Прорывные технологии циклической экономики

В Четвёртой промышленной революции участвует не просто горстка технических изобретений — целый ряд технологий и их комбинации вызывают трансформационные конфигурации в глобальных цепях создания стоимости. Диапазон этих инноваций в цифровом, физическом и биологическом мире захватывает дух: от искусственного интеллекта до нанотехнологий и клеточной инженерии. Темпы, которыми эти новые инновации разрабатываются, значительно превышают скорость предыдущих промышленных революций.

Со времён Первой промышленной революции связь между экономическим ростом и использованием природных ресурсов сохранялась в соотношении примерно 1:1. Иными словами, по мере роста нашей экономики пропорционально менялось и использование земли, воды, материалов и других природных ресурсов. Это создало огромную нагрузку на окружающую среду и ресурсы Земли, которая не позволяет продолжать глобальный рост теми же методами и темпами.

Технологии 4IR меняют правила игры в революции устойчивого развития, потому что впервые делают возможным отделение роста бизнеса от использования природных ресурсов. Для этого они обеспечивают четыре ключевые возможности. Во-первых, позволяют повышать эффективность и тем самым сокращать количество отходов. Во-вторых, стимулируют инновации, давая новым участникам рынка возможность бросить вызов действующим компаниям в переходе на новые бизнес-модели и рынки. В-третьих, технологии 4IR повышают прозрачность информации, позволяя компаниям быстро собирать и анализировать данные для получения ценных сведений — благодаря новым уровням видимости (использование оборудования, потоки продуктов, энергия и материалы), связи (между машинами, клиентами и лицами, принимающими решения) и гибкости (возможность модифицировать или адаптировать устройство, функцию или процесс), ключевых для развёртывания циклических бизнес-моделей. Наконец, биологические технологии 4IR позволяют нам отойти от использования традиционных ограниченных или ресурсоёмких материалов.

Ключевые технологии циркулярной экономики

Список технологий, играющих центральную роль в циркулярной экономике, постоянно растёт. Интернет вещей (IoT), например, становится новым стандартом для устройств с возможностью подключения, взаимодействия и обмена данными. Мы также наблюдаем, как широко применяемые технологии — такие как системы отслеживания — эволюционировали от штрих-кода с усовершенствованной RFID (радиочастотной идентификацией) к системам на основе блокчейна, открывая возможности для отслеживания активов и моделей расширенного управления ресурсами, таких как Resource Recovery.

Эти технологии делятся на три широкие категории: цифровые, физические и биологические.

Не все технологии развёртываются с одинаковой скоростью или масштабом. В целом компании шире применяют цифровые инновации, чем физические или биологические технологии. В подтверждение этого — 59% из 1500 циркулярных компаний развернули цифровые технологии (в сравнении с показателями развёртывания физических и биологических технологий — 28 и 13% соответственно). Этот значительный разрыв отражается в существенных различиях в инвестициях. В США и Европе инвестиции в цифровую отрасль примерно вдвое превышают вложения в биотехнологии. Благодаря таким инвестициям цифровые технологии дешевеют и быстрее распространяются. Например, за десятилетний период стоимость датчиков IoT упала более чем вдвое. Подобное резкое снижение цен привело к широкому распространению электронных устройств, использующих цифровые технологии (ноутбуки, компьютеры, планшеты, смартфоны и другая бытовая электроника) во многих регионах мира. Кроме того, эти устройства опираются на виртуальный мир, который в меньшей степени зависит от физических ресурсов для создания и поддержания ценности. В результате компаниям стало относительно проще внедрять или модернизировать цифровые технологии в существующие процессы и операции.

Напротив, многие физические и биологические технологии менее проработаны. Они частично ограничены потребностью в значительных инвестициях или длительных сроках исследований. Более того, эти технологии, как правило, запатентованы и могут требовать существенных операционных изменений для широкого внедрения, а также изучения этических и нормативных аспектов. Например, генная инженерия способна поднять этические вопросы о потенциальном негативном воздействии на природную среду.

