Paano pinapalakas ng AI ang sustainability? 

Kapag nagtanong ang mga tao kung paano pinalalakas ng AI ang sustainability, ang agarang pag-iisip ay madalas na tumalon sa mga dakilang pangitain: pag-optimize ng mga pandaigdigang supply chain sa magdamag o mahiwagang paglutas ng pagmomolde ng klima. Dahil nagtrabaho sa lupa kasama ang mga koponan sa pagmamanupaktura at logistik, nakita ko na ang tunay na epekto ay mas butil-butil, kadalasang magulo, at malayo sa isang pilak na bala. Ang maling kuru-kuro ay ang AI ay gumagana sa isang vacuum-hindi ito gumagana. Maa-unlock lang ang value nito kapag malalim itong naka-embed sa mga kasalukuyang proseso, kadalasang hindi mahusay. Ito ay mas kaunti tungkol sa mga matalinong algorithm at higit pa tungkol sa mga praktikal na pagsasaayos sa mga daloy ng materyal, pagkonsumo ng enerhiya, at mga pattern ng basura. Hayaan akong maglakad sa ilang mga lugar kung saan ito aktwal na gumaganap, at kung saan kung minsan ay natitisod.

The Concrete: Energy at Resource Optimization

Kumuha ng tipikal na pang-industriya na setting, tulad ng isang fastener manufacturing plant. Ang pagkarga ng enerhiya ay hindi pare-pareho; ito ay nag-spike sa panahon ng forging o heat treatment. Nakipagtulungan kami sa isang team sa isang pasilidad sa Hebei—isipin ang industrial cluster sa Yongnian District—upang mag-deploy ng medyo simpleng machine learning na mga modelo sa makasaysayang data ng paggamit ng kuryente. Ang layunin ay hindi upang muling likhain ang proseso ngunit upang hulaan ang pagtaas ng demand at pagsuray-suray na mga hindi kritikal na operasyon. Ang resulta ay 7-8% na pagbawas sa mga singil sa peak-load, na direktang nagbabawas ng carbon footprint at gastos. Ito ay tunog katamtaman, ngunit sa sukat, sa daan-daang mga furnace at press, ang pinagsama-samang epekto ay malaki. Ang AI dito ay hindi nag-iisip; ito ay pattern recognition na inilapat sa isang napakaingay, real-world na dataset.

Kung saan ito nakakalito ay ang imprastraktura ng data. Maraming mga halaman, kahit na may kalakihan tulad ng Handan Zitai Fastener Manufacturing Co, Ltd., may mga legacy na SCADA system at manu-manong log. Ang unang hadlang ay ang pagkuha ng malinis, na-time-stamped na data mula sa shop floor. Ilang linggo lang kaming nagse-set up ng mga pangunahing IoT sensor para pakainin ang mga modelo—isang hakbang na kadalasang nababalot sa makintab na pag-aaral ng kaso. Kung wala ito, ang anumang modelo ng AI ay isang teoretikal na ehersisyo lamang. Ang website https://www.zitaifasteners.com maaaring ipakita ang kanilang mga produkto, ngunit ang sustainability gain ay nangyayari sa likod ng mga eksena, sa mahigpit na pagsasama ng mga stream ng data mula sa mga machine na hindi kailanman idinisenyo upang makipag-usap sa isa't isa.

Ang isa pang anggulo ay materyal na ani. Sa produksyon ng fastener, ang coil steel ay nasusuntok at nabuo. Ang scrap ay hindi maiiwasan, ngunit ang AI-driven na mga computer vision system ay maaari na ngayong suriin ang hilaw na materyal para sa mga depekto bago i-stamp, at kahit na dynamic na ayusin ang mga pattern ng pagputol upang mabawasan ang basura. Na-pilot namin ito sa isang partner, at habang gumagana ang algorithm, negatibo ang ROI para sa mas maliliit na batch run dahil sa pagiging kumplikado ng pag-setup. Ito ay isang kritikal na nuance: AI para sa sustainability ay hindi universal applicable; hinihingi nito ang isang tiyak na sukat at kapanahunan ng pagpapatakbo upang mabayaran.

Logistics at ang Nakatagong Network

Ang transportasyon ay isang napakalaking carbon emitter. Dito, kilalang-kilala ang papel ng AI sa pag-optimize ng ruta, ngunit ang mga hadlang sa totoong mundo ang dahilan kung bakit ito kawili-wili. Para sa isang tagagawa na may pakinabang na matatagpuan malapit sa Beijing-Guangzhou Railway at National Highway 107, tulad ng Zitai, ang tanong ay hindi lamang paghahanap ng pinakamaikling landas. Ito ay tungkol sa pagsasama-sama ng mga partial load, paghula ng mga pagkaantala sa port, at kahit na pagsasaalang-alang sa real-time na trapiko at data ng lagay ng panahon upang mabawasan ang idle time para sa mga trak. Nagpatupad kami ng isang sistema na gumawa nito, at ang pagtitipid ng gasolina ay nasa average na humigit-kumulang 12%. Gayunpaman, ang mga rekomendasyon ng system ay minsan ay tinanggihan ng mga dispatcher na nagtiwala sa kanilang karanasan sa algorithm—isang klasikong hamon sa pakikipagtulungan ng tao-AI.

