可持續(xù)環(huán)境發(fā)展的進(jìn)展是當(dāng)今世界上最迅速出現(xiàn)的需求,企業(yè)希望盡量減少浪費(fèi)和保護(hù)資源,為綠色未來做準(zhǔn)備。在所有有可能改變這些目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的技術(shù)中,人工智能是最重要的。然而,這不僅僅是要采用技術(shù),還需要明確的戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)變革和促進(jìn)創(chuàng)新的文化。

通過大赦國際確定可持續(xù)性機(jī)會(huì)

大多數(shù)業(yè)務(wù)流程中隱藏的低效率難以發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致資源浪費(fèi)、成本增加和環(huán)境影響。發(fā)現(xiàn)這些現(xiàn)象的傳統(tǒng)方法包括人工分析和地面觀測,這些都不足以解決復(fù)雜的系統(tǒng)。人工智能通過幫助分析大量數(shù)據(jù)集和揭示模式來填補(bǔ)這一空白。它還可以確定哪些領(lǐng)域的改進(jìn)可以產(chǎn)生最顯著的影響。

以供應(yīng)鏈管理為例。物流經(jīng)理總是懷疑在運(yùn)輸路線或能源密集型倉庫業(yè)務(wù)中可能存在效率低下的情況。嗯,手動(dòng)驗(yàn)證需要大量的時(shí)間和資源。人工智能可以在很短的時(shí)間內(nèi)完成完整的分析,并通過大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),找出整個(gè)供應(yīng)鏈的具體瓶頸或客戶下降的范圍。通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以迭代不同的情況,通過這種優(yōu)化路線、提高燃料效率或錯(cuò)開交付事件次數(shù),可以確定可能的排放量減少的數(shù)量。

AI可以擁有分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)記錄的生產(chǎn)工具,以發(fā)現(xiàn)從過度使用原材料到能源損失和機(jī)器停機(jī)等浪費(fèi)的過程。這些人工智能工具有助于預(yù)測性維護(hù),確保服務(wù)設(shè)備在故障前獲得服務(wù),從而減少能源和防止浪費(fèi)的中斷。使用人工智能進(jìn)行這種類型的分析,企業(yè)可以改變其業(yè)務(wù)運(yùn)作,并有明確的可持續(xù)性途徑。

利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能地圖確定目標(biāo)的優(yōu)先次序

企業(yè)通常必須應(yīng)對一系列可持續(xù)性挑戰(zhàn),如削減、減少碳足跡、精簡生產(chǎn)或優(yōu)化供應(yīng)鏈。然而,并非所有目標(biāo)都同樣重要。相反,公司需要對涉及有限資源和最少時(shí)間的努力進(jìn)行優(yōu)先排序。這就是人工智能進(jìn)入圖片的地方。

大赦國際通過量化機(jī)會(huì)和提出可行建議,幫助各組織規(guī)劃其可持續(xù)性的戰(zhàn)略優(yōu)先事項(xiàng)。例如,不同部門的能量消耗數(shù)據(jù)可以插入一個(gè)人工智能模型,該模型可以識別蜘蛛的咬傷,因?yàn)樗亲罡叩?并且可以在不影響生產(chǎn)力的情況下減少它。對于希望減少排放量的公司也是如此。AI可以出口低效率的路線配置中的機(jī)動(dòng)車輛,并提供替代品,如電動(dòng)車輛或優(yōu)化裝運(yùn)時(shí)間表。

數(shù)字雙生技術(shù)也有令人興奮的前景,這是人工智能的一個(gè)令人興奮的應(yīng)用。除其他外,組織可以在現(xiàn)實(shí)世界中模擬其業(yè)務(wù)。例如,一個(gè)制造公司可以在事件發(fā)生前就可持續(xù)性結(jié)果進(jìn)行數(shù)字化的改變過程或新的設(shè)備配置;因此,它可以降低風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)將資源用于已知的具有一些好處的頂級戰(zhàn)略。