Применение в циклической цепочке создания стоимости

Технологии 4IR используются в различных приложениях по всей циклической цепочке создания стоимости. Оценка ведущих циклических инноваций по всему миру показывает, как лучшие игроки раскрывают бизнес-ценность посредством применения инновационных технологий на всех этапах цепочки создания стоимости — нередко сочетая несколько технологий для достижения желаемого экономического и экологического эффекта. Рассмотрим подробнее шесть технологий, наиболее часто применяемых организациями в последние годы.

Digital: Интернет вещей (IoT)

Технологии IoT состоят из беспроводных устройств со встроенными датчиками, обеспечивающими взаимосвязь активов или продуктов и обмен данными. Эти устройства могут включать всё — от транспортных средств до бытовой техники и промышленного оборудования.

Ими можно управлять удалённо и вести их мониторинг. Рассмотрим Philips с её портфолио продуктов, включающим активы больниц: аппараты магнитно-резонансной томографии (МРТ), сканеры позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и оборудование для компьютерной томографии (КТ). Технология IoT позволяет Philips дистанционно отслеживать эти продукты, что облегчает прогнозирование технического обслуживания и продлевает срок службы изделий. Это позволило Philips развернуть модель «Продукт как услуга», при которой компания продаёт услуги, предоставляемые медицинскими приборами, сохраняя право собственности на оборудование. Когда клиент прекращает использование устройства, оно возвращается в Philips для ремонта, восстановления и повторного использования. После пилотных проектов в Италии и Греции компания успешно запустила глобальную программу для достижения амбициозных целей циркулярной экономики с соответствующими показателями для мониторинга прогресса.

По оценкам аналитиков, IoT может добавить около 14,2 триллиона долларов в глобальную экономику к 2030 году. Если компании продолжают развёртывать технологии IoT, им необходимо рассматривать меры по управлению рисками кибербезопасности, совместимости и конфиденциальности данных. Это может включать внедрение многоуровневой защиты или получение согласия клиентов перед использованием их информации.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Благодаря машинному обучению — применению искусственного интеллекта — алгоритмы самостоятельно учатся улучшать выполнение задач и осваивать новые функции без специального программирования. Технология, часто базирующаяся на нейронных сетях, способна стать чрезвычайно эффективным инструментом для улучшения принятия решений даже профессиональными экспертами. Это во многом обусловлено огромным (и экспоненциально растущим) объёмом данных, которые технология может анализировать с исключительной скоростью и точностью. Машинное обучение помогает организациям разрабатывать циклические продукты, компоненты и материалы с помощью алгоритмов самообучения, позволяющих быстро создавать прототипы и проводить тестирование. Его можно использовать для минимизации отходов, потребления ресурсов и выбросов — путём развёртывания предиктивной аналитики для более точного планирования спроса или анализа паттернов использования для оптимизации управления активами. Используя машинное обучение, лидер промышленной автоматизации Siemens смог оптимизировать процессы сгорания в своих газовых турбинах. Цель заключалась в минимизации выбросов, что является сложной задачей, требующей учёта множества факторов: состава газа, местных погодных условий и возраста турбины. Благодаря сложным нейронным сетям Siemens добился впечатляющих результатов, превзошедших производительность экспертов-людей. В серии тестов система машинного обучения смогла снизить выбросы оксида азота на 20%. Рынок машинного обучения продолжает стремительно расти, и его потенциал в ближайшие годы трудно переоценить.

Чтобы раскрыть эту ценность, компании должны преодолеть ряд технических проблем. Такие приложения, как система управления турбинами Siemens, требуют большого объёма данных для получения полезных результатов. Хотя крупные корпорации могут располагать огромными хранилищами данных, далеко не всю эту информацию можно легко использовать. Значительную её часть, возможно, придётся предварительно «отфильтровать», и немало данных может быть заблокировано в разных форматах в разрозненных системах хранения и обработки. Таким образом, агрегация и интеграция данных может оказаться крайне сложной, но фундаментальной задачей для компаний, стремящихся применить машинное обучение в собственных процессах. Кроме того, необходимо тщательно управлять этическими вопросами, чтобы избежать алгоритмической предвзятости и ненадлежащего использования данных.

