디지털 혁신을 통한 폐기물 감소

폐기물 생성의 문제점

미국은 매년 약 76억 톤의 산업 폐기물을 만들어내고 처리합니다. 산업 폐기물을 포함하여 도시 고형 폐기물 외 폐기물이 미국 내 모든 폐기물의 거의 99%를 차지합니다. 이 방대한 규모의 폐기물은 환경에 악영향을 미칠 뿐 아니라 폐기물 처리 비용을 높여 기업의 예산을 대폭 줄이는 문제를 야기합니다.

전 세계적으로 환경에 대한 관심이 커지면서, 기업들은 생산 프로세스를 최적화하고 폐기물 생성을 제한할 수 있는 경쟁력 있는 솔루션을 찾고 있습니다. 폐기물의 대체 사용처를 찾은 기업은 생태 발자국과 폐기물 처리 비용을 대폭 줄일 수 있습니다. 이를 위해, 기업들은 상업적 성공 가능성을 높여 주는 유망한 수단을 찾아내고 그에 대한 투자를 단행해야 합니다.

폐기물을 통해 수익을 창출할 수 있는 데이터 기반 통찰력

예측 모델은 내부 데이터베이스를 토대로 사용하여 생산 프로세스를 위한 폐기물의 재활용과 관련한 권장 사항을 만들고 자원 회수 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 대다수의 기업들은 내부 지식의 상당 부분을 방치하고 있습니다. 그 결과 편향된 데이터집합과 부정확한 예측이 초래될 수 있습니다.

데이터 관리 및 분석 전략을 채택하면 이러한 다크 데이터를 발견하고 활용하여 예측 정확도를 높이고 연구 팀의 결실을 증거 기반 기회와 연결시킬 수 있습니다.

다크 데이터의 잠재력을 활용하기 위한 핵심 전략

다크 데이터를 증거 기반 통찰력으로 전환하면 상업적으로 이용 가능한 공급망과 표적 시장의 폐기물 재활용 방안을 식별하는 데 도움이 됩니다.

다크 데이터를 구조화하고 활용하면 내부 데이터베이스를 보강하고 데이터의 편향성을 줄이고 재활용 가능성이 높은 폐기물 업사이클링 수단을 찾아낼 수 있습니다. 그러나 검증되지 않은 분산된 데이터를 처리하는 것은 많은 시간과 노동력이 요구되는 작업입니다. 이러한 작업과 관련해 기업의 승산을 높일 수 있는 주요 데이터 전략을 소개합니다.

데이터 관리: 구조와 조화

• 분산된 데이터를 고유한 지식 관리 플랫폼에 수집 및 결합합니다.
• 물리적 문서를 디지털화하고 형태, 용어, 약어를 조율합니다.
• 내부 데이터베이스의 지식 격차를 식별합니다.
• 데이터 품질, 정확도, 무결성을 확인하여 강력한 데이터 토대를 마련합니다.

데이터 마이닝: 분석 및 예측

• 맞춤형 검색 도구를 통합하여 정보를 빠르게 검색합니다.
• 큐레이션된 데이터집합에 대해 예측적 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 모델을 실행합니다.
• 정밀한 데이터 기반 권장 사항을 확보하여 폐기 부산물을 효율적으로 업사이클링합니다.
• 고도로 조정된 결과를 중심으로 작업을 진행합니다.

데이터 공유: 협력 및 혁신

• 공유형 클라우드 기반 데이터 관리 플랫폼으로 학제간 브레인스토밍을 가속합니다.
• 민감한 정보의 안전한 교환을 용이하게 합니다.
• 관련이 없는 것처럼 보이는 과학 분야를 연결하고 혁신적인 자원 회수 기회를 밝혀냅니다. 

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전망

환경에 대한 관심이 커진 오늘날, 기업들은 자원을 최적화하고 생태 발자국을 줄이는 동시에 경쟁에서 앞서 나가야 합니다.

기업은 내부 지식을 구조화하여 다크 데이터를 증거 기반 자산으로 바꾸고 효율적으로 폐기 부산물을 가치 사슬에 다시 통합시킬 수 있는 방법을 식별하여 새로운 시장에 접근하면서 폐기물 생성량, 시설 과부하, 폐기 비용을 줄일 수 있습니다.

부산물의 숨겨진 가치를 활용하면 환경에 미치는 영향을 크게 줄이면서 상업적 기회의 폭을 넓힐 수 있어 제품이 순환형 수명 주기를 가지고 지속 가능한 성장과 수익을 위한 길을 열 수 있게 됩니다.