मॉडेल्सना फीड करण्यासाठी आम्ही फक्त मूलभूत IoT सेन्सर सेट करण्यासाठी आठवडे घालवले—एक पाऊल जे अनेकदा चकचकीत केस स्टडीजमध्ये स्पष्ट होते. याशिवाय, कोणतेही एआय मॉडेल केवळ एक सैद्धांतिक व्यायाम आहे. वेबसाइट https://www.zitaifasteners.com त्यांची उत्पादने प्रदर्शित करू शकतात, परंतु टिकाऊपणाचा फायदा पडद्यामागे होतो, मशीन्समधील डेटा प्रवाहांच्या किरकोळ एकत्रीकरणात जे कधीही एकमेकांशी बोलण्यासाठी डिझाइन केलेले नव्हते.

दुसरा कोन म्हणजे भौतिक उत्पन्न. फास्टनरच्या उत्पादनात, कॉइल स्टीलला छिद्र पाडले जाते आणि तयार केले जाते. स्क्रॅप अपरिहार्य आहे, परंतु एआय-चालित संगणक दृष्टी प्रणाली आता स्टँपिंग करण्यापूर्वी दोषांसाठी कच्च्या मालाची तपासणी करू शकतात आणि कचरा कमी करण्यासाठी कटिंग पॅटर्न डायनॅमिकपणे समायोजित करू शकतात. आम्ही हे एका भागीदारासह प्रायोगिक केले, आणि अल्गोरिदम कार्य करत असताना, सेटअप जटिलतेमुळे लहान बॅच रनसाठी ROI नकारात्मक होता. ही एक गंभीर बाब आहे: टिकाऊपणासाठी AI सार्वत्रिकपणे लागू होत नाही; ते फेडण्यासाठी विशिष्ट प्रमाण आणि ऑपरेशनल परिपक्वता आवश्यक आहे.

लॉजिस्टिक आणि लपलेले नेटवर्क

वाहतूक एक प्रचंड कार्बन उत्सर्जन करणारी आहे. येथे, मार्ग ऑप्टिमायझेशनमध्ये AI ची भूमिका सुप्रसिद्ध आहे, परंतु वास्तविक-जगातील मर्यादा याला मनोरंजक बनवतात. बीजिंग-ग्वांगझू रेल्वे आणि राष्ट्रीय महामार्ग 107 जवळ असलेल्या उत्पादकासाठी, झिटाई सारख्या, प्रश्न फक्त सर्वात लहान मार्ग शोधण्याचा नाही. हे आंशिक भार एकत्रित करणे, पोर्ट विलंबाचा अंदाज लावणे आणि ट्रकसाठी निष्क्रिय वेळ कमी करण्यासाठी रिअल-टाइम ट्रॅफिक आणि हवामान डेटामध्ये फॅक्टरिंग करण्याबद्दल आहे. आम्ही एक प्रणाली लागू केली ज्याने हे केले आणि इंधन बचत सरासरी 12% झाली. तथापि, सिस्टमच्या शिफारशी काहीवेळा प्रेषकांनी नाकारल्या होत्या ज्यांनी अल्गोरिदमवर त्यांच्या अनुभवावर विश्वास ठेवला होता - एक उत्कृष्ट मानवी-एआय सहयोग आव्हान.

मार्गांच्या पलीकडे, इन्व्हेंटरी ऑप्टिमायझेशन आहे. जादा इन्व्हेंटरी ठेवल्याने भांडवल आणि जागेचा संबंध जोडला जातो आणि अनेकदा कचरा होतो (विशेषत: शेल्फ-लाइफ चिंतेसह लेपित किंवा उपचारित फास्टनर्ससाठी). विक्री डेटा, हंगामी ट्रेंड आणि अगदी व्यापक आर्थिक निर्देशक वापरून अंदाज लावणारे मॉडेल इन्व्हेंटरी पातळी घट्ट करू शकतात. मला एक प्रकल्प आठवतो जिथे आम्ही स्टॉक-आउट जोखीम न वाढवता 15% ने सुरक्षितता स्टॉक कमी केला. परंतु अचानक प्रादेशिक धोरण बदलल्याने पुरवठा साखळी विस्कळीत झाल्यामुळे मॉडेल नेत्रदीपकपणे अयशस्वी झाले—त्याला अशा काळ्या हंस घटनांचे प्रशिक्षण दिले गेले नव्हते. हे हायलाइट करते की एआय मॉडेल्स त्यांनी पाहिलेल्या ऐतिहासिक डेटाइतकेच चांगले आहेत; ते नवीन प्रणालीगत धक्क्यांसह संघर्ष करतात.

