ווי טוט אַי בוסט סאַסטיינאַביליטי? 

ווען מענטשן פרעגן ווי אַי בוסט סאַסטיינאַביליטי, די באַלדיק געדאַנק אָפט דזשאַמפּס צו גרויס וויזשאַנז: אָפּטימיזינג גלאבאלע צושטעלן קייטן יבערנאַכטיק אָדער מאַדזשיקאַללי סאַלווינג קלימאַט מאָדעלינג. איך האָב געארבעט אויף דער ערד מיט מאַנופאַקטורינג און לאַדזשיסטיקס טימז, איך ווע געזען אַז די פאַקטיש פּראַל איז מער גראַניאַלער, אָפט מעסי און ווייַט פון אַ זילבער קויל. די מיסקאַנסעפּשאַן איז אַז אַי אַפּערייץ אין אַ וואַקוום - עס טוט נישט. זיין ווערט איז אַנלאַקט בלויז ווען עס איז דיפּלי עמבעדיד אין יגזיסטינג, אָפט באַטלאָניש, פּראַסעסאַז. עס איז ווייניקער וועגן ינטעליגענט אַלגערידאַמז און מער וועגן פּראַקטיש אַדזשאַסטמאַנץ צו מאַטעריאַל פלאָוז, ענערגיע קאַנסאַמשאַן און וויסט פּאַטערנז. זאל מיר גיין דורך אַ ביסל געביטן ווו דאָס אַקשלי פיעסעס אויס, און ווו עס מאל סטאַמבאַלז.

די באַטאָנען: ענערגיע און ריסאָרס אָפּטימיזאַטיאָן

נעמען אַ טיפּיש אינדוסטריעלע באַשטעטיקן, ווי אַ פאַסאַנער מאַנופאַקטורינג פאַבריק. די ענערגיע מאַסע איז נישט קעסיידערדיק; עס ספּייקס בעשאַס פאָרגינג אָדער היץ באַהאַנדלונג. מיר געארבעט מיט אַ קאָלעקטיוו אין אַ מעכירעס אין העבעי - טראַכטן פון די ינדאַסטריאַל קנויל אין Yongnian דיסטריקט - צו צעוויקלען לעפיערעך פּשוט מאַשין לערנען מאָדעלס אויף היסטארישע מאַכט קאַנסאַמשאַן דאַטן. דער ציל איז געווען ניט צו ריינווענט די פּראָצעס אָבער צו פאָרויסזאָגן פאָדערונג ספּייקס און וואַקלענ זיך ניט-קריטיש אַפּעריישאַנז. דער רעזולטאַט איז געווען אַ 7-8% רעדוקציע אין שפּיץ מאַסע טשאַרדזשיז, וואָס גלייַך שנייַדן טשאַד שפּור און קאָס. עס סאָונדס באַשיידן, אָבער אין וואָג, אַריבער הונדערטער פון אויוון און פּרעסעס, די קיומיאַלאַטיוו ווירקונג איז היפּש. די אַי דאָ איז נישט טראכטן; די מוסטער דערקענונג איז געווענדט צו אַ זייער טומלדיק, פאַקטיש-וועלט דאַטאַסעט.

ווו עס ווערט טריקי איז די דאַטן ינפראַסטראַקטשער. פילע געוויקסן, אפילו סייזאַבאַל אָנעס ווי האַנדאַן זיטאַ פאַסענער מאַנופאַקטורינג קאָו, לטד, האָבן לעגאַט SCADA סיסטעמען און מאַנואַל לאָגס. דער ערשטער כערדאַל איז געטינג ריין, צייט-סטאַמפּט דאַטן פון די קראָם שטאָק. מיר פארבראכט וואָכן נאָר באַשטעטיקן יקערדיק IoT סענסאָרס צו קאָרמען די מאָדעלס - אַ שריט אָפט גלאָסעד איבער אין גלאָסי ​​פאַל שטודיום. אָן דעם, קיין אַי מאָדעל איז נאָר אַ טעאָרעטיש געניטונג. די וועבזייטל https://www.zitaifasteners.com קען וויטרינע זייער פּראָדוקטן, אָבער די סאַסטיינאַביליטי געווינען כאַפּאַנז הינטער די סינז, אין די גריטי ינאַגריישאַן פון דאַטן סטרימז פון מאשינען וואָס זענען קיינמאָל דיזיינד צו רעדן צו יעדער אנדערער.

