生産中のデータによる紙力のリアルタイム予測と、生産条件の調整

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 の役員によると、包装業界ではデータの多くが書類で管理され、工程の改善に時間がかかっていました。

測る
紙の品質予測の取り組みで、センサーシステムに投資
- 紙の品質予測AIの入力はセンサーの計測点100超（同じモデルかは不明）
- 生産中の変数（production variables）を予測モデルに入力
- データの保存先・収集の頻度：公表なし
判定
紙力予測モデル（AI）が生産中の変数から紙力をリアルタイムで予測
- モデルの方式・学習データ・予測の精度：公表なし
- 判定の基準：公表なし
知らせる
出力：紙力の予測値（品質を事前に予測し、リアルタイムで監視）
- 予測値の表示先・受け手：公表なし
対応
予測に基づいて生産条件（パラメータ）を調整できるとの説明
- 調整が人手か自動制御か、判断の基準：公表なし
効果
SCGP の説明（数値なし）：製品品質を一定に保ちながら、製造工程のロスを削減

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。

予測値をもとに生産条件を調整します。

人手か自動かは公表されていません。

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。