विस्तारित पुरवठा साखळी आहे जिथे ती विस्तृत होते. AI वर्तुळाकार इकॉनॉमी लूप डिझाइन करण्यात मदत करू शकते. उदाहरणार्थ, उत्पादनाच्या लाइफसायकल डेटाचे विश्लेषण करून, तो असा अंदाज लावू शकतो की बंद केलेल्या सोलर फार्ममधील फास्टनर्सचा बॅच पुन्हा वापरण्यासाठी किंवा पुनर्वापरासाठी केव्हा उपलब्ध होईल, त्यामुळे व्हर्जिन सामग्रीची गरज कमी होईल. हे अद्याप नवजात आहे, परंतु EU मधील पायलट प्रकल्प हे शोधत आहेत. हे केवळ कार्यक्षमतेपासून सिस्टमिक रिसोर्स सायकलिंगकडे टिकाऊपणा हलवते.

देखरेख, अहवाल, आणि पारदर्शकता पुश

स्थिरतेसाठी आज कठोर मापन आवश्यक आहे. AI पर्यावरणीय देखरेखीला तीव्रपणे गती देते. उत्सर्जन किंवा सांडपाण्याचे मासिक मॅन्युअल ऑडिट करण्याऐवजी, एआय विश्लेषणासह सेन्सर नेटवर्क सतत, बारीक डेटा प्रदान करू शकतात. प्लेटिंग वर्कशॉपमध्ये अस्थिर सेंद्रिय संयुग (VOC) उत्सर्जनाचे निरीक्षण करण्यासाठी आम्ही एक प्रणाली सेट करण्यात मदत केली. एआयने फक्त मोजमाप केले नाही; याने विशिष्ट उत्पादन बॅचेस आणि उत्सर्जन स्पाइक्स यांच्यातील परस्परसंबंध ओळखले, ज्यामुळे प्रक्रिया समायोजनास अनुमती मिळते. हे खर्च केंद्राकडून अनुपालनास ऑपरेशनल अंतर्दृष्टीच्या स्त्रोतामध्ये बदलते.

तथापि, डेटा तयार करणे ही एक गोष्ट आहे; त्यावर विश्वास ठेवणे दुसरे आहे. एआय-व्युत्पन्न स्थिरता मेट्रिक्स आणि ईएसजी रिपोर्टिंग सारख्या फ्रेमवर्कसाठी ऑडिट करण्यायोग्य, सत्यापित करण्यायोग्य रेकॉर्डची आवश्यकता यांच्यामध्ये सतत तणाव आहे. नियामक आणि गुंतवणूकदार एआयच्या कार्बन अकाउंटिंगच्या सारांशावर विश्वास ठेवू शकतात का? आम्ही अशा टप्प्यात आहोत जिथे AI डेटा क्रंचिंगचे भारी उचल हाताळते, परंतु प्रमाणीकरण आणि व्याख्या करण्यासाठी मानवी तज्ञांची अजूनही आवश्यकता आहे. साधन सामर्थ्यवान आहे, परंतु त्याने व्यावसायिक निर्णयाची आवश्यकता बदलली नाही.

मॅक्रो स्केलवर, AI जटिल पुरवठा साखळींमध्ये अधिक अचूक कार्बन फूटप्रिंट ट्रॅकिंग सक्षम करत आहे. पुरवठादार पोर्टल, शिपिंग मॅनिफेस्ट आणि ऊर्जा बिले वरील डेटा स्क्रॅप करून आणि विश्लेषित करून, ते जवळचा-रिअल-टाइम फूटप्रिंट नकाशा तयार करू शकते. Zitai सारख्या कंपनीसाठी, जी मोठ्या उत्पादन बेसचा भाग आहे, ही दृश्यमानता युरोप किंवा उत्तर अमेरिकेतील डाउनस्ट्रीम ग्राहकांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे ज्यांना स्कोप 3 उत्सर्जनाचा अहवाल देण्यासाठी दबाव आहे. हे एका अस्पष्ट वचनबद्धतेपासून स्थिरतेचे प्रमाणीकरण करण्यायोग्य, व्यवसायाच्या व्यवस्थापित घटकात रूपांतर करते.

तोटे आणि दुर्लक्षित खर्च

हे सर्व सकारात्मक नाही. प्रशिक्षण आणि मोठ्या AI मॉडेल्स चालवण्याचा संगणकीय खर्च हा स्वतःच पर्यावरणीय ओझे आहे. कारखान्यात ऊर्जा बचत करण्यावर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या प्रकल्पाचे मॉडेलचे प्रशिक्षण क्लाउड सर्व्हरद्वारे वापरल्या जाणाऱ्या ऊर्जेशी असले पाहिजे. आमच्या कामात, आम्ही याच कारणास्तव ब्रूट-फोर्स डीप लर्निंगऐवजी अधिक कार्यक्षम, विशेष मॉडेल्स वापरण्याकडे वळलो आहोत. काहीवेळा, एक साधे सांख्यिकीय मॉडेल तुम्हाला संगणकीय ओव्हरहेडच्या 1% सह 80% लाभ मिळवून देते. AI द्वारे टिकून राहणे त्याच्या स्वत: च्या पाऊलखुणा लक्षात घेणे आवश्यक आहे.