隨著大赦國際評估和確定目標(biāo)的優(yōu)先次序,各公司將有針對性地取得可衡量的成果,以便在其可持續(xù)性舉措中考慮其各種融合努力。

變革管理在采用AI中的作用

AI有很多可以提供的東西,但在轉(zhuǎn)型過程中,如果沒有組織去適應(yīng)它,它是不會(huì)提供的。嵌入人工智能促進(jìn)可持續(xù)性不僅僅是一種技術(shù)變革;它改變了工作的方式、所涉及的過程,甚至組織的文化。因此,為了確保AI有準(zhǔn)確的交付成果,整個(gè)組織都必須進(jìn)行變革管理。

這一變化的一個(gè)重要組成部分是整個(gè)組織的主要利益攸關(guān)方的支持。這包括了從領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)到前線員工的所有人,他們都必須了解人工智能將如何促進(jìn)可持續(xù)性,以及如何將其融入到工作中。開放、雙向的交流對建立信任和促進(jìn)協(xié)作至關(guān)重要。

例如,由于安裝人工智能系統(tǒng)是為了提高生產(chǎn)效率,各組織也需要運(yùn)行培訓(xùn)項(xiàng)目,使員工能夠使用這些技術(shù)。因此,員工應(yīng)該很舒服地解釋人工智能的見解,并將其納入日常工作流程。講習(xí)班和試點(diǎn)項(xiàng)目可能有助于幫助工人親眼看到人工智能將如何改進(jìn)他們的工作,使其不那么乏味。

業(yè)務(wù)管理小組在就由行動(dòng)倡議提出的建議采取行動(dòng)方面也可發(fā)揮重要作用。這可能需要重新組織流程,建立新的標(biāo)準(zhǔn),或者根據(jù)AI的洞察力設(shè)定性能目標(biāo)。對執(zhí)行和持續(xù)支持采取有管理的辦法,使通過大赦國際實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性的途徑盡可能無縫和可持續(xù)。

可持續(xù)人工智能:解決能源悖論

雖然人工智能系統(tǒng)有許多優(yōu)點(diǎn),但一個(gè)缺點(diǎn)是其能源強(qiáng)度,這可能導(dǎo)致對其環(huán)境足跡的擔(dān)憂。例如,訓(xùn)練復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能需要大量的電力在開始使用時(shí),這是一個(gè)矛盾的許多企業(yè)努力尋求一個(gè)有效的人工智能解決方案,同樣可持續(xù)。

最好的行動(dòng)原因是生態(tài)的人工智能模型.例如,經(jīng)過培訓(xùn)的人工智能模型消耗的能量比從根本上訓(xùn)練新的模型要少得多。光算法和為性能優(yōu)化的云基礎(chǔ)設(shè)施可以進(jìn)一步減少資源消耗。企業(yè)可以更進(jìn)一步,通過使用人工智能來維持消費(fèi)模式,確保最小的環(huán)境負(fù)面影響。

例如,這類公司可以使用人工智能實(shí)時(shí)監(jiān)控能源消耗,并調(diào)整數(shù)據(jù)中心的冷卻過程,以提高效率。同樣,人工智能可以監(jiān)測制造廠整個(gè)過程的消費(fèi)模式,并建議改變過程以消除廢物。簡而言之,只要人工智能創(chuàng)造出更可持續(xù)的人工智能系統(tǒng),即使面對這一挑戰(zhàn),環(huán)境的長期目標(biāo)也能實(shí)現(xiàn)。

結(jié)論

事實(shí)上,它有可能改變各組織對可持續(xù)性的整體做法,改變它們對效率低下、目標(biāo)分層、轉(zhuǎn)型變革和負(fù)責(zé)任的實(shí)施等問題的看法。人工智能本身為任何渴望更環(huán)保未來的組織提供了完整的解決方案。

采用可持續(xù)的人工智能必須克服許多障礙,但這些障礙只能通過戰(zhàn)略思維、適應(yīng)性和可衡量的結(jié)果才能實(shí)現(xiàn)。通過將人工智能作為企業(yè)的創(chuàng)新工具,各組織將減少其環(huán)境足跡,同時(shí)優(yōu)化資源,并引導(dǎo)人們走向更聰明、更可持續(xù)的世界。

這些組織將在迅速變化的環(huán)境中蓬勃發(fā)展,塑造技術(shù)的未來,最終將是可持續(xù)的。