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可持续制造的概念基于几个关键特征：
降低能源消耗
有效利用自然资源
减少浪费
总体目标是尽量减少工业生产对环境造成的破坏，更具体地说，尽最大努力减少我们的工业碳足迹。有几种方法可以修改我们的制造流程来实现这一目标，包括转向更循环的经济和转向可再生能源。一种也可以提供帮助的方法是利用人工智能的能力。
人工智能如何帮助促进可持续制造？
工业 4.0 带来了许多有助于实现可持续发展目标的技术。其中包括自动化、传感器技术、IIoT 和无线连接。使用这些技术工具，工业界现在可以生成、收集、跟踪和分析作为人工智能计划基础的大量数据。这些数据可以有效地用于支持当今制造商的业务和可持续发展目标。
这些目标包括：
增强的产品设计
优化生产计划和物流
预测性维护
改进质量和过程控制
敏捷机器人
能效
最小浪费
先进的传感设备和计算机视觉的结合使人工智能能够接收和处理大量信息。大量数据的分析时间仅为人工分析所需时间的一小部分。机器学习 （ML） 和自然语言处理 （NLP） 增强了信息，以产生更加连贯和简化的结果。因此，人工智能在可持续制造中的作用越来越重要。
增强的产品设计
虚拟现实和计算机辅助设计 （CAD） 的进步导致了被称为数字孪生的现象。数字孪生可以极大地增强许多行业的产品设计，尤其是汽车和轮船等大型物品。使用这种技术，设计工程师不再需要构建完整的产品原型进行测试。取而代之的是，他们使用 CAD 工具创建数字孪生，然后通过虚拟现实或增强现实对其进行操作。对规格的更改大大简化。构建比例模型不需要空间，也不会浪费实际材料。制造成本显著降低，节省了大量时间，减少了能源使用。
优化生产计划和物流
人工智能和IIoT的结合工具将有助于优化企业各个领域的决策。IIoT 网络不断收集有关产品状态、库存、物流、分销等的数据。由于该网络延伸到业务本身之外，因此它还可以包含有关业务趋势、实时市场信息、销售点数据甚至天气的信息。AI 工具结合和分析这些大数据，然后应用预测分析和机器学习来生成可操作的见解。这样可以提高生产计划的准确性和更精确的物流。
预测性维护
预测性维护旨在消除导致生产延迟或危险排放的设备故障。使用 AI 的能力来分析机器停机的原因和程度，生成的数据可用于根除它们。可以采取一些措施，例如检查压缩空气系统中的泄漏，以及在预测组件发生故障之前更换组件。计划外的机器故障将变得罕见，设备将更加可靠，从而节省能源和维护停机时间。
改进质量和过程控制
人工智能功能的范围允许对制造过程进行更仔细的分析，这有助于确定改进的途径。对与材料故障相关的数据进行人工智能分析可以帮助确定其原因，并导致生产技术的改进，从而消除故障。对未通过质量控制的物品进行大数据分析可以显示制造过程中的模式。ML能够处理这些模式，并帮助质量控制人员找出材料故障的根本原因。
一旦这些数据得到有效应用，企业主就可以引入数据管理平台。这将使生产员工能够访问存储和流式传输的数据，使他们能够跟踪信息并实时采取行动。如果整个组织都适应支持人工智能计划，IT 专家可以与来自其他业务部门的专家合作，形成一个联合的制造战略。
敏捷机器人
已经有大量的系统与机器人一起操作。这些范围从全自动工厂到机械臂和自行式车辆。使用机器人的优势包括全天候生产，这反过来又可以实现熄灯制造。它们还提供了更高的安全性，尤其是在可能危害人类健康的操作中。它们可以在极端条件下运行，并且更加坚固，既能承受重物，又能进行极其精细、精确的运动。
再加上人工智能，你就拥有了能够自我调节和适应环境的机器。这些机器人可以行走甚至奔跑，并且可以改变其配置以适应其环境或任何特定任务的要求。在制造业中，机器人的敏捷性意味着它们可以识别生产或流程故障，并自动从这些故障中恢复流程和自身。
能效
人工智能传感和监控系统可以帮助减少能源和照明需求。例如，他们可以通过跟踪房间内的人数来调节房间内的热量或光量。如果那里没有人，灯会自动熄灭。智能系统还可以支持全自动生产设施，并在熄灯模式下运行，以最大限度地提高效率。企业可以通过投资可再生和低碳能源系统来提高能源效率，这些系统可以由人工智能管理。
最小浪费
人工智能可以通过多种方式帮助减少浪费，首先是预测性维护和智能供应链管理。它可以对材料进行编程以进行回收，再利用热量，并最大限度地减少持续加热和冷却造成的能量损失。企业还可以实施基于消除浪费的精益制造原则。
人工智能与可持续发展
在广泛接受人工智能方面，以及了解它可以为支持可持续性做多少事情，现在还处于早期阶段。然而，工业 4.0 的兴起已经证明了这项技术可以提供的潜在好处。使用人工智能来实现商业和可持续发展目标具有经济和环境意义。
