人工智能 (AI) 技术已迅速成为重工业中的宝贵工具，初创公司不断开发新的人工智能工具以帮助企业克服现有挑战。

例如，随着制造商希望提高效率、提高生产力并使其制造过程更具可持续性，设施废物管理变得越来越重要。

然而，识别废物的来源和潜在的解决方案可能很困难。新的人工智能和机器学习 (ML) 解决方案可以帮助制造商优化其设施废物管理。

对于每个使用原材料或组件来制造产品的设施，浪费将是一个严重的问题。这种废物可能是固体或以废化学品、水和烟雾的形式存在。废物可能有毒，这意味着如果处理不当，可能会损害设施周围的环境。

企业可以使用一些策略来更好地识别和减少设施浪费。例如，精益制造是一种流行的制造方法，包括价值流图 (VSM) 和源头质量 (QATS) 等技术，通过自上而下和自下而上的过程干预来帮助减少浪费。

许多监管机构，如美国环保署，也发布了商业设施废物管理的最佳实践。一些行业组织还发布了他们自己的建议，以实施场地卫生计划或升级废物管理实践。

然而，虽然这些技术为废物管理提供了工具，但实施和识别废物往往很困难。如果没有足够的设施流程数据，可能很难发现浪费模式是必不可少的。废物管理策略可能在理论上有效，但在实践中失败，或者它们可能需要现场工作人员过多的额外劳动力才能发挥作用。

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