Czas czytania: 12 min
Sztuczna inteligencja (AI) może być wykorzystywana przez firmy w celu oceny wyzwań i możliwości środowiskowych, społecznych i związanych z zarządzaniem firmą.
ESG to skrót oznaczający Environment (środowisko), Social responsibility (odpowiedzialność społeczna) i corporate Governance (ład korporacyjny). Sztuczna inteligencja pomaga przedsiębiorcom analizować czynniki ESG, aby dokonywać lepszych inwestycji zgodnie z zebranymi i analizowanymi danymi. Sztuczna inteligencja jest w stanie pomóc zrównoważonemu przedsiębiorstwu produkcyjnemu w przetwarzaniu ogromnych ilości danych, które warto wykorzystać w rozwoju biznesu, z uwzględnieniem działań w obszarach ESG.
Korzystając z rozwiązań AI – realizowanych analiz i rekomendacji biznesowych, sztuczna inteligencja pomaga wyodrębniać dane istotne dla istniejących źródeł informacji. Może pomóc inwestorom zrozumieć ryzyko środowiskowe, społeczne oraz wyzwania związane z zarządzaniem firmą produkcyjną.
Mówi się, że ludzie są analfabetami w świecie dużych zbiorów danych. Oznacza to, że nie możemy odczytać zawartych w nim informacji z jakimkolwiek rzeczywistym znaczeniem operacyjnym. W tym miejscu sztuczna inteligencja wkracza z pomocą. Daje głęboki wgląd w to, co analizujemy i jak może to wpłynąć na nasze decyzje. Dzięki sztucznej inteligencji możemy identyfikować korelacje, trendy oraz wartości/obserwacje wyróżniające się. W przeciwnym razie zostałyby one pogrzebane w zalewie informacji. Pomaga nam to lepiej oceniać ryzyko i szanse, również związane z ESG, w miarę ich pojawiania się.
Zapytaj o rozwiązanie AI 4FACTORY dla Twojej firmyKwestia odpowiedzi na globalne wyzwania zrównoważonego rozwoju coraz bardziej zyskuje na znaczeniu. Trend ten potęguje rosnąca presja otoczenia, w tym zmieniające się oczekiwania inwestorów i sektora finansowego, zmiany legislacyjne, rosnąca świadomość społeczna i idąca za tym obawa o pogorszenie wizerunku firmy. Silnymi motywatorami są także nowe możliwości biznesowe, takie jak rosnący popyt na zrównoważone produkty i usługi, chęć poprawy swojej atrakcyjności na rynku pracy oraz odpowiedź na zmieniające się zachowania konsumentów.
Pod wpływem globalnych oczekiwań społecznych rządy wielu krajów wprowadzają (lub rozważają wprowadzenie) zaostrzenie rygorów ochrony środowiska oraz wymogów dotyczących zrównoważonego rozwoju (sustainability) prowadzenia działalności produkcyjnej.
Komisja Europejska opublikowała projekt nowej dyrektywy nazwanej Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), która ma zastąpić dotychczasową dyrektywę NFRD. Nowa dyrektywa ma obowiązywać począwszy od 1 stycznia 2024 roku, po uprzednim przyjęciu jej przez państwa członkowskie i implementacji do prawodawstwa krajowego. Państwa członkowskie mają 18 miesięcy na zaimplementowanie przepisów dyrektywy do porządku krajowego.
Jednocześnie precyzowane są cele zrównoważonego rozwoju, zestawy wskaźników, według których oczekiwane jest raportowanie firm w obszarach ESG oraz miary przypisane poszczególnym wskaźnikom (podstawowym oraz sektorowym). Przykładowo:
E-P1 Emisje gazów cieplarnianych Tony metryczne ekwiwalentu CO2
E-P2 Zużycie energii MWh
E-P3 Ryzyko i szanse związane z klimatem Opis
Wskaźniki sektorowe*
E-S1 Intensywność emisji gazów cieplarnianych Tony metryczne ekwiwalentu CO2 /jednostkę akt. gosp.
