ファクトリーオートメーション

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iファクトリー(食品製造業)概要

我が国の食品製造業の出荷額は33.4兆円、従事者数は日本最大の巨大産業ですが、国内の食品製造業を取り巻くビジネス環境は人手・人材不足とグローバル化という大きな流れのなかで未曾有の変革期に差しかかっています。また、インダストリー4.0・IoT・3Dプリンタ・人工知能の進化・普及、消費者のニーズ・価値観の変化、少子高齢化、環境・資源・エネルギー問題などものづくりを取り巻く環境は、今後、大きく変化していく大変換期にあります。この大変換期を絶好の好機と捉え、先行する企業では、ITを活用した生産プロセスの革新、製品の高付加価値化、サービスを取り込んだ新たなビジネスモデルの創出に取り組むなど、競合他社や他業界にもインパクトを与えるような、従来のものづくりを変化させる兆しが現れ始めており、20~30年後のものづくりの未来の姿は一変していると考えられます。人手不足からくる生産プロセスの抜本的な見直し、高付加価値商品の開発へ注力することができる生産システムの導入、トレーサビリティデータを自動で記録できるマネージメントシステムの導入などを進めていくためには、PDCA(PDCA cycle、plan-do-check-act cycle Plan(計画)→ Do(実行)→ Check(評価)→ Act(改善)を繰り返していく仕組みのもとに、全体計画の中からプライオリティにより段階的に導入をしていくことが考えられます。シンメイの考える印字、包装、包材管理を含めたファクトリーオートメーションとしてiファクトリーをご提案します。

❶トレーサビリティデータを記録できるマネージメントシステムの導入

グローバルな販売先の要求に応えられる生産マネージメント生産性が向上したとしても販売先が増えないといけません。そこで、海外へ販売するのに有利に働くトレーサビリティデータを日頃の業務記録のなかで効率的にできるマネージメントシステムの導入が考えられます。

高収益、低収益別に見たIT投資の効果を得るために有意であった取組の実施状況

❷高付加価値商品の開発へ注力することができる生産システム

付加価値作業として調合、加工等、原材料に価値を加える製品へ作り上げる作業へ注力し、非付加価値作業として検品作業など人の目と判断に代わるAIとビジョンセンサーを使った不良品検査システムの導入が考えられます。

・ディープラーニングによって、AI研究における50年来のブレークスルーが起きている。
(ディープラーニング… 人が設定していたデータの特徴を自動的に抽出する手法。 )

・2030年以降、AIに任せられる仕事が増えてくるとの見通し。

・ヒトが蓄積してきたノウハウ・知見をAIに学習させ、活用することが産業競争力を 生み出すようになる。

ディープラーニングをベースとする人口知能の技術的発展

<段階1> 画像・音声の認識ができるようになる。

<段階2> マルチモーダルな(複数の感覚の)認識ができるようになる。

<段階3> 行動とプランニングができるようになる。

<段階4> 行動に基づいて環境の認識(モノの性質の抽象化)ができるようになる。

<段階5> 翻訳ができるようになる。

<段階6> 自力で知識を獲得できるようになる。

出典:産業構造審議会 新産業構造部会 第11回配布資料(参考資料) (松尾委員)

人手不足からくる生産プロセスの抜本的な見直しの必要性

梱包や運搬など手作業の部分をできるだけ減らしていくロボットオートメーションシステムの導入が考えられます。

ロボット導入の想定外の効果

想定外の効果があったか

想定外の効果内容

経済産業省「ロボット導入実証事業」2018追跡アンケート結果より

私共シンメイは、産業用印字表示ソリューションカンパニーとしての観点から皆様と一緒になった解決方法をご提案させていただきます。
皆様からのご相談をお待ちしております。

非付加価値作業やムダを止めて付加価値作業へ

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