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食品工場見える化(システム)を徹底解説!

食品工場見える化(システム)とは?

食品工場や製造現場では、情報の共有が非常に重要となります。広い製造現場の中で対面対話のみでの情報のやり取りでは非効率となってしまいます。様々な項目を見える化(可視化)することによって整理された情報をタイムリーに取得することができるシステムが「見える化」というものです。
食品業界に限らず、工場や製造現場ではあらかじめ設定されたQCDに沿って生産活動を行います。QはQuality(品質)、CはCost(コスト)、DはDelivery(納期)となり、その全てを達成する必要があります。
食品工場に「見える化」システムを導入して、生産進捗状況、ロス率歩留まり、出荷実績、在庫状況などの様々な情報が数値化、可視化された環境を構築することで、情報取得の手間を省き、見えない不安が解消します。
適正在庫、歩留まり率の向上、生産性の向上など課題も見えやすくなるため改善活動にも効果が期待できます。
見える化システムの種類、使用用途、確認ポイントについて解説します。

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  • 食品工場の見える化の種類、原理、使用用途について

    見える化システムの種類、使用用途
    ・原材料の仕入れ、在庫状況の見える化
    原材料、包装資材などの入荷から出荷までを、ロケーション管理、仕入れ日付、先入先出管理を含めた在庫管理を行います。
    原材料の欠品や過剰在庫による廃棄ロスを防止し、常に適正な在庫状況と発注タイミングのコントロールを行います。
    発注日管理による的確な発注仕入れ管理と、先入先出による無駄を排除した在庫管理を実現します。

    ・原料歩留まり率の見える化
    原料の計量器と連動した工程端末を導入することで、原料の投入重量から出来高重量を把握し適正な歩留まり管理を実現します。原料ロス率の低減に繋がり、利益率の向上に繋がります。

    ・製造工程配合レシピ管理の見える化
    原材料や使用資材情報からレシピマスターを登録し、生産計画に基づいた適正な原材料使用指示を出します。レシピマスターからの紐づけで原料使用指示ミスや配合ミスのトラブル防止にも繋がります。

    ・製品トレーサビリティ機能の見える化
    各工程の品質検査情報を記録に残すことでトレーサビリティ管理体制の強化を図ることができます。
    異常の履歴などを不良画像と一緒に残しておくなどすることによって的確な状況把握が行えます。

  • 食品工場見える化導入価格について

    工場の見える化システムの導入は見える化したい工程や内容、規模によって大きく変わります。
    上述の通り、内容と目的を明確にして最適なシステムを選定することが重要です。
    参考価格ですが、工場の生産数量の出来高、進捗推移の見える化であれば約50~200万円程度で導入可能です。
    工場内での動線見える化を行う場合、フォークリフトや設備にタグを設置してログ収集をするなどを想定すると
    約100~500万円程度の導入費用となるケースもあります。まずは課題を明確にすることから始めます。

  • 食品工場見える化選定ポイント、導入時の確認ポイントについて

    見える化させる工程、見える化させる目的を明確にすることで取得する情報が明確になります。
    前提として見える化におけるポイントは製造現場で働いている誰もが同じ認識、情報を共有できることです。
    そのためには分かりやすい情報や判断基準にすることが重要です。見える化のポイントを解説します。

    ①モノの見える化
    完成品、仕掛品、不良品、原料、材料などの様々なモノが見えていない状態では作りすぎや不良品の増加に繋がるなどのムダの発生に繋がります。

    ②4Mの見える化
    4MとはMan(人)、Machine(設備、機械)、Material(材料)、Method(方法)の4つの頭文字で生産に不可欠なアイテムのことです。
    これらを見える化することで人や設備に対するムリ・ムダ・ムラを抑えることができます。何かトラブルが発生した際には迅速な対応に繋げることも可能です。

    ③情報の見える化
    生産計画に対する進捗をタイムリーに見えるようにすること、情報をタイムリーに共有できるようにすることによって、生産数量過多に繋がります。
    生産計画に対し、作りすぎとなってしまうと製品劣化による良品率の低下、在庫するためのスペースのムダにつながり次回生産効率にも影響することになります。

  • 食品工場見える化導入後のトラブル事例と事前対策ポイントについて

    トラブル事例
    見える化システムによる情報を基に全ての判断をしていた。
    実際の製造現場の状態と乖離があった。

    原因①
    見える化システムからの情報のみで現地に足を運ぶことをしていなかった。
    原因②
    見える化システムの情報収集が的確に運用されているか定期的な確認も行っていなかった。

