AI技術を使って安全な食品を届ける異物混入対策と検査

安全な食品を提供している大手食品会社でも、遺物混入が問題となり新聞やニュースなどで取り上げられることがあります。そのため、食品を購入する消費者はもちろんですが、企業側はトラブルの拡大と会社のイメージダウンを恐れ、消費者よりもさらに敏感になっていることでしょう。
しかし、いくら徹底した検査を行っていても、異物混入の問題を完全に無くすことは非常に難しいと言われています。ですが、最近ではAI技術を使った異物混入対策を行うことで、安全な食品を提供できる高精度な検査を実現する工場が出てきています。

異物混入は企業のイメージダウンに繋がる

食品の中にビニール片や金属、虫などの異物混入が発覚すると、全商品の自主回収に追い込まれてしまうこともあります。そのため、全国の食品工場では安全な食品を製造するために、あらゆる検査を徹底して行っているはず。
金属は磁石を使って取り除くことが出来ますが、それ以外は目視検査に頼らなければなりません。混入している異物が大きなものであれば一目で判別することができますが、食品に紛れ込んでいたり、または色やサイズによって見分けにくかったりなど、検査の難易度が高く、非常に集中を要する作業となります。
もし異物を取り除き損ねてしまえば、消費者からの信用を失い、企業のイメージが低下してしまいます。現在、評判の良い有名な食品会社の中にも、過去に異物混入の問題でメディアに取り上げられたことで、売り上げ低下を経験しているところがあります。
その状態から企業のイメージを元に戻すのは簡単なことではないので、生産現場では異物混入検査を取り確実なものにする対策が必要だと言えるでしょう。

AI技術を使った異物混入対策が注目されている

食品の異物混入検査において、最近では精度の高い対策と検査を実現できるIoT技術やAI技術の導入が進んでいます。これらの技術は生産性や効率化の向上を期待できるだけでなく、作業員の習熟度や、疲労度などに精度が依存してしまう人による検査よりも、商品の異常を安定して判別することが可能となっています。
また、これらの技術は人手を必要としないため、異物混入検査では目視検査の自動化を実現することに成功しています。長時間対応しているスタッフの負担軽減、人員不足の解消にも繋がるため、食品工場をはじめさまざまな製造業が導入を進めている傾向があります。
最先端技術を使用し、人の目による目視検査に比べて均質で安定し、長時間稼働も可能な検査を実現できます。あらゆる視点から生産業にとってメリットの多い技術です。より安全な食品の製造・販売を考えるのであれば、導入を検討してみてはいかがでしょうか?

異物混入対策には「MMEye」の導入がおすすめ!

食品工場の異物検査対策には、AI画像判定技術を使った「MMEye」がおすすめです。正常な食品の画像を学習させることで、異物を迅速に検知してくれます。小さなビニール片や取り除ききれなかった野菜の皮やヘタなどの混入も高精度に検出するため、より高品質な異物混入対策が可能になります。
また、MMEyeは高精度な異物混入検査だけではなく、人手が必要となる食品の盛り付け等の「トッピング検査」、食品の形状や破損を判断する「食品検査」、発注通りのものが箱付めされているか等を確認する「個数カウント」などにも対応しています。
食品工場の生産ラインに必要な検査をAIが代わりに行うため、異物混入対策だけでなく人手不足で悩んでいる企業にはおすすめです。ちなみに、生産ラインで使用する機械やロボットとの連携も可能。生産作業の自動化を目指している食品工場にも最適だと言えるでしょう。

最先端技術を導入して安全な食品製造を実現

食品工場で注意しなければならない項目の1つである異物混入対策ですが、高品質を維持するには、人員の確保が必要となります。
しかし、最先端技術を導入すれば精度の高い異物混入対策が可能になりますし、その他にも生産ラインにとって多くのメリットがあります。MMEyeなら目視検査の自動化や人手不足解消を実現できるため、安全な食品製造の実現を目指すなら、ぜひ導入を検討してみてください。

