Valmet IQ Virtual Sensor・中控UCS/TPT・達希物聯智慧造紙：紙パルプの現場メモ

製紙・紙パルプ業界は「国内需要の変化と品種別の動向」「Valmet IQ Virtual Sensor・Mill-Wide Optimization・Wet End Analyser の業界覇権」「中国造紙の智慧造紙 + 産業政策一体化」の三軸で構造変化中です。紙・板紙の国内需要は対象年と品種を分けて確認する必要があります。紙パルプ業界では、CNF（セルロースナノファイバー）・SAF（持続可能航空燃料）・バイオリファイナリーが新業態として整理され、政府支援と業界連携で新素材市場の立ち上げが進んでいます（内閣官房「（参考資料）紙パルプ」GX 実行会議）。AI / IoT センサー統合による予知保全・エネルギー需要予測・工程自動制御がスマートファクトリー化の中核業務として整備中です。海外では Valmet が IQ Virtual Sensor（実験室測定の品質指標をリアルタイム予測）、Mill-Wide Optimization（工場全体最適化）、次世代 Wet End Analyser を提供しています。各製品の機能と、業界全体の採用状況は分けて確認します（Valmet「Mill-Wide Optimization」）。ValmetのMill-Wide Optimizationは、工場内の単位操作の関係をモデル化し、生産・品質・コスト・環境面の目標を調整する製品です。中国は中控技術 UCS・TPT 時系列大模型による造紙業界向け AI コアスタック、達希物聯の智慧造紙物聯網解决方案、中国造紙の自動化事例を扱います。無人化の対象は倉庫などの部門と製紙ラインを分けて確認し、『造紙工業十四五高質量発展指導意見』が智能製造・緑色生産を国家方針として位置付けています（外国ソースを引用する場合は、日本の労働基準法・改正廃棄物処理法・GX 推進法・気候変動関連の法令・改正個人情報保護法の文脈で読み替える必要があります）。本稿は、製紙メーカー本社製造部、紙パルプ工場長、製紙オペレーター、CNF 研究員、バイオリファイナリー担当、紙容器・包装メーカー、古紙業者、家庭用紙ブランド担当、印刷業向け営業、ESG・サステナビリティ担当の読者を対象に、業界に明日入る AI を業務語彙で整理します。

紙・板紙国内需要の品種別動向と CNF・SAF・バイオリファイナリー──新業態のロードマップ

紙・板紙の国内需要を検討する際は、対象年と品種別の実績・予測を区別します。業界では CNF（セルロースナノファイバー）・SAF（持続可能航空燃料）・バイオリファイナリーを新業態として整理しています。AI が効くのは、(a) 抄紙工程の AI 予知保全（断紙予防・トラブル早期検知）、(b) パルプ蒸解・抄紙工程の AI 制御（蒸気・電力エネルギー最適化）、(c) CNF / SAF 原料調達・収率予測 AI、(d) バイオリファイナリー製品開発 AI、(e) 包装紙・容器の AI 設計（リサイクル適性 × 強度）、の 5 領域です。読者の所属が製紙メーカー本社製造部・紙パルプ工場長・CNF 研究員の場合、自社の国内需要構造・新業態売上比率・CNF 出荷量・ESG 投資効果を棚卸し、AI 投資の効果を新業態売上立ち上げと既存工場収益性維持で測定する設計が現実的です。

