『食品産業の自動化による最新鋭工場に向けた今後の方向性について』

　食品産業主に製造業においては適切な運用がされている工場が訴求すべき姿は「食の安全・安心の確保」と「コスト低減」が要求されている。また「働きやすい現場づくり」を支援するとともに既存工場における運用改善や課題解決に加え、新工場においては建設時の運用やシステムの検討など生産効率の良い全体最適化された自動化生産ラインの構築が各種手法を用いて構想段階から盛り込まれるようになってきている。
　先にも述べたが食品製造業においては消費者からの要求で高い品質を満たすために安全・安心への取り組みが強化されている中でも徹底したムダの削減が求められる状況にあり、それに伴うコストの最小化が必須と考えられている。言い換えれば次の2つになる。

• (1) 商品品質の確保
• (2) 商品の低コスト

となる。
　2050年までの約30年の間に労働力人口はどう推移するだろうか。現時点での想定では、3分の2にまで減少すると考えられていることから、食品製造業においては、今後人員不足となることが想像できることから、特に自動化設備に対する投資は増加傾向にある。
　人海戦術的な人の力に頼る製造作業では将来生産が立ち行かなくなる可能性が高く事業そのものの継続も危ぶまれている。そのため近年、スマート化技術やIoT、AI、デジタルトランスフォーメンション(以下DXとする)を導入検討する工場が増加している。これらの技術を活用し、生産現場の安全性、製品品質とコスト競争力の向上を実現する計画・準備が必要である。それが主題である「スマート工場化」であり、その基盤となるのが「自動化」である。スマート工場化を構築する自動化については、直接並びに間接それぞれの作業において考える必要があり、ハードとソフト両面が一体となった自動化を目指すものになる。
食品製造業における自動化について解説する。

(3) 生産業務の脱属人化
　労働人工の減少と技能継承の観点から、自己流や属人化からの脱却は自動化を進めて行く中で今後重要な取組みの1つになると考えられている。属人化は多くの工程で発生しているが、生産計画立案業務および作業手順書(要領書)の標準化にフォーカスして述べる。
　特に多品種少量の加工型食品製造業では、生産計画立案業務は個人に依存しいるケースが多い。食品製造業ではアレルゲン物質などの品質に影響を与える加工条件を考慮した製造順序、品種切替による型替えや洗浄などの回数頻度の削減、設備や人員などのリソースの最適化を熟練の担当者が考慮し計画を立案する。不測の事態や製造順の入れ替えなど経験値と知見を持った担当者でなければ対応できないといった属人化なども見られる。そのような担当者は休暇など取りづらいといった意見を聞く。
　ある惣菜工場では担当者が1日かけて1週間分の生産計画を立案していたが、生産スケジューラを導入した結果スケジュリングが自動化され、人手作業は微修正(計画外の割込み生産など)を加える程度に軽減された。
　また別の工場で計画変更が多いお弁当工場では、迅速な情報共有が必須であった。1人で抱えていた業務を、リアルタイム化されたガントチャートによる見える化、計画立案ルールや予実管理などのシステム化を行い、それらを迅速に共有化することによって脱属人化を可能にした取組み事例もある。このような具体的な取組みはシステムを導入すること以上に、製造工程間の制約条件を洗い出す最良の機会であり現状把握ができること共に改善箇所も見える化できることから技能継承にも有効である。またトレーサビリティの観点からも製造現場では原材料や資材が正しいか、期限切れになっていないか、正しい手順で作業が行われているかなどのチェックが頻繁に行われる。これら作業は自己流や属人化で行われていると不測のトラブルにつながるリスクが高くなる。
　脱属人化するためには何が必要か。従業員の誰もが同じように作業ができるよう作業手順(要領書)を標準化し指導教育および訓練を行い周知徹底することが重要であり、その結果として作業品質の安定化につながる。さらに同じ目線で比較できるようになるため、改善検討にも有効になる。
　原材料などの入荷から出荷までの現場作業指示をITツールの活用によるシステム化で、システムの作業指示に従って作業を行うことや、バーコード、QRコード、RFIDなどを活用した原材料・資材の各工程でのチェックが可能になる。その結果、人と人が行っていたダブルチェックを人とシステムで行えることになり、作業従事者を削減することが可能になる。
　食品製造業に限られることではなく、これは各種製造業においても共通の課題と言える。熟練担当者がいないと何もできない、判断ができないという状況があるようであれば早急の改善がひつようであり、熟練担当者への依存や負荷を低減する方策を検討しなければならない。熟練担当者をサポートできるレベルの作業従事者を育成することも計画的に進められる環境整備も必要である。

