バリューチェーン全体に対する環境問題への取り組みを支援
サプライチェーン全体から収集したCO2情報などを効果的に活用するためのデータ構造化・可視化を行います。
また、予測モデルを用いて意思決定のためのインサイト抽出や、品質・コスト・環境負荷のバランス最適化をご支援いたします。
環境CSR対応へのデータ利活用を段階的に推進
環境ビジネスでイニシアチブを発揮するための基礎となるデータ活用を段階的に推進します。
［ 環境CSR対応へのデータ利活用の推進ロードマップ ］
テクノプロ・デザイン社では、環境CSR対応に関する以下の3つのソリューションをご提供いたします。
① CO2排出量、電力使用量の可視化
② 予測による環境負荷低減⇒バージン材の使用量低減(リサイクル率向上) など
③ 最適化によるCO2排出量削減⇒環境負荷低減のためのパラーメータ最適化
CO2排出量や電力使用量の可視化
自社を含めたサプライチェーン全体の製品製造に係るCO2排出量の1次データから、CO2排出量を可視化することでインサイトを抽出し、
排出量を削減できる工程を特定します。
［ 製造：CO2排出量、電力使用量の可視化の例 ］
予測による環境負荷低減
取得したデータから予測モデルを構築し、意思決定のための判断指標を算出します。
［ リサイクル：製品の回収状況を追跡してリサイクル率を向上する例 ］
最適化によるCO2排出量削減
CO2排出量などの環境要件やコスト、品質はトレードオフの関係になることが多く、これら複数の性能要件のバランスがとれた条件を
最適化アルゴリズムにより求め、設計や実験、製造における各種パラメーターを調整します。
［ 製造：原料の使用量を最適化してCO2排出量を削減する例 ］
課題毎の解決策
| ＜Before＞想定課題 | ＜After＞課題解決 | |
|---|---|---|
| ・OEMに製品を出荷する際に、製品の製造に係るCO2排出量の1次データが求められる ・CO2排出量を削減できる工程を特定したい ・リサイクル部品回収までのライフサイクルは長いため、市場の技術動向を考慮した予測に基づき調達計画を立てたい ・製造に係るパラメータを環境負荷も考慮した最適値に調整するには実験が必要であり、多大な時間やコストがかかっている |
|
・CO2排出量を可視化することで削減できる工程を特定できる ・原材料調達リスクの低減と資源循環を実現できる ・環境負荷を低減させた上で品質・コストも最適化できる |
想定される業界・部門
・自動車・自動車部品業界、鉄鋼・プラント業界、エネルギー業界
・環境CSR対応に関するデータ利活用を推進する部門
・収集したデータを集計し、報告する部門
実績
プロジェクト概要
目的：空調設備の消費エネルギー効率化
対象企業：化学メーカー
規模：PM1名、PL1名、アナリスト1名 x4か月
納品物：プログラムスクリプト、結果分析報告書
ツール・技術・リソース
Python ／ Scikit-learn ／ Optuna ／ Matplotlib