通过数字化转型减少浪费

废物产生的负担

美国每年产生和处理约 76 亿吨工业废物。 包括工业废料在内的非城市固体废物几乎占全国废物总量的 99%。 除了对环境造成的影响之外，这些可观的数字还使企业不得不面对不断上涨的废物处理成本，从而导致预算大幅削减。

在全球环保意识高涨的背景下，企业正在寻找有竞争力的解决方案，以优化生产流程，限制废物的产生。 通过寻找废物的替代用途，企业可以大幅减少生态足迹和废物处理费用。 为此，企业必须识别并投资于有前景的线索，增加商业成功的机会。

利用基于数据的洞察力将废物转化为利润

以内部数据库为基础，预测模型可以为生产流程生成废物再利用建议，并帮助您识别资源回收机会。 然而，大多数公司都有很大一部分内部知识尚未开发。 这往往会导致数据集有所偏差，预测结果不可靠。

采用数据管理和分析策略可以让您发现并利用这些暗数据，从而提高预测的准确性，并引导研究团队努力探寻基于证据的机遇。

利用暗数据潜力的关键策略

将暗数据转化为有据可考的见解，有助于为您的供应链和目标市场确定商业上可行的废物再利用替代方案。

构建和利用暗数据可以丰富您的内部数据库，减少数据偏差，并揭示高潜力的废物回收再利用线索。 然而，处理未经核实的分散数据既耗时又耗力。 以下是一些关键的数据策略，可为您增加胜算。

数据管理：结构与协调

• 在独特的知识管理平台中收集并整合分散的数据。
• 将实体文件数字化，统一格式、术语和缩写。
• 找出内部数据库中的知识空白。
• 确认数据质量、准确性和完整性，以建立稳健的数据基础。

数据挖掘：分析和预测

• 整合自定义检索工具，快速检索信息。
• 在收录的数据集上运行预测性人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型。
• 获得基于数据的精确建议，高效回收利用废弃副产品。
• 将精力集中在高度调整的结果上。

数据共享：合作及创新

• 通过基于云的共享数据管理平台，加速跨学科的头脑风暴。
• 促进敏感信息的安全交流。
• 连接看似不相关的科学学科，发掘创新的资源回收机遇。

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展望未来

在环保意识高涨的时代，企业必须优化资源，减少生态足迹，同时在竞争中拔得头筹。

通过构建内部知识结构，企业可以将暗数据转化为基于证据的资产，确定将废物副产品重新纳入其价值链的有效方法，从而在减少废弃物产生、设施过载和处置成本的同时开拓新的市场。

利用副产品的隐藏价值可以大幅降低对环境的影响，同时拓宽商业机会，使产品具有循环生命周期，为可持续增长和盈利铺平道路。