אן אנדער ווינקל איז מאַטעריאַל טראָגן. אין פאַסנער פּראָדוקציע, שפּול שטאָל איז פּאַנטשט און געשאפן. ברעקל איז באַשערט, אָבער אַי-געטריבן קאָמפּיוטער זעאונג סיסטעמען קענען איצט דורכקוקן רוי מאַטעריאַל פֿאַר חסרונות איידער סטאַמפּינג, און אפילו דינאַמיקאַללי סטרויערן קאַטינג פּאַטערנז צו מינאַמייז וויסט. מיר פּילאָט דעם מיט אַ שוטעף, און בשעת די אַלגערידאַם געארבעט, די ROI איז געווען נעגאַטיוו פֿאַר קלענערער פּעקל לויפט רעכט צו סעטאַפּ קאַמפּלעקסיטי. דאָס איז אַ קריטיש נואַנס: אַי פֿאַר סאַסטיינאַביליטי איז נישט יונאַווערסאַלי אָנווענדלעך; עס פאדערט אַ זיכער וואָג און אַפּעריישאַנאַל צייַטיקייַט צו באַצאָלן.

לאָגיסטיקס און די פאַרבאָרגן נעטוואָרק

טראַנספּאָרטאַטיאָן איז אַ מאַסיוו טשאַד ימיטער. דאָ, אַי ס ראָלע אין מאַרשרוט אַפּטאַמאַזיישאַן איז באַוווסט, אָבער די פאַקטיש-וועלט קאַנסטריינץ זענען וואָס מאַכן עס טשיקאַווע. פֿאַר אַ פאַבריקאַנט ליגן אַדוואַנטיידזשאַסלי לעבן די בעידזשינג-גואַנגזשאָו ראַילווייַ און נאַשאַנאַל שאָסיי 107, ווי זיטאַי, די קשיא איז ניט נאָר צו געפֿינען די שאָרטיסט וועג. עס איז וועגן קאַנסאַלאַדייטינג טייל לאָודז, פּרידיקטינג פּאָרט דילייז, און אפילו פאַקטאָר אין פאַקטיש-צייט פאַרקער און וועטער דאַטן צו רעדוצירן ליידיק צייט פֿאַר טראַקס. מיר ימפּלאַמענאַד אַ סיסטעם וואָס האט דאָס, און די ברענוואַרג סייווינגז אַוורידזשד אַרום 12%. אָבער, די רעקאַמאַנדיישאַנז פון די סיסטעם זענען מאל פארווארפן דורך דיספּאַטשערז וואָס טראַסטיד זייער דערפאַרונג איבער די אַלגערידאַם - אַ קלאַסיש מענטש-AI מיטאַרבעט אַרויסרופן.

ווייַטער פון רוץ, עס איז אַפּטאַמאַזיישאַן פון ינוואַנטאָרי. האלטן וידעפדיק ינוואַנטאָרי טייז אַרויף קאַפּיטאַל און פּלאַץ, און אָפט פירט צו וויסט (ספּעציעל פֿאַר קאָוטאַד אָדער באהאנדלט פאַסאַנערז מיט פּאָליצע-לעבן קאַנסערנז). פּרידיקטיוו מאָדעלס ניצן פארקויפונג דאַטן, סיזאַנאַל טרענדס און אפילו ברייטערער עקאָנאָמיש ינדאַקייטערז קענען פאַרשטייַפן ינוואַנטאָרי לעוועלס. איך צוריקרופן איין פּרויעקט ווו מיר רידוסט זיכערקייַט לאַגער מיט 15% אָן ינקריסינג לאַגער-אויס ריזיקירן. אָבער דער מאָדעל איז ניט ספּעקטאַקיאַלער ווען אַ פּלוצעמדיק רעגיאָנאַל פּאָליטיק יבעררוק דיסראַפּטיד די צושטעלן קייטן - עס איז נישט טריינד אויף אַזאַ שוואַרץ שוואַן געשעענישן. דאָס כיילייץ אַז אַי מאָדעלס זענען בלויז ווי גוט ווי די היסטארישע דאַטן זיי האָבן געזען; זיי געראַנגל מיט ראָמאַן סיסטעמיק שאַקס.

די עקסטענדעד צושטעלן קייט איז ווו עס ווערט ברייטערער. אַי קענען העלפֿן פּלאַן קייַלעכיק עקאנאמיע לופּס. פֿאַר בייַשפּיל, דורך אַנאַלייזינג די פּראָדוקט ליפעסיקלע דאַטן, עס קענען פאָרויסזאָגן ווען אַ פּעקל פון פאַסאַנערז פון אַ דיקאַמישאַנד זונ - פאַרם קען זיין בארעכטיגט פֿאַר שייַעך-נוצן אָדער ריסייקלינג, אַזוי רידוסינג די נויט פֿאַר צעלקע מאַטעריאַל. דאָס איז נאָך נייסאַנט, אָבער פּילאָט פּראַדזשעקס אין די אי.יו. עס באוועגט סאַסטיינאַביליטי פון בלויז עפעקטיווקייַט צו סיסטעמיק מיטל סייקלינג.

