人工知能を使用してプラスチック廃棄物を削減する方法

プラスチック廃棄物管理に人工知能を使用してプロセスをより正確かつ迅速に行う

プラスチック廃棄物は、持続可能性に関して最も一般的な課題の 1 つです。今日の組織にとって最大の懸念事項です。汚染を最小限に抑えて排除することを目指して、企業や政府は有用なツールとして人工知能 (AI) に注目しています。世界中で毎年発生するプラスチック廃棄物 4 億トンのうち、リサイクルされるのは 10% 未満です。この問題を解決するには大幅かつ複雑な変更が必要ですが、人工知能を使用することで必要な知識と効率を得ることができます。

プラスチック サプライ チェーンの最適化

人工知能は、サプライ チェーンの運用効率を向上させることができます。予測分析を使用すると、企業は需要の変化をより明確に理解し、過剰生産を防ぐことができます。 AI は、企業が必要な量だけプラスチックを使用し、変化する需要サイクルに製造を適応させることで廃棄物を削減するのに役立ちます。

一部の企業は、生産における無駄を排除するために、リサイクルと返品を含むクローズドループのサプライチェーンを構築しようとしています。これらのシステムを設計して実装する方法を決定する際には、複雑な要素を考慮する必要がありますが、AI が役立ちます。

分析ツールを使用すると、材料の潜在的な再利用場所や返品を処理する最も効率的な方法を特定できます。企業はプラスチック廃棄物を削減するためにサプライチェーンを再構築しやすくなるだろう。

新しい廃棄方法の発見

人工知能は、プラスチックを除去するための創造的な環境に優しいソリューションを考案できます。最近、研究者らは機械学習を利用して、PET ポリマーを 24 時間以内に構成化学物質に分解できる酵素を開発しました。企業はこれらの成分を新しい素材に変換し、廃棄物を削減できます。

従来の発見手法は労働力とリソースを大量に消費し、多くの場合、複数の実験室での実験が必要になります。 ML アルゴリズムは、さまざまな化合物の相互作用をシミュレートすることで、このプロセスを高速化できます。これにより、従来の研究よりも迅速かつ正確に有望な候補者を発見できるようになります。

同様の AI 支援研究により、プラスチックを分解するためのさらなる戦略が明らかになる可能性があります。この発見は、現在のプラスチック廃棄物を管理し、将来の廃棄物を回避する上で重要な役割を果たす可能性がある。

プラスチックの使用を減らす方法を見つける

まず、人工知能がプラスチック廃棄物の削減に役立つ可能性がある最初の方法は、この材料の使用を減らすことです。一部の企業は、より少ない材料で同じ強度を提供するためにパッケージを再設計する方法を理解するために、人工知能を使用してさまざまなパッケージのレイアウトをシミュレーションおよび分析し始めています。これらの対策を実施する企業はプラスチックの使用量を減らします。

人工知能は、製品におけるプラスチックの代替や代替素材のパッケージングをシミュレートすることもできます。この知識を活用することで、企業は時間と費用のかかる試作プロセスを経ることなく、よりリサイクル可能で環境に優しい材料に切り替えることができます。最適な変更を手動で見つけるには何か月もかかり、いくつかのコストのかかる間違いにつながる可能性がありますが、人工知能はそれを迅速かつ効率的に実行できます。

無駄なミスの排除

AI は、より従来の処理技術を強化することもできます。リサイクル施設では、多くの場合、手動の分別技術を使用して、リサイクル可能なプラスチックと埋め立て廃棄物を分離します。この繰り返しの作業は人間にとって面倒で面倒なことが多いため、間違いは避けられませんが、AI がそれを変えることができます。

マシンビジョンシステムは、人間よりも迅速かつ正確に廃棄物とリサイクル可能物を分別できます。彼らは常に、退屈して気を散らしている人々と同じスピードと正確さを達成しました。リサイクル施設は、リサイクル可能なプラスチックが埋め立て地に捨てられる可能性のある間違いを防ぐことができます。

同様に、生産施設でマシン ビジョンやその他の人工知能ソリューションを使用することで、産業上のエラーを回避できます。これらのガジェットは、プラスチック製造業者がエラーを起こしにくくすることで、材料の無駄を削減します。

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