    対策①
    見える化システムは情報の収集は行うが、実際に生産を行っている現場現物をを見て判断するようにする。
    対策②
    情報収集元の状態が経時変化している場合もあるため、定期的な確認や校正を行う。

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  • IoT・生産管理・効率化システム
  • 食品工場見える化(システム)

チョコ停ウォッチャーⅡ

外部信号入力前後の動画をロック保存! 撮った動画をその場で確認できるスタンドアローンモデル 【特長】 ■エラー前後の映像のみを記録し、その場で確認 ■用途に応じて選べるトリガーモード ・トリガー録画機能で、問題発生前にさかのぼって記録を残せます。トリガー録画機能は、下記2つの方法が選べます。 ①ループ&トリガーロック ⇒動画を録画単位ごとにSDカードへ繰り返し保存します。トリガー入力を受け付けると、トリガータイミングの動画とその前後の動画を3ファイル分ロック保存し、上書きされないようにします。 録画単位は1分・3分・5分・10分から選択できます。 ②トリガーオンリー ⇒動画を本体内部メモリへ一時記録し、トリガー入力を受け付けると、トリガータイミングを中心とした動画ファイルを生成してSDカードへ保存します。 SDカードへの保存はトリガー入力時のみとなるため、SDカードへの書き込み回数を抑え、長寿命化が期待できます。 録画単位は20秒・40秒・60秒から選択できます。 ■撮った映像をその場で再生 ⇒液晶画面付きなので、撮影済み動画・写真を、本体で簡易再生が可能。  現場で実機を見ながら確認できます。 ■PCでも再生可能 ①PCでフルHD再生 ⇒撮影済みSDカードには、付属ビューアー(CT VIEW)が本体より自動コピーされるため、SDカードをPCに挿入するだけですぐに利用可能です。  録画ファイルはMOV形式で、Windows Media Playerなどの汎用ソフトでの再生も可能です。 ②USB接続で再生 ⇒本体とPCをUSB接続するだけで、SDカードをPCのドライブとして認識します。  SDカードを取り出すことなく再生が可能です。 【仕様】 名称 チョコ停ウォッチャーⅡ 型名 IB-ECT002 一般仕様 電源入力 / 定格電力 DC5 V~48 V / 3.5 W 動作温度 / 湿度範囲 0℃~50℃ / 80%RH(結露なきこと) 保存温度 / 湿度範囲 -10℃~70℃ / 80%RH(結露なきこと) 記録メディア microSDHC(Max32GB)Class10以上(別売) microSDXC(Max256GB)Class10以上(別売)(※1) 録画ファイル MOV形式 H.264 写真形式 JPEG 写真サイズ / 解像度 1920×1080 / 2M AV記録フォーマット 1080p(1920×1080 30fps) 720p(1280×720 30fps) カメラ仕様 イメージセンサ 約200万画素 1/2.8インチCMOSセンサ レンズ F=2.0 画角 水平102° 垂直55° 最低被写体照度 4.0 lux 撮影距離 約24 cm~∞ 音声機能 マイク / スピーカー モノラル(無指向性)/ モノラル 時計機能 リアルタイムクロック リアルタイムクロック内蔵(日付、時間)、月差±1分以内 時計バックアップ リチウムボタン電池(CR2032) 電池寿命約2年 (※2) インタフェース 本体表示 2.3インチ TFTカラー液晶 320×240ドット トリガー入力 ON時電圧 0 V、OFF時電圧 無電圧 最小ON幅 0.5秒、連続検知最小間隔 3秒 入力コネクタ / 適合端子 メーカー:オムロン株式会社 本体側端子型式:XW4A-04B1-H1 適合コネクタ型式:XW4B-04B1-H1(付属品) 推奨電線:AWG28~AWG16 通信機能 USB2.0(micro-Bコネクタ) サイズ・質量等 筐体寸法 80×80×40 mm(本体のみ、突起含まず) 質量 約120 g 主な筐体素材 ABS 規格等 RoHS規制 RoHS準拠 VCCI VCCI Class B 防水・防塵 非対応 その他 表示言語 日本語/英語(※3) 本体固定ネジ規格 1/4-20UNC 取付台固定ネジ M4 ネジ / ボルト / ナット

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • IoT、DXの活用
  • 省スペース
  • 見える化

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  • 食品工場見える化(システム)

