Ocena cyklu życia (LCA) usług AI, Robotic & Digitalisation (AIRDIG) w sektorze rolno-spożywczym

Usługa ta odpowiada na potrzebę dokonywania przez klienta świadomych i zrównoważonych wyborów przy włączaniu zaawansowanych technologii do sektora rolno-spożywczego. Przed rozpoczęciem świadczenia usługi klienci mogą nie mieć jasności co do wpływu ich sztucznej inteligencji, systemów zrobotyzowanych lub rozwiązań cyfrowych na środowisko, np. co do ilości zużywanej energii, ilości wytwarzanych odpadów lub ogólnej zasobooszczędności. Po zakończeniu usługi klienci otrzymują szczegółowe informacje na temat wpływu tych technologii na cykl życia, wskazując obszary nieefektywności (np. wysokie zużycie energii, odpady elektroniczne) i identyfikując możliwości zmniejszenia szkód dla środowiska przy jednoczesnej poprawie efektywności operacyjnej. Pomaga to przedsiębiorstwom osiągnąć cele zrównoważonego rozwoju i zoptymalizować wykorzystanie technologii cyfrowych na rzecz inteligentniejszego rolnictwa, co prowadzi do oszczędności kosztów i lepszych wyników.

Usługa oceny cyklu życia dla technologii AIRDIG w sektorze rolno-spożywczym jest zazwyczaj dostarczana w ciągu 6–8 tygodni i może być okresowo powtarzana w oparciu o aktualizacje systemu lub zmiany operacyjne. Nie jest on ograniczony cyklami rolniczymi i może być prowadzony zdalnie, dzięki czemu jest dostępny w całej Europie, pod warunkiem że klient udostępni wymagane dane (np. specyfikacje dotyczące zużycia energii i sprzętu). Usługa generuje kompleksowy raport przedstawiający wpływ sztucznej inteligencji, robotyki i systemów cyfrowych na środowisko, podkreślający zużycie energii, marnotrawstwo i poprawę efektywności oraz oferujący praktyczne zalecenia dotyczące zmniejszenia tego wpływu. Klient musi dostarczyć szczegółowe dane operacyjne i współpracować z zespołem ds. oceny cyklu życia w celu dokonania dokładnych ocen.

Przykłady technologii AIRDIG, które można ocenić, obejmują narzędzia rolnictwa precyzyjnego, zautomatyzowane roboty żniwne i systemy zarządzania łańcuchem dostaw oparte na sztucznej inteligencji. Warianty dostosowania umożliwiają LCA skoncentrowanie się na konkretnych obszarach, takich jak efektywność energetyczna, gospodarowanie odpadami lub emisje dwutlenku węgla, w zależności od priorytetów klienta. Ograniczenia mogą powstać w przypadku dostarczenia niewystarczających danych operacyjnych, w szczególności dotyczących zużycia energii, żywotności systemu lub szczegółów łańcucha dostaw, co może mieć wpływ na dokładność oceny. Ponadto ocena zakłada dostępność dokładnych danych na temat infrastruktury cyfrowej klienta i wzorców korzystania z niej. Klienci powinni mieć świadomość, że wyniki zależą w dużej mierze od kompletności dostarczonych danych oraz że wysoce złożone systemy mogą wymagać więcej czasu na szczegółową analizę.