Робототехника

Робототехника особенно хорошо подходит для автоматизации повторяющихся и основанных на правилах процессов. В сочетании с машинным обучением технологию можно обучить выполнению сложных последовательностей действий. Глобальный рынок робототехники продолжает активно расти, демонстрируя многочисленные применения в циркулярной экономике: сбор отходов, сортировка и измельчение. Хорошим примером, иллюстрирующим силу робототехнических технологий в восстановлении ресурсов, является транснациональная технологическая компания Apple. Речь идёт о разработке робота Liam, способного быстро разбирать смартфоны. Усовершенствованный робот Daisy (преемник Liam) может разбирать до 200 iPhone в час (что составляет порядка 1,8 миллиона устройств в год), отделяя детали и отдельные компоненты в процессе работы. На каждые 100 000 устройств робот позволяет получить значительное количество алюминия (1900 кг), меди (800 кг), олова (55 кг), редкоземельных элементов (24 кг), вольфрама (3,5 кг), тантала (2,5 кг) и золота (0,3 кг). Apple уже начинает замыкать цикл с частью этих материалов: полученный алюминий, в частности, переплавляется и используется для изготовления компьютеров Macintosh на заводах компании. Развёртывая робототехнику, компаниям необходимо учитывать капитальные затраты и доходы, а также социальные последствия возможного перемещения рабочей силы. Следует тщательно оценивать повышение эффективности, достигаемое за счёт робототехники, и принимать во внимание первоначальные инвестиционные затраты. При этом компании должны также рассмотреть инвестиции, необходимые для переобучения и трудоустройства потенциально вытесненных работников.

Сбор энергии

Сбор энергии — это использование специальных материалов или оборудования для захвата, хранения и поставки энергии, которая иначе была бы потеряна в виде тепла, света, звука, вибрации или движения. На сегодняшний день развёртывание этой технологии несколько ограничено (из-за эффективности преобразования, стабильности источника и ёмкости накопителей энергии), однако технология прогрессирует, и мировой рынок сбора энергии продолжает расти. Изобретательности здесь хватает: датчики Интернета вещей, питающиеся от солнечного света; антенны, поглощающие радиочастотную энергию и преобразующие её в постоянный ток; новый тип ламп, самостоятельно перерабатывающих тепло. Ведущие технологические институты в США и Китае создали наногенератор, одновременно использующий ветровую и солнечную энергию — он может устанавливаться на крыше дома, питая энергоэффективные светодиодные (LED) лампы внутри, а также датчики температуры. Программы IoT и потребительская электроника будут стимулировать инновации в этом направлении, применяя датчики и другие электронные устройства в средах, где обеспечение электроэнергией традиционными способами сопряжено со значительными трудностями.

Биоматериалы

Эта технология включает растительные материалы, поддающиеся компостированию и переработке, которые всё активнее используются как замена менее устойчивых ресурсов. Биологические материалы могут производиться из биополимеров и других природных волокон, созданных частично или полностью на основе растительного сырья. Японский автопроизводитель Mazda является ярким примером. Вместо традиционного пластика и других экологически проблемных материалов для салонов своих автомобилей компания перешла на биопластик. Сотрудничая с Mitsubishi Chemical Corp., Mazda разработала новый вид пластика. Этот автопроизводитель также использует биоткани, полностью изготовленные из волокон растительного происхождения, для обивки сидений, а также начал применять высокопрочные долговечные биопластики для внешних деталей автомобилей.

В ближайшие десятилетия во всём мире ожидается удвоение производства пластика, и значительная его часть может быть получена из новых материалов на биологической основе, а также материалов и химикатов из возобновляемых биологических ресурсов. Компании, намеренные развивать и масштабировать использование этой технологии, должны учитывать несколько факторов, включая влияние на окружающую среду и возможность вторичной переработки продукта. Во-первых, они должны понимать происхождение рассматриваемого материала: например, сырьё для биоматериала получено из отходов или выращено на продуктивных сельскохозяйственных землях? Во-вторых, биоматериалы являются циклическими только при наличии соответствующих систем управления отходами, позволяющих их перерабатывать или безопасно возвращать в окружающую среду. Учитывая эти и другие факторы, компания может обнаружить, что использование конкретного биоматериала не обязательно является более экологически эффективным, чем альтернатива нефтяного происхождения.

