利用人工智能实现数据优先 什么让可持续发展成为热门话题

　　世界各地的许多组织正在改变能源来源，并采取行动减少整个运营过程中的产品浪费。然而，正确解决可持续发展目标并实现公司的期望需要更多的行动和报告。

　　人工智能(AI)可以成为希望为可持续可持续发展做更多事情的公司的主要资产。例如，为维护团队配备工具，通过改善对数据和分析的访问以及用于评估性能的创新监控和管理技术来提高机器效率。

　　采取数据优先的方法是征服这些目标的第一步。将这些工具直接应用到制造过程中，将创造前所未有的更可持续和高效的结果。

　　是什么让可持续发展成为热门话题?

　　关于气候变化及其对生命和整个地球的影响，有令人不安的预测。大大小小的公司，都根据其显著的碳排放量在解决这些问题方面发挥作用。全球最大的两百家公司发誓要到2040年实现净零排放。与这些承诺相反，一份报告向我们表明，许多公司没有采取足够的措施来维持他们的交易。

　　这篇文章的目标是揭示他们还能做些什么。

　　成为数据优先制造组织的好处

　　应用掌握公司数据的先进技术，通过多种方式帮助公司解决上述可持续性问题。

　　预测性维护使维护团队能够在最早的阶段发现机器和设备问题。传感器不间断地监控系统，以确保适当的压力水平、温度、湿度和排放量。任何从最佳水平移动都会提醒相应的部门。这种方法本身就允许公司采取行动并阻止机器完全失败，或者解决不代表可持续发展目标的测量。

　　许多公司正在投资数字孪生体，以描绘其制造业务的物理资产。数字孪生体增加了有关设备的智能，并协助进行任何必要的修复，以减少停机时间并延长机器的使用寿命。

　　由于部署创新技术，上面强调的积极方法对于公司发展和保持绿色至关重要 - 这是客户，投资者和地球上生活的基本属性。

　　360 度视图中的生产流程

　　360度视图使用AI绑定来自公司内每个相关数据源的知识。回报是可操作的见解，可帮助识别生产资产故障和操作条件。

　　数据的连接使公司能够清楚地了解整个生产过程中浪费时间和劳动力的地方，甚至突出了可以最大限度地减少原材料数量的地方。

　　结合感官数据，数字孪生分析和其他运营数据将为公司提供一个仪表板，其中包含与其可持续性基准相关的所有分析和见解。

　　通过监控技术重用资产

　　当与整个制造数据同时工作时，也可以执行对最佳维修和翻新周期的预测。结合预测性维护和数字孪生技术来检查最佳的可持续性水平，还可以准确、高效地预测设备的生命周期。

　　预测故障和水平偏差的能力使组织能够走上循环的道路。此路径包括在制造操作的其他区域重用整个供应链中的设备零件和部件。适当地评估设备组件可以扩展以前未考虑的制造资产的使用。企业可以通过回收零件、重复使用材料和减少停机时间，成倍地减少碳足迹。

　　大型组织在世界各地设有工厂和设施来制造他们的商品。仅在一家大型工厂实现循环利用，就会极大地影响可持续发展目标和成就。如果在整个供应链中实现，其他公司可以模仿其绿色制造工作的巨大根本性变化。

　　通过走向绿色和保持可持续性可以实现什么?

　　使用由感官数据和制造过程的360度视图驱动的智能技术，对于为可持续的未来铺平道路至关重要。通过监控和管理技术，企业可以信守承诺，继续努力实现更环保，同时提高效率水平。

　　采取行动和部署创新技术将为所有利益相关者提供实用价值，包括投资团体、员工和客户 -所有这些都始于人工智能，并将公司范围的数据和智能连接起来。