Manufactura y Cadenas de Valor

Cómo la IA puede impulsar un futuro sostenible en la manufactura

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Las aplicaciones de IA pueden indicar cambios operacionales en la manufactura que mejoran la sostenibilidad. Image: Getty Images/iStockphoto

Manoj Mehta
Head, Europe, Middle East and Africa, Cognizant Technology Solutions
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Este artículo es parte de: Centre for the New Economy and Society
  • Aunque el calentamiento global es un problema importante, otros retos de sostenibilidad, como la escasez de agua, la deforestación, el agotamiento de los recursos naturales y prácticas laborales injustas, también requieren atención urgente para mitigar los efectos más amplios del cambio climático.
  • La inteligencia artificial (IA) puede cerrar la brecha entre la información ambiental, social y de gobernanza (ESG) y estrategias empresariales viables. La IA puede ayudar a reducir el desperdicio de materiales, disminuir las emisiones y promover la concientización de los consumidores.
  • Las prácticas tradicionales de manufactura suelen conducir a la explotación de los recursos y de la fuerza laboral. Mediante aplicaciones de IA y tecnologías digitales, se pueden desarrollar nuevos modelos de productos y servicios comercialmente viables y disruptivos.

El calentamiento global y los escenarios asociados al cambio climático son los efectos más discutidos del comportamiento humano insostenible. Sin embargo, el calentamiento global es sólo uno de los problemas precipitados por el uso excesivo de nuestros recursos naturales.

Otros problemas de sostenibilidad son la escasez de agua, el agotamiento de bosques, recursos naturales escasos y materiales irrecuperables, el estrés geopolítico en las cadenas de suministro y la desigualdad laboral. Todos ellos deben abordarse con urgencia, además de mitigar el efecto cascada de los cambios de temperatura global.

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Muchas empresas del sector industrial se han comprometido con objetivos de cero emisiones netas y elaboran informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) para medir sus esfuerzos de mejora de la sostenibilidad. Sin embargo, nuestra encuesta a 3000 ejecutivos de distintos sectores pone de manifiesto dos datos contundentes:

  • Más del 40% de los encuestados admitieron que no existe una correspondencia clara entre los informes ESG disponibles para las partes interesadas y acciones trazables en la estrategia empresarial o de producto.
  • En más del 60% de las empresas, los datos ESG son consumidos principalmente por partes interesadas externas, en lugar de ser utilizados en el negocio para orientar la estrategia.

Para la mayoría de las empresas, los informes ESG se basan en datos estandarizados y agregados. Esta información es muy generalizada y muchas veces viene demasiado tarde para provocar cambios significativos en términos de sostenibilidad. En consecuencia, no contribuye de forma significativa a que se produzcan cambios relacionados con la sostenibilidad.

Esto tiene que cambiar. Al igual que el sector industrial necesita controles financieros en tiempo real, también necesita que sus datos ESG reflejen de manera fiable las operaciones empresariales.

Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial.

Los datos ESG basados en IA pueden acercar el sector a las partes interesadas. La IA puede identificar incentivos financieros para impulsar el cambio sostenible, lo que se traduce en una miríada de beneficios, entre ellos las cuatro siguientes oportunidades.

4 oportunidades para la manufactura sostenible con el uso de IA

1. Reducción del desperdicio de material

El potencial de calentamiento global -una cuantificación fiable de la cantidad de residuos materiales que genera la sociedad humana- se estima en 40 billones de dólares, y la industria manufacturera genera el 40% de ello. El sector puede y debe abordar esta cuestión de las siguientes maneras:

  • Eliminar los materiales peligrosos y nocivos a través de una obsolescencia programada.
  • Reducir el uso de materiales de un solo uso y el exceso de material en general.
  • Diseñar productos y servicios pensando en la sostenibilidad, la circularidad y la reducción del impacto planetario.

Cada uno de estos objetivos ofrece a la manufactura la oportunidad de generar nuevos ingresos, reducir los gastos y desarrollar nuevos productos y aplicaciones que, en nuestra opinión, podrían representar una oportunidad de mercado de 4 billones de dólares.

Los datos basados en IA son fundamentales en este caso, ya que la tecnología puede identificar el uso ineficiente de materiales incluso antes de que un producto esté en la línea de producción. La IA también es fundamental para permitir operaciones precisas de abastecimiento de materias primas, gestión de la energía y diseño de nuevos modelos de servicio.

2. Impulsar estrategias de transición energética en toda la cadena de suministro

Casi el 60% de las emisiones de dióxido de carbono producidas por el hombre proceden de la industria manufacturera y sus operaciones asociadas de transporte y logística. Una de las razones de estas elevadas emisiones es el carácter compartimentado de la cadena de suministro, que impide a las industrias visualizar un enfoque integrado para reducir las emisiones de origen fósil y realizar la transición a fuentes renovables.

También en este caso, la IA puede cumplir un papel. La tecnología puede crear modelos de desempeño global, utilizando volúmenes de datos inimaginables hace tan solo unos años. Gracias a la IA, las industrias pueden analizar sus modelos de gasto y trabajar en colaboración con los sectores marítimo y logístico, rompiendo esos silos.

