蒸気・電力の24時間監視と、効率低下の要因の当直への通知（RMC）

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

SCGP は、2050年の温室効果ガス排出ネットゼロと、2030年にエネルギー原単位を2020年比15%削減する目標を掲げています。

測る
エネルギー多消費の段階の電力と蒸気
- 工程への供給と工程側の需要の両方を監視
- 生産データを RMC で24時間リアルタイムに監視・分析
- 計測点の数・通信方式・保存先：公表なし
判定
サブ工程ごとの蒸気のエネルギー効率を機械学習で分析
- AIで異常を追跡し、効率・運転の安定性に影響する要因を評価
- 対処すべき問題・工程への優先順位付け
- 警報の基準値・段階：公表なし
知らせる
当直の担当者に即時の警報と対処の推奨
- 通知の手段（画面・メールなど）：公表なし
対応
関係する担当者がエネルギー効率を継続的に改善
- 対処の手順・判断の基準：公表なし
効果
削減量（2025年報告書、実績）：蒸気年60,000トン、電力年2,400MWh、温室効果ガス年15,700トン（CO2換算）
- 削減量（2024年報告書、実績）：蒸気年246,781トン、電力年12,775MWh、費用年2.33億バーツ

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。

工場・製品: Thai Paper、Siam Kraft Industry の Ratchaburi・Kanchanaburi（タイ）、PT Fajar Surya Wisesa（インドネシア）：紙
始めた時期: 公表なし
試行の範囲: 公表なし
展開: タイ・インドネシアの4工場を含む工場に展開（2025年の報告書の時点）
提供元: 公表なし
使ったAI・DX: 機械学習で蒸気・電力の使い方の異常を追い、効率低下の要因を評価する仕組み

成果の出所：SCGP のサステナビリティ報告書

当直の担当者が警報と推奨の対処をすぐに受け取り、効率を改善します。

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。