מאָניטאָרינג, רעפּאָרטינג און דורכזעיקייַט פּוש

סאַסטיינאַביליטי הייַנט ריקווייערז שטרענג מעזשערמאַנט. AI אַקסעלערייץ דראַסטיקלי ינווייראַנמענאַל מאָניטאָרינג. אַנשטאָט כוידעשלעך מאַנואַל אַדאַץ פון ימישאַנז אָדער ווייסטוואָטער, סענסער נעטוואָרקס מיט אַי אַנאַליטיקס קענען צושטעלן קעסיידערדיק גראַניאַלער דאַטן. מיר געהאָלפֿן שטעלן זיך אַ סיסטעם פֿאַר מאָניטאָרינג וואַלאַטאַל אָרגאַניק קאַמפּאַונד (VOC) ימישאַנז אין אַ פּלייטינג וואַרשטאַט. די אַי האט נישט נאָר מעסטן; עס יידענאַפייד קאָראַליישאַנז צווישן ספּעציפיש פּראָדוקציע באַטשאַז און ימישאַן ספּייקס, אַלאַוינג פּראָצעס אַדזשאַסטמאַנץ. דאָס טורנס העסקעם פון אַ קאָסט צענטער אין אַ מקור פון אַפּעריישאַנאַל ינסייט.

אָבער, דזשענערייטינג דאַטן איז איין זאַך; צוטרוי עס איז אן אנדער. עס איז אַ אָנגאָינג שפּאַנונג צווישן אַי-דזשענערייטאַד סאַסטיינאַביליטי מעטריקס און די נויט פֿאַר אַדיטאַבאַל, וועראַפייאַבאַל רעקאָרדס פֿאַר פראַמעוואָרקס ווי ESG ריפּאָרטינג. קענען רעגיאַלייטערז און ינוועסטערז צוטרוי אַן אַי ס קיצער פון טשאַד אַקאַונטינג? מיר זענען אין אַ פאַסע ווו אַי כאַנדאַלז די שווער ליפטינג פון דאַטן קראַנטשינג, אָבער מענטשלעך עקספּערץ זענען נאָך דארף צו וואַלאַדייט און טייַטשן. די געצייַג איז שטאַרק, אָבער עס האט נישט ריפּלייסט די נויט פֿאַר פאַכמאַן משפט.

אויף אַ מאַקראָו וואָג, אַי ינייבאַלז מער פּינטלעך טראַקינג פון טשאַד שפּור אַריבער קאָמפּלעקס צושטעלן קייטן. דורך סקרייפּינג און אַנאַלייזינג דאַטן פון סאַפּלייער פּאָרטאַלס, שיפּינג מאַניפעסץ און ענערגיע ביללס, עס קענען מאַכן אַ כּמעט פאַקטיש-צייט שפּור מאַפּע. פֿאַר אַ פירמע ווי Zitai, וואָס איז אַ טייל פון אַ וואַסט פּראָדוקציע באַזע, די וויזאַביליטי איז קריטיש פֿאַר דאַונסטרים קאַסטאַמערז אין אייראָפּע אָדער צפון אַמעריקע וואָס זענען אונטער דרוק צו באַריכט סקופּ 3 ימישאַנז. עס טורנס סאַסטיינאַביליטי פון אַ ווייג היסכייַוועס אין אַ קוואַנטיפייאַבאַל, געראטן קאָמפּאָנענט פון די געשעפט.

די פּיטפאָלז און אָוווערלוקט קאָס

דאָס איז נישט אַלע positive. די קאַמפּיוטיישאַנאַל פּרייַז פון טריינינג און פליסנדיק גרויס אַי מאָדעלס איז זיך אַן ינווייראַנמענאַל מאַסע. א פּרויעקט פאָוקיסט אויף שפּאָרן ענערגיע אין אַ פאַבריק מוזן וועגן די ענערגיע געניצט דורך די וואָלקן סערווערס טריינינג די מאָדעלס. אין אונדזער אַרבעט, מיר האָבן שיפטיד צו נוצן מער עפעקטיוו, ספּעשאַלייזד מאָדעלס אלא ווי ברוט-קראַפט טיף לערנען פֿאַר דעם זייער סיבה. מאל, אַ סימפּלער סטאַטיסטיש מאָדעל גיט איר 80% פון די נוץ מיט 1% פון די קאַמפּיוטיישאַנאַל אָוווערכעד. סאַסטיינאַביליטי דורך אַי מוזן זיין אַקאַונאַד פֿאַר זיין אייגענע שפּור.

