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エコカトラリーメーカー新竹金²がProfet AIのAutoMLを導入研究開発効率が20%向上、原材料コストを20%削減

世界的な気候危機が人々の生活に影響を及ぼす中、130余りの国が2050年までに温室効果ガスの排出量を実質ゼロにする目標を掲げ、ESGは注目の議題となった。3年前、台湾のエコカトラリーメーカー新竹金²(BAMBOO)は、環境の永続に着目して竹粒子を利用したストローや食器、電子包装材などを相次いで開発し、2022年には世界各国へ竹製ストロー6億本を出荷するまでになった。

新竹金²創辦人徐惇穎

新竹金²が国際市場における地位を短期間で確立できた最大の理由は、同社が竹製のストローや食器にカビや異臭を発生させない独自技術を有しているからだ。創業者の徐惇穎氏は、竹は研磨して粉末にした後、一種の天然の接着剤になり、竹の粉末をミクロンレベルまで細かくすると、すばやく水分を除去できるだけでなく、各種の竹の粉末を配合させた竹粒子は様々な分野に応用することができるとし、環境の永続に配慮した全く新しい材料であると説明した。


新竹金²創業者の徐惇穎氏




AIで材料選定の制限克服をサポート


新竹金²が伝統的な農業の生産物であった「竹」を「金」に変えることに成功した重要な鍵は、AI技術が握っている。徐氏は「竹の粉末を製造する技術は難しくない。難しいのは材料(竹)を選定する技術だ」と語る。新竹金²は製品のカーボンフットプリントを削減させるために、研究開発に使用する竹を全て台湾各地から調達しているが、台湾の竹林18.6万ヘクタールには58種類もの竹があり、種類だけでなく地域によって水分の含有量も異なる。さらに、何年に採取されたか、どのくらい保存されていたかなども竹粒子の開発にとって大きな変数となる。


かつてAIを導入する前は、これらの変数の影響を抑えるため、まず手作業で竹の選定を行っていた。ストローや食器に臭いが残ることや、竹を研磨した時に粒子が十分に細かくならないことを防ぐため、匂いが強すぎる緑竹や節が硬すぎる刺竹などは使わなかった。これにより、使用できる竹の割合が大きく低下していた。


杰倫智能科技(Profet AI)のAutoMLツールは、竹の産地、種類、水分の含有量、硬度、色などの変数に基づいてモデルを構築し、最適な竹の粉末の配分を決定することができる。これにより、新竹金²は異なる種類の竹を使用しても、同じ品質の竹の粉末を開発できるようになり、材料選定の制限を突破し、より柔軟に原材料を調達することが可能となった。



AIで竹粒子の配合と製造プロセスを最適化、研究開発効率が20~25%向上


さらにProfet AI のAutoMLツールは、竹の粉末を異なる製品に応用する際の最適な配合と製造プロセスをモデルで予測することができる。これにより、新竹金²は研究開発にかかる時間と労働力を大幅に削減して、効率を20~25%向上させた。


徐氏によれば、竹の粉末はストロー、弁当箱、カップ蓋、カトラリーから、電子包装材や医療用品まで応用範囲が非常に広い。これらの製品は射出成形や圧縮成形などで生産するが、それぞれに対応した竹粒子が必要になる。例えば、電子包装材に使用する竹粒子は、ストローや食器よりも耐熱性が高く、静電気保護と弱酸効果を備えていなければならない。このような特徴を実現するために、竹の粉末の配合を変えてそれぞれに合った竹粒子を作り出す必要がある。


Profet AI のAutoMLツールは、正確な材料の配合を予測することも可能だ。どのような生産条件下であっても、製品がある一定の耐熱性、硬性、脆性を備えなければならない時、それらの特性に最も近づけるために竹の粉末を配合しなければならない。かつてこの作業を人が行っていた時は、15パターンの配合を作ってテストを繰り返し、ようやく理想の特性に近づけることができた。しかしAI導入後は、わずか5パターンの配合によるテストで済むようになり、研究開発とテストの時間は2週間から1週間以内に短縮され、竹粒子の開発における原材料配合の精度も2倍となった。



今後は製造プロセスへのAI応用で良品率を向上


2022年末からAIを導入した新竹金²は当初、在庫量のほか、どの季節にどの製品の補充が必要かを予測したり、新製品の希望価格を決定したりするなど、顧客管理にAIを応用したいと考えていた。その後、Profet AIのコンサルタントとの討論を経て、最大の効果が得られる研究開発に応用することとなった。


徐氏は、新竹金²は全く新しい竹製品を多数研究開発しているが、どちらかというと製造業のIC設計に似ており、ある製品の型を開発した後は外部のメーカーに委託して生産しているとし、Profet AIのおかげで研究開発における失敗が少なくなり、より早く目標を達成し、製品テストの精度を高めることができるようになったと語った。


今後、同社は傘下のメーカーと提携して、AI導入を製品のテスト段階から完成段階まで拡大する予定だ。これにより、製品の良品率を向上させるだけでなく伝統的な農業の枠を突破し、製品の量産化と標準化を進め、さらに再利用可能にして、環境の永続というブルーオーシャンの中で新たな地位を確立することを目指す。


 
 

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