AI సుస్థిరతను ఎలా పెంచుతుంది? 

AI సుస్థిరతను ఎలా పెంచుతుందని ప్రజలు అడిగినప్పుడు, తక్షణ ఆలోచన తరచుగా గొప్ప దర్శనాల వైపుకు వెళుతుంది: రాత్రిపూట ప్రపంచ సరఫరా గొలుసులను ఆప్టిమైజ్ చేయడం లేదా క్లైమేట్ మోడలింగ్‌ను అద్భుతంగా పరిష్కరించడం. మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్ మరియు లాజిస్టిక్స్ టీమ్‌లతో గ్రౌండ్‌లో పనిచేసినందున, నిజమైన ప్రభావం మరింత కణికగా, తరచుగా గజిబిజిగా మరియు వెండి బుల్లెట్‌కు దూరంగా ఉందని నేను చూశాను. AI వాక్యూమ్‌లో పనిచేస్తుందని దురభిప్రాయం-అది కాదు. ఇప్పటికే ఉన్న, తరచుగా అసమర్థమైన ప్రక్రియలలో లోతుగా పొందుపరచబడినప్పుడు మాత్రమే దాని విలువ అన్‌లాక్ చేయబడుతుంది. ఇది తెలివైన అల్గారిథమ్‌ల గురించి తక్కువ మరియు మెటీరియల్ ప్రవాహాలు, శక్తి వినియోగం మరియు వ్యర్థ నమూనాలకు ఆచరణాత్మక సర్దుబాట్ల గురించి ఎక్కువ. ఇది వాస్తవంగా జరిగే మరియు కొన్నిసార్లు పొరపాట్లు చేసే కొన్ని ప్రాంతాల గుండా నన్ను నడవనివ్వండి.

కాంక్రీట్: శక్తి మరియు వనరుల ఆప్టిమైజేషన్

ఫాస్టెనర్ తయారీ ప్లాంట్ వంటి సాధారణ పారిశ్రామిక సెట్టింగ్‌ను తీసుకోండి. శక్తి లోడ్ స్థిరంగా ఉండదు; ఇది ఫోర్జింగ్ లేదా హీట్ ట్రీట్‌మెంట్ సమయంలో పెరుగుతుంది. చారిత్రాత్మక విద్యుత్ వినియోగ డేటాపై సాపేక్షంగా సరళమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను అమలు చేయడానికి మేము హెబీలోని ఒక సదుపాయంలో బృందంతో కలిసి పనిచేశాము—యోంగ్నియన్ జిల్లాలో పారిశ్రామిక క్లస్టర్ గురించి ఆలోచించండి. లక్ష్యం ప్రక్రియను తిరిగి ఆవిష్కరించడం కాదు, డిమాండ్ స్పైక్‌లను అంచనా వేయడం మరియు నాన్-క్రిటికల్ ఆపరేషన్‌లను అస్థిరపరచడం. ఫలితంగా పీక్-లోడ్ ఛార్జీలలో 7-8% తగ్గింపు, ఇది నేరుగా కార్బన్ పాదముద్ర మరియు ధరను తగ్గిస్తుంది. ఇది నిరాడంబరంగా అనిపిస్తుంది, కానీ స్కేల్‌లో, వందలాది ఫర్నేస్‌లు మరియు ప్రెస్‌లలో, సంచిత ప్రభావం గణనీయంగా ఉంటుంది. ఇక్కడ AI ఆలోచించడం లేదు; ఇది చాలా ధ్వనించే, వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాసెట్‌కి వర్తించే నమూనా గుర్తింపు.

