古紙（原料）品質判定AIシステム【紙・パルプメーカー】 
トラックで搬入される古紙（段ボール、新聞、雑誌）の品質を、カメラとAIで自動等級判定するシステムを導入する施策です。水分量や禁忌品（プラスチック等）の混入率を画像認識で測定し、受入検査を自動化・厳格化します。メリットは、原料コストの適正化と、製造トラブル（異物混入）の防止です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
品質管理 |
| 業界② |
紙・パルプメーカー |  対象 |
原料検査担当 製造部門 購買・調達部門 |
 費用 |
300〜3000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- トラックスケール（計量所）にカメラと照明を設置する
- 様々な等級・状態の古紙画像をAIに学習させる
- 判定結果を基幹システムに連携し、支払金額に反映する
期待できる効果
目視検査による判定のバラつき（検収員による甘辛）をなくせる。質の悪い古紙を安く買い叩く、または拒否する根拠になる。
躓くところ
古紙の内部（表面に見えない部分）の異物は検知できない。
狙えるチャネル