E-S2 Zarządzanie emisjami Opis
E-S3 Zużycie wody m3
E-S4 Zarządzanie zasobami wodnymi Opis
E-S6 Zarządzanie odpadami Opis, procent (%)
Firma powinna uwzględnić te wskaźniki globalne przy budowie swojego sytemu KPI, monitorującego bieżącą działalność operacyjną w dziedzinie zrównoważonego rozwoju.
Pomimo stanowiska sceptyków wobec trendów ESG w biznesie, wyniki rosnącej liczby badań rynkowych wykazują pozytywną korelację między zwiększonym wysiłkiem w koncepcję ESG, a przewagą konkurencyjną firmy oraz zwrotami finansowymi z realizacji działań na rzecz ESG.
Obecnie wiele firm produkcyjnych zaakceptowało oczekiwania z obszarów ESG, niezależnie od tego, czy naprawdę wierzą w ich wartość dla biznesu, czy też ulegają presji otoczenia. Dla przykładu w sektorze Automotive uwzględnianie oczekiwań zaangażowania dostawcy w ESG zostały w kwietniu 2023 umieszczone jako kolejne kryteria oceny dostawcy motoryzacji w 6-tej wersji globalnego standardu Global MMOG/LE (Global Materials Management Operational Guidelines/Logistics Evaluation). Jednocześnie dostawca motoryzacji zostaje zobowiązany do monitorowania działań ESG w swojej sieci dostaw, tj. u swoich poddostawców oraz kwalifikowania ich do współpracy z uwzględnieniem także tego kryterium.
Przeczytaj również: Co nowego w MMOG/LE wersji 6?
Producenci oprogramowania biznesowego istotnie rozbudowują moduły umożliwiające głębokie eksplorowanie gromadzonych danych oraz wsparcie działań firmy rekomendacjami narzędzi AI.
W niedawnym artykule Solution Review Michael Ochi, dyrektor QAD ds. zrównoważonego rozwoju i cyfryzacji produkcji (QAD Head of Sustainability and Digital Manufacturing), wyjaśnia w jaki sposób właściwe podejście ESG może poprawić biznes firmy produkcyjnej. Michael Ochi podał kilka przykładów tego, w jaki sposób można poprawić wskaźniki ESG dzięki uznanym rozwiązaniom biznesowym:
Warto zauważyć, że rozwiązanie QAD Supplier Management zwiększa zgodność dostawców z celami ESG, jednocześnie poprawiając wydajność i produktywność poprzez gromadzenie i zarządzanie wszystkimi informacjami i działaniami dostawców. QAD umożliwia wzmocnienie operacji dzięki cyfryzacji i rozwiązaniom chmurowym, stworzonym do planowania operacyjnego i realizacji, które można wykorzystać do wdrożenia zrównoważonych zmian. Ostatecznie cyfryzacja łańcucha dostaw jest obecnie kluczowym elementem strategii zrównoważonego rozwoju. Wykorzystując technologie cyfrowe, takie jak automatyzacja, sztuczna inteligencja, przetwarzanie w chmurze i inne narzędzia, firmy mogą zmniejszyć swój ślad węglowy, zwiększyć wydajność, poprawić widoczność, zwiększyć odporność na przestoje i promować gospodarkę o obiegu zamkniętym. Dzięki tym korzyściom nic dziwnego, że coraz więcej firm wdraża cyfryzację łańcucha dostaw, aby osiągnąć swoje cele w zakresie zrównoważonego rozwoju („Accelerate Your Sustainability and ESG with QAD Adaptive Applications”).
