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eversteel採用資料

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makoto saeki / 佐伯真

January 10, 2023
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  1. なぜ鉄鋼業由来のCO2排出量削減? (参考) IEA Energy Technology Perspectives 2020 26億トン 鉄鋼業由来のCO2排出量 鉄鋼業由来のCO2排出量は世界でおよそ26億トンと言われています。これは

    世界の総排出量のおよそ7~9%を占め、これは全ての製造業の中で最も大きな 割合です。 パリ協定の実現のためには、2050年に鉄鋼業由来のCO2排出量を50%に削減 する必要があると言われており、喫緊の課題です。
  2. なぜ鉄のリサイクル? 製造法によるCO2排出量の違い CO2排出量/t 高炉法 電炉法 リサイクル 原料 製造法 鉄鉱石、石炭 2.32t

    鉄スクラップ 0.67t -71% CO2排出量削減の鍵 = 鉄スクラップの活用 鉄のリサイクルには、鉄スクラップ(解体された建物、廃棄自動車 等から回収された鉄屑)が用いられます。 鉄スクラップを活用することで、鉄鉱石や石炭を利用した高炉法と 比較して、CO2排出量を71%削減することが可能です。 (参考) WORLD STEEL ASSOCIATION
  3. 鉄のリサイクルはどのように行われている? 発生 納入 製造 加工 利用 廃棄 選別・加工 FLOW 鉄鋼系商社

    鉄鋼メーカー 製造メーカー 消費者 スクラップ業者 PLAYER 廃棄された鉄スクラップはスクラップ業者が回収し、選別加工した後に鉄鋼メーカーに納入され、そこで再度鉄に生まれ 変わります。その後自動車メーカーや家電メーカー等の製造メーカーが加工して製品として社会に流通します。 その後廃棄されたものは再びリサイクルされる、という流れで行われています
  4. 鉄のリサイクルには課題が山積している 発生 納入 製造 加工 利用 廃棄 選別・加工 FLOW 鉄鋼系商社

    鉄鋼メーカー 製造メーカー 消費者 スクラップ業者 PLAYER 選別コストが高い 大量の取引先と 毎日Tel, Fax 取引リスクが高い (特に海外取引) きちんと選別しても 高く売れない 価格の乱高下が
 激しい 異物混入に よる事故リスク 不十分な品質管理に よる製造コスト増加 粗悪品を 高くかってしまう 品質の良いスクラップ が手に入らない 品質の判断できる 人材が不足 PROBLEM 鉄スクラップの流通フローは何十年も変化がなく、様々な課題が山積しています。リサイクルの促進のためには、鉄スク ラップの品質を正確に判定し取り扱う必要があります。また、高品質の鉄スクラップが流通する市場を作ることで、鉄ス クラップを将来もずっと利用し続けることができる資源にしなければなりません。
  5. EVERSTEELの目指す新しい鉄リサイクル スクラップAI ・画像解析によりスクラップの品 質を自動で判定 ・工場毎に異なっていた判定基準 を統一し、取引をスムーズに スクラップ取引所 ・スクラップAIによる品質保証を 前提としたバーチャル取引所 ・価格予測により適正価格で取引

    が可能に スクラップトレースシステム ・鉄スクラップの発生から利用 までのデータを蓄積 ・画像解析に加えて品質保証に利 用し、更なる透明性向上へ スクラップファクトリー ・ロボットやAIを活用し選別を自 動化、高精度化 ・低品質スクラップを高品質ス クラップにアップサイクル 4つの仕組みにより、鉄スクラップの流通に関わるあらゆるプレイヤーが、 高品質な鉄スクラップをノーリスクで取引することのできる市場を作る 透明性の高い鉄リサイクル市場を作る
  6. スクラップAIとは? スクラップAI 工場に設置したカメラ スクラップ映像 スクラップのグレード判定 20種類以上あるグレードの割合を判定 A 50% B 40%

    C 10% 異物・危険物検出 非鉄成分を含む異物や危険物を検出 コンクリート 配電盤 ダスト(砂)推定 スクラップ中のダスト量を予測 ダスト 2.5% スクラップパーツ検出 鉄鋼材の種類毎にパーツを検出する 厚板 薄板 鉄筋 工場に設置したカメラで撮影したスクラップをリアルタイムに解析を行います。 スクラップAIにより、グレード判定、異物・危険物検出・スクラップパーツ検出・ダスト推定等の品質管理に必要な情報 を正確に瞬時に取得することができます。
  7. 会社の沿革 2023年1月現在、創業1年10ヶ月。 2020年7月 2019年2月 未踏アドバンスト事業 採択 代表の田島がスイスで研究開発を開始 2021年1月 2021年3月 2021年4月

    東大IPC 1st round 採択 株式会社EVERSTEEL 設立 東京大学FoundX 採択 / 東大アントレラボ入居 2021年7月 2022年6月 2022年11月 2022年12月 JETRO主催 NET ZERO Leaders Summit 参加 大和工業・東京製鉄との実証実験を発表 NHK ニュースウォッチ9 に出演 朝日工業との実証実験を発表
  8. メンバー紹介 東京大学工学部マテリアル工学科で、鉄鋼材リサ イクルを研究した後、スイスで画像解析技術を学 び、現在の技術の基礎を確立。四六時中スクラッ プのことを考えているスクラップ博士。 スタートアップを経験後、中学校からの同級生で ある代表の田島の鉄への軒並みならぬ熱い思いに 感銘を受けジョイン。 大手通信事業会社に入社しインフラエンジニアを 経験。現在はAI開発に加え、各地の現場を飛び回

    りインフラ構築を手がける。ランニングで通勤す るマラソンランナー。 大学で数理最適化に関する理論研究を行った後、 独学でアプリケーション開発を学びジョイン。 猫とvimが好き。 テーマパーク業界での事業開発や戦略コンサルで の経験の後、EVERSTEELのビジョンに共感し猛 烈な勢いでジョイン。 Ke ij iro Taj ima C EO / 事業開発 Makoto Saek i Co-Founder / PM Kosuke K ito AI / 組込 / インフラ Kouhe i Katag ir i アプリエンジニア Rika Ko miya 広報・ コーポレ ート
  9. 組織体制 AI開発 エンジニア エンジニア エンジニア エンジニア エンジニア エンジニア ハード組込 エンジニア

    エンジニア アドバイザー アノテーション 専門アノテータ 専門アノテータ 専門アノテータ アプリ開発 エンジニア(BE) エンジニア(FE) エンジニア(FE) エンジニア(FE) PM デザイナー 事業開発 アドバイザー 事業開発 事業開発 事業開発 コーポレート 採用 採用・経理・広報 フルタイム5名+副業16名+派遣3名のチームです。