Učinkovitost virov postane naslednja konkurenčna prednost

Če lahko pridobite materiale lokalno in zmanjšate odvisnost od ranljivih vrednostnih verig, okrepite svojo odpornost. To ne le zmanjšuje tveganja, ampak tudi ustvarja pomembno konkurenčno prednost. Poleg tega lahko omogoči prihranke stroškov in zmanjša odtis CO₂ na izdelek. »Elin, vodja trajnostnega razvoja za Švedsko in Nordijsko podjetje pri Siemens.

Spreminjanje izzivov v konkurenčno prednost

Krožna miselnost prinaša dvojno vrednost — krepi tako poslovno uspešnost kot vpliv na trajnost. Raziskave kažejo, da so potrošniki pripravljeni plačati do 10% več za trajnostno proizvedene izdelke in storitve, kar dodatno poveča konkurenčnost. Potencial pa hitro narašča: evropsko krožno gospodarstvo naj bi bilo do leta 2040 petkrat večje v primerjavi z letom 2021.

»V preteklosti je bila učinkovitost virov pogosto spregledana. Zdaj več podjetij prepoznava morebitna tveganja in se zavedajo potrebe po zagotavljanju svojih materialnih tokov — na primer z vključevanjem recikliranih materialov, »nadaljuje Elin.

Vpliv je pomemben: kar 45% svetovnih emisij toplogrednih plinov je povezanih z rabo materialov. To pomeni, da krožno upravljanje virov ni le vprašanje virov, ampak tudi predpogoj za doseganje podnebnih ciljev in odkrivanje novih priložnosti za rast in dobičkonosnost.

Za nosilce odločanja premik vključuje prehod od gledanja na linearne odvisnosti kot tveganje na gledanje krožnosti kot strateške priložnosti. Z vgradnjo krožnih načel lahko podjetja zgradijo bolj odporne vrednostne verige.

»Na primer, z vključitvijo meril krožnosti v oblikovanje izdelka in izboljšanjem učinkovitosti virov vaših proizvodnih procesov vzpostavite močnejše temelje za dolgoročno odpornost poslovanja.«

Strategije za daljše življenjske cikle in napovedno vzdrževanje

Tradicionalno so bili izdelki zasnovani z zmogljivostjo in stroški kot primarnim poudarkom. V krožnem gospodarstvu mora oblikovanje upoštevati tudi dolgoživost, popravljivost in ponovno uporabo.

»V podjetju Siemens aktivno preoblikujemo naše izdelke, tako da trajajo dlje, jih je mogoče nadgraditi in popraviti ter lažje reciklirati. Z osredotočenjem na trajnostne materiale, izboljšano zmogljivost in daljšo življenjsko dobo ustvarjamo izdelke z manjšim okoljskim odtisom, hkrati pa omogočamo krožne pretoke vrednosti, »pravi Elin.

Podaljšanje življenjske dobe izdelka je odvisno tudi od napovednega vzdrževanja. Z uporabo senzorjev, analitike podatkov in digitalnih dvojčkov je mogoče napovedati obrabo in podaljšati življenjsko dobo opreme — ključni korak k bolj krožnim in z viri učinkovitim proizvodnim sistemom.

»Eden od izzivov v švedski industriji je, da približno 60% vsega vzdrževanja ostaja reaktivnih*. Obstaja ogromen neizkoriščen potencial za sprejetje bolj podatkovnega, napovednega pristopa - podaljšanje življenjske dobe sredstev in zmanjšanje porabe virov, »dodaja Elin.

Odločitve, ki temeljijo na podatkih, za izdelke in proizvodnjo, ki učinkovito uporabljajo vire

Krožnost se začne v fazi načrtovanja, tako v načinu oblikovanja izdelka kot strukturiranju proizvodnih procesov. Zmanjšanje odpadkov in optimizacija rabe virov zahteva odločanje, ki temelji na podatkih.

»Krožni prehod je v bistvu tehnološka in industrijska preobrazba. Podatki in digitalizacija so ključnega pomena za prilagajanje proizvodnje, izdelkov in materialnih tokov z zahtevano hitrostjo, »pojasnjuje Elin.

Z analizo proizvodnih podatkov lahko podjetja ugotovijo, kje se viri najučinkoviteje uporabljajo in kje so priložnosti za izboljšanje.

Da bi resnično dosegli učinkovitost virov, mora industrija začeti postavljati nove vrste vprašanj: Kje so naše največje materialne izgube danes — in kako lahko te postanejo novi viri? Kakšen delež naših vhodnih materialov je mogoče reciklirati? Kaj nas lahko naučijo podatki iz faze uporabe o oblikovanju izdelkov, ki trajajo dlje in bolj učinkovito krožijo? Močnejša kot je podatkovna osnova, bolj natančne in trajnostne so odločitve — tehnologija za dosego tega že obstaja, »zaključuje Elin.

*Vir: https://produktion2030.se/projekt/predictive-maintenance-using-advanced-cluster-analysis-paca/