西门子菲尔特工厂借助人工智能和循环策略,实现可持续运营(图片源自:Getty Images)
这些成果源于对循环性的关注。西门子菲尔特工厂通过追踪产品全生命周期,利用备件和维修延长产品寿命,避免了生产、报废和回收过程中可能产生的排放。通过“长寿命维修服务”,该工厂为特定产品提供延保服务。2025年初,已有超过 300 例长寿命维修案例,预计到 2026年将增至 2000 例。此外,基于显著的节能成果,菲尔特工厂力争在 2026年前实现碳中和。
与菲尔特工厂类似的例子还有芬兰纺织公司 Spinnova,其正通过循环模式重新定义纺织业的可持续性。时尚行业每年可产生超过 9000万吨废弃物,消耗的水资源更是惊人。Spinnova 的使命之一就是让纺织行业变得更可持续。
Spinnova 的技术使原材料生产商、纤维生产商等能够通过模仿蜘蛛纺丝的机械工艺,从多种纤维素原料中生产纤维。这种独一无二的生产工艺创造出外观和触感类似棉麻的材料。借助西门子技术实现创新与设计,Spinnova 已在纺织行业中产生了可持续的影响。
用AI优化可持续性
人工智能(AI)是另一种能够有效推动可持续性的“法宝”。尽管 AI 已在各行业和消费者中被广泛讨论,但其可持续潜力才刚刚被发掘,实现这一潜力需要战略部署和规模化应用,而这只能通过工业级 AI 的能力来满足严苛环境下要求的质量、安全性和可靠性。
AI 的优势还在于处理海量数据并识别隐藏模式的能力,不仅帮助企业通过发现低效环节加速数字化转型以降低排放,还能在“数字化企业”中实现循环性。
爱尔兰根工厂利用数字孪生优化机器、运营和流程以提升能效(图片源自:西门子)
那么 AI 的实际应用场景如何?作为可持续的数字化企业,西门子位于德国爱尔兰根的工厂使用工业 AI 收集、连接和分析数据,以加速可持续进程,其效益显而易见:工厂能耗降低了 25%,净碳足迹减少了 50%,单位产品能耗降低了 50%,生产车间通风系统功耗下降了 70%。
此外,爱尔兰根工厂采用机器人以超高精度处理印刷电路板(PCB)组件。自动化贴装工艺的精密度提升大幅减少了材料与能源浪费。由于智能机器人不再预分拣部件,原本用于分拣的塑料内衬被淘汰,最终减少了数千件塑料废料。如果没有 AI 技术,这些环境与成本效益都无法实现。
可持续性的未来充满机遇与变革。随着循环性和 AI 逐渐应用于企业的可持续计划,企业能够在满足合规的同时,实现成本节约和效率提升,将可持续性从责任转变为盈利策略,创造更高的企业价值。