🌱 Carbon Footprint Calculator (Recycling) — เครื่องมือคำนวณคาร์บอนสำหรับอุตสาหกรรมรีไซเคิล
ในโลกที่การลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมกลายเป็นวาระสำคัญทุกภาคส่วน อุตสาหกรรมรีไซเคิลเองก็ต้องแสดงให้เห็นว่า “เมื่อรีไซเคิลแล้ว ช่วยลดการปล่อย CO₂ ได้เท่าใด”
เครื่องมือ Carbon Footprint Calculator (Recycling) บน sesth.co/carbon_fp จึงถูกพัฒนาเพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการรีไซเคิลสามารถคำนวณ “การหลีกเลี่ยงการปล่อยก๊าซเรือนกระจก” ได้อย่างง่ายดาย — โดยคำนึงถึงการปล่อยที่เกิดจากการขนส่งและการใช้ไฟฟ้าด้วย
🧮 วิธีการคำนวณพื้นฐาน
เครื่องมือนี้ใช้สูตรหลัก 3 ส่วนในการประเมินผลกระทบคาร์บอนสุทธิ (net CO₂e) ดังนี้:
- การประหยัดจากการรีไซเคิล (Recycling savings)
คำนวณจากน้ำหนักของวัสดุที่นำมารีไซเคิล (กิโลกรัม) × ค่าปัจจัยการหลีกเลี่ยง CO₂ ต่อ กก. (kg CO₂e per kg)
— ยิ่งวัสดุที่การรีไซเคิลช่วยประหยัด CO₂ สูง ค่า factor ก็สูงตาม - การปล่อยจากการขนส่ง (Transport emissions)
คำนวณจากระยะทาง (กิโลเมตร) × จำนวนเที่ยว × ปัจจัยการปล่อยของยานพาหนะ (kg CO₂e / กม.) - การปล่อยจากการใช้ไฟฟ้า (Electricity emissions)
คำนวณจากจำนวน kWh ที่ใช้ × ปัจจัยการปล่อยของกริดไฟฟ้า (kg CO₂e / kWh)
Net Impact = Recycling savings − (Transport emissions + Electricity emissions)
- ถ้าได้ผลลัพธ์เป็นบวก → หมายถึง “หลีกเลี่ยง CO₂” เมื่อเทียบกับที่ปล่อย
- ถ้าเป็นลบ → หมายถึง “ปล่อยมากกว่าที่หลีกเลี่ยงได้” — ควรพิจารณาปรับปรุง
📊 การใช้งานทีละขั้นตอน
- เลือก ลูกค้า / สถานที่ / ช่วงเวลา ที่ต้องการรายงาน
- กรอกข้อมูลวัสดุที่รีไซเคิล (น้ำหนัก, ปัจจัย)
- กรอกข้อมูลการขนส่ง (ระยะทาง, เที่ยว, ปัจจัยของยานพาหนะ)
- กรอกข้อมูลการใช้ไฟฟ้าของโรงงาน (kWh และปัจจัยกริด)
- ดูผลลัพธ์เป็นหน่วยกิโลกรัม (kg CO₂e) หรือเป็นตัน (t CO₂e)
- ส่งออกเป็น CSV หรือนำข้อความสรุปไปใช้ในรายงาน
เครื่องมือนี้ยังกำหนด ค่าเริ่มต้น (presets) ให้ เช่น ค่า factor ของวัสดุทั่วไป (อลูมิเนียม, เหล็ก, กระดาษ, พลาสติก ฯลฯ) และค่ายานพาหนะ/กริดไฟฟ้าตัวอย่าง — แต่คุณควรใช้ค่าที่เหมาะสมกับข้อมูลจริงของคุณเองเพื่อความแม่นยำสูงสุด
✅ ประโยชน์ที่ผู้ประกอบการจะได้รับ
- แสดงผลเชิงสิ่งแวดล้อม — สามารถใช้ผลลัพธ์เป็นส่วนหนึ่งของรายงานความยั่งยืนให้คู่ค้า/นักลงทุน
- วัดประสิทธิภาพโลจิสติกส์ — หาก Net Impact เป็นลบ แปลว่าค่าใช้จ่ายขนส่ง/พลังงานกิน “กำไรสิ่งแวดล้อม” — ต้องปรับเส้นทางหรือขนาดการรับ
- ประเมินปรับปรุงทางเลือก — เปลี่ยนรถเป็นประหยัดพลังงาน, ปรับโหลดให้เต็มเที่ยว, ลดไฟฟ้าใช้
- ความโปร่งใสใน ESG / CSR — สามารถแสดงว่า “ธุรกิจของเราไม่ได้แค่รีไซเคิล แต่ช่วยลดการปล่อยก๊าซ”
⚠️ ข้อจำกัด &ข้อควรระวัง
- ค่าปัจจัย (factors) มีความไม่แน่นอน และอาจขึ้นกับแหล่งข้อมูลหรือภูมิภาค
- ตัวเลขที่เทมเพลตให้มาเป็นค่าโดยประมาณ — ควรปรับให้ตรงกับข้อมูลจริงของพื้นที่
