食品生産ラインを変革する革新的な方法

TAWI コンテンツ作成スペシャリスト、Matilda Odell 氏

食品生産施設は競争の激しい市場で運営されており、州、連邦、国際レベルで遵守すべき厳しい規制があります。 これらの施設は、収益性を低下させる数多くの外部からの混乱に直面しています。

さらに、彼らは、予測できない消費者の需要、人間工学的問題、サプライチェーンの課題、持続可能な生産技術の採用への圧力にも取り組んでいます。 これが、食品生産部門の企業が継続的に革新を続ける必要がある理由です。 少なくとも市場での競争上の優位性を維持したい場合には。

食品生産ラインのイノベーションは次の分野に及びます。

食品生産ラインの変革は、すべてのマネージャーにとって困難な課題であるため、業界で常にトップを維持するための役立つヒントをいくつか紹介します。

食品生産ラインには、生製品または完成品の頻繁な持ち上げ、積み込み、積み降ろしが必要な複数のプロセスが含まれます。 これらの繰り返しの作業には、ライン作業者に最大限の注意と正確さが求められます。 しかし、手作業による持ち上げ、積み込み、積み降ろしは、作業者を人間工学に基づいたさまざまな怪我や事故にさらします。

適切な吊り上げソリューションを利用すると、食品生産ラインの運用に革命を起こすことができます。 これらのソリューションは、人間工学的な傷害を悪化させる職場の危険への曝露を軽減します。

生産ライン上の荷物の種類と性質、利用可能な作業スペース、安全要件、生産フロア全体の移動の程度に応じて、さまざまな吊り上げソリューションが存在します。 一般的な持ち上げソリューションには次のようなものがあります。

効率的な積み降ろしソリューションにより、日常的な生産スケジュールにおける手作業の介入が減り、重い荷物を持ち上げたり降ろしたり運ぶ際の過度の運動によって引き起こされる筋骨格系損傷から労働者を保護します。

これらのソリューションは、職場での怪我を減らし、労働者の安全を促進するだけでなく、生産ライン全体でのより迅速で一貫した商品の流れを確保することで生産性も向上します。 ベルトコンベアやパレットリフトなどの機器は、一度に大量の製品を輸送できるため、より効率的で合理的な作業が可能になります。

定期的なメンテナンスにより、信頼性、可用性、安全性に影響を与える機器の故障の可能性が低減されます。 たとえば、吊り上げソリューションが失敗すると、労働者は原材料や製品を手作業で持ち上げて生産ライン内を輸送しなければなりません。 これは生産性の低下を意味し、汚染のリスクが高まる可能性があります。

一部の機器の故障は望ましくない故障を引き起こし、生産ライン全体が稼働不能になります。 その結果、企業は消費者の需要に効果的に応えることができなくなります。

データ主導のメンテナンス戦略により、食品生産施設内のすべての資産が正確かつタイムリーな修正または予防措置を確実に受けて、ダウンタイムや故障を回避できます。 企業は、予防保守スケジュールを完璧にし、機器の使用率、使用年数、または故障の頻度に基づいて保守スケジュールを決定することに集中できます。

企業は予知保全により設備保全対策を強化できます。 このメンテナンス戦略では、昇降装置に取り付けられたセンサーを利用して、リアルタイムのパフォーマンスを監視します。 これらのセンサーは、リフト機器の動作状態のわずかな変化を検出し、差し迫った故障を作業員に警告します。

長期的な状態監視データは、潜在的な故障が故障や昇降装置の故障を引き起こす前に検出して修正するための予測アルゴリズムを開発するために使用されます。

食品製造会社は、価値の低いプロセスを排除し、無駄を最小限に抑えることで収益性を高めることを目指しています。 これを達成するために、電気料金、パッケージング ソリューション、廃棄物管理、研究開発に予算を割り当てます。 ただし、持続可能な生産ソリューションを採用すると、食品生産ラインをさらに変革できる可能性があります。

利用可能なソリューションには次のものがあります。

データ分析と機械学習は、日常業務を合理化し、最終製品の品質を向上させるための貴重な洞察を提供する高度な食品加工ソリューションです。 生産設備のセンサーからのデータ、過去の生産記録、新興市場の動向を活用することで、正確かつ手頃な価格の食品加工業務を提供します。

機械学習と分析の大きな利点の 1 つは、製品の品質を監視できることです。 センサーは、生産ライン内を移動する製品を追跡し、潜在的な品質問題を特定します。 その後、作業者は是正措置を実行して、製品が望ましい品質要件を満たしていることを確認し、無駄を最小限に抑えることができます。

さらに、分析と機械学習は、在庫の最適化と需要予測に役立ちます。 企業は利用可能な在庫に基づいて生産レベルを調整し、サプライチェーンの一般的な懸念が日常的な生産にどのような影響を与えるかを推定できます。

食品生産施設は分析を使用して、タイムリーな配達のための車両のルーティングを最適化できます。 食品生産ラインにおける分析と機械学習のその他の利点は次のとおりです。

食品生産ラインの変革には時間と労力がかかりますが、企業はシステムや生産設備の刷新で終わるべきではありません。

新しい食品生産ソリューションの利点について従業員を訓練して教育し、これらのソリューションのパフォーマンスを継続的に監視し、継続的な改善プログラムを確立する必要があります。 これは、大幅な投資収益率の達成、生産性の最大化、競争力とコンプライアンスの維持に役立ちます。

Matilda Odell は、人々と企業に最適化されたスマート リフティングを可能にする Piab Group のブランド TAWI でコンテンツ作成スペシャリストとして働いています。 Piab は、自動化を強化してビジネスを変革することで、顧客の成長を支援します。 バキュームリフターやその他のマテリアルハンドリング機器などの昇降装置についてご質問がある場合は、Matilda にお問い合わせください。