Биоэнергия

Биоэнергетическая технология используется для превращения природных и органических веществ — таких как растения, отходы и спиртовое топливо — в энергию. Один из подходов заключается в добыче энергии из сточных вод посредством электрометаногенеза (формы производства электротоплива, при которой метан производится путём прямого биологического преобразования электрического тока и углекислого газа), анаэробного сбраживания или других биологических и биохимических процессов. Другой подход сосредоточен на промышленных отработанных газах — например, путём превращения выбросов углерода в этанольное топливо для автомобилей. Благодаря таким применениям биоэнергетические технологии могут стать основой эффективного восстановления ресурсов, и мировой рынок биоэнергетики демонстрирует устойчивый рост.

Рассмотрим Enerkem — компанию из Монреаля, разработавшую технологию переработки муниципальных отходов в транспортное топливо и другие возобновляемые химические вещества, пригодные для использования в различных отраслях промышленности. На заводе в Роттердаме Enerkem планирует газифицировать 300 тысяч тонн отходов ежегодно для производства более 200 тысяч тонн метанола. Без этого перерабатывающего завода отходы направлялись бы на сжигание, что потенциально привело бы к выбросу 300 000 тонн углекислого газа. Хотя такие технологии, как у Enerkem, предлагают взаимовыгодные решения — одновременно извлекая биотопливо из отходов и предотвращая выбросы парниковых газов — для их развития необходимы стимулы и инвестиции в инфраструктуру. Важно также отметить, что преобразование ресурсов в энергию, как правило, должно оставаться крайней мерой в идеальной круговой системе — только после того, как исчерпаны все другие варианты, такие как повторное использование и переработка. Следует также учитывать влияние сжигания веществ на здоровье людей и уровень выбросов парниковых газов, который может варьироваться в зависимости от используемого сырья и технологии. Ещё одним ключевым риском производства биоэнергии является использование первичных ресурсов, выращиваемых на сельскохозяйственных угодьях, что порождает споры о целесообразности перенаправления культур или земель на производство энергии. Ввиду этих проблем успешное и ответственное применение биоэнергетических технологий в значительной мере зависит от местоположения, местной политики и доступного сырья.

Комбинаторные эффекты

Хотя технологии 4IR обладают мощными возможностями, универсального решения для создания циклической ценности не существует. Технологии могут развёртываться разными способами, однако анализ показывает, что наиболее конкурентоспособные предприятия, как правило, применяют комбинации технологий для достижения наилучших результатов. Чаще всего компании достигают синергии в рамках одной сферы — например, цифровых технологий в сочетании с другими цифровыми технологиями. Так, компания по управлению ресурсами может использовать IoT для мониторинга и отслеживания использования продукта, а затем применять аналитику больших данных для получения информации, способствующей созданию циклической ценности. Аналитика могла бы, например, помочь определить, нужно ли восстанавливать возвращённые продукты для перепродажи или разбирать их на части для извлечения максимальной стоимости. В качестве примера — компания Winnow, работающая в секторе гостиничного бизнеса, разрабатывает инструменты ИИ, помогающие поварам управлять более прибыльными и экологичными кухнями, сокращая пищевые отходы вдвое. Клиенты получают пользу от точной аналитики, выявляющей источники отходов на их кухнях, что помогает сократить расходы на еду на 3–8% (рентабельность инвестиций — до 10 раз в год). Такие клиенты, как IKEA и IHG, уже развернули эту технологию в масштабе.

