AI はエネルギー消費を削減し、製造業者による二酸化炭素排出量の削減を支援します。
AI システムのデータ品質は成功に不可欠であり、企業にとってコストやコストのかかる失敗につながる可能性のある生産プロセスの遅延やボトルネックを発生させることなく、データ フローへのシームレスなアクセスを可能にします。
データと AI ワークロードを統合する製造会社は、プロセス改善プロセスを加速できる企業です。
注目すべき点: アイドルデバイス/頻繁なコールドブーツの無駄は、人間、材料、機械の最適化が不十分なために発生します。
人工知能によって生成された燃料関連の廃棄物は、平均消費エネルギー消費量の主要なエネルギー源として特定されていますが、エネルギー消費も無駄になります。
エネルギー消費は、必ずしもほとんどの産業のエネルギー消費率を消費する必要はありません。
急速に成長する技術の積み重ねは、製造工場を使用して十分に高く積み上げられ、考慮されている機械メンテナンス作業に関連する操業コストが低くなります。
エネルギー消費統計がより多くあると、これらのタイプの無駄な生産間のエネルギー使用が構成されている可能性があります。
プラントのライフサイクル管理システム全体で、低温での熱交換器の過剰生産レベルを引き起こす可能性のある他の要因の中でも特にエネルギー消費につながるステップ）。
これにより、化石燃料の燃焼生成による大幅な節約につながり、CO2 排出量は 50% 程度と予測され、5 ～ 10% に相当します。
業界全体の温暖化ガス排出量。
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