Valmet IQ Virtual Sensor・Mill-Wide Optimization・Wet End Analyser──海外大手の業界覇権

Valmet は IQ Virtual Sensor で実験室測定が必要だった紙・板紙の強度特性をリアルタイム予測、現場での品質予測精度向上と廃棄ロス削減を実現しました。Mill-Wide Optimization は工場全体の単位操作間の関係をモデル化、生産・品質・コスト・環境持続性を全体最適化します（PaperFIRST「Valmet introduces Mill-Wide Optimization」）。Wet End Analyser 次世代モデルはサンプリングポイント・データ容量・新測定モジュールの追加で工程制御と製品一貫性を向上、ANDRITZはMetris AR Glassesによる遠隔支援等を紹介し、Valmetは2020年のパルプ工場保全でのAR支援事例を2021年に紹介しています。各社の製品・事例として参照し、両社の共同サービスや業界共通の標準ワークフローとは扱いません。AI が効くのは、(a) 紙質指標のリアルタイム AI 予測、(b) 工場全体最適化（生産 × 品質 × コスト × 環境）、(c) Wet End の状態監視と工程制御、(d) AR スマートグラス × 整備支援、(e) パルプ蒸解工程の AI 最適化、の 5 領域です。日本側の製紙メーカーは、海外大手の動きを「日本工場のスマートファクトリー化の参照モデル」として観察し、自社の AI 工程制御・全体最適化・整備支援ツールの優先順位を整える設計が現実的です（日本の労働基準法・改正廃棄物処理法・大気汚染防止法・水質汚濁防止法の文脈で読み替える必要があります）。

中控技術 UCS/TPT・達希物聯智慧造紙・「黒灯」造紙──中国造紙の智能製造

中控技術の2025年の発表は、UCSとTPT（時系列大模型）を用いた造紙業向けの構想や、制御・最適化、品質予測等の用途を紹介しています。メーカーの講演・事例紹介として参照します。達希物聯の智慧造紙の自社説明は、DCS・品質管理・センサー等のデータ連携や、IoT接続を通じた状態監視・エネルギー管理の用途を示しています。中控技術とは別の提供元であり、達希の説明には達希の出典を付けます。自社紹介や匿名事例を、業界全体の1トン当たりの費用・エネルギー改善の測定結果とは扱いません。江門市政府に掲載された2024年の取材では、市工信局の担当者が維達紙業の倉庫部門を「黒灯」の例として紹介しています。倉庫の自動化と、製紙ライン全体の無人運転、業界全体での増加は区別します。日本側の製紙業界は、中国の動きを「アジアの造紙智能製造の前線」として観察し、自社の AI コアスタック・スマートファクトリー化・無人運転対応の優先順位を整える設計が現実的です（中国の制度は日本と異なるため、日本の労働安全衛生法・改正廃棄物処理法・改正個情法の文脈で読み替える必要があります）。

製紙メーカー本社製造部・工場長・オペレーター・CNF 研究員の役割再設計

製紙・紙パルプ業界のエコシステムは、(1) 製紙メーカー本社製造部、(2) 紙パルプ工場長・製紙オペレーター、(3) CNF 研究員・バイオリファイナリー担当、(4) 紙容器・包装メーカー・家庭用紙ブランド担当、(5) 古紙業者（古紙回収・分別・出荷）、(6) 印刷業向け営業・販売代理店、(7) ESG・サステナビリティ担当・GX 戦略立案、の 7 役割で動きます。AI 化で各役割は次のように再設計されます。本社製造部は「生産計画作成」の AI 補助で「新業態立ち上げ・グローバル工場最適化」に役割が集中します。紙パルプ工場長・オペレーターは「異常時対応」の AI 補助で「予防保全・品質改善・教育訓練」に役割が集中します。CNF 研究員・バイオリファイナリー担当は「実験設計」の AI 補助で「新素材市場開拓・SAF 連携」に役割が集中します。紙容器・包装メーカーは「設計試作」の AI 補助で「リサイクル設計・脱プラ提案」に役割が集中します。古紙業者は「品質判定」の AI 補助で「再資源化率向上・買取最適化」に役割が集中します。ESG 担当は「サステナ報告書作成」の AI 補助で「GX 戦略立案・カーボンクレジット管理」に役割が集中します。読者の所属が各役割の場合、自分の業務を「AI 補助で削減できる時間」「AI 補助で増やせる時間（新業態開発・スマートファクトリー化・GX 戦略）」に分解する設計が、業界の中で個人キャリアを守る条件になります。