ఇది గమ్మత్తైనది డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్. చాలా మొక్కలు, గణనీయమైన వాటిని కూడా ఇష్టపడతాయి హండన్ జిటాయ్ ఫాస్టెనర్ మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్ కో., లిమిటెడ్., లెగసీ SCADA సిస్టమ్‌లు మరియు మాన్యువల్ లాగ్‌లను కలిగి ఉండండి. షాప్ ఫ్లోర్ నుండి క్లీన్, టైమ్ స్టాంప్డ్ డేటాను పొందడం మొదటి అడ్డంకి. మేము మోడల్‌లను అందించడానికి ప్రాథమిక IoT సెన్సార్‌లను సెటప్ చేయడానికి వారాలపాటు గడిపాము-ఈ దశ తరచుగా నిగనిగలాడే కేస్ స్టడీస్‌లో వివరించబడింది. ఇది లేకుండా, ఏదైనా AI మోడల్ కేవలం సైద్ధాంతిక వ్యాయామం. వెబ్‌సైట్ https://www.zitaifasteners.com వారి ఉత్పత్తులను ప్రదర్శించవచ్చు, కానీ ఒకదానికొకటి మాట్లాడటానికి ఎప్పుడూ రూపొందించబడని మెషీన్‌ల నుండి డేటా స్ట్రీమ్‌ల యొక్క గ్రిటీ ఇంటిగ్రేషన్‌లో, తెర వెనుక స్థిరత్వ లాభం జరుగుతుంది.

మరొక కోణం పదార్థం దిగుబడి. ఫాస్టెనర్ ఉత్పత్తిలో, కాయిల్ స్టీల్ పంచ్ మరియు ఏర్పడుతుంది. స్క్రాప్ అనివార్యం, కానీ AI-ఆధారిత కంప్యూటర్ విజన్ సిస్టమ్‌లు ఇప్పుడు స్టాంపింగ్‌కు ముందు లోపాల కోసం ముడి పదార్థాలను తనిఖీ చేయగలవు మరియు వ్యర్థాలను తగ్గించడానికి కట్టింగ్ నమూనాలను కూడా డైనమిక్‌గా సర్దుబాటు చేయగలవు. మేము దీన్ని భాగస్వామితో పైలట్ చేసాము మరియు అల్గోరిథం పని చేస్తున్నప్పుడు, సెటప్ సంక్లిష్టత కారణంగా చిన్న బ్యాచ్ పరుగులకు ROI ప్రతికూలంగా ఉంది. ఇది క్లిష్టమైన సూక్ష్మభేదం: స్థిరత్వం కోసం AI విశ్వవ్యాప్తంగా వర్తించదు; ఇది చెల్లించడానికి ఒక నిర్దిష్ట స్థాయి మరియు కార్యాచరణ పరిపక్వతను కోరుతుంది.

లాజిస్టిక్స్ మరియు హిడెన్ నెట్‌వర్క్

రవాణా అనేది భారీ కార్బన్ ఉద్గారిణి. ఇక్కడ, రూట్ ఆప్టిమైజేషన్‌లో AI పాత్ర బాగా తెలుసు, అయితే వాస్తవ ప్రపంచ పరిమితులు ఆసక్తికరంగా ఉంటాయి. బీజింగ్-గ్వాంగ్‌జౌ రైల్వే మరియు జాతీయ రహదారి 107కి సమీపంలో ఉన్న తయారీదారుల కోసం, జిటై వంటి, ప్రశ్న కేవలం చిన్నదైన మార్గాన్ని కనుగొనడం మాత్రమే కాదు. ఇది పాక్షిక లోడ్‌లను ఏకీకృతం చేయడం, పోర్ట్ జాప్యాలను అంచనా వేయడం మరియు ట్రక్కుల కోసం నిష్క్రియ సమయాన్ని తగ్గించడానికి నిజ-సమయ ట్రాఫిక్ మరియు వాతావరణ డేటాను కూడా కారకం చేయడం. మేము దీన్ని చేసే వ్యవస్థను అమలు చేసాము మరియు ఇంధన ఆదా సగటు 12%. అయినప్పటికీ, సిస్టమ్ యొక్క సిఫార్సులు కొన్నిసార్లు అల్గోరిథం-ఒక క్లాసిక్ హ్యూమన్-AI సహకార సవాలుపై వారి అనుభవాన్ని విశ్వసించిన పంపినవారిచే తిరస్కరించబడ్డాయి.

