식품 제조 과정에서 수율과 폐기물을 측정하는 초보자 가이드

지속적인 개선과 실시간 데이터는 낭비 감축의 핵심 요소입니다. 자동으로 수집되어 실시간으로 제공되는 데이터는 문제를 드러내고, 이를 면밀히 분석 및 진단하며, 직원들에게 실시간 데이터를 제공해 모니터링과 제어가 가능하게 하고, 최종적으로 결과를 검증함으로써 ‘계획-실행-점검-조치(Plan-Do-Check-Act)’ 사이클을 뒷받침합니다.

누구나 수백만 달러를 투자해 최신 첨단 장비를 도입하면 그런 데이터를 얻을 수 있다는 사실을 알고 있습니다. 하지만 그게 유일한 방법은 아닙니다. 다음은 이미 보유하고 있는 기존 장비에서 실시간 데이터를 자동으로 수집하여 놀라운 성과를 거두고 있는 제조업체들의 사례입니다.

폐기물과의 전쟁에서 7가지 흔한 문제 요인들을 어떻게 해결하고 있는지 살펴보세요.

외포장

포장량이 부족하면 폐기하거나 다시 포장해야 합니다. 그래서 대부분의 제조업체는 차라리 과포장을 택합니다. 하지만 과포장은 바로 드러나는 단점이죠. 실시간 측정 데이터를 활용할 수 있는 식품 제조업체에게는 여기서 쉽게 해결할 수 있는 문제가 있습니다. 예를 들어, 자동 포장기 및 중량 검사기를 운영하는 한 고객사는 시간이 지남에 따라 장비에 쌓인 이물질이 포장량 부족을 유발한다는 사실을 발견했습니다. 기계를 조정하면 일시적으로 포장량이 규격에 맞았지만, 갑자기 상황이 바뀌어 한동안 5%나 과포장하고 있었다는 사실을 알게 되었습니다.

데이터 수집: 체크 웨이터를 SKALA 제어 시스템에 연결하면, 계량 스테이션 상단의 모니터를 통해 실시간으로 측정된 중량을 확인할 수 있으며, 허용 한도가 명확하게 표시되고 규격 외 측정값은 경고 표시가 됩니다.

결과: 과포장 비율이 2%에서 1%로 감소했습니다. 월 84,000달러의 비용 절감 효과를 거두었습니다.

과처리/미처리

상온 보관이 가능한 식품을 가공하는 과정에는 대개 물이 사용됩니다. 예를 들어 굽기, 건조, 탈수, 재수화 등이 있습니다. 거의 모든 제품이 달성해야 할 최적의 수분 함량 범위가 존재합니다. 첫 번째 공정에서 일관되게 이 목표치를 달성하는 능력은 폐기물을 줄이는 강력한 방법입니다. 한 고객사는 말린 과일을 재수화하여 허용 가능한 수분 함량으로 맞춘 뒤 포장합니다. 하지만 수분 함량은 이틀 후 평형 상태에 도달해야만 측정할 수 있습니다. 최종 수분 함량은 13%에서 18% 사이에서 변동할 수 있습니다. 18% 규격을 충족하지 못하면 순이익에 5%의 차이가 발생할 수 있습니다.

데이터 수집: 이 고객사는 여러 출처의 데이터를 필요로 합니다. 고객사는 SKALA에 연결된 계측기를 통해 초기, 중간 및 최종(가공 후 2일차) 수분 함량 측정값을 자동으로 수집합니다. 재수화 챔버 내부의 주변 온도와 상대 습도는 연결된 온도/습도 센서를 통해 수집됩니다. 총 제품 중량은 가공 전후에 연결된 저울을 통해 측정되며, 이 중량 데이터를 바탕으로 추가된 수분량을 산출합니다.

시간이 지남에 따라 수집된 데이터는 입고되는 탈수 제품의 측정값을 바탕으로 각 배치의 수분 함량을 18%로 맞추기 위해 필요한 투입량을 추천하는 알고리즘을 구축하는 데 활용됩니다.

결과: 월 10만 달러 절감.

프로세스가 올바르지 않습니다

한 제과 제조업체는 구움 상태가 일정하지 않아 상당량의 제품을 폐기하고 있습니다. 데이터를 분석한 결과, 문제는 오븐에 있는 것이 아니라 필링을 졸이는 이전 공정 단계에 있음을 확인했습니다. 필링의 수분 활성도의 변동성이 불량 제품을 유발하고 있는 것입니다.

데이터 수집: 품질 관리팀은 5분마다 시료를 채취하여 생산 라인에서 충전물의 수분 활성을 측정합니다. 측정 결과는 조리 스테이션의 모니터와 라인 책임자에게 보고됩니다. 작업자는 수분 활성 변화를 실시간으로 확인함으로써 조리 시간을 조정하여 충전물의 수분 활성을 적정 수준으로 유지할 수 있습니다.