生産管理システムMisuzu8

Misuzu8は、生産・販売・物流の各業務情報を統合し、需給調整から生産・調達計画、原価管理などの業務が、一元管理できる基幹システムです。 物の動きと情報を一体管理するトレースや、FA(設備)連携で誤計量や誤作業防止を実現し、同時に原価の予実までを管理することができるようになります。 上場・有名企業を含む、飲料、惣菜(総菜)、冷凍食品、牛乳・乳飲料、水産・畜産、製菓、製パン、調味料、水産練製品製造などの各業種に導入実績があります。 【製品特徴】 ■販売管理  食品特有の商習慣を考慮したシステムです。  「帳合/リベート」などの取引条件や、納品先ごとの出荷条件などを登録することができます。 ■需給調整  製造と販売のバランスを適正化し、欠品と過剰在庫を防止し、納入先別品目別の出荷期限が管理できます。 ■生産管理  情物一致の考えを原則としています。  原材料とその情報、仕掛品や半製品とその情報、製品とその情報、すなわち、その物と情報を紐づけ、  各データが、連動・把握できる仕組みを構築します。  リアルタイムに管理することで、製造現場の作業負荷を軽減し、作業効率の向上を図ります。 ■原価管理  実際原価計算を基本としております。  標準原価と実際原価の差異分析や、食品特有の副産物/連産品や等級別、再投入を考慮した原価計算が行えます。   ■サポート  食品製造業は業種により24時間365日稼働するという特徴もありますので、日々のシステム運用においては、  Q/Aや障害対応など、24時間365日の運用保守受付サービス(保守契約締結時)も提供しております。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 歩留まり改善
  • …

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  • IoT・生産管理・効率化システム
  • 食品工場見える化(システム)

Gocatorシリーズ

Gocatorは、3次元インライン検査に必要な「撮像・3D計測・検査・制御」をセンサー本体に搭載したオールインワン3Dスマートセンサーです。 対象物を非接触で高速・高精度に3次元スキャンし、高さ・幅・形状・段差・体積などの計測や外観検査を行うことができます。検査結果はPLCなどの外部機器へ出力でき、製造ラインへの組み込みにも対応します。 レーザー光切断方式、縞投影方式、共焦点方式など、用途に合わせた豊富なラインナップを展開。高速搬送される製品のインライン検査から、微細な凹凸・形状の高精度測定まで幅広く対応します。設定・測定はWebブラウザ上のソフトウェア「GoPxL」から行うことができ、専用プログラムを構築せずに測定処理を設定できます。 ・測定方式:レーザー光切断/縞投影/共焦点方式 ・測定対象:高さ、幅、段差、形状、体積など ・スキャン方式:ラインスキャン/エリアスキャン ・最大スキャン速度:10kHz対応モデルあり ・プロファイル解像度:最大4,192ポイント対応モデルあり ・最大視野幅:約2,000mm対応モデルあり ・X方向解像度:最小約1.9μm対応モデルあり ・繰返しZ精度:最小0.05μm対応モデルあり ・通信・制御:PLCなど外部機器との接続・検査結果出力に対応 ・設定ソフトウェア:GoPxL(Webブラウザ操作) ※仕様はGocatorのシリーズ・型番によって異なります。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • IoT、DXの活用
  • 生産効率改善
  • …

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  • IoT・生産管理・効率化システム
  • 食品工場見える化(システム)

M-FLIP

工場設備の稼動率をIoT技術と村田製作所の改善ノウハウで最大化 概要 工場の製造現場では、ものづくりの基本となる生産性向上や品質確保に加えて、労働人口の減少に伴う人手不足の深刻化が重要な課題となっています。 m-FLIPは、村田製作所が自社の製造現場改善に利用してきたソフトウェアを基に生産性向上ソリューションとして提供するものであり、IoT技術と村田製作所の改善活動ノウハウで製造装置の稼動率を最大化することができます。 m-FLIP?の活用により、生産設備がチョコ停(はっきりしない理由で設備がしばしば短時間停止すること)、段取り、点検、故障、休憩 などの理由で停止するのを見える化します。そして改善できる粒度 まで停止要因を細分化することで、設備稼働率の最大化に向けた対策を検討、実施することが可能となります。 特長 1) 村田製作所の製造現場で10年以上の利用実績があるソフトウェアをベースとしています。 2) 各種の設備稼動情報や独自の情報分析レポートにより、現場問題の早期特定や改善活動に取り組むことができます。 3) 村田製作所が培ってきた製造現場での改善実績・ノウハウに基づいたアドバイスサービスを提供することで、製造現場の生産性向上につなげることができます。

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