Źródło: MMOG/LE v6: Impact to Suppliers; Terry Onica, Director, Automotive, QAD; Cathy Fisher, President, Quistem; May 2023; Artykuł w blogu QAD: What is New in MMOG/LE Version 6? By Terry Onica – May 4, 2023
Poprzez wprowadzenie na hali produkcyjnej dedykowanych rozwiązań IT do pozyskiwania danych, ich analizy wykorzystujących AI dla coraz bardziej zaawansowanych algorytmów, wnioskowania, predykcji i rekomendacji, firmy produkcyjne otrzymują istotne korzyści operacyjne.
Łącząc pracowników na hali produkcyjnej za pośrednictwem systemów cyfrowych jak SFC 4FACTORY i urządzeń IoT, producenci uzyskują wgląd w czasie rzeczywistym w swoje operacje. Mogą gromadzić dane dotyczące procesów produkcyjnych, poziomów zapasów, wydajności maszyn i innych istotnych wskaźników. Te dane w czasie rzeczywistym pozwalają na lepsze podejmowanie decyzji, umożliwiając producentom identyfikację wąskich gardeł, optymalizację harmonogramów produkcji i szybkie reagowanie na zmiany popytu lub podaży. Umożliwiają również gromadzenie bieżących danych o zużyciu surowców, energii, wody, odpadach, stratach oraz monitorowanie efektywności procesów w układzie wybranych wskaźników KPI.
Aplikacja MES, jak SFC 4FACTORY, sprzyja bezproblemowej komunikacji i współpracy między pracownikami, działami, nawet w różnych lokalizacjach. Pracownicy mogą łatwo dzielić się informacjami, wymieniać się pomysłami i współpracować przy rozwiązywaniu problemów. Ta ulepszona komunikacja skraca czas reakcji, zmniejsza liczbę błędów i umożliwia skuteczną koordynację w całym łańcuchu dostaw.
Podłączone urządzenia i czujniki na hali produkcyjnej mogą zapewnić cenny wgląd w wydajność i kondycję sprzętu. Monitorując dane maszyny, producenci mogą wykryć potencjalne problemy z konserwacją, zanim doprowadzą one do awarii lub przestojów. Konserwacja predykcyjna, realizowana w ramach CMMS+EAM 4FACTORY umożliwia proaktywne naprawy, redukując nieplanowane przestoje i poprawiając ogólną efektywność sprzętu. Szkolenie pracowników w zakresie działania i działania tych urządzeń oraz rozpoznawanie potencjalnych problemów przed ich wystąpieniem może pomóc zespołom konserwacyjnym w zapobieganiu przestojom przed ich wystąpieniem.
Dzięki połączonym algorytmom ERP/MRP/SFC/APS w ramach DSR 4FACTORY producenci mają lepszy wgląd w poziomy zapasów, wydajność i ruchy w czasie rzeczywistym. Zautomatyzowane systemy mogą uruchamiać alerty o niskim poziomie zapasów, umożliwiając terminowe uzupełnianie zapasów. Dokładne dane dotyczące zapasów pomagają producentom optymalizować poziomy zapasów, obniżać koszty przenoszenia i zapobiegać brakom zapasów lub nadmiernym zapasom. Umożliwia również lepsze prognozowanie i planowanie popytu.
Rozwiązania DSR 4 FACTORY umożliwiają producentom zbieranie cennych informacji zwrotnych i spostrzeżeń bezpośrednio od pracowników na hali produkcyjnej. Pracownicy mogą sugerować ulepszenia procesów, podkreślać nieefektywności i szybko zgłaszać problemy z jakością. Ta pętla informacji zwrotnej ułatwia ciągłe doskonalenie, prowadząc do zwiększenia wydajności, lepszej kontroli jakości i ostatecznie poprawy efektywności łańcucha dostaw.