మార్గాలకు మించి, ఇన్వెంటరీ ఆప్టిమైజేషన్ ఉంది. అదనపు ఇన్వెంటరీని పట్టుకోవడం మూలధనం మరియు స్థలాన్ని కలుపుతుంది మరియు తరచుగా వ్యర్థాలకు దారి తీస్తుంది (ముఖ్యంగా షెల్ఫ్-లైఫ్ ఆందోళనలతో పూత లేదా చికిత్స చేయబడిన ఫాస్టెనర్‌ల కోసం). విక్రయాల డేటా, కాలానుగుణ పోకడలు మరియు విస్తృత ఆర్థిక సూచికలను ఉపయోగించే ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌లు జాబితా స్థాయిలను కఠినతరం చేయగలవు. స్టాక్-అవుట్ ప్రమాదాన్ని పెంచకుండా మేము సేఫ్టీ స్టాక్‌ను 15% తగ్గించిన ఒక ప్రాజెక్ట్‌ను నేను గుర్తుచేసుకున్నాను. కానీ ఆకస్మిక ప్రాంతీయ విధాన మార్పు సరఫరా గొలుసులకు అంతరాయం కలిగించినప్పుడు మోడల్ అద్భుతంగా విఫలమైంది-ఇది అటువంటి బ్లాక్ స్వాన్ ఈవెంట్‌లపై శిక్షణ పొందలేదు. AI మోడల్‌లు వారు చూసిన చారిత్రక డేటా అంత మంచివని ఇది హైలైట్ చేస్తుంది; వారు నవల వ్యవస్థాగత షాక్‌లతో పోరాడుతున్నారు.

విస్తరించిన సరఫరా గొలుసు అది విస్తృతంగా ఉంటుంది. వృత్తాకార ఆర్థిక వ్యవస్థ లూప్‌లను రూపొందించడంలో AI సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఉత్పత్తి లైఫ్‌సైకిల్ డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా, డీకమిషన్ చేయబడిన సోలార్ ఫారమ్ నుండి ఫాస్టెనర్‌ల బ్యాచ్‌ను తిరిగి ఉపయోగించడం లేదా రీసైక్లింగ్ కోసం ఎప్పుడు అందుబాటులోకి వస్తుందో అంచనా వేయగలదు, తద్వారా వర్జిన్ మెటీరియల్ అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది ఇప్పటికీ ప్రారంభమైనది, కానీ EUలోని పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌లు దీనిని అన్వేషిస్తున్నాయి. ఇది స్థిరత్వాన్ని కేవలం సమర్థత నుండి దైహిక వనరుల సైక్లింగ్‌కి తరలిస్తుంది.

మానిటరింగ్, రిపోర్టింగ్ మరియు పారదర్శకత పుష్

నేడు స్థిరత్వానికి కఠినమైన కొలత అవసరం. AI పర్యావరణ పర్యవేక్షణను తీవ్రంగా వేగవంతం చేస్తుంది. ఉద్గారాలు లేదా వ్యర్థ జలాల యొక్క నెలవారీ మాన్యువల్ ఆడిట్‌లకు బదులుగా, AI విశ్లేషణలతో సెన్సార్ నెట్‌వర్క్‌లు నిరంతర, గ్రాన్యులర్ డేటాను అందించగలవు. మేము ప్లేటింగ్ వర్క్‌షాప్‌లో అస్థిర కర్బన సమ్మేళనం (VOC) ఉద్గారాలను పర్యవేక్షించడానికి వ్యవస్థను ఏర్పాటు చేయడంలో సహాయం చేసాము. AI కేవలం కొలవలేదు; ఇది నిర్దిష్ట ఉత్పత్తి బ్యాచ్‌లు మరియు ఉద్గార స్పైక్‌ల మధ్య సహసంబంధాలను గుర్తించింది, ఇది ప్రక్రియ సర్దుబాటులను అనుమతిస్తుంది. ఇది వ్యయ కేంద్రం నుండి సమ్మతిని కార్యాచరణ అంతర్దృష్టి యొక్క మూలంగా మారుస్తుంది.

అయితే, డేటాను రూపొందించడం ఒక విషయం; దానిని విశ్వసించడం మరొకటి. AI- రూపొందించిన సుస్థిరత కొలమానాలు మరియు ESG రిపోర్టింగ్ వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల కోసం తనిఖీ చేయదగిన, ధృవీకరించదగిన రికార్డుల ఆవశ్యకత మధ్య కొనసాగుతున్న ఉద్రిక్తత ఉంది. నియంత్రకాలు మరియు పెట్టుబడిదారులు కార్బన్ అకౌంటింగ్ యొక్క AI యొక్క సారాంశాన్ని విశ్వసించగలరా? మేము డేటా క్రంచింగ్ యొక్క భారీ లిఫ్టింగ్‌ను AI నిర్వహించే దశలో ఉన్నాము, అయితే ధృవీకరించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి మానవ నిపుణులు ఇంకా అవసరం. సాధనం శక్తివంతమైనది, కానీ ఇది వృత్తిపరమైన తీర్పు అవసరాన్ని భర్తీ చేయలేదు.