עס איז אויך די ריזיקירן פון אָפּטימיזינג איין טייל פון אַ סיסטעם אויף די קאָסט פון אנדערן. מיר אַמאָל אָפּטימיזעד אַ פּראָדוקציע פּלאַן פֿאַר ענערגיע עפעקטיווקייַט, בלויז צו געפֿינען אַז עס געוואקסן די טראָגן אויף זיכער מכשירים, לידינג צו מער אָפט פאַרבייַט און פֿאַרבונדן מאַטעריאַל וויסט. א האָליסטיק מיינונג איז יקערדיק. אמת סאַסטיינאַביליטי איז נישט וועגן היגע מאַקסימאַ אָבער סיסטעם-ברייט ריזיליאַנס און מינימאַל גאַנץ פּראַל. אַי סיסטעמען דאַרפֿן צו זיין דיזיינד מיט מאַלטי-אַבדזשעקטיוו אַפּטאַמאַזיישאַן אין זינען, וואָס איז אַ באטייטיק האַרדער פּראָבלעם.

צום סוף, דער מענטש עלעמענט. ימפּלאַמענטינג אַי-געטריבן ענדערונגען ריקווייערז באָקע פּערסאַנעל, טוישן פאַרוואַלטונג און אָפט קאַפּיטאַל. פֿאַר פילע קליין און מיטל-סייזד ענטערפּריסעס אין די מאַנופאַקטורינג גאַרטל, די בילכערקייַט איז ניצל און סדר מקיים. די סאַסטיינאַביליטי אַרגומענט מוזן זיין קאַפּאַלד מיט אַ קלאָר, קורץ-צו-מיטל-טערמין עקאָנאָמיש נוץ. אַז ס וואָס די מערסט געראָטן פּיילאַץ איך ווע געזען אָנהייבן מיט נידעריק-כאַנגגינג פרוכט: פּרידיקטיוו וישאַלט צו ויסמיידן טייַער דאַונטיים און מאַטעריאַל וויסט, אָדער קלוג לייטינג / באַהיצונג קאָנטראָלס וואָס באַצאָלן צוריק אין אונטער צוויי יאָר.

קוקן פאָרויס: ינטעגראַטיאָן, ניט אפגעזונדערטקייט

אַזוי, ווי טוט אַי טאַקע בוסט סאַסטיינאַביליטי? עס איז נישט דורך בלענדיק, סטאַנדאַלאָנע אַי פֿאַר גוט פּראַדזשעקס. דאָס איז דורך זיין גראַדזשואַל, אָפט ונסעקסי, ינאַגריישאַן אין די אַפּעריישאַנאַל טעכנאָלאָגיע אָנלייגן פון ינדאַסטריז ווי מאַנופאַקטורינג, לאַדזשיסטיקס און ענערגיע. עס בוסץ סאַסטיינאַביליטי דורך מאכן מיטל עפעקטיווקייַט מעזשעראַבאַל און אַקטיאָנאַבלע, דורך ופדעקן וויסט סטרימז וואָס זענען פריער ומזעיק, און דורך געבן מער אַדאַפּטיוו, אָפּרופיק סיסטעמען.

די צוקונפֿט, אין מיין מיינונג, ליגט אין עמבעדיד אַי. טראַכטן פון אַן ינדאַסטריאַל מאַשין וואָס זיך-אַדדזשוסט זיין פּאַראַמעטערס פֿאַר מינימאַל ענערגיע נוצן און האַלטן קוואַליטעט, אָדער אַ לאַדזשיסטיקס פּלאַטפאָרמע וואָס אויטאָמאַטיש סאַלעקץ די לאָואַסט טשאַד שיפּינג אָפּציע וואָס טרעפן קאָס און צייט קאַנסטריינץ. עס ווערט אַ נאָרמאַל שטריך, נישט אַ באַזונדער איניציאטיוו. די אַרבעט אין ערטער ווי די Yongnian פּראָדוקציע באַזע, מיט זיין געדיכט נעץ פון מאַניאַפאַקטשערערז, איז אַ שליימעסדיק טעסטינג ערד פֿאַר די ינאַגרייטיד אַפּראָוטשיז.

אין די סוף, אַי איז אַ שטאַרק געצייַג, אָבער דאָס איז נאָר אַ געצייַג. זיין צושטייַער צו סאַסטיינאַביליטי איז דיקטייטיד דורך די הענט וואָס פירן עס און די פראבלעמען וואָס זיי קלייַבן צו סאָלווע. די בוסט קומט פון אַ רילענטלאַס פאָקוס אויף באַטאָנען, ינקראַמענטאַל גיינז אין מאַטעריאַל און ענערגיע פלאָוז, ינפאָרמד דורך דאַטן וואָס מיר קענען איצט לעסאָף כאַפּן און פֿאַרשטיין. דאָס איז אַ פּראַקטיש נסיעה, פול פון פּראָצעס און טעות, ווייַט אַוועק פון די כייפּ ציקל, און דאָס איז פּונקט ווו זיין פאַקטיש ווערט פֿאַר אַ סאַסטיינאַבאַל צוקונפֿט איז געבויט.