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可回收垃圾的創新方式研究

2019-10-21 07:25:57陳雪王雪阮佳航劉繼銳
科學與財富 2019年33期
關鍵詞:創新型

陳雪 王雪 阮佳航 劉繼銳

摘 要:隨著經濟的發展,環境問題也日漸被人們遺忘,所帶來的問題也越來越嚴重、白色污染、資源浪費等一系列問題日漸突出。為增強人們的環保意識,驅動人們的環保行為。所以我們決定研究此項目,相對于傳統可回收垃圾分類難,耗時長,投入的勞動力(很多)。我們將打破傳統模式,以智能化回收機為突破口。從源頭是解決問題。此智能回收機對投入的可回收垃圾進行自動分類,并為使用者開設“綠色賬戶”,建立返利機制。智能化回收機將憑借其智能的分類功能消除傳統的人工分類模式,而在全新的處理流程中,傳統的個體回收戶轉變為可回收垃圾的“外賣人員”,線上線下形成完整的可回收垃圾物流系統。

關鍵詞:自動回收機 ;創新型; 可回收垃圾

一.項目研究背景及意義

1.項目背景

中國政府近些年也開展并實施了很多環保政策,其中,《中華人民共和國固體廢物污染環境防治法》第四十二條、《城市生活垃圾管理辦法》第三章第十五條、《城市生活垃圾分類機器評價標準》、《中華人民共和國環境保護法》中皆提及對生活垃圾的處理以及回收問題,明確指要建立完整、先進、環保、高效的回收體系。

2019 年 7 月 1 日隨著《上海市生活垃圾管理條例》 的實施,標志著以上海為起點的全國將陸續進入垃圾分類強制時代。上海之所以作為第一個推行強制垃圾分類的城市,一方面上海市每日的可回收垃圾制造量巨大,粗略估算,如果用 2/5 噸卡車來運送,上海每天產生的生活垃圾,所需車輛頭尾銜接便可繞上海內環一圈。另一方面也是貫徹中央的要求,其主席表示可回收垃圾分類工作就是新時尚,我關注著這件事。而從上海實施強制可回收垃圾分類以來,可回收物資源利用量從 660 噸/日以上上升至 1100 噸/日以上,超過近兩倍。由此可見,垃圾分類效果顯著。

2018 年 2019 年

可回收物資源回收利用量 660 噸/日以上 1100 噸/日以上

2.產品背景:

截止 2018 年 6月,筆者通過調查研究,得出在德國、北京以及濟南投放有智能回收機,具體情況如下:

濟南:全國 8臺智能回收機在濟南投放,可以自動分類,稱重,結算并且返現金的功能。

北京:把回收垃圾貼上條形碼放進智能資源回收機。工作人員收集回收機中的廢品進行分類。并以積分的形式打入環保卡,這些積分可以兌換成超市的購物券或給手機,公交卡充值。

德國:在大超市的自動回收機,各類可樂罐,飲料瓶,玻璃瓶都可以在購買的超市回收,德國居民周末到超市門口的回收機前排隊退瓶,得到一張憑條,就可以憑這張憑據,換超市中相應的商品(只能在同一個地方購買的瓶子才可以退的)。

中國每年有大量垃圾產生,其中未能被回收的廢品占很大比重。而歐美等方面已經開始著手處理廢品回收效率低下的問題。廢品回收機也被列入解決該問題的方法之一。

3.研究意義

隨著經濟的發展,環境問題也日漸被人們遺忘,所帶來的問題也越來越嚴重、白色污染、資源浪費等一系列問題日漸突出[1]。為增強人們的環保意識,驅動人們的環保行為。所以我們決定研究此項目,相對于傳統可回收垃圾分類難,耗時長,投入的勞動力(很多)。我們將打破傳統模式,以智能化回收機為突破口[2]。從源頭是解決問題。此智能回收機對投入的可回收垃圾進行自動分類,并為使用者開設“綠色賬戶”,建立返利機制[3]。智能化回收機將憑借其智能的分類功能消除傳統的人工分類模式,而在全新的處理流程中,傳統的個體回收戶轉變為可回收垃圾的“外賣人員”,線上線下形成完整的可回收垃圾物流系統。

二.研究過程、過程方法

1.分析法: (1)市場預測

由于中國大量的可回收廢品未能被利用,有很多有遠見人士已經著手此事,也已出現部分類似產品的試點,但是尚未大量推廣,尚屬市場空間巨大的未知領域,先于更多人占領市場的機會較大,前景可觀。

圖 1 自動回收機市場開發比例

(2)市場需求分析(以塑料瓶為例)