Łączność i integracja danych z różnych źródeł zapewnia bogaty zestaw danych do analizy. Producenci mogą wykorzystywać zaawansowane algorytmy analityczne i uczenia maszynowego do identyfikowania wzorców, trendów i możliwości optymalizacji. Podejmowanie decyzji planistycznych w APS 4FACTORY w oparciu o dane pomaga usprawnić procesy, zmniejszyć ilość odpadów, zoptymalizować alokację zasobów i poprawić ogólną wydajność łańcucha dostaw. Kierujący procesami operacyjnymi, mając dostęp do tych danych, właściwe rozumienie informacji, często interpretację przygotowaną przez uczące się algorytmy AI, mogą być nieocenieni dla organizacji.
Zapytaj o rozwiązanie AI 4FACTORY dla Twojej firmyPracownik liniowy na hali produkcyjnej jest początkiem uruchamiania łańcucha dostaw, gdy niezbędne komponenty znajdą się w fabryce. Pracownikom tym powierza się najdroższe aktywa, jakie posiada firma; sprzęt i zapasy. Widzą ten proces codziennie i mogą być cennym źródłem informacji o tym, jak uniknąć powszechnych powtarzających się problemów, gdyby mieli możliwość wyrażenia swoich opinii, obaw i sugestii. Wdrożenie procesu i narzędzi do połączenia siły roboczej z procesem współpracy organizacji otworzy niesamowite możliwości zwiększenia produktywności i rentowności.
Jednym z największych problemów, z jakimi borykają się dziś producenci, jest rotacja pracowników, zwłaszcza z hali produkcyjnej. Zatrudnianie i zatrzymywanie pracowników linii produkcyjnej nigdy nie było trudniejsze. Wzmocnienie pozycji pracowników na linii, aby pomóc w zmianie organizacji, jest kluczowym elementem utrzymania pracowników na pokładzie. Jednak bycie cenionym członkiem zespołu i możliwość przyczynienia się do zmiany sukcesu organizacji czasami ma większą wartość niż wynagrodzenie za pracę. Procesy i narzędzia łączące pracowników (DSR 4FACTORY) umożliwiają pracownikom liniowym dokonywanie zmian w firmie oraz jej otoczeniu. Są źródłem motywacji i kolejnych innowacji technologicznych dla poprawy efektywności, ale także wpływu na czynniki objęte ESG: środowisko, odpowiedzialność społeczną i ład korporacyjny.
Źródło: Model budowania wartości PRI and UN Global Compact. The value driver model: a tool for communicating the business value of sustainability; Opracowanie Steward Redqueen dla Giełdy Papierów Wartościowych i Forum Odpowiedzialnego Biznesu.
Zasady etycznego zarządzania firmą oparte o transparentność, partnerskie traktowanie pracowników, dostawców, klientów, akcjonariuszy, z poszanowaniem środowiska naturalnego – ekosystemu firmy, pozwalają na rozwój gospodarczy oraz systematyczny i stabilny rozwój biznesu.
Firma DSR S.A. zajmuje się wytwarzaniem i wdrażaniem systemów informatycznych dla firm produkcyjnych, zawartych w pakiecie rozwiązań DSR 4FACTORY. Firma DSR oferuje firmom produkcyjnym kompletny pakiet DSR 4FACTORY, który obejmuje zarówno kluczowe 4 bazowe systemy: ERP 4FACTORY, APS 4FACTORY, SFC 4FACTORY, CMMS+EAM 4 FACTORY, jak i szynę danych ESB 4FACTORY, która pozwala na spięcie naszych systemów z zewnętrznymi systemami (które klient wdrożył wcześniej i nie chce z nich rezygnować) oraz systemy rozszerzające pakiet wg standardów Industry 4.0 czyli: IOT 4 FACTORY i AI 4FACTORY.
Zapytaj o rozwiązanie AI 4FACTORY dla Twojej firmyPrzeczytaj również:
System ERP i jego rola w przedsiębiorstwach produkcyjnych dla ich zrównoważonego rozwoju
Jak ograniczać przeszkody w zastosowaniu sztucznej inteligencji w produkcji (AI 4FACTORY)?
Jak sztuczna inteligencja zmienia przemysł?