- หากข้อมูลการขนส่งหรือไฟฟ้าไม่แม่นยำ ผลลัพธ์อาจคลาดเคลื่อน
- ไม่เหมาะกับระบบที่ซับซ้อนมากหรือองค์กรขนาดใหญ่มาก ที่อาจต้อง LCA ระดับลึก
🔍 ตัวอย่างการคำนวณ
สมมุติ:
- รีไซเคิลกระดาษ 200 kg (factor = 1.30 kg CO₂e/kg) → ประหยัด = 260 kg CO₂e
- ขนส่ง: 40 กม. × 4 เที่ยว × 0.25 kg CO₂e/กม. → 40 kg CO₂e
- ไฟฟ้า: 150 kWh × 0.50 kg CO₂e/kWh → 75 kg CO₂e
Net = 260 − (40 + 75) = 145 kg CO₂e ที่หลีกเลี่ยงได้
📝 สรุป
เครื่องมือ Carbon Footprint Calculator (Recycling) จาก SESTH เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับผู้ประกอบการรีไซเคิลที่ต้องการ:
- วัดผลกระทบสิ่งแวดล้อมของการดำเนินงาน
- แสดงความโปร่งใสด้านการปล่อยก๊าซ
- หาโอกาสลดการปล่อยในส่วนโลจิสติกส์และพลังงาน
ลองใช้และปรับค่าคำนวณตามข้อมูลจริงของคุณ เพื่อให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำและเป็นประโยชน์ต่อการบริหารจัดการและการสื่อสารกับพันธมิตรครับ
Get in Touch with us
Related Posts
- AI สำหรับ Predictive Maintenance — จากเซนเซอร์สู่โมเดลพยากรณ์
- ผู้ช่วย AI สำหรับนักบัญชี — ทำอะไรได้ และทำอะไรยังไม่ได้
- ทำไมธุรกิจ SME ถึงจ่ายค่า Custom ERP แพงเกินจริง — และวิธีป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก
- ทำไมเราถึงสร้าง SimpliShop — และแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ธุรกิจไทยเติบโตได้อย่างไร
- Fine-Tuning vs Prompt Engineering แบบเข้าใจง่ายสำหรับผู้นำองค์กรไทย
- บทนำสู่ระบบชลประทานแบบแม่นยำ (Precision Irrigation)
- IoT Sensors ไม่ได้สำคัญที่สุด — “การเชื่อมข้อมูล” ต่างหากคือหัวใจของ Smart Farming
- พัฒนา Mobile Application ด้วย React / React Native
- AI Vertical Integration: เปลี่ยนธุรกิจไทยให้ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- คู่มือองค์กรไทย: วิธีนำ AI มาใช้แบบเป็นขั้นตอน — ฉบับปี 2025
- ทำไม EV Fleet Management SaaS ที่มี AI Optimization คือ “หัวใจสำคัญ” ของธุรกิจยานยนต์ไฟฟ้าในไทย
- 7 Use Cases ของระบบ Machine Learning ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตโรงงานและธุรกิจไทย
- การใช้ LSTM ในการพยากรณ์ระดับน้ำท่วม: ทางออกใหม่ของเมืองไทยเพื่อรับมือฝนตกหนักและน้ำรอระบาย
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย
- ทำไมร้านค้าออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จถึงเลือกใช้ SimpliShop: สร้าง เติบโต และชนะตลาดของคุณ
- Vertical Integration of AI: อนาคตใหม่ของธุรกิจยุคดิจิทัล
- ระบบ AI Prediction — เปลี่ยนการตัดสินใจของคุณให้ทรงพลังยิ่งกว่าเดิม
- ถ้า AI Bubble แตก จะเกิดอะไรขึ้น? (วิเคราะห์จริง ไม่อิงกระแส)
- ใช้ Deep Learning + วิเคราะห์ข่าว (News Sentiment) ทำนายราคาหุ้น – คู่มือฉบับสมบูรณ์
- เปลี่ยนงาน COI ให้ง่ายขึ้นด้วย AI: ตัวอย่างใช้งานจริงในโรงงาน (Hybrid Rasa + LangChain)