Однако некоторые из наиболее интересных и мощных комбинаций возникают из решений, преодолевающих границы между цифровым, физическим и биологическим мирами. В частности, цифровые технологии нередко используются как мультипликатор для масштабирования программ и ускорения их влияния — например, применение машинного зрения и ИИ для повышения производительности физических технологий, в том числе робототехники. Данные указывают на то, что развёртывание таких цифровых приложений является наиболее распространённым типом межотраслевых комбинаций. Напротив, цифрово-биологические комбинации составляют лишь около 8% случаев применения в циркулярной экономике, однако имеют огромный потенциал. Рассмотрим, например, использование аэропоники и предиктивной аналитики компанией AeroFarms, занимающейся сельским хозяйством в закрытых помещениях, для достижения высокой и стабильной сельскохозяйственной производительности при сокращении потребления ресурсов и образования отходов и одновременном повышении качества продукции. Подобным образом, команда LanzaTech, состоящая из биологов, химиков, инженеров и вычислительных биологов, использует технологии для усиления эффекта путём сочетания дисциплин. LanzaTech генерирует большие объёмы данных на своих глобальных объектах, требующих цифрового моделирования для совершенствования продуктов следующего поколения. «Именно благодаря этому сочетанию биологии и искусственного интеллекта мы можем прогнозировать дизайнерские потоки и ускорять производство новых экологически чистых химических веществ, которые можно использовать в циклической цепочке поставок», — объясняет Дженнифер Холмгрен, генеральный директор LanzaTech.

В то же время компании должны осознавать потенциальные непредвиденные последствия, которые могут возникнуть в результате трансформации их основного бизнеса с помощью этих инноваций. Как и в других линейных приложениях 4IR, организации должны использовать средства защиты данных потребителей и инструменты защиты от киберугроз, а также сосредоточиться на возможностях переквалификации своей рабочей силы во избежание сбоев и вынужденного перемещения вследствие автоматизации.

Tetra Pak, глобальная компания по переработке и упаковке пищевых продуктов, решила использовать различные культуры, такие как сахарный тростник, и опираться на экологически управляемые леса для производства упаковочного материала на биологической основе. Сегодня Tetra Pak получает 100% картона из лесов, сертифицированных Лесным попечительским советом, и сотрудничает с поставщиками, некоммерческими организациями и другими заинтересованными сторонами для содействия ответственному управлению лесами и усиления отслеживаемости продукции через сертификацию и маркировку.

Перспективы будущего

На горизонте появляется несколько трансформационных технологий, которые, как ожидается, откроют новые возможности по мере их внедрения в циклические бизнес-модели, включая (но не ограничиваясь): Smart Digital Twin и AR/VR. Технология позволяет анализировать данные и контролировать системы для разработки новых решений или проведения прогнозного обслуживания. Например, компания по водным технологиям Xylem разработала цифрового двойника канализационной системы Саут-Бенда (штат Индиана) и использовала искусственный интеллект для анализа и оптимизации управления ливневыми водами. Это помогло городу сократить бюджет строительства на 500 миллионов долларов, которые иначе потребовались бы для прокладки дополнительных подземных тоннелей для удержания избытка ливневой воды, — сохраняя энергию и снижая антропогенное воздействие на окружающую среду. Решение также помогает защитить водные пути, связанные с рекой, в том числе озеро Мичиган, являющееся важным источником для водоочистных сооружений, поставляющих питьевую воду в Чикаго, Гранд-Рапидс и прилегающий регион.

Блокчейн и криптографические привязки

Технология блокчейна может помочь обеспечить подлинность продукта, отслеживая его от точки происхождения до конечного пользователя. Криптографические привязки — это защищённые от подделки «цифровые отпечатки пальцев», встраиваемые в продукты или их части, что позволяет физическим товарам иметь отслеживаемую цифровую идентичность, хранящуюся в блокчейне. Это облегчает отслеживание активов и восстановление стоимости после окончания срока использования. Например, коммуникационная компания Circularise, работающая на основе блокчейна, разработала открытый, распределённый и безопасный протокол связи для циркулярной экономики в сочетании с криптографическими якорями. Используя эту технологию, клиент может отсканировать привязку продукта, чтобы задать вопрос о товаре (содержит ли он ртуть, например), и автоматически получить ответ «да/нет».

Машинное обучение и робототехника

Системы машинного обучения и машинного зрения, получающие, обрабатывающие, анализирующие и интерпретирующие цифровые изображения с быстрым извлечением ценных данных из реального мира, постоянно совершенствуются по мере «обучения» на новых изображениях. Робототехника дополнительно оснащается машинным зрением и работает на основе машинного обучения, расширяя свои возможности и интеллект для применения в циклических программах. Например, AMP Robotics использует машинное зрение для сортировки отходов, и точность системы со временем возросла до 99%.

