隨著全球數位基礎建設的擴張，在地化的智慧型解決方案逐漸成為減少工業二氧化碳排放量的主要驅動力。 2020 年，DIGITALEUROPE 預測數位系統，可協助全球在 2030 年前減少 20% 的排放量，但這個目標仍符合現實嗎？

這一預測仍然可信，因為接下來的研究，將敘述數位解決方案在各行各業減緩排放量的巨大潛力。

 世界經濟論壇(WFF)與埃森哲(Accenture)  在 2022 年發布的報告中指出，如果數位技術適當地擴展規模，至 2050 年能源、材料和移動產業等高排放量的行業，排放量最多可減少 20%。

同樣地，德國資通訊產業協會(Bitkom e.V.)在2024年的研究指出，德國加速數位化，可在 2030 年前減少約 7,300 萬噸的二氧化碳排放量，佔國家氣候目標約 24%。

儘管數據因來源而異，但普遍認為工業的二氧化碳排放量約佔全球排放量的 20-30%，因此面臨雙重挑戰：既要滿足不斷增長的環保要求，又要維持競爭力。 根據Climate Watch 2024 數據顯示，製造業與建築業仍是全球第三大二氧化碳排放來源，僅次於能源與運輸。 從《京都議定書》、《巴黎協定》到最新的聯合國氣候大會 (COP28) 決議，減少工業碳足跡的壓力隨著新法規將持續增加。

突破課題

2024 年CO2 AI 與 BCG 的研究涵蓋全球 45% 溫室氣體排放的公司， 研究指出使用 AI 進行脫碳的三大主要課題：解決方案成本高 (34%)、員工培訓困難 (30%) 以及 AI 與現有工具整合不足 (23%)。然而，這些擔憂很大程度上，已不合時宜。

「現今的技術能夠快速導入並帶來可衡量的結果，且無需進行大規模的 IT 基礎設施升級或複雜的團隊培訓。 這意味著我們可運用人工智慧，實現工業脫碳，這已是重大的突破。」 ——三菱電機工廠自動化 Global CoE 經理 Piotr Siwek 說明。

智慧解決方案推動成果

AI 技術在減少二氧化碳排放方面提供具體的解決方案，並在三大關鍵領域帶來可衡量的成果。 例如：優化生產流程和能源消耗方面，智慧演算法可即時調整機器參數，以符合目前的作業需求。 第二個關鍵領域是預測性維護，AI 能在設備故障發生前偵測潛在問題，避免意外停機及相關能源的浪費。 第三，這項技術可以透過優化運輸路線、排程和倉庫空間利用率來簡化物流作業。 這些綜合措施可節省大量能源，並大幅減少碳足跡。

Siwek 表示：「我們的經驗顯示，EcoAdvisor 等人工智慧解決方案可協助減少 30-50% 的能源消耗。 這些都是可以轉化為環境和經濟效益的具體成果。 另一個例子是 MaiLab，它是一個即時分析生產資料的軟體，可協助找出關聯性並顯示潛在的改善領域。 可降低維護成本，並協助技術團隊進行決策、不需要專業程式設計或資料分析知識。」

塑造未來產業

至 2030 年，邊緣 AI（即在資料來源地進行在地處理）預計將成為工業設施能源效率管理的標準。 成功的關鍵在於平衡人工智慧的潛力與減緩環境的衝擊。 企業今日投資於可擴張的在地 AI 解決方案，不僅能減少其碳足跡，還能在日益嚴苛的監控環境中獲得競爭優勢。
 

「在工業運作中導入 AI，不僅僅只是另一項技術趨勢——它是一場顛覆性的改革，正在全球製造工廠帶來改變。 具有前瞻性思維的公司目前正在利用這些解決方案，證明未來的永續製造並非遙不可及的概念，而是現實。 Siwek 總結：「對工業領袖而言，訊息很明確：擁抱 AI 不僅是為了保持競爭力，更是為了在碳意識日益強烈的市場中生存。」。