सिस्टमचा एक भाग दुसऱ्याच्या खर्चावर ऑप्टिमाइझ करण्याचा धोका देखील आहे. आम्ही एकदा ऊर्जा कार्यक्षमतेसाठी उत्पादन शेड्यूल ऑप्टिमाइझ केले, फक्त ते शोधण्यासाठी काही साधनांचा पोशाख वाढला, ज्यामुळे अधिक वारंवार बदलणे आणि संबंधित सामग्रीचा कचरा होतो. एक समग्र दृष्टीकोन आवश्यक आहे. खरी शाश्वतता ही स्थानिक कमालीची नसून संपूर्ण प्रणाली-व्यापी लवचिकता आणि किमान एकूण प्रभाव आहे. एआय सिस्टम्सना बहु-उद्देशीय ऑप्टिमायझेशन लक्षात घेऊन डिझाइन केले जाणे आवश्यक आहे, जी एक लक्षणीय कठीण समस्या आहे.

शेवटी, मानवी घटक. AI-चालित बदलांची अंमलबजावणी करण्यासाठी कुशल कर्मचारी, बदल व्यवस्थापन आणि बऱ्याचदा अपफ्रंट भांडवल आवश्यक असते. मॅन्युफॅक्चरिंग पट्ट्यातील अनेक लहान आणि मध्यम आकाराच्या उद्योगांसाठी, प्राधान्य टिकून राहणे आणि ऑर्डर पूर्ण करणे आहे. टिकाऊपणाचा युक्तिवाद स्पष्ट, अल्प-ते-मध्यम-मुदतीच्या आर्थिक फायद्यांसह जोडला गेला पाहिजे. म्हणूनच मी पाहिलेले सर्वात यशस्वी वैमानिक कमी-हँगिंग फळापासून सुरुवात करतात: महागडा डाउनटाइम आणि साहित्याचा अपव्यय टाळण्यासाठी अंदाजात्मक देखभाल, किंवा स्मार्ट लाइटिंग/हीटिंग कंट्रोल्स जे दोन वर्षांच्या आत परतफेड करतात.

पुढे पहात आहे: एकत्रीकरण, अलगाव नाही

तर, AI खऱ्या अर्थाने टिकाऊपणा कसा वाढवते? हे चांगल्या प्रकल्पांसाठी आकर्षक, स्टँडअलोन AI द्वारे नाही. उत्पादन, लॉजिस्टिक्स आणि ऊर्जा यांसारख्या उद्योगांच्या ऑपरेशनल टेक्नॉलॉजी स्टॅकमध्ये हळूहळू, बऱ्याचदा अस्वस्थ, एकत्रीकरणाद्वारे हे आहे. ते बनवून टिकाऊपणा वाढवते संसाधन कार्यक्षमता मोजता येण्याजोगा आणि कृती करण्यायोग्य, पूर्वी अदृश्य असलेल्या कचरा प्रवाहांना उघड करून आणि अधिक अनुकूली, प्रतिसादात्मक प्रणाली सक्षम करून.

भविष्य, माझ्या मते, एम्बेडेड एआयमध्ये आहे. एका औद्योगिक मशीनचा विचार करा जे गुणवत्ता राखताना कमीत कमी उर्जेच्या वापरासाठी स्वतःचे मापदंड समायोजित करते किंवा लॉजिस्टिक प्लॅटफॉर्म जो किमती आणि वेळेच्या मर्यादांची पूर्तता करणारा सर्वात कमी-कार्बन शिपिंग पर्याय स्वयंचलितपणे निवडतो. हे एक मानक वैशिष्ट्य बनते, वेगळा उपक्रम नाही. Yongnian उत्पादन बेस सारख्या ठिकाणी काम, त्याच्या उत्पादकांच्या दाट नेटवर्कसह, या एकात्मिक दृष्टीकोनांसाठी एक परिपूर्ण चाचणी मैदान आहे.

सरतेशेवटी, एआय हे एक शक्तिशाली साधन आहे, परंतु ते फक्त तेच आहे-एक साधन. शाश्वततेमध्ये त्याचे योगदान हे ते चालवणारे हात आणि त्यांनी सोडवण्याची निवड केलेल्या समस्यांद्वारे निर्धारित केले जाते. कंक्रीटवर अथक लक्ष केंद्रित केल्याने, सामग्री आणि ऊर्जा प्रवाहातील वाढीव नफा, डेटाद्वारे सूचित केले गेले आहे की आम्ही आता शेवटी कॅप्चर करू शकतो आणि समजू शकतो. हा एक व्यावहारिक प्रवास आहे, चाचणी आणि त्रुटींनी भरलेला, हाईप सायकलपासून खूप दूर आहे आणि त्याच ठिकाणी शाश्वत भविष्यासाठी त्याचे वास्तविक मूल्य तयार केले जात आहे.