不良品ゼロへ!高精度な食品検査を実現する「MMEye」

安全で高品質な食品を製造するために行われる「食品検査」。今や必須の検査工程です。

そんな食品検査ですが、多くの食品工場では現場スタッフによる目視検査によって行われています。しかし、きちんと判別しているつもりでも不良品を出荷してしまうことがあります。そのため、最近では不良品削減を目指して最先端技術を導入する食品工場が増えています。

この記事では、食品検査の重要性や不良品削減を目指すおすすめの最先端技術「MMEye」をご紹介していきます。安全でより良い食品製造の実現を目指すために、ぜひ参考にしてみてください。

外観も食品品質の重要な要素

食品工場で行っている食品検査の目的は、安全性や製造に使用した成分などを確認するだけでなく、商品の外観のチェックも含まれます。企画通りの食品製造ができていれば品質の高いものを製造していると認識されるからです。

というのも、自分が消費者として商品を購入する場合、食品であれば見た目がきれいで「美味しそう」と思えるものを手に取るはずです。そのため、検査では食品の欠けや焼け具合などをチェックし、外観の安定した商品を製造することが、最終的にはお客様から高い評判を得ることにつながります。

目視検査で安定した品質を保つことの大変さ

食品工場では、大量に生産する食品を交代制で現場スタッフが目視による外観検査を行い、不良品検査を行っているところは少なくありません。この場合、基本的には規定に基づいて製造した食品の合否を判定しますが、検査を行うスタッフによって細かい判断基準が異なってきます。

さらに、神経をつかった仕事を生産ラインで長時間行わなければならないので、高精度な検査を安定して維持するには、充分な要員体制が必要であり、人手不足が叫ばれる中、その点を将来的な課題としている食品工場は少なくありません。

大手菓子メーカーでは、品質を維持するために外観検査の工程・効率化・均質化を課題としていました。そして、現在では課題を改善するために最先端技術を導入し、より品質の高い食品製造を実現しています。

最先端技術の導入で外観検査の自動化を実現できる

近年、さまざまな製造業では作業効率や生産性向上に向けて、あらゆる作業や検査などの自動化を目指しているところが増えつつあります。この自動化を実現するのがIoTやAI技術などの最先端のIT技術を使った「工場のスマート化」の導入です。

最新技術を導入することで生産ラインでのロボットや機械を効果的な利用、データに基づいた正確な判別が可能となります。つまり、人手を必要とせず製造や外観検査などの自動化を実現することができるのです。

先ほどご紹介した大手菓子メーカーでは、最先端技術の導入で正確な判別が難しい外観検査の自動化を実現しています。もちろん、いくら最先端技術を導入しても不良品が出てしまうことはあります。

ですが、不良品画像をAIがデータ化して蓄積・分析をおこない、その結果を製造工程にフィードバックすることで不良品の発生そのものを減らすことで、製造ロスの削減に繋がるという結果が出ています。さらに、生産ラインで不良品が発生してもAIによって高精度な判別が可能です。高品質な食品を消費者に届けることができるため、トータルで不良品を減らすことに成功しています。

話題の「MMEye」導入で不良品削減!

工場のスマート化が進む食品製造業界では、AI画像判定技術を使った「MMEye」の導入が話題を呼んでいます。生産ラインでのさまざまな分野に対応しており、課題となる外観検査の自動化を期待できるからです。

MMEyeは正常な食品の画像を学習させ、生産ラインで発生した不良品を迅速に判定することが可能となっています。また、人による外観検査の判断結果を学習させることで、外観検査を自動化させることが可能。また、人による検査の場合、グレーゾーンは不良品として判別する傾向が多くありますが、AIによる自動判定により、適正化できます。

ちなみに、MMEyeは取り扱いに専門的な知識を必要としないため、導入後は簡単に食品検査や外観検査の自動化・最適化を実行することができます。

「MMEye」を導入して不良品ゼロを実現させる

人による食品検査では生産ラインで目視による判別を行うため、対応するスタッフによって判別の基準がことなり、品質にバラつきを招いてしまいます。しかし、MMEyeは高精度な外観検査を実現できるため、品質の安定化・不良品の削減の実現をサポートします。

また、導入することで検査だけでなく不良品の排出や製造工程の制御なども自動化できるので、人手不足の解消にも効果的です。品質改善や不良品発生を課題として自動化を目指しているのであれば、ぜひMMEyeの導入をご検討ください。

食品製造業における目視検査を自動化できる「MMEye」

AIによる画像判定技術を使った「MMEye」は、食品製造業の課題となっている人手による食品検査や異物混入検査に効果的な解決策です。AIが画像を学習・分析を行うため、作業効率や生産性の向上に役立つとして注目を集めています。

この記事では、食品製造業に導入したMMEyeの使用例についてご紹介していきます。

AI画像判定サービス「MMEye」とは?

