スモールスタートから始める食品製造業のデジタル化 ―FAプロダクツ貴田氏 ドリンクジャパンレポート1

2019年11月29日、「ドリンクジャパン」内にて「飲料・食品業界におけるIoT化の実態と導入成功へのステップ」と題された講演が開かれ、FAプロダクツ 代表取締役社長 貴田義和氏が食品業界でのIoT化の状況と事例などについて語った。

当記事では他産業と比較した際における食品業界のIoT化の現状と、実際にFAプロダクツが関わった事例について紹介する。

まずは生産・稼働管理と保守管理から始める

講演では食品業界のデジタル化の現状について説明される前に、まずは「現場のデジタル化することは何の効果を目指しているのか」という問題提起があった。

設備のデータ、人のデータ、品質を中心とした製品のデータ、エネルギーのデータ、などを見える化し、AIやシミュレーションソフト・分析ツールを使って全体最適解をフィードバックする、という話はよく聞く。

しかし、フィードバックにとどまらず、最終的には機械化された工場自体を自動でコントロール世界を目指すことこそが、現場をデジタル化する最終目標であるという。

なぜ、そこが最終目標なのか。製造業が超少量多品種を迎えている今、工場の運営において一番ロスを起こしがちなのは、段取り替えや、品質チェックの部分だという。このような部分を自動でコントロールするには、人手や熟練の技に頼らず、安定して生産できるような未来を作ることが必要だ。

しかし、食品業界は自動車部品メーカーや半導体メーカーなどに比べて、デジタル化が進んでいないという。それは何故か。自動車部品や半導体は人間の手では作りづらく、機械化が元々進んでいる分野である。一方、食品業界や薬品業界、化粧品業界などは多品種対応するために人に頼る部分が多いため、ロボット化・IoT化がなかなか進んでいないそうだ。

さらに食品業界などでロボット化・IoT化が進まない要因として、貴田氏は以下の4点を挙げた。

  • 費用対効果が計算しづらい
  • 最適な投資金額が算出しにくい
  • 生産系とIT系双方の技術を横ぐしで持っている企業が少ない
  • 現場の反対が大きいことがある

また、横ぐしのプロジェクトを立ち上げ、システムベンダーに相談しても、ベンダー側から「どのようなデータを、どのくらいで、なんの活動に使うために、どんなふうに見える化するのか、といった仕様書がないのか」と言われて困ってしまうケースもあるという。

機器メーカーや専用機メーカーに問い合わせてみても、全体最適を考えた構想を提供してくれる会社は少なく、結局は「自前でやろう」という話になるそうだ。

そこで考えるべきは、成功事例をつくるためにどのようなテーマが取り組みやすいのか、言い換えれば現場のデータを何の管理に活用するのが手っ取り早く出来るのか、という事だそうだ。講演では以下の4つが主な管理項目として挙げられていた。

  • 生産・稼働管理
  • 保守管理
  • 品質管理
  • 在庫管理

この中で生産・稼働管理、保守管理は比較的取り組みやすく、かつ効果が出やすいという。品質管理と在庫管理はやれば大きな効果を得られるが、長い道のりで効果が出しづらいとのこと。以上のような事から、生産・稼働管理と保守管理にまずはスポットを当てるべき、というのがFAプロダクツ・貴田氏の見解である。

稼働監視パッケージの導入事例

では実際、どういった稼働監視の例があるのか。講演内で挙がったのは、FAプロダクツが某食品製造社で行った稼働監視パッケージの導入事例だ。

稼働監視については、リアルタイムで「設備が動いているのか、止まっているのか」が見えるようになるだけでも、効果があるにはあるという。例えば突発で作らなければいけないもの、不良品が出てリカバリーしなければいけない時などに、リアルタイムで稼働状況が見えていれば対応し易い。

しかし、稼働監視が一番効果を発揮するのは「設備自体が停止してしまっている要因を明らかにして改善する」ことだという。

従来、設備停止についてどのように現場は対応していたのか。それは手書きで設備が止まった時間、停止要因、復旧した時間などを書き込んでいたのだという。

そこでFAプロダクツは現場に停止要因として考えられる項目を予めセットされたタッチパネを置き、設備が停止してしまった場合に要因を選んでもらい、停止要因や時間を記録する仕組みを入れたそうだ。

タッチパネル式のIoTゲートウェイについては、設備の稼働状況をPLCやセンサーなどから取得することができる。ここに履歴に溜まってくれば、データをCSV形式で出力し、簡単にエクセル上でログを確認することができるという。

まずはこのCVSベースを使って、設備の停止状況と停止要因の関連性を分析し、改善点が非常に明確になるだけではなく、生産計画自体を見直しする事にもつながるそうだ。この事例を貴田氏は「簡易デジタルデータ活用システム」と呼んだ。

次ページは、「生産計画の適正化・自動化

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