食品製造における歩留まりと廃棄物の測定に関する初心者向けガイド

継続的な改善とリアルタイムデータは、無駄の削減において最強の組み合わせです。自動的に収集され、リアルタイムで提供されるデータは、課題を可視化し、分析・診断を可能にし、現場の担当者にリアルタイムのデータを提供して監視・管理を行わせ、最終的に結果を確認することで、「計画・実行・評価・改善（PDCA）」サイクルを強力に推進します。

何百万ドルも投じて最新のハイテク機器を導入すれば、そのデータを入手できることは誰もが知っています。しかし、それだけが唯一の方法というわけではありません。以下に、すでに所有している旧式の機械からリアルタイムデータを自動的に収集することで、目覚ましい成果を上げているメーカーの事例を紹介します。

廃棄物削減に向けた取り組みにおいて、7つのよくある問題にどのように対処しているかをご覧ください。

外箱

詰め込みが少なすぎると、廃棄するか再梱包しなければなりません。そのため、多くのメーカーは慎重を期して詰め込みすぎがちです。しかし、詰めすぎは不正の直接的な証拠となります。 リアルタイム測定を活用できる食品メーカーにとっては、ここには手近な改善の余地があります。例えば、自動袋詰め機とチェックウェイヤーを稼働させているある顧客は、時間の経過とともに機器に付着物が蓄積することで、充填量が不足する現象が発生することに気づきました。機械を調整すれば一時的に規格内に収まるものの、突然状況が変化し、しばらくの間5%も過剰充填していたことに気づくというケースです。

データ収集：チェックウェイヤーをSKALAコントロールに接続することで、計量ステーション上部のモニターに重量データがリアルタイムで表示され、許容範囲が明確に示され、規格外の結果にはフラグが立てられます。

結果：過剰梱包が2%から1%に減少しました。これにより、月額84,000ドルのコスト削減を実現しました。

過剰処理／過少処理

常温保存可能な食品の加工には、多くの場合、水が使われます。例えば、焼成、乾燥、脱水、再水和などです。ほぼすべての製品には、最適な条件があります。初回から一貫してその条件を達成できることは、廃棄物を削減する強力な手段となります。ある顧客は、ドライフルーツを再水和させて適切な水分量まで戻し、その後袋詰めしています。しかし、水分量が測定可能になるのは、2日後に平衡状態に達してからとなります。 最終的な水分含有率は13%から18%の間で変動することがあります。18%という規格を満たせない場合、最終利益に5%の差が生じる可能性があります。

データ収集：この顧客は、複数の情報源からのデータを必要としています。同社では、SKALAに接続された測定機器を通じて、初期、中間、および最終（加工後2日目）の含水率測定値を自動的に収集しています。また、接続された温度・湿度センサーを用いて、再加湿チャンバー内の周囲温度と相対湿度を収集しています。さらに、接続された天秤を通じて加工前後の製品の総重量を収集し、その重量データを用いて加水量を算出しています。

長期間にわたって収集されたデータを用いてアルゴリズムを作成し、搬入された脱水製品のロットごとの測定値に基づき、各バッチの水分含有量を18%にするために必要な投入量を推奨します。

結果：月額10万ドルのコスト削減。

処理が正しくありません

ある製菓メーカーでは、焼きムラが原因で大量の製品を廃棄していた。データを収集した結果、問題はオーブンではなく、その前の工程であるフィリングの煮詰め工程にあることが判明した。フィリングの水分活性にばらつきがあることが、規格外製品の発生を引き起こしていたのである。

データ収集：品質管理部門は5分ごとにサンプルを採取し、ライン上のフィリングの水分活度を測定します。測定結果は調理ステーションのモニターに表示され、ラインリーダーにも報告されます。水分活度の変化をリアルタイムで確認することで、オペレーターは調理時間を調整し、フィリングの水分活度を適正な範囲内に維持することができます。

