隨著全球對塑膠污染的關注日增，回收產業逐漸受到重視。根據統計，臺灣每年約產生 300 萬噸塑膠垃圾，回收率大約 45％，全球甚至只有不到 10%，顯示了回收體系的運作仍有很大的改善空間。一次性塑膠的用量不減反增，回收速度跟不上新塑膠生產，許多塑膠往往被降級再利用而非進行升級回收。面對全球大缺工時代來臨，在臺灣尤其傳統的塑膠回收產業，面對缺工浪潮以及數位化轉型的困難，導入 AI 人工智慧以及自動化設備已經勢在必行。
臺灣塑膠回收工廠過去大多都是透 NIR 技術進行材質細分選，將不同塑膠材質分開，然而這樣的分選準確率往往只有 60-70% 左右，因此得靠許多作業員做人工品檢篩選，將沒有被正確分選的材質挑選出來，然而缺工問題導致工廠開始請不到人來做這些工作。宜科循環(AIRECO)自主蒐集資料及訓練的AI影像辨識模型，擁有 200 萬筆以上的臺灣回收物資料，加上自動化機械分選手臂，能夠快速識別、分離不同類型的塑膠材質，如 PET、PE、PP 和 PS 等，確保塑膠回收材料的準確率以及純度達到 90% 以上，以提高後續再利用價值。
循環策略：分類收集
過去透過人工品檢，每位作業員每分鐘大約只能撿選 50 個以下被錯誤分類的回收物，然而大多數的回收工廠工作環境惡劣，又髒又熱又臭導致作業員工作時長無法持續太久，成效通常不佳，長期下來對作業員的身體狀態也造成不小的傷害。AI 智慧分選技術即是將 AIRECO 的 AI 影像辨識技術與自動化機械手臂整合，達成對塑膠廢料進行即時分類，機械手臂揀選率可以長時間維持在每分鐘 55 個以上，除了能大幅提升分類的精確度和穩定性之外，也讓作業員不再需要忍受惡劣的工作環境。此外，由於 AI 影像辨識技術需要大量熟悉回收物的作業員來擔任影像資料標註員，因此也提供了更多比傳統工廠現場作業員更良好的職缺需求。
- 多達 200 萬筆以上資料的臺灣回收廢棄物資料庫
- 視覺辨識種類總共 33 種以上，包含 PET、PE、PP、PS、鐵、鋁、鋁箔包、紙容器等各種材質
- AI 視覺辨識模型辨識準確率高達 90% 以上
- 自動化機械手臂揀選速率每分鐘達 55 個以上
- 一套系統處理量能可達 1.2 萬公噸/ 年
效益
宜科循環(AIRECO) 的 AI 智慧分選技術不僅促進塑膠的高效再生利用，還大幅降低了因混合回收造成的污染風險，從而提高塑膠資源的利用價值。現階段臺灣已有至少3間工廠開始嘗試導入這樣的技術，然而 AI 智慧分選技術其實不只能應用在回收分選場，也能在源頭從消費者手中直接蒐集回收廢棄物時就做到初分選，透過整合下游回收產業鏈建立暢通的塑膠回收渠道，幫助品牌端實現塑膠產品直接回收再製，降低原生塑膠的需求，減少碳排放並支持循環經濟模式，不僅符合塑膠產業在永續發展方面的需求，更進一步支持臺灣和全球的塑料回收以及循環經濟目標。
- 資源面：與商品製造端合作，從消費者手中直接收集廢棄產品等資源垃圾，進到分選廠進行細分選，將回收料販售給下游的處理廠，產生再生料給產品品牌端再製成商品，完善整個靜脈回收產業鏈
- 環境面：一套系統處理量預期能達 1.2 萬公噸/年，提高資源垃圾回收率
- 社會面：AI 智慧分選技術能減少作業員接觸汙染物或是操作機械設備的職安風險，讓勞工能轉而從事其他更安全的工作
