За една компания в ранен етап на развитие, устойчивостта може да се почувства като бъдеща задача и нещо, което трябва да се справи след пускането на пазара, финансирането и растежа. В действителност, първите оперативни избори често стават най-трудни за промяна. Как стартъпът купува материали, прогнозира търсенето, проектира доставката, избира облачни услуги и измерва производителността, може да заключи както в разходите, така и в въздействието върху околната среда.
ИИ може да подпомогне вземането на по-добри решения в тези области, но „задвижван от ИИ“ не означава автоматично устойчивост. Системите с ИИ разчитат на центрове за данни, електричество, вода, хардуер и вериги на доставки. Ето защо отговорният стартъп задава два въпроса едновременно: Може ли това приложение да намали значителното въздействие върху околната среда? Ползата по-голяма ли е от ресурсите и рисковете, породени от решението?
Започнете с материалния проблем, а не с инструмента
Изберете един ресурсен поток, който е от значение за бизнеса и може да бъде измерен: непродадени материални запаси, потребление на електроенергия, километри на доставка, отхвърлени продукти, опаковане, престой на вода или оборудване. Установяване на базово равнище преди въвеждането на ИИ. Без базова линия стартирането може да докладва дейност като инсталиране на нова система, но не може да демонстрира подобрение.
Област на дейност | Възможна употреба, поддържана от ИИ | Метричен за проследяване |
Търсене и инвентаризация | Прогнозирайте търсенето и идентифицирайте бавно движещи се запаси | Изхвърлени единици, складови наличности, дни на инвентаризация, прогнозна грешка |
Енергетика | Откриване на необичайна консумация и оптимизиране на графиците | kWh за единица, върхово потребление, избегнато потребление |
Логистика | Сравняване на маршрути, товари и прозорци за доставка | Километри, коефициент на натоварване, неуспешни доставки, използване на гориво или електроенергия |
Качество и поддръжка | Идентифициране на дефекти или ранни признаци на повреда на оборудването | Скорост на скрап, преработка, престой, живот на компонента |
Продукти и материали | Сравняване на дизайнерски или материални сценарии | Интензитет на материалите, рециклирано съдържание, ремонтопригодност, експлоатационен срок на продукта |
Шестстепенен експеримент за устойчивост
Определете резултата. Напишете измерима цел, като например намаляване на седмичното разхищение на храни за поръчка или намаляване на потреблението на енергия за производствена единица.
Създаване на базова линия. Записвайте текущия резултат достатъчно дълго, за да разберете нормалната вариация, сезонността и пропуските в данните.
Изберете най-лекия подходящ метод. Правило за електронна таблица, табло или статистическа прогноза може да реши проблема без голям модел на ИИ.
Пилотен проект в тесен процес. Тествайте едно място, категория продукти, маршрут или работен поток, преди да разширите.
Измерване на нетния ефект. Сравнете оперативната печалба с усилията за внедряване, използването на облака, новия хардуер, ефектите на отскок и всяко изместване на въздействието другаде.
Решете и документирайте. Мащабиране, адаптиране или спиране. Записват се допусканията, качеството на данните, ограниченията и лицето, отговорно за решението.
Избягване на четири често срещани форми на заблуждаващи твърдения за екологосъобразност
Твърдение, че оптимизацията е автоматично устойчива, без да се измерват резултатите от ресурсите.
Докладване на процентно намаление, без да се обяснява базовата линия, периодът, обхватът или абсолютното количество.
Пренебрегване на изместеното въздействие, например намаляване на местните отпадъци, като същевременно се увеличава възвращаемостта, опаковането или изчисляването другаде.
Използване на език за устойчивост, генериран от ИИ, в публичните комуникации, преди да бъде проверено основното твърдение.
Маркетингът трябва да следва измерването, а не да го води. Съхранявайте кратко досие с доказателства за всяко публично вземане: какво е измерено, как е изчислено, какво е изключено и кой е одобрил изявлението.
Да направи използването на ИИ по-пропорционално
Не всяка задача изисква най-големия или ресурсоемък модел. Намаляване на ненужните повтарящи се заявки, подходяща за партиди работа, повторно използване на валидирани резултати, ограничаване на събирането на данни до необходимото и преглед на това дали по-малък модел или метод, различен от ИИ, функционира адекватно. Когато избирате доставчик, попитайте каква информация е налична за енергийната ефективност, хостинга, запазването на данни, живота на хардуера и докладването на емисиите.
Европейската комисия работи по измерването на потреблението на енергия и емисиите през целия жизнен цикъл на ИИ. Това е полезен сигнал за стартиращите фирми: екологичните показатели следва да се превърнат в част от възлагането на обществени поръчки за технологии и проектирането на продукти, а не в последваща мисъл.
Използване на ИИ там, където екологичната и стопанската стойност се срещат
Най-силните приложения за устойчивост често имат ясна икономическа обосновка. По-малко отпадъци може да означава по-ниски разходи за закупуване и обезвреждане. По-добрите прогнози за търсенето могат да намалят оборотния капитал. Енергийната оптимизация може да намали сметките и излагането на нестабилност на цените. Превантивната поддръжка може да удължи живота на активите и да защити надеждността на услугата.
Продължаване на обучението с EYE4AI
За повече информация и практически примери по тази тема разгледайте тези ресурси (EYE4AI):
Модул 5 на EYE4AI: Интернационализация, устойчивост и изграждане на екипи
Европейска комисия: Измерване на потреблението на енергия и емисиите от модели и системи с ИИ
Програма на ООН за околната среда: Въздействие върху околната среда на пълния жизнен цикъл на ИИ
Bulgarian