MMEyeとは、最近話題となっているAI画像判定サービスのこと。今までは人の目を使った検査を行っていましたが、細かい判断基準が人任せとなってしまい、安定した品質の確保に課題がありました。

しかし、MMEyeはクラウドでAIに画像学習させ判定モデルを自動作成。不良品等の判別を自動で行います。しかも、エッジ端末を活用することで、現場で行う商品の検査をリアルタイムで行うことができるのです。

対応している分野には例えば、商品の個体差・欠け・焼き加減などを判別する「食品検査」、取り除ききれなかった野菜の皮やヘタなどの「異物混入検査」などがあります。食品製造業であれば、これらの検査にミスがあることは許されません。安全かつ効率的に食品を製造するにあたって、必要なテクノロジーとなってきます。

さらに、生産ロボットとの連携が可能。人手を頼らない作業も可能になります。また、AI技術を使ったサービスですが、専門的な知識がなくても利用できるサービスです。

近年、製造業では人手不足が問題視されています。生産性や作業効率の低下に悩む企業は少なくありません。「MMEye」は、そうした問題の解消にも役立てることができるサービスです。

目視検査の自動化でスタッフの負担を軽減

食品製造業では、これまで製造した商品を人の目で見て確認する目視検査が行われていました。食品の焼き加減や形状の確認、食品に異物が混入していないかの確認を長時間行う必要があるため、現場スタッフには大きな負担がかかっていました。

また、目視検査では判断が人任せとなるため、細かな判断基準にバラつきが発生することも少なくありません。しかし、MMEyeの画像安定サービスを利用すれば、目視と同等の、精度の高い検査を安定して行うことが可能になるだけでなく、その作業をAIに任せることができます。

つまり、目視検査の自動化を実現し、スタッフの作業負担を軽減することができます。

他にも、生産現場で使用する装置・ロボットとの連携を行うことで、検査で異常と判断された食品の排出やピッキングなどの自動化も可能になります。現場での作業をサポートしてくれる強い味方として活躍してくれるので、食品製造だけでなくさまざまな生産ラインで活用することができるでしょう。

食品製造業に最適!「MMEye」の使用例

上記ではAI画像判定サービスについてご紹介してきたので、生産ラインにどのようなメリットがあるのか、どのような仕組みで自動化できるのかはおわかりいただけたと思います。しかし、実際に導入するのであれば、具体的な使用事例も把握しておきたいもの。

ここでは、そんなMMEyeを活用した食品検査と異物混入検査の使用例をまとめてみました。実際にどのような検査ができるのかを詳しくご紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

商品の完成度を判別する「食品検査」

チョコレート入りクッキーの製造に使用した事例では、商品の欠けや焼き具合、チョコレートによる汚れ、クッキーへの印刷の状態など、これら商品の異常を迅速に判別することができています。

また、このような商品の異常からクッキーの生地・焼き温度・チョコレート充填機の挿入位置など、これらの調整にいち早く対応することができるので、製造効率の向上に繋がっています。

人の目では見つけづらい「異物混入検査」

ひじきや昆布などを使用した個体差の大きい食品に使用した事例では、人による目視では見つけることが難しい異物を検知することができています。一見わかりづらいビニール片、アレルギー食品に指定されている小さなエビやカニなど、これらの異物混入を的確に判別しています。

「MMEye」は生産性や作業効率の向上が期待できる

AI技術を使ったMMEyeは、食品製造業に必須な検査に活用することができます。実際に使用した事例でも、高精度の検査結果を出しています。さらに、生産ロボットや装置との連動も可能ですので、人手不足解消も期待していただけます。