與此類似，通過在生產設施中使用機器視覺和其他人工智能解決方案，可以避免工業錯誤，減少材料浪費。

　　就可持續性而言，塑料垃圾是普遍的挑戰之一，這是當今組織最關心的問題。在尋求最小化和消除污染的過程中，企業和政府正在轉向人工智能(AI)作為一種有用的工具。全世界每年產生的4億噸塑料廢物中只有不到10%被回收。盡管解決這個問題需要重大而復雜的改變，但使用人工智能可以獲得所需的知識和效率。

　　塑料供應鏈得到優化

　　人工智能可以提高供應鏈運作的效率。使用預測分析，企業可以更清楚地了解需求變化，防止生產過剩。人工智能可以幫助企業只使用必要數量的塑料，通過調整制造以適應不斷變化的需求周期來減少浪費。

　　一些公司試圖建立一個閉環供應鏈，包括回收和返回以消除生產中的浪費。在確定如何設計和實現這些系統時，必須考慮復雜的因素，但AI可以提供幫助。

　　分析工具可以識別材料的潛在再利用位置或處理退貨的有效方式。企業會發現，為了減少塑料垃圾，重組供應鏈變得更加簡單。

　　尋找新的處理方法

　　人工智能可以提出創造性的綠色解決方案來擺脫塑料。最近，研究人員利用機器學習開發了一種酶，可以在不到24小時內將PET聚合物降解為其組成化學物質。企業可以將這些成分制成新材料，減少浪費。

　　傳統的發現技術是勞動和資源密集型的，經常需要多個實驗室實驗。通過模擬不同化合物的相互作用，ML算法可以加速這一過程。然后，他們可以比傳統研究更快、更準確地發現有前途的候選人。

　　一項類似的人工智能輔助研究可能會揭示分解塑料的進一步策略。這些發現可能在管理當前的塑料廢物和避免未來的廢物方面發揮重要作用。

　　尋找減少塑料使用的方法

　　首先，減少使用這種材料是人工智能可能有助于減少塑料垃圾的第一種方式。一些企業已經開始使用人工智能模擬和分析各種包裝布局，以了解如何重新設計它們，用更少的材料提供相同的強度。實施這些措施的公司使用更少的塑料。

　　人工智能還能夠模擬產品中塑料的替代及其替代材料的包裝。利用這一知識，企業可以轉換到更可回收、更環保的材料，而無需經歷耗時、昂貴的原型制作過程。手動尋找最佳修改可能需要幾個月的時間，并導致幾個代價高昂的錯誤，但人工智能可以快速有效地完成它。

　　消除浪費的錯誤

　　人工智能還可以增強更傳統的處理技術。回收設施經常使用手工分類技術將可回收的塑料從垃圾中分離出來進行填埋。錯誤是不可避免的，因為這種重復的工作對人類來說經常是繁重或令人厭倦的，但人工智能可以改變這一點。

　　在從可回收物中分離垃圾方面，機器視覺系統比人更快更精確。與那些感到無聊和心煩意亂的人相比，他們總是能達到同樣的速度和精度。然后，回收設施可以阻止可能導致可回收塑料被傾倒在垃圾填埋場的錯誤。

　　與此類似，通過在生產設施中使用機器視覺和其他人工智能解決方案，可以避免工業錯誤。通過使塑料制造商不容易出錯，這些小玩意將減少材料浪費。