Прорыв в физических и биологических технологиях

Благодаря инвестициям и стартапам развитие физических и биологических технологий остаётся стабильным и многообещающим. «Пищевые технологии» — сфера с постоянным потоком инноваций, которая, как ожидается, продолжит стимулировать трансформацию. В частности, прогресс в таких технологиях, как робототехника, дроны и датчики, продолжит формировать следующее поколение ферм, одновременно снижая трудоёмкость, энергоёмкость и ресурсоёмкость. Мы также стоим на пороге революции в биологических технологиях. Например, стартап Apeel Sciences использует растительные экстракты, полученные из побочных продуктов сельского хозяйства, для создания невидимых покрытий, продлевающих срок годности свежих продуктов в два-пять раз. Технология помогает розничным магазинам снижать количество отходов, одновременно улучшая внешний вид и питательную ценность фруктов и овощей. Сельскохозяйственные процессы также широко эволюционируют. Например, быстро распространяется регенеративное сельское хозяйство — агротехника, направленная на повышение биоразнообразия, обогащение почв и улучшение экосистемных услуг.

Индустрия моды охватывает множество новых и потенциально революционных биологических инноваций. Стартапы включают Crop-A-Porter, производящий текстиль из остатков пищевых культур; бренды, использующие водоросли в качестве красителя; и Sane Membrane — биоразлагаемую мембрану на минеральной основе для наружной одежды. Другие инновации сосредоточены на физических технологиях, таких как Smart Stitch, производящая растворимую нить; Te Regenerator, разделяющий смеси хлопка и полиэстера для переработки; и Petit Pli, создающий «растущую» одежду вместе с физическим развитием ребёнка. Хотя цифровые технологии играют ключевую роль как усилитель в масштабировании и повышении эффективности циклических бизнес-моделей, наше общество и промышленность по-прежнему сосредоточены на производстве и потреблении физических благ. Поэтому ускорение биологических и физических технологий, рассмотренных в этой статье, будет играть важную роль в создании циклических входных ресурсов с самого начала, улучшении способности превращать «отходы» обратно в первичные материалы и, в конечном счёте, поможет замкнуть цикл.

Производительность циклических компаний

В прошлом технологические прорывы позволяли компаниям достигать скачков производительности в различных отраслях. Сегодня вместо чётких технологических революций мы переживаем непрерывный прогресс: новые волны инноваций постоянно теснят существующие технологии. Это предъявляет неустанные требования к компаниям — быть в курсе событий, — но одновременно открывает новые возможности в кратчайшие промежутки времени. Без сомнения, инновации 4IR обеспечили богатую платформу для получения значительных конкурентных преимуществ в развёртывании циклических бизнес-моделей. Для того чтобы полностью раскрыть потенциал этих технологий, компании должны целостно внедрять их во всех операционных группах и функциональных областях. Технологии также должны направляться таким образом, чтобы использовать их нарождающуюся синергию и минимизировать непредвиденные последствия, включая неблагоприятное воздействие на окружающую среду, перемещение работников, риск киберугроз и этические проблемы.

Кстати, принципы циркулярной экономики активно применяются и в индустрии смартфонов. icoola.ua — крупнейший в Украине маркетплейс восстановленных iPhone — реализует именно эту философию: вместо того чтобы отправлять устройства в отходы, компания возвращает им жизнь на собственной фабрике рефаба, используя исключительно оригинальные запчасти Apple и проводя трёхуровневое тестирование (около 100 тестов на каждом уровне). Каждый восстановленный iPhone 13, 14, 15 или 16 Pro на icoola.ua поставляется с 2 годами гарантии. Если вы хотите купить iPhone по выгодной цене или продать свой старый смартфон — icoola.ua предлагает лучшие условия trade-in на рынке.

Если вам была интересна данная статья, тогда вас также заинтересует стоит ли покупать Iphone 11...