国内初！LPWAを活用した産業廃棄物の収集効率化に向けた 実証実験開始について
～廃棄物量の視える化、最適な収集運搬ルートの選定を実現～
ＮＴＴ西日本グループは、株式会社エックス都市研究所、シンク・アンド・アクト株式会社、NISSHA株式会社との協力のもと、京都府が公募する「平成29年度スマート・センサー活用リサイクル促進モデル効果検証等事業」※1(以下、本事業)の事業者に採択されました。
ついては、2017年10月20日(金)より、低消費電力で広範囲をカバーできるLPWA※2ネットワークや多様なセンサーを活用して、産業廃棄物の効率的な収集を検証する実証実験(以下、本実証実験)を京都府内で開始しました。
※1 京都府の2017年度「IoT・スマート産業廃棄物削減対策事業」において、資源循環の取組みを促進するため、IoT技術の導入による最適な収集運搬ルートを選択する廃棄物処理モデルの実証事業
(関連URL) http://www.pref.kyoto.jp/junkan/news/iot_proposal.html
※2 「Low Power Wide Area」の略称。IoT／M2Mに適した省電力・長距離の通信を実現する省電力広域無線通信の呼称
1．背景
現在、廃棄物の排出量の大半を占める産業廃棄物の処理コストは、国内市場全体で年間約5.3兆円※3といわれており、その約半分を占める収集運搬にかかるコスト削減が、各地方自治体にとって大きな課題となっております。一方、産業廃棄物の収集・処理事業者においても、個社ごとの要求に応じた都度収集、また積載量に関わらず、収集拠点に毎回戻る「ピストン回収」という非効率な方法により、収集コストが高くなるという課題があります。
このような非効率な運用実態に対して、京都府はIoTを活用した業務の効率化や収集運搬の最適化を検証する事業を公募し、ＮＴＴ西日本グループの提案が採択され、2017年10月より実証実験を開始することになりました。
※3 出典：環境省 産業廃棄物処理業実態調査業務報告書(2011)
(関連URL) http://www.env.go.jp/recycle/report/h24-05.pdf
2．実証実験の内容
[1]概要
排出事業者及び収集事業者も含めたステークホルダー全体を繋ぐIoTプラットフォームを構築し、廃棄物処理のコスト削減を狙います。
(1) 産業廃棄物の保管量が分かるセンサーの設置
(2) センサーの通信環境の整備(LPWAと3Gネットワークの比較検証)
(3) センサーの情報をもとに最適な収集運搬ルートを提示するシステムの導入
(4) 上記の環境下で行われる廃棄物処理モデルの効果検証
(処理費用の削減効果、CO2排出量削減効果等)
[2]特長
■複数の排出事業者の廃棄物量を視える化
・排出事業者の保管所に計量センサーを設置して、IoTプラットフォーム上で各排出事業者の廃棄物量をリアルタイムに可視化
■都度回収から「実需連動型回収」を実現
・計量センサーから収集したデータをAIにより分析することで、数日後の排出予測や最適な車両・走行ルートの選定が可能となり、効率的な回収計画の立案を支援
■最適なネットワークとセンサーを組み合わせたトータルソリューション
・保管所の環境に応じてLPWA、3G等の最適なネットワークとセンサーの組み合わせを実施
図1：センサー設置イメージ図
図2：システム全体概要図
[3]期間
2017年10月20日(金)から2018年3月30日(金)まで
[4]各社の役割
■ＮＴＴ西日本グループ
＜ＮＴＴビジネスソリューションズ株式会社＞
・本事業におけるシステム、ネットワークサービス一式の提供
＜西日本電信電話株式会社＞
・センサーデータを収集・蓄積するプラットフォームの提供
・収集・蓄積データの解析
＜株式会社エヌ・ティ・ティ ネオメイト＞
・LoRaWAN(TM)※4ネットワークの構築・提供
※4 半導体メーカーのセムテック、IBMなどの「LoRa Alliance」メンバーが策定したIoT 向け通信規格のひとつ。
LoRaWAN(TM)の名称は、Semtech Corporationの商標です。
■株式会社エックス都市研究所
・産業廃棄物分野におけるコンサルティング
・実施計画の策定および調査結果の分析
■シンク・アンド・アクト株式会社
・各事業者へのヒアリングに基づく産業廃棄物の実態調査
■NISSHA株式会社
・LoRaWAN(TM)を使った廃棄物量計測センサーの設計・開発および設置
3．今後の展開
本実証実験の結果を踏まえて、IoTを活用した産業廃棄物処理の一層の効率化を図るとともに、有価物の回収効率化により、排出・収集・処理事業者一体となったリサイクル率向上に向けた新たな仕組みの構築をめざします。今後は様々なエリアに展開し、適用範囲についても一般廃棄物への拡大を目指します。
また、IoT／AIを活用し広範な産業分野における社会課題の解決に貢献していきます。
別紙
1．産業廃棄物の収集運搬に関する現状の課題と解決策
https://www.atpress.ne.jp/releases/143100/att_143100_1.pdf
2．本実証実験の特長
https://www.atpress.ne.jp/releases/143100/att_143100_2.pdf
