多年来，可持续发展对企业而言一直是一个挑战性话题，经过持续深化布局，今天的企业对于自身的可持续发展已经初见成果，许多企业不仅将可持续作为一项企业责任，更是作为增长和盈利的主要驱动力之一。
“循环性”的意义
2023 年，全球仅有 7.2% 的材料被回收，这为企业提供了巨大机遇——通过拥抱循环性来节省成本，并节约资源。由德勤联合 Circle Economy Foundation 出版的《全球循环性差距报告 2021》曾指出，企业若能在产品生命周期（包括供应链）内注重资源的回收与再利用，可将二氧化碳排放量减少 39% 以上。
同时，循环性还能通过确保关键材料的可用性来缓解资源短缺问题，它基于“R 策略”框架运作，指导循环设计与制造，以增强资源利用并减少浪费。
这些“R 策略”包括：
减少 (Reducing)
修复 (Repairing)
翻新 (Refurbishing)
再制造 (Remanufacturing)
回收 (Recycling)
本图展示的循环性是一种最小化浪费、最大化资源效率并实现成本节约的可持续模型。
（图片来源：西门子）
从线性向循环性的转型始于设计阶段，研究表明，产品 80% 的环境影响是在设计阶段决定的。数字孪生（基于物理仿真的物理资产或流程的数字化呈现）是创造更智能、更高效设备、产品和流程的关键工具，它使工程师从一开始就能够融入可持续性。
数字孪生有助于定义和优化产品及生产系统，从而大幅减少对物理原型的需求，节省宝贵资源。通过创建数字孪生并利用设计与仿真软件等工具，企业可将循环性嵌入产品生命周期的每个阶段——从设计、制造、使用直至报废。数字孪生还有助于分析供应链，通过创建真实网络和流程的虚拟副本，帮助企业提前仿真可能发生的中断和变化，用真实数据评估影响，并基于透明信息做出更明智的决策。
通过生命周期评估、R 策略模拟以及设计与供应链的联动，企业能优化资源并减少浪费。数字孪生、人工智能 (AI) 和 IT/OT 融合等数字技术还能提升生产效率。一旦产品投入使用后，资产管理软件等工具可确保资源效率最大化并支持精准维护。
循环性还贯穿产品报废阶段。借助自动化支持的先进回收技术，企业可将旧材料回收用于未来生产。可生物降解塑料等循环替代方案受益于适应新流程的柔性生产系统，推动零废弃经济向前发展。
西门子德国菲尔特工厂与 Spinnova 的可持续示范
西门子位于德国菲尔特的工厂近期被世界经济论坛评为 “可持续灯塔工厂”，表彰其在能效提升、二氧化碳减排和资源节约方面的突出表现。通过实施智能能源系统，该工厂将单位体积能耗降低了 64% ，每单位产出量的温室气体排放量减少了 72%，每单位产出量的工业废弃物减少了 47%，同时将总体产量提高了 145%。
西门子菲尔特工厂借助人工智能和循环策略，实现可持续运营
（图片来源：Getty Images）
这些成果源于对循环性的关注。西门子菲尔特工厂通过追踪产品全生命周期，利用备件和维修延长产品寿命，避免了生产、报废和回收过程中可能产生的排放。通过“长寿命维修服务”，该工厂为特定产品提供延保服务。2025 年初，已有超过 300 例长寿命维修案例，预计到 2026 年将增至 2000 例。此外，基于显著的节能成果，菲尔特工厂力争在 2026 年前实现碳中和。
与菲尔特工厂类似的例子还有芬兰纺织公司 Spinnova，其正通过循环模式重新定义纺织业的可持续性。时尚行业每年可产生超过 9000 万吨废弃物，消耗的水资源更是惊人。Spinnova 的使命之一就是让纺织行业变得更可持续。
Spinnova 的技术使原材料生产商、纤维生产商等能够通过模仿蜘蛛纺丝的机械工艺，从多种纤维素原料中生产纤维。这种独一无二的生产工艺创造出外观和触感类似棉麻的材料。借助西门子技术实现创新与设计，Spinnova 已在纺织行业中产生了可持续的影响。
用 AI 优化可持续性
人工智能 (AI) 是另一种能够有效推动可持续性的“法宝”。尽管 AI 已在各行业和消费者中被广泛讨论，但其可持续潜力才刚刚被发掘，实现这一潜力需要战略部署和规模化应用，而这只能通过工业级 AI 的能力来满足严苛环境下要求的质量、安全性和可靠性。
AI 的优势还在于处理海量数据并识别隐藏模式的能力，不仅帮助企业通过发现低效环节加速数字化转型以降低排放，还能在“数字化企业”中实现循环性。
爱尔兰根工厂利用数字孪生优化机器、运营和流程以提升能效。
（图片来源：西门子）
那么 AI 的实际应用场景如何？作为可持续的数字化企业，西门子位于德国爱尔兰根的工厂使用工业 AI 收集、连接和分析数据，以加速可持续进程，其效益显而易见：工厂能耗降低了 25%，净碳足迹减少了 50%，单位产品能耗降低了 50%，生产车间通风系统功耗下降了 70%。
此外，爱尔兰根工厂采用机器人以超高精度处理印刷电路板 (PCB) 组件。自动化贴装工艺的精密度提升大幅减少了材料与能源浪费。由于智能机器人不再预分拣部件，原本用于分拣的塑料内衬被淘汰，最终减少了数千件塑料废料。如果没有 AI 技术，这些环境与成本效益都无法实现。
可持续性的未来充满机遇与变革。随着循环性和 AI 逐渐应用于企业的可持续计划，企业能够在满足合规的同时，实现成本节约和效率提升，将可持续性从责任转变为盈利策略，创造更高的企业价值。
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