如何使用 AI 进行循环制造

快速阅读: 据《Automation.com》称，人工智能可通过多种方式助力组织克服循环制造的挑战：设计可回收再利用的产品、优化供应链、减少生产废物、提升回收设施效率及持续优化。机器学习和自动化系统能显著改善材料利用率和回收率，推动循环经济的发展。

循环制造虽然有益，但实施起来颇具挑战。人工智能可以通过多种方式帮助组织克服这些挑战。

1. 设计让消费者可以回收和再利用的产品，而不是丢弃它们。使循环经济成为可能的部分在于设计让消费者可以回收和再利用的产品，而不是丢弃它们。许多当前的设计使得循环经济变得困难，因为从旧产品中提取材料需要能源密集型过程。制造商可以通过考虑最终的提取来解决这个问题，人工智能也可以找到融入这一理念的机会。机器学习模型可以识别如何使用再生材料、创建更少浪费的设计或调整现有计划以实现更易于使用后的资源回收。一些公司已经看到了积极的结果，例如生产几乎无浪费布料的衣服或在电子产品中使用高达20%的再生金属。

2. 优化供应链。循环制造还需要重构供应链。物流网络必须简化消费者使用后回收产品的流程，并将这些回收设施与工厂连接起来。缩短各点之间的距离也有助于减少运输相关的排放。人工智能是理想的供应链分析工具，因为这些网络极其复杂。机器学习擅长在大数据集中发现模式并预测细微变化的影响。因此，它可以精准定位附近的回收设施进行合作，找到使逆向物流更加顺畅的机会，并缩短交货路线。

3. 最小化生产相关废物。制造过程也需要适应以实现循环经济。通常，回收和再利用会产生较低数量的可用材料，因此生产必须变得更加资源高效。降低能源消耗也将有助于可持续性的发展。人工智能已经在该行业推动了许多废物减少的改进。机器视觉等自动化系统大大减少了人为错误，从而减少了材料损失。由人工智能引导的机器人高度精确，能够实现更少材料密集型的设计。因此，即使进来的资源量较少也不会阻碍生产。

4. 提高回收设施的效率。人工智能还可以通过提高回收设施的效率使循环制造更具可行性。当前的分类和回收方法往往产生废物并错失回收有价值材料的机会。人工智能的精度和速度优化了这个过程，使其成为制造商的一个可靠来源。机器视觉系统可以将可回收材料分类到接近100%的准确性，避免可重复使用的资源进入垃圾填埋场。人工智能还可以帮助这些自动化解决方案更快地工作，使回收设施能够在劳动力短缺的情况下保持生产力。随着这些中心生产更多的再生材料，制造商将能够减少对原始原材料的依赖。

5. 寻找持续优化机会。创建一个循环制造业部门将是一个漫长而缓慢的过程，充满持续的改进。人工智能是寻找和分析这些改进区域效果的理想方式，使循环经济更具财务可行性。人工智能可以通过碳捕获技术从工业废物流中去除数十万吨二氧化碳，减少生产错误并找到绿色运输机会。它还可以模拟各种组织变革以确定哪些策略将产生最显著的效果。消除猜测可以显著简化通向循环经济的道路。

(以上内容均由Ai生成)