事例の概要
| 企業 | 宁德时代（CATL）宜宾工場 |
|---|---|
| 地域 | 中国 |
| 業種 | 電子・半導体 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 品質・プロセス分析 |
| 使われた技術 | AIによるエネルギー管理と太陽光・蓄電のマイクログリッドの運用最適化 |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
電池の製造は、電極の乾燥やセルの化成など電力を多く使う工程を含み、製品のカーボンフットプリントは顧客である自動車メーカーが関心を持つ指標の一つです。
WEFの発表によれば、宁德时代の宜宾工場は、AIによるエネルギー管理と、太陽光発電・蓄電を組み合わせたマイクログリッドを導入しました。工場の電力需要と発電・蓄電の状態に合わせて、電力の使い方を最適化する仕組みと読めます。
成果として、カーボンフットプリントを56%、製品単位のScope3排出を45%削減したと報告されています。2026年1月の第15弾（新規23拠点のうち16拠点が中国）で灯塔工場に選ばれました。削減には再生可能エネルギーの導入自体の効果が含まれ、AIの寄与は分離されていません。
運用の詳細（最適化の対象設備、制御の自動化の程度）は発表文からは確認できません。
この事例から読み取れること
- 排出削減の成果は再生可能エネルギー設備の導入効果が大きく、AIはその運用を最適化する役割と読むのが妥当だと当サイトは考えます
- 製品単位のScope3を指標にしている点は、顧客への開示を意識した成果の示し方として参考になります
- エネルギー管理のAIは、設備ごとの電力計測と生産実績を同じ時間軸で結びつけるデータが前提になる
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