Para reducir las emisiones, el sector manufacturero debe colaborar con sus socios logísticos, especialmente el transporte transatlántico. El sector de logística marítima transporta más del 90% del comercio mundial. Solo trabajando juntos podrán optimizar las operaciones, reducir las emisiones, mejorar la sostenibilidad y aumentar la rentabilidad.

Como se ha señalado anteriormente, los avances en IA están allanando el camino para que las industrias y sus socios de la cadena de suministro reduzcan emisiones mediante el análisis de grandes conjuntos de datos, incluidos datos sobre rutas de transporte, meteorología y patrones de tráfico.

En Cognizant hemos creado un sistema de asesoramiento basado en IA para una de las principales empresas de logística marítima del mundo. El sistema ayuda a la empresa a optimizar el consumo de combustible en una flota de más de 70 buques, mejorando la eficiencia en más de un 7%. El modelo también optimiza la reserva de carga y la gestión de las operaciones portuarias, reduciendo los casos en que los buques se apresuran a llegar a un puerto pero tienen que esperar a que haya atraques disponibles.

Estos avances benefician a la empresa logística y a las industrias que dependen de ella.

El cambio real hacia un proceso circular de producción y consumo sólo se producirá cuando el sector industrial aplique un modelo empresarial sostenible a largo plazo.

Manoj Mehta, Director, Europa, Oriente Medio y África, Cognizant Technology Solutions

3. Elevar el nivel de concientización de los consumidores y aumentar la demanda

Cuando se trata de medir e informar sobre las emisiones de Alcance 3, las industrias son las principales responsables de aumentar la reciclabilidad de sus productos y de promover la concientización entre los consumidores. Es fundamental que reduzcan su uso de plásticos desechables, en un mundo que produce 400 millones de toneladas de residuos plásticos al año y solo recicla el 21% de ellos, al menos en Estados Unidos.

Con modelos basados en IA, las industrias pueden visualizar el impacto de los productos y el fin de la vida útil mediante el análisis de datos a lo largo de los ciclos de vida de los clientes. Analizando las tendencias del mercado, las directrices de las marcas y los ciclos de vida de los productos, las industrias pueden visualizar los flujos de residuos y otros atributos de los productos, lo que puede ayudar a impulsar la diferenciación competitiva y crear modelos de uso más sostenibles.

Las industrias también educan directamente a los consumidores sobre qué hace que los productos sean más sostenibles y cómo reciclarlos después de su uso.

Trabajamos con un fabricante de ropa y juguetes para crear una estrategia integrada de datos ESG para cuantificar los atributos de sostenibilidad de su cadena de suministro. Esta estrategia ayudará a la empresa a fundamentar mejor la información al público sobre sus productos y a aumentar la concientización a través del marketing y la publicidad.

4. Combatir la explotación

La economía manufacturera tradicional - "comprar barato, fabricar más, vender más"- conduce invariablemente a la explotación de los recursos y de la fuerza laboral. La IA y otras tecnologías digitales han demostrado ser prometedoras para desarrollar nuevos modelos de productos y servicios comercialmente viables pero fundamentalmente disruptivos.

Hemos trabajado con clientes para reducir la explotación de recursos y fuerza laboral de las siguientes maneras:

  • Modelos de uso preciso: Los sistemas basados en IA, teledetección e Internet de las Cosas (IoT) han reducido en más de un 30% el uso de energía y productos químicos en la agricultura y la acuicultura. Esto ha permitido a los proveedores de piensos y fertilizantes pasar de modelos basados en el volumen a modelos basados en el rendimiento.
  • Modelos más allá de la botella: Mediante el uso de IA, IoT y gestión de flotas en tiempo real, las empresas de bebidas han reducido las emisiones relacionadas a la refrigeración, el vidrio y el agua creando nuevas estrategias de distribución para la hotelería y el uso residencial.
  • Flotas de equipos conectados: Una solución integrada para gestionar los procedimientos quirúrgicos y los suministros médicos ha reducido los residuos hospitalarios captando información sobre el inventario en tiempo real durante la cirugía. El resultado es una reducción de más del 70% en las transacciones de gestión de pedidos e inventario.

Un futuro sostenible para la manufactura con IA

El cambio real hacia un proceso circular de producción y consumo sólo se producirá cuando el sector industrial aplique un modelo empresarial sostenible a largo plazo. En última instancia, no son las políticas las que impulsan el cambio sostenible, sino el libre mercado que crea nuevas formas de hacer negocios.

La aplicación de la IA a los datos fundamentales de las empresas impulsará el descubrimiento de oportunidades que limiten la explotación y reduzcan los costes, creando al mismo tiempo un planeta más sano y reforzando el potencial de nuevas vías de crecimiento y rendimiento empresarial.

Para visitar la sección de Servicios de Sostenibilidad del sitio web de Cognizant, haz clic en el enlace.

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