デジタルトランスフォーメーションの必要性は、食品製造業にとって避けられない変化となりました。 あなたはこの第四次産業革命の影響を受けていますか？ ベビーブーマー世代に生まれた人口が徐々に退職するにつれて、労働力不足は世界の製造業にとってのジレンマとなっています。 Covid-19パンデミックの開始前の4年間で、製造業の雇用率は20%減少しました。 パンデミックはこの数字を悪化させ、2020年の開始以来、製造業の辞職が58%増加しました。 さらに、現在の世界情勢や消費者行動の変化によって引き起こされたグローバルなサプライチェーンの不均衡は、新しい解決策を見つけるために時間を要する新たな課題を生み出しました。 業界のギャップを埋めるために技術を取り入れる方法は、緊急のトレンドとなっています。

産業4.0の新たな段階に入るにあたり、技術とデータを最も効率的に活用し、より良いビジネス運営のために変革を再構築し実施することが重要です。食品業界では、以下の利点が得られます:

1.工場管理：デジタル化されたデータと監視機器を使用して、生産設備の稼働状況を正確に把握し監視し、予測し、事前に生産計画を調整してダウンタイムによる損失を減らします。これらのシステムは、複数のユーザーがプラットフォーム間で機器情報を同期し、コミュニケーション、コストを改善し、運用効率を向上させることを可能にします。
2.オペレーション管理：情報とデータ管理を使用して、ますます複雑で不安定なサプライチェーンを効率的に分析および制御することで、リアルタイムの在庫状況と供給状況を確保します。
3.生産効率：自動監視と管理監督を通じて食品の安全性、品質、一貫性を確保します。これらのシステムは、各生産プロセスのデータ分析に基づいて生産のボトルネックを見つけ、生産の制限を突破することもできます。
4.営業とマーケティング：市場データと顧客情報を収集することは、どの市場のリアルタイムトレンドを把握し、マーケティングリソースを正確に配分し、革新的な製品やサービスを導入するために不可欠です。これは顧客満足度を高め、ブランドの定着率を向上させるのに役立ちます。

マッキンゼーの調査によると、デジタル管理に進化した食品工場は、機械のダウンタイムを30-50%削減し、出力を10-30%増加させ、労働生産性を15-30%向上させ、さらには市場予測の精度を85%にまで高めることができます。

デジタルトランスフォーメーションはほとんどの製造業の仲間の間で既に一般的ですが、世界経済フォーラムによると、製造業のほぼ70%がパイロットの煉獄にまだ囚われています。

変革の困難を引き起こす課題は大まかに次のようになります:
1.チームの合意を築き、上から下までの包括的な目標と計画を定義できない。
2.変革技術の欠如、コストの増加、そして対応する目標を達成するための技術者の必要性。
3.新旧データの適用と統合が不十分です。

上記のすべての課題に対処するための成功の鍵は、互換性のある技術パートナーを見つけ、設備と情報プラットフォームを接続し、すべてのプロセスで従業員の専門スキルを育成することです。データを分析し、企業の目標に関連する意思決定を統合することで、企業はチームとして協力し、4.0の新しい産業時代で成功を収め、将来のビジネス成果をリードすることができます。

長年の経験と将来の市場動向に基づき、ANKOは独自の機器とクラウドコンピューティング技術を組み合わせてIoTシステムを作成しました。 振動センサーを使用することで、機械のコアコンポーネントの運転状況が常に監視され、リモートで確認することができます。 データはわかりやすいチャートで表示され、モバイルデバイスからアクセスできるため、マネージャーはリアルタイムの生産状況を監視できます。 これにより、オペレーターは機械の故障時にリスクを管理し、より正確に材料を準備し、生産ラインを変更してリアルタイムの対応能力を向上させることができます。

さらに、ANKOの機械にIoTシステムを導入した後、管理者はモバイルデバイスを通じて生産状況をリモートで監視し、リアルタイムで問題を検出・解決し、複数の機械を一手に管理することができます。 ANKOのIoTシステムは、ANKOの中で中長期的なメンテナンススケジュールを顧客に通知することもできます。 ダッシュボードは、メンテナンスコストを効果的に削減します。 ビッグデータを使用して生産を分析することで、頻繁に損傷する部品を特定でき、機械の寿命を延ばすことができます。

ANKOのIoTシステムは、"デジタル生産管理"にもさらに役立ちます。 リモート監視システムは、日々の稼働時間、起動頻度、製造能力、材料の廃棄、及び異常状態に関するデータを収集します。 クライアントが生産バランス、物流および倉庫、資材スケジューリングなどの重要な管理情報を把握できるようにします。 デジタル化された情報はペーパーレスで、情報処理の時間を節約し、蓄積されたビッグデータは生産能力をより正確に予測するために分析できます。 これは、企業がピークおよびオフピークシーズン中の最大効率のために生産出力を計画し、デジタル化への統合を支援するのに役立ちます。

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