كيف يمكن للتصنيع باستخدام الذكاء الاصطناعي أن يقود مستقبلًا مستدامًا؟
Manoj Mehta
إن الاحتباس الحراري العالمي وتغير المناخ المرتبط به يشكلان النتيجة الأكثر إثارة للنقاش والتي تترتب على السلوكيات البشرية غير المستدامة. ولكن الاحتباس الحراري العالمي ليس سوى واحدة من المشاكل الناجمة عن الإفراط في استخدام مواردنا الطبيعية.
تشمل القضايا الأخرى المتعلقة بالاستدامة الإجهاد المائي، واستنزاف الغابات، والموارد الطبيعية النادرة والمواد غير القابلة للاسترداد، والإجهاد الجيوسياسي على سلاسل التوريد، والعمل غير المتكافئ. يجب معالجة كل هذه القضايا بشكل عاجل، بالإضافة إلى التخفيف من التأثير المتتابع لتحولات درجات الحرارة العالمية.
العديد من الشركات المصنعة التي التزمت بأهداف صافي الصفر تنتج تقارير بيئية واجتماعية وحوكمة “ESG” لقياس جهودها في تحسين الاستدامة. ومع ذلك، أظهر مسحنا الذي شمل 3000 مسؤول تنفيذي عبر الصناعات نقطتين بارزتين:
- أكثر من 40% من المستجيبين اعترفوا بعدم وجود توافق واضح بين الإفصاحات البيئية والاجتماعية والحوكمة “ESG” لأصحاب المصلحة والإجراءات القابلة للتتبع في استراتيجيتهم التجارية أو منتجهم.
- في أكثر من 60% من الشركات، يتم استهلاك بيانات ESG بشكل أساسي من قبل أصحاب المصلحة الخارجيين بدلاً من استخدامها في الأعمال لتوجيه الاستراتيجية.
بالنسبة إلى معظم الشركات، تعتمد تقارير البيئة والاجتماعية والحوكمة “ESG” بشكل كبير على البيانات الموحدة والمجمعة. هذه المعلومات تكون عامة جدًا وفي كثير من الأحيان متأخرة جدًا لإحداث تغييرات ذات مغزى في الاستدامة. ونتيجة لذلك، فإنها لا تساعد بشكل كبير في إحداث تغييرات ذات صلة بالاستدامة.
يجب أن يتغير ذلك. فكما تحتاج الشركات المصنعة إلى ضوابط مالية في الوقت الحقيقي، فإنها تحتاج أيضًا إلى أن تكون بيانات ESG الخاصة بها صورة موثوقة لعملياتها التجارية.
هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي.
يمكن لبيانات ESG المدفوعة بالذكاء الاصطناعي سد الفجوة بين الشركات المصنعة وأصحاب المصلحة. وكذلك يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الحوافز المالية لدفع التغيير المستدام، مما يؤدي إلى العديد من النتائج المرحب بها، بما في ذلك النقاط الأربع التالية.
أربع فرص بقيادة الذكاء الاصطناعي للتصنيع المستدام
1-تقليل النفايات المادية
من المحتمل أن يكون الاحترار العالمي – وهو كمية موثوقة من النفايات المادية التي تخلقها المجتمع البشري – مقدرًا بـ40 تريليون دولار، وتولد صناعة التصنيع 40% من هذه النفايات. ويجب على الشركات المصنعة معالجة هذا بالطرق التالية:
- إزالة المواد الخطرة والمؤثرة من خلال التقادم المخطط.
- تقليل استخدام المواد ذات الاستخدام الواحد والمواد الزائدة بشكل عام.
- تصميم المنتجات والخدمات مع مراعاة الاستدامة والدائرية وتقليل التأثير على الكوكب.
كل من هذه الأهداف يقدم فرصًا للشركات المصنعة لإنشاء إيرادات جديدة، وتقليل الإنفاق، وتطوير مسارات جديدة للمنتجات والتطبيقات التي نعتقد أنها قد تصل إلى فرصة سوقية بقيمة 4 تريليونات دولار.
البيانات الممكّنة بالذكاء الاصطناعي حاسمة هنا، حيث يمكن للتكنولوجيا تحديد الاستخدام غير الفعال للمواد حتى قبل أن يكون المنتج على خط الإنتاج. ويعد الذكاء الاصطناعي مهمًا بنفس القدر في تمكين عمليات التوريد الدقيقة للمواد الخام وإدارة الطاقة وتصميم نماذج خدمة جديدة.
2-دفع استراتيجيات انتقال الطاقة عبر سلسلة التوريد
يأتي ما يقرب من 60% من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الناتجة عن الأنشطة البشرية من التصنيع وعمليات النقل واللوجستيات المرتبطة به. وأحد أسباب هذه الانبعاثات العالية هو الطبيعة المنعزلة لسلسلة التوريد، مما يمنع الشركات المصنعة من تصور نهج متكامل لتقليل الانبعاثات القائمة على الوقود الأحفوري والانتقال إلى المصادر المتجددة.
هنا أيضًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي دورًا. ويمكن للتكنولوجيا إنشاء نماذج أداء عالمية باستخدام كميات من البيانات لم تكن ممكنة قبل بضع سنوات. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات المصنعة تحليل نماذج الإنفاق الخاصة بها والعمل بالشراكة مع قطاعات الشحن واللوجستيات، وهو ما يكسر تلك العزلة.
