今回は食品工場におけるスマートファクトリー化の現状と課題について解説・具体例などを解説していきます。

食品工場のスマートファクトリー化の現状と課題

スマートファクトリーとは、AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）、ビッグデータ解析など先進技術を活用して、情報収集・分析を行い、工場の生産性向上・ボトルネックの解消などの実現を目的とする工場の概念です。2011年にドイツで提唱されたプロジェクト、「インダストリー4.0」のメイン概念となっています。

食品工場におけるスマートファクトリー化は、労働力や生産性向上、品質管理の厳格化など、多くの課題に対する解決策として注目されています。

 食品製造業の課題

食品工場での具体例

人材不足深刻化

わが国の総人口は現在、長期的かつ急激な減少過程にあります。

2026年に1億2,000万人を下回り、2060年には9,700万人まで落ち込むと推計され、わずか30年余りの間でその減少率は実に20％に及びます。経済への影響は、計り知れないといえるでしょう。

また、あらゆる業界で労働力不足が課題となるなか、食品製造業は全産業に比して有効求人倍率が高く、慢性的な人手不足の現状が明らかになっています。非正規労働者の割合も高いため、好況時における他業種への労働力流出も避けられません。

特に地方に位置する工場では、若年層の確保が難しく、外国人労働者やパートとタイムの従業員に依存する傾向があります。これに伴い、従業員の定着率や労働環境の改善が求められます。

生産性の低さ

食品製造業の課題のひとつが、労働生産性の低さです。

食品製造業の労働生産性は、ほかの製造業平均の６割とごく低い水準に留まっています。

結果として、利益率を高めづらく、従業員の賃金が伸び悩む結果となっているのは、大きな課題といえるでしょう。

また、消費者のニーズが多様化し、食品工場には小ロット多品種生産が求められるようになっています。これに対応するためには、生産ラインの柔軟性や効率性を向上させる必要があります。しかし、設備投資や技術の導入には多額のコストがかかり、中小企業にとっては大きな負担となります。

材料費の高騰

食品工場で使用される原材料の価格は、気候変動、農作物の収穫量、エネルギーコスト、輸送費など、さまざまな要因によって影響を受けます。例えば、天候不順による農作物の不作や、輸送コストの上昇によって原材料費が高騰することがあります。また、グローバルな市場動向や政治的な要因も価格に影響を与えるため、予測が難しいという特徴があります。

データの「見える化」から「分析と活用」の段階へ

スマートファクトリーでは、「カスタマイズ性」「リアルタイム性」「低コスト化」を重視し、多品種少量生産であっても大量生産時と遜色のないコスト・品質を実現できる可能性が示されています。

具体的には、製造過程でのラインの稼働状況を「IoTデバイスを用いたセンサーネットワーク」で情報を見える化・分析し、コスト削減に結び付ける、という動きです。また、設備稼働状況や生産履歴などのビッグデータを活用し、品質管理の精度を上げるといった効果が主体となっています。

また、日本にもインダストリー4.0のように産業の改革を目指すコンセプトとして、2017年に経済産業省が発表した「Connected Industries（コネクテッド・インダストリーズ）」があります。（※１）

インダストリー4.0とConnected Industriesに共通していることは、「データによるつながり」を重視しているという点です。どちらも、異なる機械・システム同士、もしくは人と機械・システムがデータを介して協調することで、新たな付加価値を生み出すと考えられています。

さらに、システム導入で「データの見える化」を実現した直営工場においては、次のステップとして「データの分析と活用」に取り組み、製造現場のデータを利用して、品質や生産能率などを向上させ、より良い安定品質の商品やサービスをお客さまへ提供することを目指しています。最終的には、高品質な商品をつくるための条件を数値化して、設備の自動制御や稼働最適化の自動判断の実現に向けて取り組んでいます。

 スマートファクトリー化の例

自動化ラインの導入

多くの食品工場では、包装や梱包、計量といった作業を自動化するためのラインが導入されています。これにより、作業員の負担を軽減し、品質のばらつきを減少させることが可能です。例えば、センサーを用いた品質チェックや、ロボットアームによる製品の搬送などが実用化されています。

 IoTによるデータ収集と分析

IoT技術を活用し、工場内の各設備からリアルタイムでデータを収集し、分析するシステムも広がりを見せています。これにより、設備の稼働状況や生産効率、エネルギー消費量などを常時監視し、問題が発生した際には迅速に対応することができます。また、ビッグデータ解析を通じて、生産プロセスの最適化や、トラブルの予兆を察知することも可能になっています。

AIによる需要予測と生産計画の最適化

AIを活用した需要予測や生産計画の最適化も進んでいます。AIは過去のデータや市場の動向を分析し、最適な生産スケジュールを提案します。これにより、在庫の過剰や不足を解消し、資源の無駄を最小限に抑えることが可能です。

 スマートファクトリー化における課題

１.初期投資の高さ

スマートファクトリー化には、多額の初期投資が必要です。特に、中小規模の食品工場にとっては、これが大きな障壁となっています。最新の設備を導入し、既存の設備との統合を行うには、資金だけでなく時間も必要です。また、投資の回収には数年かかることが一般的であり、その間の経営リスクも考慮しなければなりません。

 ２.技術的な専門知識の不足

スマートファクトリー化を進めるには、ITやデータ解析、AIなどの高度な技術的専門知識が求められます。しかし、食品工場の従業員や管理者は、これらの分野において十分な知識や経験を持っているわけではありません。そのため、新たな技術を導入する際には、外部の専門家やコンサルタントの支援が不可欠です。

３.データセキュリティのリスク

 IoTやクラウドコンピューティングを活用することで、工場内外のデータがリアルタイムで共有されるようになります。しかし、これに伴い、データの漏洩やサイバー攻撃のリスクも増加します。特に食品工場では、顧客情報や生産レシピなどの機密情報が含まれるため、データセキュリティ対策が非常に重要です。

４.人材の教育と組織の変革

スマートファクトリー化に伴い、新しい技術を活用できる人材の育成が必要です。従来の労働集約的な作業から、技術を活用した生産管理への転換には、従業員の教育と組織の変革が求められます。しかし、これには時間と労力がかかり、従業員の抵抗感も少なくありません。

まとめ

食品工場のスマートファクトリー化は、生産効率の向上や品質管理の強化を推進する一方で、初期投資や技術的な課題が多く存在することも確認されています。これらの課題を克服するためには、公的支援の活用や人材育成、セキュリティ対策の強化が不可欠です。将来的には、これらの取り組みを通じて、より多くの食品工場がスマートファクトリー化を実現し、競争力を高めることが期待されています。

参考文献

・（※１）中部経済産業局（2017）「スマートファクトリーロードマップ」

https://www.chubu.meti.go.jp/b21jisedai/report/smart_factory_roadmap/roadmap.pdf　

（参照2024年9月3日）

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