①文獻證實垃圾分類迫在眉睫

②市場回收可回收垃圾的機器供不應求,再加上國家近幾年推崇各種環保政策,人們環保意識顯著提高,對此類機器的出現也是眾人所望。

③中國人口數量客觀,小區,學校,車站等數量眾多,可以根據人口密度安排一定數量的機器,機器需求量數量可觀,市場需求可觀。

(3)SWOT 分析

優勢:①我們選定的市場范圍尚未被其他廠商廣泛涉及,有著巨大的市場優勢。

②我們有著優秀的推廣創意。

劣勢:①我們采用的技術是市場上可以購買的,相對自主研發有一定的技術差距。

機會:①我們采用的技術都是市場上可以獲得的,不存在技術壟斷。

②國家近幾年都在大力推行環保政策。

威脅:①一旦被其他商家奪得先機,會失去巨大的市場。

②一旦市場飽和將很難售出機器。

(4)競爭分析

本計劃書對多功能智能回收機行業的競爭分析采用波特的五力模型工具,分別從潛在的進入者,購買者,供應者,行業內現有競爭對手 4個方面進行分析。

①潛在的進入者的威脅包括:同類商品生產者以及專職于廢品回收的人員

② 購買者包括:公共場所運營單位、政府、擁有生產園的大型企業單位、生活小區

③ 供應者包括:資金供應者、技術供應者

④行業內現有競爭對手包括:廢品回收站

(5)風險分析

面臨風險

①行業競爭中先于我們出現或者技術實力超越我們的其他產品將會造成市場壟斷。

②由于產品性質,產品購買者被視為極其稀少的資源,市場易達到飽和狀態擬指定風險

③首先最大可能做到技術利用最大化,然后著重注視產品的服務質量,以最好的服務質量、

經濟效益來占取市場。④在市場達到飽和狀態后,在不斷升級、維護產品的前提下,將目光投向回收到的廢品上,建立屬于本團隊的廢品利用計劃,進而尋求新的經濟來源。

2.社會調查報告

根據數據統計,人們在日常生活中(例如,數據顯示,有超過 83.3%的人在吃飯時選擇使用消毒筷子、有超過 82.2%的人在投放垃圾時根據標識投放)環保意識日益增長,針對上海的垃圾分類政策,有超八成人贊成在本地去實現該政策。說明人民群眾素質不斷提高,對新政策新事物的接納程度有所提高。

在所有統計個例統計中,把可回收垃圾保留并賣出的人群占半數,這群人中,又有超過六成人因在日常生活中無法將垃圾分類而困擾,并且根據數據顯示他們對于智能回收機的支持率在 90%以上。由此可見在社會上有這樣一項服務空白區即——無法有效地為人們處理可回收垃圾。在對智能回收機的意見和建議整理中發現,除了支持與期待的聲音,人們還對此有一定的顧慮——智能回收機無法全面覆蓋在人們的生活場所中。這種顧慮為智能回收機在市面上的推廣與實施提出了又一道難題。

總結:

根據數據統計,在受教育程度越來越高的當今社會,人們對保護環境的意識也日漸增長。

在針對上海垃圾分類政策的統計調查后發現,人們現如今能夠普遍接受,隨著科技的發展,對新興的環境保護手段抱有期待和支持的態度。當然也有一部分人對智能回收機的推廣持謹慎態度,因此智能回收機在推廣實施上面也應要有一定的對策,保證能實現技術的均勻分配,使能夠享用技術服務的人群數量最大化。

3.實地訪談報告

為了考察傳統可回收垃圾處理流程,我們智收小組決定以泰安市岱岳區為范圍,對個體回收戶、大型垃圾集成點等大大小小的垃圾回收站進行了為期一天的實地考察。

圖 2 傳統可回收垃圾處理流程

圖 3 智能化回收機為依托的創新型可回收垃圾處理流程

通過兩種流程的對比發現,在第一環節中可回收垃圾的分類是耗時最長、勞動力投入最多的環節。可回收垃圾分類難成了最難以解決的問題。而對于個體回收戶來說是否有固定的收購地點是尤為重要的。這與專門的拓荒者是不同的。由此也不難想象如果在沒有固定收購地點的情況下,面對雜而亂且龐大的回收環境來說,將耗費的人力物力是難以想象的。隨之而下的是眾多的個體回收戶把分類好的可回收垃圾源源不斷的匯集到大型垃圾集成點。對于此環節來說好收不好賣成了最大的難題。即便是回收加工再利用再生產,其中所要消耗的化學劑等無疑是對環境的二次傷害,可是對于降解十分困難的塑料瓶來說,埋藏在土壤中只會更加產生更加嚴重的后果。因此針對以上存在的問題,智能化回收機就可以高效的解決。憑借其智能的分類功能消除傳統的人工分類模式,而傳統的個體回收戶轉變為可回收垃圾的“外賣人員”,線上線下形成完整的可回收垃圾物流系統。

三.研究結論及政策意見

1.研究結論

自動回收機作為一款智能化回收機,通過大數據,云計算等現代科技,將更好的替代人工分類的繁瑣和解決大眾垃圾亂扔亂投的社會問題。緩解垃圾臟,亂,差的社會現狀。以自動回收機為創新起始點,更替傳統可回收垃圾處理流程,一種創新型可回收垃圾應運而生。力求營造全民參與其中,讓垃圾分類成為一種時尚。

2.政策意見

垃圾分類是垃圾處理的前提和基礎,必須做好前端的垃圾分類,才能保障后續垃圾有效的處理。政府既要做好垃圾的監管者,也要做好服務者和引導者。一方面,要提高垃圾分類獎懲的法律效力,讓垃圾分類具有強制性。另一方面,加大垃圾分類知識的普及和意識的自覺,讓全民參與其中。相比農村垃圾分類,城市垃圾不但種類繁多且龐雜,而且不好去監管,因此應從農村到城市。

參考文獻:

[1]金上然,滕霄,毛向前,張知瑤.校園垃圾分類收集創新模式研究——以武漢理工大學為例[J].資源節約與環保,2018(11):69-70.

[2]徐海云.我國可回收垃圾資源化利用水平比較分析[J].環境保護,2016,44(19):39-44.

[3]倪卉淼.垃圾的回收與利用[J].中國環境管理叢書,2008(03):194.

作者簡介:

陳雪,女(1997- )漢族,黑龍江人,學生,本科 研究方向:金融學

批注:校級創新創業資助項目 項目編號:201813999006

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