電力、水循環管理、暖房サービスのプロバイダーとして、またイタリア最大の廃棄物管理およびリサイクル会社として、Hera は廃棄物を削減し、環境へのダメージを最小限に抑えるための戦いの最前線に立っています。同社はイノベーターとして定評があり、環境管理に前向きな精神を備えています。

Hera の IT アーキテクチャ担当マネージャーである Andrea Bonetti 氏は「Hera は絶対的な確信をもって循環経済を採用しました」と説明しています。従来のリサイクル慣行が再利用サイクルの 1 つのアークであるなら、Hera はそのサイクルを完成させるのに役立つ統合ソリューションを提供します。たとえばプラスチックの場合、廃棄物を回収するだけでなく、それ自体がリサイクル可能な高品質の新製品の生産に組み込まれます。「現在、私たちのテリトリーでは、ほとんどの廃棄物が回収されています」と Bonetti 氏は言います。「最終的に燃やされるのはほんの一部ですが、これは廃棄物発電工場で燃やされ、新しいエネルギーが生み出されるのです。」

もちろん、回収プロセスの成否は、大量のゴミから再使用可能な資材を迅速に見つけて分離できるかどうかにかかっています。このプロセスで、Bonetti 氏と彼の同僚で、Hera の IT イノベーション責任者である Alessandro Collina 氏は、AI を活用した自動化によってどのように効率が向上し、より多くの資材を新たな用途に活用できるかを探ることにしました。

課題は 2 つあります。廃棄物分別における AI の可能性を評価することもその一部です。もう 1 つは、この種のイノベーションを組み込んで、研究室から企業の規模へと拡張できる柔軟性を備えていることです。

現在、Hera の担当者は廃棄物を手作業で分析しています。工場の入り口でトラックが荷を降ろし、ゴミがコンベアに向かって押し出される間、監視員はプラスチック、ガラス、アルミニウム、有機材料などの回収可能な材料を監視し、下流での分別を指示するのを手伝います。それ自体が面倒な仕事です。89 の工場に 1,400 人の監視員がいるという大規模な状況を考えてみましょう。毎年630万トンもの廃棄物が処理されています。言い換えれば、もっと効率的にできる可能性があるということです。

そのビジョンは、入ってくるゴミのビデオを撮影し、AI に回収と再使用の対象となるアイテムや資材の特徴を認識させることです。「これは、循環経済の焦点である回収および処分活動のコストに決定的な影響を与える可能性があります」と Bonetti 氏は説明します。

このビジョンを実現するために、「概念実証を超えて、実用的な方法論と効果的なツールの両方でプロジェクトを推進できるパートナーが必要でした。私たちは、これらすべてを IBM Garage で見つけることができると考えました」と Bonetti 氏は説明します。

ユーザー中心で協調的な IBM Garage チームにとって、ソリューションの最初のステップは、作業環境を直接体験することを含むデザイン思考ワークショップでした。Bonetti 氏は「ガレージのスタッフは "手を汚す "必要がありました。私たちは経験から、機械学習のスペシャリストを、実験室よりもはるかに複雑な現実に没頭させることを学びました」と振り返ります。そこで、Garage チームが工場を見に来ました。定義上、廃棄物は変形して密集しており、照明条件はさまざまです。Facebook の写真に写っている子猫を認識するようなものではありません。

実際、Hera チームと IBM Garage チームは、工場がビデオを撮影するのに適した場所ではないことをすぐに認識しました。あまりにも短い時間に、あまりにも多くの資材が過ぎていきました。代わりに、彼らは上流のより良い見晴らしの良い場所を特定しました。

ゴミ収集車にカメラを取り付けることで、ゴミ箱から落ちてくる少量のゴミを撮影できるようになりました。「それでも、非常に速いスピードで画像が流れていきますが、これらの画像を研究することで、工場内ではなく収集プロセス中の廃棄物の定性的評価に関する重要なパターンを特定することができ、これにより改造プロセスの時間とコストを改善できる可能性があります」と Bonetti 氏は言います。

さらに、Hera チームは、廃棄物の品質データと収集場所を関連付けて、人々が廃棄物をより適切に区別できるように対象を絞った情報キャンペーンを開発するのに役立てたいと考えています。

アジャイルな IBM Garage 方法論に従って、Hera と IBM Garage チームは 8 週間で、 IBM Watson Studio と IBM Watson Machine Learning テクノロジーを組み込み、主要な廃棄物パターンを認識する機械学習モデルを含む、ユースケースに特化したツールを生成する最小実行可能製品（MVP）を共同作成し、リリースしました。Collina 氏は、「IBM ツールのおかげで、以前は紙に書くだけだった考えを、はるかに高速かつ機敏なプロセスで実現できるようになりました。」と述べています。

Collina 氏はさらにこう続けます。「現在、最も緊急の課題は、これをどのように産業化できるかを理解することです。たとえば、1 台のトラックで、照明や天候のあらゆる変化を想定してプロトタイプを 1 年間作成し、年間を通じて適切な洞察を得るにはどうすればよいでしょうか。」

Hera が IBM Garage、IBM Cloud Paks、およびWebSphereソリューションを使用して行っている作業は、有限のプロジェクトではありません。サイクルの一部なのです。

Bonetti氏、Collina 氏、そして同僚たちは、IBM Garage チームと協力して、回収可能な廃棄物を見つけるためにAIをトレーニングする方法や、そうしたイノベーションを日常的な環境にスケールアップする方法を学んでいます。

Hera が Beam IoT にもたらしたモダナイゼーションと柔軟性により、クリティカルなシステムの信頼性と回復力が向上し、継続的な適応と拡張が可能になります。

そして最も重要なことは、このような取り組みが廃棄物を他の用途に再利用する際のコスト効率を劇的に改善する可能性があるため、産業界に影響を与え、循環型経済の機運を高め、世界が緑の一部を取り戻すことを可能にする可能性があることです。

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Hera（リンクは ibm.com の外）は、イタリアの大手マルチユーティリティ企業で、エネルギー配給、エネルギー販売、水循環管理、加熱、廃棄物・リサイクルサービスを提供しています。エミリア ロマーニャ州、ヴェネト州、フリウリ州で事業を展開し、8,000人以上の従業員を抱え、年間売上高は60億ユーロを超えます。