私たちの90%が直線的な経済では、資源は地球から抽出され、商品に加工され、使用され、最終的には廃棄されます。 人間が過剰に暮らしており、夏には定期的に地球の再生可能資源を使い果たすことが長い間知られていました（今年は7月29日に地球過負荷デーを祝います）。 したがって、循環経済の確立は、製品のライフサイクルを延長し、より多くのリサイクルを行い、廃棄物を回避して地球資源を保護することを目的としています。 この最後の目標は、物流および産業におけるインテリジェントな IT システムによってすでにサポートされています。
サプライチェーンにおける廃棄物の特定
無駄を排除するには、まずそれを特定する必要があります。 無駄のない製造では、次の 8 種類の廃棄物を区別します。
循環経済への道において、企業はまず社内のサプライチェーンを深く掘り下げて無駄を特定する必要があります。 この無駄を削減または回避するための手段は、デジタル化の助けを借りて実装できます。
スマート IT システムは、既存のデータにアクセスし、プロセスを最適化してサプライ チェーンを「よりクリーン」にすることができます。 例えば、需要状況や利用可能なリソースを分析し、計画プロセスをサポートし、ワークフローを最適化することで、企業に経済的利益をもたらすだけでなく、リソースの節約にも大きく貢献します。 次の例は、この効果を実現する方法を示しています。
- 機械工学における予知保全。
最新のデータ駆動型の予知保全戦略は、機械工学にますます組み込まれています。 プラント固有のデータを収集、分析、評価することで、機械とコンポーネントの寿命を最大限に延ばすためのメンテナンスとサービスの措置を事前に計画できます。 運用中の無駄な部品交換を防ぎ、サービスコールや出張回数を削減し、省資源、CO2排出量の削減に貢献します。
- 食品の売上予測の改善
食品部門の廃棄物全体の 22% はすでに加工および小売で発生しています。 多くの場合、顧客が実際に要求した量よりも多くのものが生産されます。 正確な需要計画は可能ですが、非常に複雑です。 計画を立てるときは、休日、プロモーション、季節性、さらには天候などの要素を考慮する必要があります。 このような食料品小売店の売上への影響を考慮した自己学習アルゴリズムにより、売上予測の精度を最大 50% 向上させることができます。 これにより、需要と供給が緊密になり、廃棄物が削減され、農業や漁業に至るまでのサプライチェーンが安定します。
- 交換リードタイムの信頼性の向上
サプライヤーが商品を納品するのが早すぎたり、遅すぎたりした場合にも無駄が発生します。 新しい機械学習アプローチにより、製品の実際の配送時間の予測が最大 70% 正確に計算されます。 この確実性の向上により、高炭素航空便で配送されることが多い早期配送または直前の注文が発生した場合の過剰在庫が削減されます。 これにより、気候変動との闘いに貢献しながら、循環経済を積極的に形成することになります。
- 再利用可能な輸送コンテナ
食品業界や自動車業界では、プラスチック、木材、金属で作られた再利用可能な輸送パッケージ (RTP) がサプライ チェーンにとって重要です。 使い捨ての配送梱包と比べてコストを節約できるだけでなく、廃棄物も削減できます。 しかし、真の持続可能性のメリットを得るには、できるだけ長くサイクルに留まり、常に適切な場所で適切なタイミングで利用する必要があります。 結局のところ、RTP の製造には CO2 の排出も伴います。 スマート スケジューリング ソフトウェアは、必要なコンテナの数、場所、タイミングを正確に計算することで、RTP を正しく割り当てるのに役立ちます。
パノラマ
循環経済を実践しなければ気候を救うことはできません。 高度に工業化された世界では、持続可能性を高めるための重要な手段です。 しかし、企業は無駄を排除しながら経済的利益を得ることができるため、利益と持続可能性の矛盾を克服する必要はありません。 逆に、持続可能な行動は収益性を高めます。 循環経済の持続可能性への取り組みを企業戦略の不可欠な部分として組み込む時期が来ています。 物流を計画および最適化するソフトウェア システムを使用すると、企業は迅速かつ目に見える成功を達成し、長期的には環境フットプリントを改善できます。
著者について
INFORM サステナビリティ触媒 Dr. Drothea Ernst
ドロテア・エルンストは、2019 年から INFORM のサステナビリティ カタリストを務めています。彼女は、イノベーションの力としてサステナビリティを擁護しています。 彼は、このテーマに関する 15 年以上の実務経験をさまざまな書籍にまとめています。
循環経済物流生産