スマート製造とAIが環境にどのように役立つか

スマート製造とAIが環境にどのように役立つか

製造業からの温室効果ガス排出を削減する方法は複数あります。

製造業におけるデジタルデータの使用による炭素排出量の削減

1765 年に始まった第一次産業革命では、石炭を利用して商品の生産と製造の方法を変え、経済を変革しました。これに続いて、1870 年に天然ガスによる第二次産業革命が起こり、その後 1969 年に原子力エネルギーによる第二次産業革命が起こりました。

現在、私たちは化石燃料から太陽光や風力などの再生可能エネルギー源への移行が進む第四次産業革命を推進しています。これらの革命は、製造業のエネルギー依存がいかに急速に変化しているかを示しています。現在、インダストリー 4.0 は、製造業が再生可能エネルギーの使用による温室効果ガスの排出を削減するのに役立っています。

インダストリー 4.0 は生産の運営方法を変えていますが、再生可能エネルギーの使用はデジタル革命の副産物です。インダストリー 4.0 の原動力は、デジタル テクノロジーの急速な発展にあります。

インダストリー 4.0 は、生産プロセスをネットワーク化し、価値の創造とリアルタイムの最適化を可能にするサイバーフィジカルシステムを構築します。この革命を推進する主な要因は、人工知能と機械学習の進歩です。人工知能には、サイバーフィジカルシステムから収集されたデータを使用する複雑なアルゴリズムが含まれており、それによって「スマート製造」が可能になります。

インダストリー 4.0 が製造業に与える影響は計り知れないものになるでしょう。業務を自動的に最適化して利益率を高めることができるほか、人工知能やスマート製造の活用によって排出量も削減できるからです。

排出量を削減するための第一歩は常に理解することです。生産プロセスからの排出量を削減するために、企業はまず自社の排出量を把握する必要があります。したがって、温室効果ガス排出量のベースラインを定量化することが重要です。スマート製造では、電気、ガス、水道の使用量などのユーティリティデータの収集を自動化することで、このプロセスを簡素化できます。

さらに、AI ベースのツールは、企業のサプライチェーン内でのスコープ 3 排出量の確立に役立ちます。スマート製造プロセスはモノのインターネットにデジタルツインを組​​み込むため、サプライチェーン全体をデジタルツインでモデル化してデータ収集を簡素化できます。

ベースラインが計算されると、スマート製造ではデジタルツインの最適化や予測メンテナンスなどの方法を使用して排出量を削減できます。それぞれのアプローチは、スマート製造の未来を浮き彫りにします。まず、デジタル ツインの最適化により、産業プロセスの仮想コピーが可能になり、最も効率的なパフォーマンスに簡単に最適化できるようになります。デジタル ツインにより、より多くのテストと反復が可能になり、利益と炭素削減戦略に基づいたスマートな戦略を作成できます。また、予測メンテナンスにより、不必要なメンテナンス作業を回避することで、コストと二酸化炭素排出量を削減できます。

予測メンテナンスは、企業が定期的なメンテナンスを実行したり、壊れた機器を修理したりするコストを節約できるため、人気が高まっています。 AI ベースのツールは機械学習を使用して、過去のセンサー データが過去のメンテナンス レコードにどのようにマッピングされるかを理解します。機械学習アルゴリズムを履歴データを使用してトレーニングすると、工場内のリアルタイムのセンサー読み取り値に基づいて、メンテナンスが必要になる時期を正確に予測できるようになります。予測メンテナンスにより、現在使用中の機械の摩耗を正確にシミュレートできます。

私たちは、エネルギー需要の削減、材料や水などの資源の使用の削減など、需要の削減について考える必要があります。これらすべての種類の需要を削減することで、炭素排出量が削減されます。もちろん、私たちは、費やす時間や使用するスペアパーツの削減、保守性の向上、ダウンタイムの削減、人的資源の活用の最適化など、効果的な保守プログラムを望んでいます。

産業連携

持続可能性の観点から言えば、ある業界では廃棄物とみなされるが、別の業界では使用可能な材料になる可能性のある材料を使用することも選択肢の 1 つです。これはエネルギーにも当てはまり、プロセス材料が製造施設から失われる可能性がある一方で、これらの材料は回収され、プロセスまたは施設に隣接するエリアを加熱するために使用される可能性があります。これが産業の相乗効果です。廃棄物の利用や再利用は循環型経済の一部です。材料はもはや廃棄物ではなく資源とみなされ、産業の相乗効果は自社の業務内でのリサイクル、再利用、再利用だけにとどまらず、より広いコミュニティやより幅広い側面を考慮する必要があります。

このため、会社や町外の人々との協力が必要になります。

産業連携を促進するための施策は数多くあります。これらの対策により、産業廃棄物管理システムが改善され、廃棄物が埋め立て地に送られることがなくなりました。こうした取り組みは雇用を創出することもできますが、参加企業の多様なネットワークと経営陣の賛同が必要です。

国家産業共生プログラム

世界初の国家産業共生計画は国家産業共生計画です。これはスコットランド、ウェスト・ミッドランズ、ヨークシャー・ハンバーサイドの 3 つのパイロット計画から始まり、現在までに世界 20 か国が国レベルまたは地域レベルでこのモデルを採用しています。参加企業は4,700万トンの産業廃棄物を埋め立て地から転用し、10億ポンドの新たな売上を生み出しました。炭素排出量は 4,200 万トン削減され、廃棄、保管、輸送、調達コストの削減によりコストが節約されました。