処理に一貫性がない

製造工程におけるばらつきは、しばしば廃棄物の発生につながります。ある顧客企業では、オーブンの温度変動が最終製品の水分活性のばらつきを引き起こしていることが判明しました。最終製品の水分活性をリアルタイムで監視することで、加工時間を調整し、製品の均一性を劇的に向上させることが可能になりました。

データ収集：オーブンの温度をリアルタイムで計測し、コンベアベルトの速度から算出した処理時間を、プロセス制御ダッシュボード上でリアルタイムに表示する。対応策：ベルトの速度を調整して処理時間を変更する。

結果：工程のばらつきが50％減少。月間5万～8万ドルのコスト削減を実現。

機器の故障

押出成形バーを製造しているある顧客企業では、これらのバーを所定の長さに切断するためのギロチン式切断機を導入しています。この切断機に不具合が生じると、バーの寸法が規格外となり、生産が制御不能に陥り、廃棄物が発生してしまいます。オペレーターは、工程を監視して傾向を把握し、調整を行うか、あるいはメンテナンス部門に連絡して切断機の修理を依頼できるようにする必要があります。

データ収集：接続された計量器とノギスから、正味重量とサイズをリアルタイムで測定します。データと傾向は、ギロチンと併設されたダッシュボードと、ラインオペレーターが確認できる別のダッシュボードに表示されます。工程が制御不能になった場合、作業員はラインを停止してギロチンを調整するか、直ちにメンテナンス担当者に連絡することができます。

結果：顧客は、コミュニケーション手段の改善により、問題の発見が50％早まったと推定しています。

落とした／紛失した商品

これはあらゆる廃棄物の形態の中で最も基本的なものであり、追跡が最も困難なもののひとつです。これを適切に行うには、製造プロセスの多くの段階で歩留まりと廃棄量を追跡できる必要があります。 また、廃棄物ではない損失、例えば製品から焼成によって蒸発した水分なども考慮に入れる必要があります。常温保存可能な製品の多くの製造業者は、焼成、乾燥、脱水などの工程で水分を除去しています。彼らは水分活度を用いて予想収率を予測することができます。自動化された廃棄物追跡と予想収率を組み合わせることで、どの程度の製品が廃棄されたり失われたりしているかを特定することが可能になります。

原材料のばらつき

食品原料は年ごとに大きく変動します。栽培地や栽培条件によって、サイズ、糖度、水分含有量などが左右されます。原料のばらつきを考慮して製造工程を調整することは、あらゆる課題の中で最も複雑なものです。これを成功させるには、入荷する原料のどの特性が加工工程に影響を与えるかを理解し、それらを測定する必要があります。各ロットやバッチに紐付けられたリアルタイムデータを活用することで、食品科学の専門知識を活かし、入荷原料の特性に基づいて加工工程の調整を提案する予測アルゴリズムを構築することが可能になります。

どこから始めればいいでしょうか

生産プロセスには、無駄の削減に着手できる箇所が明らかに数多く存在します。最も効果的な取り組みは、ROI（投資対効果）が著しく期待できる単一の目標から始めることです。投資回収期間が過ぎれば、その節約分の一部を次のプロジェクトの資金に充て、継続的な改善を推進することができます。

推定をやめ、最大生産収量と実際の生産収量を比較・追跡する新しい手法

この20分間のコーヒーブレイク・ウェビナーでは、ブレイディ・カーター博士が、吸湿等温線を用いてバッチごとに最大生産収率を算出する新しい手法を紹介します。必要な測定値は、重量（初期値と最終値）、水分含有量（初期値と最終値）、および水分活性（最終値）の3種類のみです。

学ぶ：

• なぜ水分活性が最大収率を予測する独自の方法となるのか
• 自動化されたデータ収集が、こうした廃棄物量の算出を可能にする仕組み
• ある大学が運営するパイロットプラントで生産されたポテトフレークの廃棄物を測定した研究の結果
• この手法の課題と限界