消耗部品の破断を防ぐAI

Metsä Board（フィンランド）

カメラとAIによる、通紙ロープの破断前の交換

海外の製紙メーカーが公表した事例です（GAMATCHの支援事例ではありません）。

課題

通紙ロープの破断は抄紙機の計画外停止につながるため、その回避を目的にAIを採用しました。

測る・判定・知らせる・対応・効果

1. ①測る

   カメラ12台で通紙ロープを常時撮影

   • 映像をAIの画像認識システムへ送信

2. ②判定

   破断リスクが高いと警報

   • 製品の仕様映像で状態と予想寿命を評価

3. ③知らせる

   運転員に警報

4. ④対応

   運転員が計画的に交換できる仕組み

5. ⑤効果

   ねらい：計画外停止の回避

   • 効果の数値：公表なし

灰色の文字は、公表されていない項目です。

「製品の仕様」は提供企業の製品の説明で、この事例での設定は公表されていません。

事例の概要

工場・製品

Äänekoski 板紙工場（フィンランド）：折りたたみ箱用の塗工板紙

始めた時期

公表なし（2022年11月の公表の時点で運用中）

試行の範囲

公表なし

展開

公表なし

提供元

Procemex（2024年に ANDRITZ が買収）

使ったAI・DX

映像から破断のリスクを判定する画像認識AI

成果

• 効果の数値は公表されていません。

人の動き

破断のリスクが高まると運転員に警報が届き、運転員が破断の前にロープを計画的に交換します。

導入の経緯

2022年11月の公表時点

通紙ロープの監視は運用中

2022年11月の公表時点

別の取り組み：同じ工場で外観欠陥の原因解析にもAIを使用（AIが工程の時間遅れを考慮して機械の設定・計測値の項目1万件を分析、発生源の特定をねらう）

出典

• Metsä Board（自社記事）
• Procemex 製品ページ
• ANDRITZ 製品ページ

各社の公表資料に基づく整理です（2026年10月に確認）。

導入後も運用を続けているかは公表されていません。

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