స్థూల స్థాయిలో, AI సంక్లిష్ట సరఫరా గొలుసులలో మరింత ఖచ్చితమైన కార్బన్ పాదముద్ర ట్రాకింగ్‌ను ప్రారంభిస్తోంది. సరఫరాదారు పోర్టల్‌లు, షిప్పింగ్ మానిఫెస్ట్‌లు మరియు ఎనర్జీ బిల్లుల నుండి డేటాను స్క్రాప్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం ద్వారా, ఇది సమీప నిజ-సమయ ఫుట్‌ప్రింట్ మ్యాప్‌ను సృష్టించగలదు. విస్తారమైన ఉత్పత్తి స్థావరంలో భాగమైన Zitai వంటి కంపెనీకి, స్కోప్ 3 ఉద్గారాలను నివేదించడానికి ఒత్తిడిలో ఉన్న యూరప్ లేదా ఉత్తర అమెరికాలోని దిగువ కస్టమర్‌లకు ఈ దృశ్యమానత చాలా కీలకం. ఇది అస్పష్టమైన నిబద్ధత నుండి స్థిరత్వాన్ని వ్యాపారంలో లెక్కించదగిన, నిర్వహించబడే భాగంగా మారుస్తుంది.

ఆపదలు మరియు పట్టించుకోని ఖర్చులు

ఇది అన్ని సానుకూలమైనది కాదు. శిక్షణ మరియు పెద్ద AI మోడళ్లను నడపడం యొక్క గణన వ్యయం పర్యావరణ భారం. కర్మాగారంలో శక్తిని ఆదా చేయడంపై దృష్టి సారించిన ప్రాజెక్ట్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇచ్చే క్లౌడ్ సర్వర్‌లు ఉపయోగించే శక్తికి అనుగుణంగా ఉండాలి. మా పనిలో, మేము ఈ కారణంగానే బ్రూట్-ఫోర్స్ డీప్ లెర్నింగ్ కాకుండా మరింత సమర్థవంతమైన, ప్రత్యేకమైన మోడల్‌లను ఉపయోగించడాన్ని మార్చాము. కొన్నిసార్లు, ఒక సరళమైన గణాంక నమూనా మీకు 1% గణన ఓవర్‌హెడ్‌తో 80% ప్రయోజనాన్ని పొందుతుంది. AI ద్వారా సుస్థిరత తప్పనిసరిగా దాని స్వంత పాదముద్రను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.

సిస్టమ్‌లోని ఒక భాగాన్ని మరొకదాని ఖర్చుతో ఆప్టిమైజ్ చేసే ప్రమాదం కూడా ఉంది. మేము ఒకసారి శక్తి సామర్థ్యం కోసం ఉత్పత్తి షెడ్యూల్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేసాము, అది కొన్ని సాధనాలపై ధరలను పెంచింది, ఇది మరింత తరచుగా భర్తీ చేయడానికి మరియు అనుబంధిత పదార్థాల వ్యర్థాలకు దారి తీస్తుంది. సమగ్ర దృక్పథం అవసరం. నిజమైన సుస్థిరత అనేది స్థానిక మాగ్జిమా గురించి కాదు కానీ సిస్టమ్-వైడ్ రిలెన్స్ మరియు కనిష్ట మొత్తం ప్రభావం. AI వ్యవస్థలు బహుళ-ఆబ్జెక్టివ్ ఆప్టిమైజేషన్‌ను దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించాలి, ఇది చాలా కష్టతరమైన సమస్య.

