全球需求增长与环境挑战
世界人口众多，资源需求巨大。约 80 亿人需要衣食住行，且对汽车、电脑、玩具等商品的需求随时间持续增长。不幸的是，这也意味着更多的污染随之而来。
2000 年至 2020 年间，全球化石燃料燃烧和工业过程释放的二氧化碳排放量上升了约 35%。随着气候变化影响显现，各国政府及公众期望制造业带来有意义的变革。
可持续制造旨在以最小化环境影响的方式生产商品，包括减少能源和自然资源消耗。若不采取行动，问题将日益恶化。值得庆幸的是，当今技术已准备好应对未来消费增长。通过预测性维护工具并优先考虑机器健康和工艺健康，制造商可迈向可持续发展。
可持续制造的障碍
制造业领导层面临的主要挑战在于利润微薄。研究发现，由于设备效率低下，平均制造商在能源消耗上损失 12-15%。
这种浪费加剧了污染问题。例如，计算饮料制造的碳排放时，不仅需考虑成品，还需计入次品。最“可持续”的选择虽是停止生产，但这显然不可行。人们依赖制造产品，因此制造商必须克服困难，实现更可持续的生产。
提高可持续性需在设备、知识和培训等多领域投资，使制造商陷入两难：升级成本高昂，但不升级将失去道德竞争力和市场优势。
现实是我们需要这个行业。美国环保署（EPA）等机构正专注于帮助制造商在后疫情时代重建强大且可持续的基础设施。但可持续制造企业如何保持盈利？
在盈利的同时实现制造业的可持续性
制造业涉及大量复杂机械，需精确校准以执行指令，从而规模化完成动态任务。这正是人工智能（AI）发挥关键作用之处——将数据洞察提升至超越人类局限的水平。
专为制造业构建的 AI 既能提供生产线全局视图，又能深入剖析内部运作。若实施得当，AI 可作为决策支持工具，审视所有流程并持续学习改进。通过将专用 AI 应用于生产线，制造商每分钟可获得数千次复杂计算结果。
借助合适算法处理数据，制造商能获得关于运营关键问题的有力洞察：机器何时可能故障？哪些部件最关键？最佳运行方式是什么？拥有这些答案可提升整线效率，同时提高生产健康和安全水平。采用制造业 AI 解决方案，相当于获得了解决超复杂问题的“作弊码”。
AI 不仅助力可持续制造设计，还能主动监控机器以实现预测性维护。通过传感器持续监控机器健康状况，提供各组件性能的实时洞察；而工艺健康则允许优化质量、产量、浪费等指标，同时将停机时间降至最低。随着工厂不断优化，浪费和污染量自然减少。
有了 AI 支持，生产健康变得可实现。随着机器运行更佳，利润率增长，从而为可持续性的可扩展投资提供空间。以下是现在即可实施的三个步骤。
1. 超越传统思维模式
想象一项不可能任务：在不使用 AI 的情况下既实现可持续又保持盈利。通常，解决方案是忽视可持续性，因为其后果具有滞后性。但问题从未消失，只会继续成为企业障碍。
掩耳盗铃是逃避策略而非经营之道。我们的思维方式必须与技术同步进化。AI 赋能的机器健康和工艺健康始终能在可持续性与盈利能力之间找到完美平衡。虽目标动态变化，但 AI 洞察意味着无需妥协。
2. 创建变革管理流程
一旦高管看清可能性，就需规划未来 20 年的路线图。下一代团队将以全新方式工作，变化是商业中唯一的保证。每位制造商都需要一个坚实、文档完善的变革管理流程。
AI 洞察速度极快，变化可能瞬息发生，易让团队不知所措。确保全员充分准备至关重要。坚实的变革管理流程将帮助团队更快适应，减少说服时间，更多聚焦真正的创新。
3. 利用现有工具
生产变更是不可避免的，AI 可在此过渡中提供帮助。稳固的平台可跟踪资产以优化资源。随着公司扩张，易忽视现有可用工具，导致昂贵的重复投入。
制造业可持续性并非新概念，正确的软件解决方案可优化任何在用设备。AI 和机器学习不仅是未来，现已上市并被广泛使用，且比十年前先进得多。
向可持续制造转型宜早不宜迟。欧洲法规正在收紧，美国跟进只是时间问题。事实上，后疫情时代全球法规迅速变化，二氧化碳排放始终处于立法议程首位。
开始（或继续）向制造业可持续性转型，可能是你今天所做的最重要的事情。
作者简介
Liran Akavia 是一位专注于 AI 和制造领域的连续创业者。他是 Seebo 的联合创始人兼前首席运营官，目前担任 Process Health 的销售副总裁，任职于 Augury。这是一家数字机器健康公司，致力于构建一个人们总能信赖关键机器的未来。