프로세스가 일관되지 않음

생산 공정의 변동성은 종종 폐기물을 발생시킵니다. 한 고객사는 오븐 온도의 변동으로 인해 최종 제품의 수분 활성도가 일정하지 않다는 사실을 발견했습니다. 최종 수분 활성도를 실시간으로 모니터링함으로써, 가공 시간을 조정하여 제품의 일관성을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

데이터 수집: 오븐 온도를 실시간으로 측정하고, 컨베이어 벨트 속도를 기준으로 한 처리 시간을 공정 제어 대시보드에 실시간으로 표시합니다. 조치: 벨트 속도를 조절하여 처리 시간을 변경합니다.

결과: 공정 변동성이 50% 감소했습니다. 월 5만~8만 달러의 비용 절감 효과를 거두었습니다.

장비 고장

압출 바를 생산하는 한 고객사는 이 바를 여러 조각으로 절단하는 기요틴 절단기를 보유하고 있습니다. 기요틴 절단기에 오작동이 발생하면 바의 치수가 규격에서 벗어나고 생산 과정이 통제 불능 상태가 되어 폐기물이 발생합니다. 작업자는 공정을 모니터링하여 추세를 파악하고, 필요 시 설정을 조정하거나 유지보수팀에 연락하여 기요틴 절단기를 수리할 수 있어야 합니다.

데이터 수집: 연결된 저울과 캘리퍼스를 통해 실시간으로 중량과 크기를 측정합니다. 데이터와 추세는 기요틴과 함께 설치된 대시보드와 생산 라인 작업자가 확인할 수 있는 별도의 대시보드에 표시됩니다. 공정 상태가 비정상적으로 변하면 작업자가 라인을 정지시키고 기요틴을 조정하거나 즉시 유지보수 담당자에게 연락할 수 있습니다.

결과: 고객사는 개선된 의사소통 채널 덕분에 문제 파악 속도가 50% 빨라졌다고 추정합니다.

낙하/분실된 제품

이는 모든 폐기물 유형 중 가장 기본적인 형태이자, 추적하기 가장 어려운 것 중 하나입니다. 이를 제대로 수행하려면 생산 공정의 여러 단계에서 수율과 폐기량을 추적할 수 있어야 합니다. 또한 폐기물이 아닌 손실, 예를 들어 제품에서 구워져 빠져나가는 수분도 고려해야 합니다. 상온 보관 가능 제품을 생산하는 많은 제조업체는 (구이, 건조, 탈수 과정을 통해) 수분을 제거합니다. 이들은 수분 활성도를 활용해 예상 수율을 예측할 수 있습니다. 자동화된 폐기물 추적 시스템과 예상 수율을 결합하면, 얼마나 많은 제품이 버려지거나 손실되는지 파악할 수 있습니다.

원재료의 차이

식품 원재료는 해마다 큰 변동을 보입니다. 재배 지역과 환경 조건은 크기와 당도, 수분 함량 등에 영향을 미칩니다. 원재료의 차이를 고려하여 공정을 조정하는 것은 모든 과제 중 가장 복잡한 문제입니다. 이를 성공적으로 해결하려면 입고되는 원재료의 어떤 특성이 가공 과정에 영향을 미치는지 파악하고 이를 측정해야 합니다. 각 로트 및 배치와 연계된 실시간 데이터를 활용하면 식품 과학 전문 지식을 바탕으로 예측 알고리즘을 구축하여, 입고되는 원재료의 특성에 따라 가공 공정 조정을 제안할 수 있습니다.

어디서부터 시작해야 할까

생산 공정에는 낭비를 줄일 수 있는 부분이 분명히 많습니다. 가장 효과적인 실행 방안은 투자 대비 수익(ROI) 잠재력이 큰 단일 목표부터 시작하는 것입니다. 투자 회수 기간이 지나면, 절감된 비용의 일부를 다음 프로젝트에 재투자하여 지속적인 개선을 이끌어낼 수 있습니다.

예측을 중단하고 최대 생산 수율과 실제 생산 수율을 비교·추적하는 새로운 방법

이번 20분짜리 커피 브레이크 웨비나에서 브래디 카터 박사는 수분 흡착 등온선을 활용해 배치별로 최대 생산 수율을 계산하는 새로운 방법을 소개합니다. 이 방법에는 무게(초기 및 최종), 수분 함량(초기 및 최종), 수분 활성도(최종)의 세 가지 측정값만 필요합니다.

알아보기:

• 수분 활성도가 최대 수율을 예측하는 독특한 방법을 제공하는 이유
• 자동화된 데이터 수집이 이러한 폐기물 산출을 가능하게 하는 방법
• 한 대학이 운영하는 시범 공장에서 생산된 감자 플레이크의 폐기물량을 측정한 연구 결과
• 이 방법의 과제 및 한계