デジタルトランスフォーメーションによる廃棄物の削減

廃棄物発生に伴う負担

米国では毎年約76億トンの産業廃棄物が発生し、そして処分されています。 産業廃棄物を含む、自治体以外から出る固形廃棄物は、米国内の全廃棄物のほぼ99％を占めています。 環境への影響だけでなく、こういった膨大な数値により、企業は廃棄物処理費用の高騰に翻弄され、その結果大幅な予算削減を余儀なくされます。

グローバルな環境意識の高まりを背景に、企業は生産プロセスを最適化させ、廃棄物の発生を抑える競争力あるソリューションを模索しています。 そこで廃棄物の代替用途を見つけることで、大幅にエコロジカルフットプリントを抑え、そして廃棄物処理費用を削減することが可能になります。 そのためには、企業は商業的に成功する可能性が高まるような有望なリードを特定し、そこに投資する必要があります。

データから得られた洞察で廃棄物を利益に変える

予測モデルがあれば、社内のデータベースに基づき、生産工程で発生する廃棄物を再利用するための提案を行ったり、資源で回収できる部分があるところを特定したりすることができます。 ところが、大部分の企業では、そういった社内の知識の多くの部分を未開発のままにしています。 その結果、多くの場合、偏ったデータセットや信頼性の低い予測になってしまいます。

データの管理戦略および分析戦略を採用することで、こういったダークデータを発見そして活用して予測精度を高め、エビデンスに基づいた機会へと結びつけることができるようになります。

ダークデータを活用するための主な戦略

ダークデータをエビデンスに基づいた洞察に変換することにより、サプライチェーンやターゲット市場のための廃棄物再利用の方法を、商業的に実現可能な形で特定できるようになります。

ダークデータを構造化し、そして活用することにより、社内のデータベースを充実させ、データの偏りを減らし、廃棄物アップサイクルの有望な手掛かりを明らかにすることができます。 ただし、未検証の散在したデータを扱うには時間と労力がかかります。 そこで、有利に進めるのに役立つ主なデータ戦略を以下に記します。

データ管理 - 構造化とハーモナイズ

• 散在するデータを収集し、独自のナレッジマネジメントプラットフォームに統合します。
• 物理的な文書をデジタル化し、フォーマットと用語、そして略語などのハーモナイゼーションを行います。
• 社内データベースの知識ギャップを特定します。
• データの品質、正確性、完全性を確認して、堅牢なデータ基盤を確立させます。

データマイニング - 分析と予測

• カスタム検索ツールを統合して、情報を素早く取得できるようにします。
• 人工知能（AI）と機械学習（ML）の予測モデルの実行は、キュレーションされたデータセットを使って行います。
• 廃棄物の副産物を効果的にアップサイクルするために、正確なデータに基づいた提案・推奨事項を取得します。
• 研究努力は、高度に絞り込まれた結果に集中させるようにします。

データ共有 - コラボレーションとイノベーション

• 共有されたクラウドベースのデータ管理プラットフォームを使って、学際的なブレインストーミングを加速させます。
• 機密情報は、セキュアなやりとりができるような環境をつくります。
• 一見無関係に見える科学分野間でも、それらをつなげることで、革新的な資源回収の機会が明らかになることがあります。

CAS カスタムサービス^SMがお手伝いすることによって、ICL社における標的廃棄物の75%についてその用途を特定することができました。それがどのように実現したのか、詳細はこちらのサクセスストーリーをダウンロードしてお読みください。

今後の展望

環境意識が高まっている現在、企業は競争を勝ちぬきながら、同時に資源を最適化してエコロジカルフットプリントを削減することが求められています。

社内知識を構造化することで、企業はダークデータをエビデンスに基づいた資産に変換し、そして廃棄物副産物をバリューチェーンに再び組み入れる効果的な方法を特定することができるようになります。そうすることで、廃棄物の発生や施設の過負荷、そして廃棄コストなどをそれぞれ減らしながら、新たな市場に参入できるようになるのです。

副産物の隠れた価値を活かすことによって、商業機会を拡大させながら環境への影響を大幅に低減させることができます。その結果、製品に循環型ライフサイクルをもたらし、そしてサステナブルな発展と利益への道のりを切り開くことができるでしょう。