لتقليل الانبعاثات، يجب على الشركات المصنعة التعاون مع شركائها في اللوجستيات، وخاصة خطوط الشحن البحري. وتنقل صناعة اللوجستيات البحرية أكثر من 90% من التجارة العالمية. فقط من خلال العمل معًا يمكن تحسين العمليات، وتقليل الانبعاثات، وتحسين الاستدامة وزيادة الربحية.
كما ذكرنا سابقًا، فإن التقدم في الذكاء الاصطناعي يمهد الطريق للشركات المصنعة وشركاء سلسلة التوريد لتقليل الانبعاثات عن طريق تحليل مجموعات كبيرة من البيانات، بما في ذلك البيانات المتعلقة بمسارات الشحن، وأنماط الطقس وحركة المرور.
في شركة Cognizant، قمنا بإنشاء نظام استشاري ممكّن بالذكاء الاصطناعي لإحدى الشركات الرائدة عالميًا في مجال اللوجستيات البحرية. يساعد هذا النظام الشركة على تحسين استهلاك الوقود عبر أسطول مكون من أكثر من 70 سفينة، مما يحسن الكفاءة بأكثر من 7%. كما يعمل النموذج على تحسين حجز الشحن وإدارة عمليات الموانئ، مما يقلل من الحالات التي تندفع فيها السفن إلى الميناء لتجد نفسها تنتظر في الميناء حتى يصبح الرصيف متاحًا.
تعود هذه المكاسب بالنفع على شركة اللوجستيات والشركات المصنعة التي تعتمد عليها.
3-زيادة وعي المستهلك والطلب
عند القياس والإبلاغ عن انبعاثات النطاق 3، تقع على عاتق الشركات المصنعة مسؤولية زيادة قابلية إعادة تدوير منتجاتها وزيادة وعي المستهلكين. ومن الضروري أن تقلل الشركات المصنعة من الاعتماد على البلاستيك المستخدم لمرة واحدة في عالم ينتج 400 مليون طن من نفايات البلاستيك سنويًا ولا يعيد تدوير سوى 21% منها، على الأقل في الولايات المتحدة.
باستخدام النماذج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات المصنعة تصور تأثير المنتجات ونماذج نهاية العمر من خلال تحليل البيانات عبر دورات حياة العملاء. ويتيح تحليل اتجاهات السوق، وإرشادات العلامة التجارية، ودورات حياة المنتجات للشركات المصنعة، تصور تدفقات النفايات والسمات الأخرى للمنتج، مما يمكن أن يساعد في تحفيز التمايز التنافسي وخلق نماذج استخدام أكثر استدامة.
كما تقوم الشركات المصنعة بتعليم المستهلكين مباشرةً ما يجعل المنتجات أكثر استدامة وكيفية إعادة تدويرها بعد الاستخدام.
عملنا مع شركة تصنيع الملابس والألعاب لإنشاء استراتيجية بيانات ESG متكاملة لقياس خصائص استدامة سلسلة التوريد الخاصة بها. ستساعد هذه الاستراتيجية الشركة المصنعة على تعزيز ادعاءات المنتجات بشكل أفضل، وزيادة الوعي من خلال التسويق والإعلانات.
4-تقليل الاستغلال
تؤدي اقتصاديات التصنيع التقليدية – “اشترِ بثمن بخس، اصنع المزيد، بع بسعر عالٍ” – بشكل حتمي إلى استغلال الموارد والعمالة. لقد أظهرت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية الأخرى وعدًا في تطوير نماذج جديدة للمنتجات والخدمات تكون قابلة للتطبيق تجاريًا، ولكنها مزعزعة للأسس التقليدية بشكل جوهري.
لقد عملنا مع العملاء لتقليل استغلال الموارد والعمالة بالطرق التالية:
- نماذج الاستخدام الدقيق: الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والاستشعار عن بُعد وإنترنت الأشياء “IoT” قللت استخدام الطاقة والمواد الكيميائية في الزراعة وتربية الأحياء المائية بأكثر من 30%. وسمح ذلك لموردي الأعلاف والأسمدة بالانتقال من النماذج القائمة على الحجم إلى النماذج القائمة على العائد.
- نماذج ما بعد الزجاجة: باستخدام الذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء، وإدارة الأسطول في الوقت الفعلي، تمكنت شركات المشروبات من تقليل الانبعاثات الناتجة عن التبريد وشحنات الزجاج والماء من خلال إنشاء استراتيجيات توزيع جديدة للاستخدام في الضيافة والمنازل.
- أساطيل المعدات المتصلة: حل متكامل لإدارة الإجراءات الجراحية واللوازم الطبية المرتبطة بها قلل من نفايات المستشفيات من خلال استيعاب رؤى المخزون في الوقت الفعلي أثناء الجراحة. والنتيجة هي تقليل المعاملات المتعلقة بالطلبات وإدارة المخزون بأكثر من 70%.
مستقبل مستدام للتصنيع باستخدام الذكاء الاصطناعي
لن يحدث التغيير الحقيقي نحو عملية إنتاج واستهلاك دائرية إلا عندما تنفذ الشركات المصنعة نموذج أعمال مستدامًا وطويل الأجل. في النهاية، ليس السياسات هي التي تدفع نحو التغيير المستدام، بل السوق الحرة التي تخلق طرقًا جديدة لممارسة الأعمال.
إن تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات المؤسسة الأساسية من شأنه أن يدفع إلى اكتشاف الفرص التي تحد من الاستغلال وتقلل التكاليف، مع خلق كوكب أكثر صحة وتعزيز إمكانات سبل جديدة لنمو الأعمال والأداء.
المصدر: World Economic Forum