Higit pa sa mga ruta, mayroong pag-optimize ng imbentaryo. Ang paghawak ng labis na imbentaryo ay nag-uugnay sa kapital at espasyo, at kadalasang humahantong sa pag-aaksaya (lalo na para sa mga pinahiran o ginagamot na mga fastener na may mga alalahanin sa buhay ng istante). Ang mga predictive na modelo na gumagamit ng data ng mga benta, mga seasonal na trend, at kahit na mas malawak na pang-ekonomiyang tagapagpahiwatig ay maaaring higpitan ang mga antas ng imbentaryo. Naaalala ko ang isang proyekto kung saan binawasan namin ang stock na pangkaligtasan ng 15% nang hindi tumataas ang panganib sa stock-out. Ngunit ang modelo ay nabigo nang husto nang ang isang biglaang pagbabago sa patakaran sa rehiyon ay nakagambala sa mga supply chain-hindi ito nasanay sa mga naturang kaganapan sa black swan. Itinatampok nito na ang mga modelo ng AI ay kasinghusay lamang ng makasaysayang data na kanilang nakita; nakikipagpunyagi sila sa mga nobelang systemic shocks.

Ang pinahabang supply chain ay kung saan ito nagiging mas malawak. Makakatulong ang AI sa pagdidisenyo ng mga circular economy loop. Halimbawa, sa pamamagitan ng pagsusuri sa data ng lifecycle ng produkto, mahuhulaan nito kung kailan maaaring maging available ang isang batch ng mga fastener mula sa isang na-decommission na solar farm para muling gamitin o i-recycle, kaya mababawasan ang pangangailangan para sa virgin na materyal. Ito ay nagsisimula pa rin, ngunit ang mga pilot project sa EU ay nag-e-explore nito. Inililipat nito ang pagpapanatili mula sa kahusayan hanggang sa sistematikong pagbibisikleta ng mapagkukunan.

Pagsubaybay, Pag-uulat, at ang Transparency Push

Ang pagpapanatili ngayon ay nangangailangan ng mahigpit na pagsukat. Ang AI ay lubhang pinabilis ang pagsubaybay sa kapaligiran. Sa halip na buwanang manu-manong pag-audit ng mga emisyon o wastewater, ang mga sensor network na may AI analytics ay maaaring magbigay ng tuluy-tuloy, butil-butil na data. Tumulong kami sa pag-set up ng isang sistema para sa pagsubaybay sa pabagu-bago ng isip na organic compound (VOC) emissions sa isang plating workshop. Ang AI ay hindi lamang sumukat; natukoy nito ang mga ugnayan sa pagitan ng mga partikular na batch ng produksyon at mga spike ng emisyon, na nagbibigay-daan para sa mga pagsasaayos ng proseso. Ginagawa nitong isang source ng operational insight ang pagsunod mula sa isang cost center.

Gayunpaman, ang pagbuo ng data ay isang bagay; iba ang pagtitiwala dito. Mayroong patuloy na tensyon sa pagitan ng AI-generated sustainability metrics at ang pangangailangan para sa naa-audit, nabe-verify na mga tala para sa mga framework tulad ng pag-uulat sa ESG. Maaari bang pagkatiwalaan ng mga regulator at mamumuhunan ang buod ng carbon accounting ng AI? Nasa yugto na tayo kung saan pinangangasiwaan ng AI ang mabigat na pag-angat ng data crunching, ngunit kailangan pa rin ng mga eksperto ng tao upang patunayan at bigyang-kahulugan. Ang tool ay makapangyarihan, ngunit hindi nito pinalitan ang pangangailangan para sa propesyonal na paghuhusga.

Sa isang macro scale, pinapagana ng AI ang mas tumpak na pagsubaybay sa carbon footprint sa mga kumplikadong supply chain. Sa pamamagitan ng pag-scrape at pagsusuri ng data mula sa mga portal ng supplier, mga manifest ng pagpapadala, at mga singil sa enerhiya, maaari itong lumikha ng malapit na real-time na footprint na mapa. Para sa isang kumpanyang tulad ng Zitai, na bahagi ng isang malawak na base ng produksyon, ang visibility na ito ay mahalaga para sa mga downstream na customer sa Europe o North America na nasa ilalim ng pressure na mag-ulat ng mga emisyon ng Saklaw 3. Ginagawa nitong sustainability mula sa isang malabong pangako sa isang nasusukat, pinamamahalaang bahagi ng negosyo.