చివరగా, మానవ మూలకం. AI-ఆధారిత మార్పులను అమలు చేయడానికి నైపుణ్యం కలిగిన సిబ్బంది, మార్పు నిర్వహణ మరియు తరచుగా, ముందస్తు మూలధనం అవసరం. తయారీ బెల్ట్‌లోని అనేక చిన్న మరియు మధ్య తరహా సంస్థలకు, మనుగడ మరియు ఆర్డర్ నెరవేర్పు ప్రాధాన్యత. సుస్థిరత వాదన స్పష్టమైన, స్వల్ప-మధ్య-కాల ఆర్థిక ప్రయోజనంతో జతచేయబడాలి. అందుకే నేను చూసిన అత్యంత విజయవంతమైన పైలట్‌లు తక్కువ-వేలాడే పండ్లతో ప్రారంభిస్తారు: ఖరీదైన పనికిరాని సమయం మరియు వస్తు వ్యర్థాలను నివారించడానికి ముందస్తు నిర్వహణ లేదా రెండేళ్లలోపు తిరిగి చెల్లించే స్మార్ట్ లైటింగ్/హీటింగ్ నియంత్రణలు.

ముందుకు చూడటం: ఏకీకరణ, ఐసోలేషన్ కాదు

కాబట్టి, AI వాస్తవికంగా స్థిరత్వాన్ని ఎలా పెంచుతుంది? ఇది మంచి ప్రాజెక్ట్‌ల కోసం మెరుస్తున్న, స్వతంత్ర AI ద్వారా కాదు. ఇది తయారీ, లాజిస్టిక్స్ మరియు శక్తి వంటి పరిశ్రమల యొక్క కార్యాచరణ సాంకేతిక స్టాక్‌లో క్రమంగా, తరచుగా అన్‌సెక్సీగా, ఏకీకరణ ద్వారా జరుగుతుంది. ఇది తయారు చేయడం ద్వారా స్థిరత్వాన్ని పెంచుతుంది వనరుల సామర్థ్యం గతంలో కనిపించని వ్యర్థ ప్రవాహాలను వెలికితీయడం ద్వారా మరియు మరింత అనుకూలమైన, ప్రతిస్పందించే వ్యవస్థలను ప్రారంభించడం ద్వారా కొలవదగిన మరియు చర్య తీసుకోదగినది.

భవిష్యత్తు, నా దృష్టిలో, పొందుపరిచిన AIలో ఉంది. నాణ్యతను కొనసాగించేటప్పుడు తక్కువ శక్తి వినియోగం కోసం దాని పారామితులను స్వీయ-సర్దుబాటు చేసుకునే పారిశ్రామిక యంత్రం లేదా లాజిస్టిక్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్ గురించి ఆలోచించండి, ఇది ఖర్చు మరియు సమయ పరిమితులకు అనుగుణంగా తక్కువ కార్బన్ షిప్పింగ్ ఎంపికను స్వయంచాలకంగా ఎంచుకుంటుంది. ఇది ఒక ప్రామాణిక లక్షణం అవుతుంది, ప్రత్యేక చొరవ కాదు. యోంగ్నియన్ ఉత్పత్తి స్థావరం వంటి ప్రదేశాలలో పని, దాని దట్టమైన తయారీదారుల నెట్‌వర్క్‌తో, ఈ సమగ్ర విధానాలకు సరైన పరీక్షా స్థలం.

చివరికి, AI ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, కానీ ఇది కేవలం ఒక సాధనం. స్థిరత్వానికి దాని సహకారం దానిని నిర్వహించే చేతులు మరియు వారు పరిష్కరించడానికి ఎంచుకున్న సమస్యల ద్వారా నిర్దేశించబడుతుంది. బూస్ట్ కాంక్రీటుపై కనికరంలేని దృష్టి, మెటీరియల్ మరియు శక్తి ప్రవాహాలలో పెరుగుతున్న లాభాల నుండి వస్తుంది, ఇప్పుడు మనం చివరకు సంగ్రహించగల మరియు అర్థం చేసుకోగల డేటా ద్వారా తెలియజేయబడుతుంది. ఇది ఆచరణాత్మక ప్రయాణం, ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్‌తో నిండి ఉంది, హైప్ సైకిల్‌కు దూరంగా ఉంది మరియు స్థిరమైన భవిష్యత్తు కోసం దాని నిజమైన విలువ సరిగ్గా ఇక్కడే నిర్మించబడుతోంది.