(3) 製造現場から得られる各種データ収集の自動化
　製造ライン管理者が現場に行かないと作業状況や進捗が把握できない、生産計画立案に必要な稼働データを間接業務のメンバーが帳票を集めて判断するといった問題点が顕在している現場を中小製造業においては“お困りごと”として相談を受ける。製造ラインに設置されている現場機器類の稼働データを集約し、リアルタイムに集中管理・監視することで、現場に行くことなく迅速な状況判断が可能になる。さらに作業品質、製品品質や履歴データを管理することで、品質の確保だけでなく品質保証にも水平展開できる。
　製造現場の作業カイゼンにつながることを前提に設置するカメラの映像データも紐づけてチェックできれば、現場に行って対応していた移動のムダ、作業のムダが無くなり、迅速な判断も可能になる。人が現場に入らなくてよくなることから外部から持ち込まれる異物などのリスクもなくなるので品質への懸念が軽減される。その上現場のフードディフェンス(FD)にも有効になる。すなわちこのような取組みを実行することによって、食への安全・安心をアピールすることができる。
　複数の稼働データをリアルタイムで監視できる環境が構築できれば、迅速に稼働状態、進捗状況、作業状況を正確に把握することができることから、品質検査データの閾値との差異やバラツキが見えてくるメリットが大きい。従業員が集中管理室で製造の進捗や機器類の稼働状態を監視・管理することがかのうになれば、製造現場における確認作業の時間を削減でき、その時間を活用して改善検討など付加価値を創出できる現場体質にすることが、生産性向上に寄与することにつながる。中小製造業の加工型食品工場においては、一気に集中管理を行うのはハードルが高く困難が伴うので、ボトルネックとなっている工程を段階的に実現できるように工場診断を行い、実現に向けた支援・アドバイスも行いお手伝いをしている。ありたい姿としては、知見を持ったメンバーが本社や他の工場から生産拠点の稼働状況をリモートで監視し、トラブルや不具合に対しては遠隔で支援あるいは操作できる仕組みを構築することが望ましい。
　ウエアラブル端末などを活用して稼働データを確認することを可能とし、実際の現場の状況をカメラで映像として配信しながらベテラン担当者、知見を持った担当者などがそれぞれの場所から支援・アドバイスができたり、機器類に端末のカメラを向けると画面上にAR(仮想現実)で対処方法が映し出されたり、対応マニュアルを映すなど後方向でのコミュニケーションも取ることが可能になる。
　このような管理システムが構築できれば、国内外での対応もできるようになり有効なツールとなり得る。

　製造現場の稼働データなどその他の各種データを活用する現場作業の効率化、品質確保への取組み、迅速な対応、意思決定支援といった仕組み構築について詳述したが、人手を介したカイゼン活動には限界があるので自動化の導入は必須となることが理解できたと思う。
自動化された最新鋭の工場はどのようになるのか考えてみよう。ありたい姿としては、自動化された工場が常に自動的に最良の状態に改善されることである。工場自体が自律化して良否判定、意思決定が自動的に行われる未来工場である。工場における自律化を定義づけすると次のように考えられる。
　自律化とは、安全性をシステムが保証し、オペレーション自体は機械やロボットが自動で行い、常に最良の調整が自動で実施され、予期せぬ事態にも人の介入なしに対応できる工場となる。では、現在の自動化を考えた場合、一連の作業タスクには人の介入による対応が必須である。安全の保証やオペレーションをするのは人であり、予期せぬ事態には人が介入している。意思決定・判断においてはベテラン担当者や知見者が現場からいなくなっている現状を考えると人の介入は困難となっているので自動化への移行は必須と考えるべきである。
　工場の自動化から自律化への移行をどのように推進し最新鋭工場とすればよいかである。 すなわちヒトを介さずに最良の調整が自動で行えるようにすることになる。製造現場のデータ、多くの情報を高度に解析して活用していく必要があり、そのためにはデジタルトランスフォーメンション(以下DXとする)に取組む必要がある。工場の製造ラインにおける自律化の有りたい姿を具体的に解説する。
例えば、製造中の稼働データと品質データを自動的にモニタリングしながら、設備ごとに稼働パラメータの調整を自律的に行わせるシステムとする。
　従来はサンプル検査を行い、検査結果の状況と稼働状況を作業担当者が判断して前工程側の稼働パラメータの調整値を決定し、作業担当者が手動で稼働パラメータの設定を変更していた。自律化した工場では稼働データと品質データのモニタリングをリアルタイムで行い、自動調整するパラメータをAIやIoT、ICTなどの技術を導入し、システムと連動で製造設備へ適正パラメータを自動でフィードバックする高度な活用が自律化を可能にする。
その他のデータとしてエネルギー予測から設備稼働方法や稼働パラメータを調整することや、故障予測での事前検知により生産計画立案を自動で変更することも可能になることでエネルギーの需要供給のタイミングを図ることも省エネルギー対策にもつながる。
　このようにデジタルデータを活用して業務を変革することが、メディアなどで頻繁に取り上げられているDXである。現在食品産業においても各種DXへの取り組みが検討されている。それに関連してIT、IoT、センサ、そしてAIを導入した多くのツールもあり、それぞれの強みのある領域も違があるので、ベンター選定についても迷うことが多いという相談を受けている。またDXツール導入にあたってはデータを収集して何に活用したいのかである。現状の改善につながる取り組みには必然的に目指すべき目標を設定する必要がある。期待すべきありたい姿は何かである。
　自動化設備や自動化システム、IoT、AＩといった手法は手段の1つであって目的ではない。主役となるのは業務の品質確保であり食品産業においては、安心・安全が必須でありその上で生産性が向上されるための製造設備の全体最適化、ここの業務担当者の変革と言ってよい。最適化構想を練るためには現在の問題点を洗い出し、課題を抽出し、その根本が何かを十分整理し、3年後、5年後、さらに10年後のありたい姿を描くことが望ましい。
　自動化にはいろいろなアプローチの仕方があり、食品製造業についても素材型食品メーカーと加工型食品メーカーとでは、おのずと取り組み方が異なってくる。まずは、ボトルネックとなっている部分から自動化を検討し、着手されることが好ましい。
　自動化から将来の自律化に向けた検討に向けて第一歩を踏み出すことである。製造ラインにIoTやAＩが組込まれた自動検査を設置してみる、あるいはデータ収集システムを1か所設置してみて1工程の記録を自動収集できることで何がわかるか調査することから始めてもいいだろう。また、自分たちだけで何とかしようとせず知見を持っている専門の有識者などに相談することも推奨する。

「DXは単なるデジタル化ではない」ということを再認識しておくべきである。経済産業省は、2018年12月に発表した『DX推進ガイドライン』において、DXを「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」と定義づけている。つまり、DXの本質的な目的は「トランスフォーメーション（変革）による競争優位性の確立」であり、「デジタル化」はそのための手段と捉えるべきということである。

以上