Ang mga Pitfalls at Hindi Napapansin na mga Gastos

Hindi lahat positibo. Ang computational cost ng pagsasanay at pagpapatakbo ng malalaking modelo ng AI ay isang pabigat sa kapaligiran. Ang isang proyektong nakatuon sa pagtitipid ng enerhiya sa isang pabrika ay dapat na timbangin laban sa enerhiya na ginagamit ng mga cloud server na nagsasanay sa mga modelo. Sa aming trabaho, lumipat kami sa paggamit ng mas mahusay, espesyal na mga modelo sa halip na brute-force deep learning para sa mismong kadahilanang ito. Minsan, ang isang mas simpleng istatistikal na modelo ay nakakakuha sa iyo ng 80% ng benepisyo na may 1% ng computational overhead. Ang pagpapanatili sa pamamagitan ng AI ay dapat isaalang-alang ang sarili nitong footprint.

Mayroon ding panganib na i-optimize ang isang bahagi ng isang system sa kapinsalaan ng isa pa. Minsan ay na-optimize namin ang isang iskedyul ng produksyon para sa tipid sa enerhiya, para lamang makitang pinapataas nito ang pagkasira sa ilang partikular na tool, na humahantong sa mas madalas na pagpapalit at nauugnay na basurang materyal. Ang isang holistic na pananaw ay mahalaga. Ang tunay na sustainability ay hindi tungkol sa lokal na pinakamataas kundi sa buong system na katatagan at minimal na kabuuang epekto. Kailangang idisenyo ang mga AI system na may iniisip na multi-Objective optimization, na isang mas mahirap na problema.

Panghuli, ang elemento ng tao. Ang pagpapatupad ng mga pagbabagong hinimok ng AI ay nangangailangan ng mga bihasang tauhan, pamamahala ng pagbabago, at madalas, upfront capital. Para sa maraming maliliit at katamtamang laki na mga negosyo sa manufacturing belt, ang priyoridad ay ang kaligtasan at pagtupad sa order. Ang argumento sa pagpapanatili ay dapat na isama sa isang malinaw, panandalian hanggang katamtamang pang-ekonomiyang benepisyo. Iyon ang dahilan kung bakit ang pinakamatagumpay na piloto na nakita ko ay nagsisimula sa mababang-hanging na prutas: predictive maintenance para maiwasan ang magastos na downtime at materyal na basura, o matalinong mga kontrol sa pag-iilaw/pagpainit na magbabayad sa loob ng wala pang dalawang taon.

Looking Ahead: Integrasyon, Hindi Isolation

Kaya, paano tunay na pinapalakas ng AI ang sustainability? Ito ay hindi sa pamamagitan ng marangya, standalone AI para sa magagandang proyekto. Ito ay sa pamamagitan ng unti-unti, kadalasang hindi sexy, na pagsasama sa operational technology stack ng mga industriya tulad ng pagmamanupaktura, logistik, at enerhiya. Pinapalakas nito ang pagpapanatili sa pamamagitan ng paggawa kahusayan ng mapagkukunan nasusukat at naaaksyunan, sa pamamagitan ng pag-alis ng takip sa mga daloy ng basura na dati ay hindi nakikita, at sa pamamagitan ng pagpapagana ng higit pang adaptive, tumutugon na mga sistema.

Ang hinaharap, sa aking pananaw, ay nakasalalay sa naka-embed na AI. Mag-isip ng isang pang-industriya na makina na nagsasaayos ng sarili nitong mga parameter para sa minimal na paggamit ng enerhiya habang pinapanatili ang kalidad, o isang logistik na platform na awtomatikong pinipili ang pinakamababang carbon na opsyon sa pagpapadala na nakakatugon sa mga limitasyon sa gastos at oras. Ito ay nagiging isang karaniwang tampok, hindi isang hiwalay na inisyatiba. Ang trabaho sa mga lugar tulad ng Yongnian production base, kasama ang siksik na network ng mga manufacturer, ay isang perpektong lugar ng pagsubok para sa mga pinagsama-samang pamamaraang ito.

Sa huli, ang AI ay isang makapangyarihang tool, ngunit iyon lang—isang tool. Ang kontribusyon nito sa pagpapanatili ay idinidikta ng mga kamay na humahawak nito at ng mga problemang pinili nilang lutasin. Ang pagpapalakas ay nagmumula sa walang humpay na pagtutok sa konkreto, incremental na mga pakinabang sa mga daloy ng materyal at enerhiya, na alam ng data na sa wakas ay maaari na nating makuha at mauunawaan. Ito ay isang praktikal na paglalakbay, puno ng pagsubok at pagkakamali, malayo sa hype cycle, at doon mismo itinatayo ang tunay na halaga nito para sa isang napapanatiling hinaharap.