機械学習・コンピュータビジョン・IoTの融合により、産業廃材の回収・分類・売却プロセスを自動化。コスト削減28%、回収率向上42%、処理時間短縮65%を実現します。
TensorFlowベースのAIエンジンが廃材管理のすべてのフェーズを最適化します。
機械学習による市場価格予測。銅・アルミ・鉄等23種の素材について、LME・SHFE等の価格データを学習し、90日先の価格動向を予測します。
リアルタイムの交通情報・積載量・燃料費・収集スケジュールを考慮した最適ルートを自動算出。1日の集荷コストを平均30%削減します。
コンピュータビジョンと分光分析を組み合わせた自動選別システム。金属種・純度・汚染度を0.3秒で判定し、選別精度99.2%を実現します。
IoTセンサーによるリアルタイム在庫把握と需要予測を連携。過剰在庫と在庫切れを防ぎ、在庫回転率を平均2.4倍に向上させます。
国内外の製造業・リサイクル業の導入企業が実際に達成した成果をご覧ください。
愛知県の大手自動車部品メーカー（従業員3,200名）における導入前後の比較データです。
愛知県 | 自動車部品製造 | 月間スクラップ発生量：2,400トン | 導入期間：2025年1月〜6月
| 評価指標 | 導入前（Before） | 導入後（After） | 改善率 |
|---|---|---|---|
| 月間スクラップ売却収入 | ¥42,000万 | ¥54,600万 | ↑30% |
| 選別・分類にかかる人件費 | ¥850万/月 | ¥320万/月 | ↓62% |
| 輸送・物流コスト | ¥1,240万/月 | ¥870万/月 | ↓30% |
| 金属分類精度 | 87.3% | 99.2% | ↑11.9pts |
| 在庫回転日数 | 18.4日 | 7.8日 | ↓58% |
| CO2排出量（輸送起因） | 127 tCO2e/月 | 85 tCO2e/月 | ↓33% |
| ROI（Return on Investment） | — | 初年度340% | 回収期間4.2ヶ月 |
「CircularHubの導入から6ヶ月で初期投資を完全回収できました。特にAI選別システムの精度の高さには驚かされています。品質クレームがゼロになり、取引先からの信頼も大幅に向上しました。」
— 山下 健一 氏 / 購買・サステナビリティ本部長
産業グレードのAIと最新ハードウェアを組み合わせた、スクラップ最適化専用の技術基盤。
Google TensorFlowベースの深層学習モデル。需要予測・品質分類・異常検知に活用。
カメラ・分光センサーとCNNモデルを組み合わせた産業用画像認識。0.3秒の高速処理。
重量・温度・位置・振動センサーをMQTTで統合。リアルタイムデータを5G/LTEで収集。
工場内スクラップフローをデジタル空間で再現。シミュレーションによる最適化提案。
貴社の状況を入力して、CircularHub導入による削減効果をシミュレーションしてください。
既存の基幹システムとシームレスに統合。データの二重入力をなくし、即日から効果を発揮します。
SAP S/4HANA・SAP ECC との在庫・調達モジュール連携。標準コネクター提供で平均2週間で実装完了。
Oracle Fusion SCM・JD Edwardsとのリアルタイムデータ同期。REST APIで双方向データ連携を実現。
Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Managementとの直接連携。Power BIでのレポート可視化も対応。
日本国内主要ERPのFutureStage・SuperStreamとの連携。国内製造業特有の会計・税務処理に対応。
GRANDITとのネイティブ統合。中小製造業から大手まで、日本の商慣習に沿った運用フローを構築。
独自システムへのカスタムAPI統合。REST・GraphQL・EDIに対応。平均実装期間：3〜6週間。
無料デモで実際のAI最適化効果を確認してください。貴社のデータを使ったカスタムシミュレーションも可能です。