詳しい経緯と内容

事実店頭回収された透明容器は、材質・形状・汚れが混在し、再生工程前の人手選別が処理量の制約になりやすい。エフピコは西宮選別センターに新システムを導入し、公式レポートで一人当たり選別能力を約1.5倍とした。新設大型工場だけでなく、既存拠点のボトルネックを改修する投資の好例である。

分析装置メーカーには画像・光学認識、搬送、排除機構、作業支援、予防保全の商機がある。回収事業者には、誤投入データを店舗や消費者へ返し、入口品質を改善する運用サービスが考えられる。一方、新規参入者は人時生産性だけで投資回収を判断してはいけない。装置停止、清掃、品種切替、誤排除、再選別、残渣処分を含め、適合品一トン当たり総コストで比較する必要がある。透明に見える容器でもPET、PS、PP等が混ざるため、形状認識だけでなく材質検知との組合せが重要だ。また自動化後も例外処理と保全要員は残る。導入前に数週間の原料組成を記録し、純度、回収率、人時、停止時間の基準値を作るべきである。成功の鍵は最新装置の導入ではなく、現場データで継続改善できる体制と、回収先が求める品質へKPIを直結させることにある。