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ゴミ収集をAIで効率化!発生量を予測し走行距離削減|ニュースイッチ by 日刊工業新聞社

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三菱地所は東京・丸の内のオフィスビル26棟でゴミ収集・運搬作業に人工知能(AI)を使う実験を行い、収集車の総走行距離を従来より約57%削減する効果を確認した。二酸化炭素(CO2)排出量の削減を見込む
必要なものを、必要な量だけ、必要な時に。

ゴミ収集をAIで効率化!発生量を予測し走行距離削減|ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ビルごとに異なる収集業者とも協力し、収集業務を効率化することで長時間労働を削減したり、人手不足を解消したりする効果を見込んでいるそうです。staff H
ビルごとに異なる収集業者とも協力し、収集業務を効率化することで長時間労働を削減したり、人手不足を解消したりする効果を見込む。
現在では自動車やタクシーにもAIが活用されていますね!
業務効率化や人件費削減に非常に役立ちそうです
丸の内のオフィスビル26棟における実証実験で、従来より57%削減する効果が確認されたんですね。

3年のデータ蓄積でこの結果なのでさらに精度も上げていけそうですし、ゴミ収集以外の様々な分野への展開も期待です。

🔽ゴミ収集をAIで効率化!発生量を予測し走行距離削減
こうやって「長年の勘」みたいな領域もシステム化されていくんだろうねえ。 / ゴミ収集をAIで効率化!発生量を予測し走行距離削減 (ニュースイッチ Newswitch)
総走行距離を約57%削減ってすごいな。 / ゴミ収集をAIで効率化!発生量を予測し走行距離削減 (ニュースイッチ)
AIでゴミ収集を効率化。各ビルのごみ量をAIで予測し、収集車の積載量、搬出入方法、作業時間などを推定。出来るだけ少ない収集車ですべてのゴミを効率よく回る経路を算出する。人手不足問題とCO2排出量削減に貢献する技術。
以上
 

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