西ケープ州産業共生プログラムは、産業共生を促進するアプローチに基づいています。 WISP は、2013 年に南アフリカの西ケープ州政府によって開始されました。当社には、産業共生ネットワークの構築にフルタイムで取り組む、国際的に相乗効果を発揮する訓練を受けた人材のチームがあります。十分に活用されていないリソースを発見し、企業にビジネスチャンスをもたらすことができます。

コミュニティ リソース情報サポート プラットフォーム (CRISP) は、革新的なリソース活用ソフトウェアの設計と試験運用を目的とした革新的なプロジェクトです。したがって、デジタルデータを使用して炭素排出量を削減することは、産業の相乗効果と一致します。

相乗効果により、化石燃料を使わず再生可能エネルギーを使用するスマート製造との統合も実現できます。これにより、クリーンな製造と低炭素都市計画の大幅な変化の可能性をより明確に把握できるようになります。

都市の工業化という観点からは、インテリジェントな製造業だけでなく、産業が立地する都市も重要です。革新的な変化を通じて、都市と産業は徹底的なインフラ整備と体系的な炭素削減のためのソリューションを提供しています。都市の文脈では、産業の変革が都市開発を先導し、スマートテクノロジーの導入が都市内の温室効果ガスを削減する解決策をもたらす可能性があります。

都市は世界の温室効果ガス排出量の約 70% を占めており、気候変動に大きく貢献しています。欧州委員会の関連規制によれば、都市内の温室効果ガス排出量は、都市交通網の改良、給水システムの改良、環境に優しい水処理施設、エネルギー効率の高い建物の導入によって監視および削減できる。

国連が定めた持続可能な開発目標では、都市とその気候変動への影響を、脅威ではなく機会を提供するために再構築し、適応させる必要があることが認識されています。しかし、都市の複雑さを考えると、変化を必要とする領域を特定するには、さまざまなガバナンス アプローチからの洞察が必要です。

製造業は、産業の継続的な成長と発展のための環境的および社会的機会を提供します。経済的な観点から見ると、工業製造業の影響は、都市労働者の雇用機会から、地域社会やインフラに価値をもたらす商品やサービスの創出に至るまで、都市開発に歴史的に多大な利益をもたらしてきました。

業界内で現在の製造プロセスを採用することで、都市にもたらされる利益は莫大であり、環境、社会、政府にとって、より良心的で持続可能な生活様式を示す機会が提供されます。

公共交通機関、建物の建設、道路インフラなどの都市の側面は、製造業に合わせて適応および開発できます。車で移動する労働者は、路面電車、バス、電車などの低炭素インフラを利用することで、排出量と自身の生活費を削減できます。スマート製造を中心に都市を開発すれば、汚染や混雑は過去のものとなるでしょう。

しかし、都市に根本的な変化をもたらすためには、社会における公的、民間、市民の主体間の協力のレベルを認識することが重要です。これを認識することが、製造施設、工場、産業ユニットに沿った将来の都市モデルの新たな潜在的な道筋を開発し、創造するための第一歩です。​

<<:  2022年のNature年次指数が発表され、最も急成長した50の機関のうち31は中国の機関です。

>>:  サイバーセキュリティにおける人工知能の役割

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

Google Brain のディープラーニングと TensorFlow の過去と現在を分析

ディープラーニングの歴史において、ニューラルネットワーク方式が有効になり始めたのは1980~1990...

ガートナー: 2024 年の主要な戦略的テクノロジー トレンド

2024 年までに、AI は企業で主流となり、クラウド サービス、セキュリティ、持続可能性も影響力を...

「AIGC+」|新たなマーケティングパラダイム:AIGCは海外進出企業にとって「新たな武器」となり得るか?

わずか 1 年で、AIGC がもたらした業界を変革するアプリケーションは、徐々に人々の生活の隅々に浸...

...

中国で自動運転元年となるのは何年でしょうか? 2021年かも

インテリジェント化は将来の自動車発展の基本的な方向であり、自動運転技術は将来の自動車発展の重要な最先...

2021年にデータセンターに起こる変化と傾向

2020 年は、IT プロフェッショナルがインフラストラクチャを管理およびプロビジョニングする方法を...

マイクロソフトの面接アルゴリズムに関する 4 つの質問

(1)要素が0から65535までの任意の数値であり、同じ値が繰り返し出現しない整数列。 0 は例外で...

AI + リアルタイム監視技術が公共サービスを改善する10の方法

石油やガスの価格変動、運用コストの増加、サイバー/物理的な脅威の増大により、公益事業会社はセキュリテ...

米連邦裁判所、AIが生成した芸術作品は著作権で保護できないと判決

米連邦地方裁判所のベリル・A・ハウエル判事は金曜日、AIによって生成された芸術作品は著作権保護を受け...

人工知能の発展の潮流の中で、数学教育はどこに向かうべきでしょうか?

[[228737]] 「人工知能(AI)」という言葉は、誰もがよく知っていると思います。この業界で...

YouTubeの有名人動画を機械学習で分析したら、視聴数急増の秘密が分かった

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

AIエンジニアリングのためのJavaScriptツールトップ5

多くの人が驚くことに、Web 開発の分野で常に人気がある JavaScript は、大規模言語モデル...

最大速度アップは20億倍! AIが物理シミュレーションエンジンに革命を起こす

[[422090]]オックスフォード大学の研究によると、機械学習モデルは従来の物理ソルバーに比べて物...

【ディープラーニング連載】畳み込みニューラルネットワークの徹底解説(第2回)~畳み込みニューラルネットワークを手書きで書いてみる~

前回の記事では、畳み込みニューラルネットワークの基本原理について、いくつかの基本層の定義、動作ルール...

...